Antonio Ferreira de Sousa Neto

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Projetos de pesquisa

• 2020 - Atual

  Processamento avançado e inteligência artificial no combate ao COVID-19, Descrição: Durante o período de 3 meses disponibilizar um ambiente de supercomputação e inteligência artificial, desenvolver e operar soluções de suporte no combate à COVID-19 nas áreas das ciências biológicas, exames de imagem e predição de comportamento da pandemia. Objetivos específicos 1- Durante o período de vigência do projeto, permitir acesso à infraestrutura computacional e software de análise de sequências genéticas do centro de supercomputação e inovação industrial do CIMATEC para pesquisadores engajados em soluções para a COVID-19. Serão alocados pelo menos 10 nós de GPU dos supercomputadores Bull Sequana disponíveis no Centro, incluindo a máquina AIRIS (Artificial Intelligence RSB Integrated System) e 1 nó HGX-1 instalado no supercomputador Ogun. 2- Desenvolvimento de uma ferramenta de suporte ao diagnóstico de imagens médicas de exames de imagem por TC e Raio-X, com foco na segmentação de lesões e identificação da presença do COVID-19 utilizando métodos de aprendizado profundo. 3- Desenvolvimento e disponibilização de uma ferramenta de suporte a decisão com base nas informações de casos confirmados, internações, taxa de mortalidade, variáveis macroeconômicas e nos resultados obtidos pelas medidas de contenção de outros países. O sistema permitirá a análise de cenários de risco e a simulação do resultado de abordagens de contenção avaliando o efeito na propagação no curto prazo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Antonio Ferreira de Sousa Neto - Coordenador / Flávio Santos Conterato - Integrante / Jandson Santos Nunes - Integrante / Erick Giovani Sperandio Nascimento - Integrante / Prabhát Kumar de Oliveira - Integrante / João Marcelo Silva Souza - Integrante / Ilan Sousa Figueiredo - Integrante / Amilton Sales Reis Junior - Integrante / Andre Luis Da Cunha Dantas Lima - Integrante / Adhvan Novais Furtado - Integrante / Lucas Vilas Boas Alves - Integrante / Tássio Farias de Carvalho - Integrante / Wenisten José Dantas da Silva - Integrante / Patrick Silva Ferraz - Integrante / Daniel Souza Santos Ribeiro - Integrante / Maíra Matos Araújo - Integrante / Guilherme Silva da Cunha - Integrante / Neilton Melgaço Lisboa Júnior - Integrante / José Vinicius Dantas Paranhos - Integrante / Roberto Badaró - Integrante / Ana Claudia da Silva Batista - Integrante / Ruama Santos Patricio - Integrante / Leandro José Silva Andrade - Integrante / Diego Gervasio Frías Suárez - Integrante / Lucas Pimentel de Freitas - Integrante.

• 2019 - 2020

  Potencial das técnicas de Inteligência Artificial para aprimorar imagens de ecocardiograma transtorácico, Descrição: O objetivo deste trabalho é mostrar o potencial da inteligência artificial para uso médico, mais precisamente no aprimoramento de imagens ecocardiográficas. Para tanto, o método científico utilizado foi o estudo de caso. Foi realizada uma investigação através da aplicação de entrevistas ao Doutor Emídio Lima e análise documental de artigos relevantes ao processo de segmentação e aprimoramento de imagens. Observou-se que a aplicação de inteligência artificial para aprimoramento de imagens de ecocardiogramas transtorácicos ainda não vem sendo explorada no meio científico. Portanto, esse estudo de caso abriu brecha para um possível desenvolvimento de software. Conclui-se assim que há um grande potencial no que diz respeito a aplicação de inteligência artificial para segmentação e aprimoramento de imagem de ecocardiogramas transtorácicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Antonio Ferreira de Sousa Neto - Coordenador / Emídio Jorge Santos Lima - Integrante / Ingrid Winkler - Integrante.