Diedre Santos do Carmo

Diedre trabalha com IA, visão computacional e processamento de imagens a mais de dez anos desde projetos de iniciação científica em 2013. Graduado em Engenharia da Computação pela Universidade Federal da Bahia em 2017, incluindo um ano sanduíche no Canadá na Universidade de Alberta, com 3 meses de pesquisa sob o Prof. Dr. Michael Bowling. Após a graduação, Diedre trabalhou como Engenheiro de Computação na ATON Engenharia, aplicando conhecimentos de Visão Computacional para melhorar e implantar algoritmos de última geração em sistemas existentes de detecção de fumaça e incêndio baseados em visão.O mestrado (2018-2020) com bolsa FAPESP em tempo integral foi na UNICAMP, aplicando Deep Learning à segmentação de hipocampo em imagens médicas do cérebro, sob orientação dos professores Roberto Lotufo e Letícia Rittner. Recentemente (2024) terminou o doutorado também com bolsa FAPESP, sob a mesma supervisão, utilizando deep learning para segmentação e quantificação automática de estruturas e achados em imagens de tomografia computadorizada de pulmão.Atualmente, Diedre atua como Pesquisador na NeuralMind e faz parte voluntariamente do programa de pesquisador de pós-doutorado da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação na UNICAMP, trabalhando na interseção de texto e imagens médicas.

Informações coletadas do Lattes em 28/08/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica

2020 - 2024

Universidade Estadual de Campinas
Título: Segmentation of pulmonary structures and lesions on computed tomography with heterogeneous data
Roberto de Alencar Lotufo. Coorientador: Letícia Rittner. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: deep learning; Medical imaging segmentation; Lungs; computed tomography; respiratory infections.

Mestrado em Engenharia Elétrica

2018 - 2020

Universidade Estadual de Campinas
Título: Deep Learning for Hippocampus Segmentation
, Ano de Obtenção: 2020.Roberto de Alencar Lotufo.Coorientador: Leticia Rittner. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: deep learning; hippocampus segmentation.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Engenharia da Computação

2011 - 2017

Universidade Federal da Bahia
Orientador: em University of Alberta ( Luciano Rebouças de Oliveira)
com Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2008 - 2010

Interação

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Computação.

Participação em eventos

10th BRAINN Congress. Solving fiber crossing and enhancing tractography from 32 directions single-shell diffusion-MRI acquisitions using Deep Learning. 2024. (Congresso).

9th BRAINN Congress. 2023. (Congresso).

American Thoracic Society 2023 International Conference. Evidence of Post-infection Vaccination Correlation With the Severity of Opacities and Consolidations on the Lung Parenchyma of Post-acute SARS-CoV-2 Patients. 2023. (Congresso).

8th BRAINN Congress. A tool for automated covid-19 and lung segmentation using computed tomography images and deep learning. 2022. (Congresso).

6th BRAINN Congress. Deep Volumetric Consensus Hippocampus Segmentation. 2019. (Congresso).

International Conference on Medical Imaging with Deep Learning. Extended 2D Consensus Hippocampus Segmentation. 2019. (Congresso).

5th BRAINN Congress. 2018. (Congresso).

SIBGRAPI. Face identification based on synergism of classifiers in rectified stereo images. 2017. (Congresso).

International Students Poster Symposium.Curling Feature Extraction with Computer Vision Techniques. 2016. (Simpósio).

SECOMTEC - Semana de Engenharia de Computação e Tecnologia. 2016. (Outra).

Semana da Computação (UFBA). 2014. (Encontro).

Semana da Computação (UFBA). 2013. (Encontro).

Semana da Computação (UFBA). 2012. (Encontro).

Produções bibliográficas

Pinheiro, Gustavo Retuci ; BRUSINI, LORENZA ; CARMO, D. S. ; PRÔA, RENATA ; ABREU, THAYS ; Appenzeller, Simone ; MENEGAZ, GLORIA ; RITTNER, Leticia . Thalamus Segmentation Using Deep Learning with Diffusion MRI Data: An Open Benchmark. Applied Sciences-Basel , v. 13, p. 5284, 2023.
CARMO, DIEDRE ; RIBEIRO, JEAN ; DERTKIGIL, SERGIO ; APPENZELLER, SIMONE ; LOTUFO, ROBERTO ; RITTNER, LETICIA . A Systematic Review of Automated Segmentation Methods and Public Datasets for the Lung and its Lobes and Findings on Computed Tomography Images. Yearbook of Medical Informatics , v. 31, p. 277-295, 2022.
CARMO, DIEDRE ; SILVA, BRUNA ; YASUDA, CLARISSA ; RITTNER, LETÍCIA ; LOTUFO, ROBERTO . Hippocampus segmentation on epilepsy and Alzheimer's disease studies with multiple convolutional neural networks. HELIYON , v. 7, p. e06226, 2021.
CARMO, DIEDRE ; CAMPIOTTI, ISRAEL ; RODRIGUES, LÍVIA ; FANTINI, IRENE ; PINHEIRO, GUSTAVO ; MORAES, DANIEL ; NOGUEIRA, RODRIGO ; RITTNER, LETICIA ; LOTUFO, ROBERTO . Rapidly deploying a COVID-19 decision support system in one of the largest Brazilian hospitals. Health Informatics Journal , v. 27, p. 146045822110330, 2021.
ARAUJO, POMPILIO ; MIRANDA, RODOLFO ; CARMO, DIEDRE ; ALVES, RAUL ; OLIVEIRA, LUCIANO . Air-SSLAM: A Visual Stereo Indoor SLAM for Aerial Quadrotors. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. PP, p. 1-5, 2017.
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TUDAS, R.A. ; STALKER, G.W. ; CARMO, D.S.D. ; GERARD, S.E. ; REINHARDT, J.M. ; RITTNER, L. ; LOTUFO, R.A. ; NADEEM, S.A. ; SAHA, P.K. ; FORTIS, S. ; HOFFMAN, E.A. ; VILLACRESES, R. ; CHO, J.L. ; ZABNER, J. ; PEZZULO, A.A. ; COMELLAS, A.P. . Long-COVID Is Associated With Residual Functional Small Airway Disease and Parenchymal Changes Regardless of SARS-CoV-2 Variant. In: American Thoracic Society 2023 International Conference, May 1924, 2023 Washington, DC, 2023, Washington DC. D109. THE LONG AND THE SHORT OF LONG COVID, 2023. p. A6788.
CARMO, D.S.D. ; TUDAS, R.A. ; COMELLAS, A.P. ; PEZZULO, A.A. ; VILLACRESES, R.A. ; CHO, J.L. ; ZABNER, J. ; RITTNER, L. ; LOTUFO, R.A. ; REINHARDT, J.M. ; GERARD, S.E. . Evidence of Post-infection Vaccination Correlation With the Severity of Opacities and Consolidations on the Lung Parenchyma of Post-acute SARS-CoV-2 Patients. In: American Thoracic Society 2023 International Conference, May 1924, 2023 Washington, DC, 2023, Washington DC. D95. CHALLENGES AND ADVANCES IN COVID-19, 2023. p. A6579.
SILVA, M. O. ; SANTANA, C. P. ; CARMO, D. ; RITTNER, L. . Solving fiber crossing and enhancing tractography from 32 directions single-shell diffusion-MRI acquisitions using Deep Learning. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CARMO, D. S. D. ; TUDAS, R. A. ; COMELLAS, A. P. ; PEZZULO, A. A. ; VILLACRESES, R. A. ; CHO, J. L. ; ZABNER, J. ; RITTNER, Leticia ; Lotufo, Roberto ; REINHARDT, J. M. ; GERARD, S. E. . Evidence of Post-infection Vaccination Correlation With the Severity of Opacities and Consolidations on the Lung Parenchyma of Post-acute SARS-CoV-2 Patients. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
CARMO, D. S. ; RITTNER, L. ; LOTUFO, R. . A tool for automated covid-19 and lung segmentation using computed tomography images and deep learning. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CARMO, D. ; VIEIRA, M. P. ; CAMPIOTTI, I. ; NOGUEIRA, R. ; LOTUFO, R. . PTT5: Pretraining and validating the T5 model on Brazilian Portuguese data. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
CARMO, D. ; SILVA, B. ; YASUDA, C. ; RITTNER, L. ; LOTUFO, R. . Deep Volumetric Consensus Hippocampus Segmentation. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
CARMO, D. ; RITTNER, L. ; LOTUFO, R. . Segmentação do Hipocampo com Múltiplas Redes Neurais Convolucionais 2D Estendido. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
CARMO, D. ; ROCHA, A. ; SILVA, B. ; YASUDA, C. ; RITTNER, L. ; LOTUFO, R. . Deep hippocampus segmentation with 2D UNets over coronal view. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
CARMO, D. S. ; LIS, V. ; BOWLING, M. . Curling Feature Extraction with Computer Vision Techniques. 2016. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
CARMO, D. ; Pinheiro, G. ; RODRIGUES, LÍVIA ; ABREU, T. ; Lotufo, Roberto ; RITTNER, Leticia . Automated computed tomography and magnetic resonance imaging segmentation using deep learning: a beginner's guide. arXiv, 2023 (Preprint).
CARMO, D. ; RITTNER, Leticia ; Lotufo, Roberto . Open-source tool for Airway Segmentation in Computed Tomography using 2.5 D Modified EfficientDet: Contribution to the ATM22 Challenge. arXiv, 2022 (Preprint).
CARMO, D. ; VIEIRA, M. P. ; CAMPIOTTI, ISRAEL ; NOGUEIRA, R. ; LOTUFO, ROBERTO . Ptt5: Pretraining and validating the t5 model on brazilian portuguese data. arXiv, 2020 (Preprint).

Histórico profissional

Experiência profissional

2014 - 2015

Universidade Federal da Bahia

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Ciêntifica, Carga horária: 20

Outras informações:
Atividade de pesquisa dentro do programa Jovem Cientista, sob orientação do professor Luciano Rebouças de Oliveira, no projeto entitulado "DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA BASEADO EM VISÃO COMPUTACIONAL PARA AUXÍLIO À AVALIAÇÃO FUNCIONAL DE INDIVÍDUOS HEMIPARÉTICOS" financiado pela FAPESB.

2013 - 2014

Universidade Federal da Bahia

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Ciêntifica, Carga horária: 20

Outras informações:
Atividade de Pesquisa sobre a orientação do professor Luciano Rebouças de Oliveira no projeto entitulado "Detecção de Ações de Pessoas". Consistindo da utilização de sensores Kinect para extrair e tratar informações de ações realizadas por pessoas. Financiada pela CNPq.

2016 - 2016

University of Alberta

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Research Internship, Carga horária: 20

Outras informações:
Worked with development and optmization of Computer Vision algorithms for the ongoing Curling AI research project.

2016 - 2018

Aton Engenharia

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio de Pesquisa e Desenvolvimento, Carga horária: 30

Outras informações:
Apoio na pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional para detecção de fogo e fumaça em câmeras RGB

2017 - 2017

MeAjuda

Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: Responsável Técnico Backend, Carga horária: 20

Outras informações:
Sócio e responsável por desenvolvimento de APIs de backend de startup de prestação de serviços