Daniel Coelho de Castro

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2015), "Diplôme d'Ingénieur" (Mestre em Engenharia) pela École Centrale Paris (2013) e mestrado (Master of Research) em Advanced Computing pelo Imperial College London (2016). Concluiu sua tese de doutorado no Imperial College London (defesa planejada para dezembro de 2020), no grupo de Biomedical Image Analysis, sob orientação do Dr. Ben Glocker. Atualmente é pesquisador sênior no grupo de Healthcare Intelligence na Microsoft Research, Cambridge, Reino Unido.

Informações coletadas do Lattes em 10/06/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Computing Research

2016 - Atual

Imperial College London - South Kensington Campus
Título: Joint Probabilistic Modelling of Images and Non-imaging Covariates: A Causal Perspective,
Orientador: Ben Glocker
Coorientador: Marc Deisenroth. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: causalidade; análise de imagens médicas; modelos Bayesianos não-paramétricos; modelos gráficos probabilísticos; aprendizado de máquina.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia / Especialidade: Processamento de Sinais Biológicos.

Mestrado em Advanced Computing

2015 - 2016

Imperial College London - South Kensington Campus
Título: Dirichlet Process Mixture Models Applied to Brain Image Segmentation,Ano de Obtenção: 2016
Orientador: Ben Glocker
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: modelos Bayesianos não-paramétricos; análise de imagens médicas; aprendizado multi-modal; aprendizado de máquina.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia / Especialidade: Processamento de Sinais Biológicos.

Graduação em Ingénieur Généraliste

2011 - 2015

Ecole Centrale Paris
Bolsista do(a): Ministère des Affaires Étrangères et du Développement International, MAEDI, França.

Graduação em Engenharia de Computação

2009 - 2015

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Métodos de Kernel em Estimação de Idades
Orientador: Marley M. B. Rebuzzi Vellasco
Bolsista do(a): Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-RIO, Brasil.

Formação complementar

2016 - 2016

Medical Imaging Summer School 2016. (Carga horária: 24h). , Università degli Studi di Catania, UniCT, Itália.

2014 - 2015

Métodos de Apoio à Decisão. (Carga horária: 360h). , Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Francês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Alemão

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia/Especialidade: Processamento de Sinais Biológicos.

Organização de eventos

GLOCKER, B. ; CASTRO, D. C. ; PAWLOWSKI, N. ; LINN, K. ; BATMANGHELICH, K. . MICCAI 2020 Tutorial on Causality in Medical Image Computing (CauseMIC 2020). 2020. (Outro).

Participação em eventos

23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention. 2020. (Congresso).

MICCAI 2020 Tutorial on Causality in Medical Image Computing (CauseMIC 2020).Causality in Medical Imaging. 2020. (Oficina).

33rd Annual Conference on Neural Information Processing Systems. Domain Generalization via Model-Agnostic Learning of Semantic Features. 2019. (Congresso).

Medical Imaging Meets NeurIPS Workshop 2019.Machine Learning with Multi-Site Imaging Data: An Empirical Study on the Impact of Scanner Effects. 2019. (Oficina).

15th European Conference on Computer Vision. From Face Recognition to Models of Identity. 2018. (Congresso).

21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention. Nonparametric Density Flows for MRI Intensity Normalisation. 2018. (Congresso).

32nd Annual Conference on Neural Information Processing Systems. 2018. (Congresso).

NeurIPS 2018 Workshop on All of Bayesian Nonparametrics.Contextual Face Recognition with a Nested-Hierarchical Nonparametric Identity Model. 2018. (Oficina).

30th Annual Conference on Neural Information Processing Systems. 2016. (Congresso).

NIPS 2016 Workshop on Practical Bayesian Nonparametrics.Dirichlet Process Mixture Models: Application to Brain Image Segmentation. 2016. (Oficina).

Orientou

Omar Kabila

Normalizing Flows for Imaging Application; 2020; Dissertação (Mestrado em MSc Computing) - Imperial College London - South Kensington Campus,; Coorientador: Daniel Coelho de Castro;

Chengzhi Shi

Disentanglement Metrics for Learned Representations; 2019; Dissertação (Mestrado em MSc Computing) - Imperial College London - South Kensington Campus,; Coorientador: Daniel Coelho de Castro;

Produções bibliográficas

CASTRO, DANIEL C. ; WALKER, IAN ; GLOCKER, BEN . Causality matters in medical imaging. Nature Communications , v. 11, p. 3673, 2020.
CASTRO, D. C. ; TAN, J. ; KAINZ, B. ; KONUKOGLU, E. ; GLOCKER, B. . Morpho-MNIST: Quantitative Assessment and Diagnostics for Representation Learning. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH (ONLINE) , v. 20, p. 178, 2019.
LE FOLGOC, L. ; CASTRO, D. C. ; TAN, J. ; KAMNITSAS, K. ; KHANAL, B. ; WALKER, I. ; ALANSARY, A. ; GLOCKER, B. . Controlling Meshes via Curvature: Spin Transformations for Pose-Invariant Shape Processing. In: 26th International Conference on Information Processing in Medical Imaging, 2019, Hong Kong. Information Processing in Medical Imaging. Cham: Springer, 2019. p. 221-234.
DOU, Q. ; CASTRO, D. C. ; KAMNITSAS, K. ; GLOCKER, B. . Domain Generalization via Model-Agnostic Learning of Semantic Features. In: 33rd Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2019, Vancouver, Canadá. Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019), 2019. p. 6447-6458.
CASTRO, D. C. ; GLOCKER, B. . Nonparametric Density Flows for MRI Intensity Normalisation. In: 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 2018, Granada, Espanha. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention -- MICCAI 2018, 2018. p. 206-214.
KAMNITSAS, K. ; CASTRO, D. C. ; LE FOLGOC, L. ; WALKER, I. ; TANNO, R. ; RUECKERT, D. ; GLOCKER, B. ; CRIMINISI, A. ; NORI, A. . Semi-supervised Learning via Compact Latent Space Clustering. In: 35th International Conference on Machine Learning, 2018, Estocolmo, Suécia. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, 2018. p. 2464-2473.
SCHLEMPER, J. ; OKTAY, O. ; BAI, W. ; CASTRO, D. C. ; DUAN, J. ; QIN, C. ; HAJNAL, J. ; RUECKERT, D. . Cardiac MR Segmentation from Undersampled K-Space using Deep Latent Representation Learning. In: 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 2018, Granada, Espanha. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention -- MICCAI 2018, 2018.
CASTRO, D. C. ; NOWOZIN, S. . From Face Recognition to Models of Identity: A Bayesian Approach to Learning about Unknown Identities from Unsupervised Data. In: 15th European Conference on Computer Vision, 2018, Munique, Alemanha. Computer Vision -- ECCV 2018, 2018. p. 764-780.
SCHLEMPER, J. ; CASTRO, D. C. ; BAI, W. ; QIN, C. ; OKTAY, O. ; DUAN, J. ; PRICE, A. N. ; HAJNAL, J. ; RUECKERT, D. . Bayesian Deep Learning for Accelerated MR Image Reconstruction. In: First International Workshop on Machine Learning for Medical Image Reconstruction, 2018, Granada, Espanha. Machine Learning for Medical Image Reconstruction, 2018. p. 64-71.
CASTRO, D. C. ; WALKER, I. ; GLOCKER, B. . Causality Matters in Medical Imaging. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
CASTRO, D. C. . Causality Matters in Medical Imaging. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
CASTRO, D. C. ; TAN, J. ; KAINZ, B. ; KONUKOGLU, E. ; GLOCKER, B. . Morpho-MNIST: Quantitative Assessment and Diagnostics for Representation Learning, BioMedIA Seminars. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
GLOCKER, B. ; ROBINSON, R. ; CASTRO, D. C. ; DOU, Q. ; KONUKOGLU, E. . Machine Learning with Multi-Site Imaging Data: An Empirical Study on the Impact of Scanner Effects. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
DOU, Q. ; CASTRO, D. C. ; KAMNITSAS, K. ; GLOCKER, B. . Domain Generalization via Model-Agnostic Learning of Semantic Features. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CASTRO, D. C. ; WALKER, I. ; GLOCKER, B. . Causality Matters in Medical Imaging. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
CASTRO, D. C. ; NOWOZIN, S. . From Face Recognition to Models of Identity, European Conference on Computer Vision. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CASTRO, D. C. ; GLOCKER, B. . Nonparametric Density Flows for MRI Intensity Normalisation, 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CASTRO, D. C. ; NOWOZIN, S. . Contextual Face Recognition with a Nested-Hierarchical Nonparametric Identity Model, NeurIPS 2018 Workshop on All of Bayesian Nonparametrics. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CASTRO, D. C. ; GLOCKER, B. . Dirichlet Process Mixture Models: Application to Brain Image Segmentation, NIPS 2016 Workshop on Practical Bayesian Nonparametrics. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

CASTRO, D. C. . NDFlow. 2018.

CASTRO, D. C. ; GLOCKER, B. . Morpho-MNIST. 2018.

CASTRO, D. C. ; GLOCKER, B. . NDFlow. 2018.

MONTEIRO, M. ; LE FOLGOC, L. ; CASTRO, D. C. ; PAWLOWSKI, N. ; MARQUES, B. ; KAMNITSAS, K. ; VAN DER WILK, M. ; GLOCKER, B. . Stochastic Segmentation Networks: Modelling Spatially Correlated Aleatoric Uncertainty (aceito NeurIPS 2020). 2020. (Relatório de pesquisa).

PAWLOWSKI, N. ; CASTRO, D. C. ; GLOCKER, B. . Deep Structural Causal Models for Tractable Counterfactual Inference (aceito NeurIPS 2020). 2020. (Relatório de pesquisa).

ROBINSON, R. ; DOU, Q. ; CASTRO, D. C. ; KAMNITSAS, K. ; DE GROOT, M. ; SUMMERS, R. M. ; GLOCKER, B. . Image-level Harmonization of Multi-Site Data using Image-and-Spatial Transformer Networks (aceito MICCAI 2020). 2020. (Relatório de pesquisa).

GLOCKER, B. ; ROBINSON, R. ; CASTRO, D. C. ; DOU, Q. ; KONUKOGLU, E. . Machine Learning with Multi-Site Imaging Data: An Empirical Study on the Impact of Scanner Effects. 2019. (Relatório de pesquisa).

SHI, C. ; GLOCKER, B. ; CASTRO, D. C. . PVAE: Learning Disentangled Representations with Intrinsic Dimension via Approximated L0 Regularization. 2019. (Relatório de pesquisa).

CASTRO, D. C. . A Tutorial Survey on Multimodal Deep Learning. 2016. (Relatório de pesquisa).

Projetos de pesquisa

2015 - 2015

Estimativa de Idade a Partir de Fotos, Descrição: Busca-se avaliar diversos métodos de redução não-linear de dimensionalidade para possibilitar inferir com precisão a idade de um indivíduo a partir de fotos suas e de um banco de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco - Integrante / Raul Queiroz Feitosa - Coordenador.
2014 - 2014

Estudo de Visão Computacional para Identificação de Falha em Equipamentos Elétricos, Descrição: O objetivo é desenvolver metodologia, métodos e modelos para avaliar imagens obtidas com aparelhos de Raio-X, visando classificar a situação do equipamento como em falha ou não, a partir da identificação de características nas imagens de equipamentos (disjuntores e/ou transformadores). Assim, o objetivo é avaliar se a manutenção preventiva dos equipamentos deve ou não ser postergada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo. Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.
2009 - Atual

MouseGlob, Descrição: Elaboração de uma aplicação para estudar o comportamento de camundongos em labirintos por rastreamento e análise de suas imagens em vídeo.
Palavras-chave: visão computacional, tratamento de sinais, aprendizado de máquina, análise de comportamento. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Daniel Coelho de Castro - Integrante / Newton Gonçalves de Castro - Coordenador / Gilda Ângela Neves - Integrante.

Prêmios

2020

ICML 2020 Reviewer Award, International Conference on Machine Learning 2020 Program Committee.

2019

NeurIPS 2019 Reviewer Award, Neural Information Processing Systems 2019 Program Committee.

2018

MICCAI 2018 Student Award, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society.

2011

Bolsa Prêmio de Mérito Acadêmico 2010.2, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

2011

Bolsa Prêmio de Mérito Acadêmico 2011.1, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

2011

Bourse d'Excellence Eiffel, Ministère des Affaires Étrangères et du Développement International (FR).

2010

Bolsa Prêmio de Mérito Acadêmico 2010.1, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

2010

Bolsa Prêmio de Mérito Acadêmico 2009.2, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

2009

Bolsa de Desempenho Acadêmico, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (RJ).

Histórico profissional

Endereço profissional

Microsoft Corporation, Microsoft Research. , 21 Station Road, Cambridge, CB12FB - Cambridge, - Inglaterra, Telefone: (0044) 122347970

Experiência profissional

2020 - Atual

Microsoft Corporation

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Sênior, Carga horária: 40

2017 - 2018

Microsoft Corporation

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário de Pesquisa, Carga horária: 8

2017 - 2017

Microsoft Corporation

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário de Pesquisa, Carga horária: 40

Atividades

10/2020
Pesquisa e desenvolvimento, Microsoft Research, Healthcare Intelligence.,Linhas de pesquisa
05/2017 - 03/2018
Pesquisa e desenvolvimento, Microsoft Research.,Linhas de pesquisa

2015 - Atual

Imperial College London - South Kensington Campus

Vínculo: Estudante, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 2

Outras informações:
Graduate Teaching Assistant

2015 - Atual

Imperial College London - South Kensington Campus

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutorando

Atividades

10/2015
Pesquisa e desenvolvimento, Department of Computing, Biomedical Image Analysis Group.,Linhas de pesquisa
09/2017 - 12/2017
Ensino, MEng Computing, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, 407H - Medical Image Computing
10/2016 - 03/2017
Ensino, BEng/MEng Computing, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, 145 - Mathematical Methods

2019 - Atual

Kheiron Medical Technologies

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário em Aprendizagem de Máquina, Carga horária: 8

Atividades

11/2019
Pesquisa e desenvolvimento, Machine Learning Team.,Linhas de pesquisa

2014 - 2015

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Iniciação Científica, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20

Outras informações:
Bolsista PIBIC do projeto de identificação de falhas em equipamentos elétricos por Raios-X, coordenado pela Prof. Marley Vellasco, chefe do Laboratório de Inteligência e Robótica Aplicadas, durante o segundo semestre de 2014. Em seguida, bolsista do projeto de estimativa de idade a partir de fotos, coordenado pelo Prof. Raul Feitosa, chefe do Laboratório de Visão Computacional, e pela Prof. Marley Vellasco.

2009 - 2010

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 2

Atividades

08/2014 - 07/2015
Pesquisa e desenvolvimento, Laboratório de Inteligência e Robótica Aplicadas.,Linhas de pesquisa
03/2010 - 07/2010
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Cálculo a várias variáveis 1
08/2009 - 12/2009
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Cálculo a uma variável

2009 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Voluntário

Outras informações:
Desenvolvimento do projeto MouseGlob, em parceria com o Instituto de Ciências Biomédicas e coordenado pelo Prof. Newton Castro.

2013 - 2014

GEMALTO S.A.

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 35, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2013 - 01/2014
Estágios , Advanced Services.,Estágio realizado, Desenvolvimento e prototipagem de serviços inovadores relacionados a cartões de pagamento e segurança digital.

2012 - 2012

BNP Paribas Partners for Innovation

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 35, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

07/2012 - 08/2012
Estágios , Data Centers.,Estágio realizado, Instalação e referenciamento de servidores e equipamentos de rede.