José Raniery Ferreira Junior

Pós-doutorado

Formação complementar

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Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

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• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; NASCIMENTO, T. L. ; OLIVEIRA, M. C. . Algoritmo Computacional para o Auxílio Computadorizado de Doenças Pulmonares. In: II Encontro de Iniciação Científica do Instituto Federal de Alagoas, 2009, Palmeira dos Índios. II Encontro de Iniciação Científica do Instituto Federal de Alagoas, 2009.

• TENORIO, A. P. M. ; FALEIROS, M. C. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; DALTO, V. F. ; ASSAD, R. L. ; NOGUEIRA-BARBOSA, M. H. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Machine learning models to predict axial and peripheral spondyloarthritis: a comparative radiomic study between SPAIR and STIR MRI sequences. In: 34rd International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery, 2020, Munich. 2020 CARS Proceedings, 2020. p. S129.

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; SANTOS, M. K. ; MACHADO, C. V. B. ; WADA, D. T. ; FALEIROS, M. C. ; CIPRIANO, F. E. G. ; FABRO, A. T. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Predicting overall survival of lung cancer patients using radiomics CT features. In: Joint Meeting of ESTI and the Fleischner Society, 2019, Paris. 2019 ESTI-Fleischner Abstract Syllabus, 2019. p. 44.

• TENORIO, A. P. M. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; FALEIROS, M. C. ; DALTO, V. F. ; ASSAD, R. L. ; LOUZADA JUNIOR, P. ; NOGUEIRA-BARBOSA, M. H. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Application of radiomics on magnetic resonance imaging for early prediction of sacroiliitis and spondyloarthritis. In: Fifth International Symposium on Inflammatory Diseases, 2019, Ribeirão Preto. Congress Annals (INFLAMMA V), 2019.

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; BATAH, S. S. ; FABRO, A. T. ; KOENIGKAM-SANTOS, M. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . CT radiomics to assess pathological grade of lung adenocarcinomas. In: 2019 Pulmonary Pathology Society Meeting, 2019, Dubrovnik. PPSM Annals, 2019.

• KOENIGKAM-SANTOS, M. ; FERREIRA-JUNIOR, J. R. ; CIPRIANO, F. E. G. ; FACCIO, A. ; FABRO, A. T. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Radiômica do Câncer de Pulmão. In: 47ª Jornada Paulista de Radiologia, 2017, São Paulo. Caderno de Resumos de Painéis, 2017. p. 70.

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; BARBOSA, A. A. . Análise e Projeto de uma Aplicação para Apresentação Interativa Utilizando o Quadro Digital de Baixo Custo. In: VII Congresso Acadêmico da Universidade Federal de Alagoas, 2010, Arapiraca. VII Congresso Acadêmico da Universidade Federal de Alagoas, 2010.

• NASCIMENTO, T. L. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . Desenvolvimento de Banco de Dados de rDNA de Bactérias Patogênicas da Unidade de Emergência do Agreste. In: VI Congresso Acadêmico da Universidade Federal de Alagoas, 2009, Arapiraca. VI Congresso Acadêmico da Universidade Federal de Alagoas, 2009.

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; NASCIMENTO, T. L. ; OLIVEIRA, M. C. . Desenvolvimento de uma Ferramenta para Visualização 3D do Enfisema Pulmonar. In: VI Congresso Acadêmico da Universidade Federal de Alagoas, 2009, Arapiraca. VI Congresso Acadêmico da Universidade Federal de Alagoas, 2009.

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; CARDENAS, D. A. C. ; MORENO, R. A. ; REBELO, M. F. S. ; KRIEGER, J. E. ; GUTIERREZ, M. A. . A general fully automated deep-learning method to detect cardiomegaly in chest x-rays. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CARDENAS, D. A. C. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; MORENO, RAMON A. ; REBELO, M. F. S. ; KRIEGER, J. E. ; GUTIERREZ, MARCO A. . Automated radiographic bone suppression with deep convolutional neural networks. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Ferreira Junior, José Raniery . Marcadores Radiômicos. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; CARDENAS, D. A. C. ; MORENO, R. A. ; REBELO, M. F. S. ; KRIEGER, J. E. ; GUTIERREZ, M. A. . Multi-View Ensemble Convolutional Neural Network to Improve Classification of Pneumonia in Low Contrast Chest X-Ray Images. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CARDENAS, D. A. C. ; FERREIRA-JUNIOR, J. R. ; MORENO, R. A. ; REBELO, M. F. S. ; KRIEGER, J. E. ; GUTIERREZ, M. A. . Multicenter Validation of Convolutional Neural Networks for Automated Detection of Cardiomegaly on Chest Radiographs. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• TENORIO, A. P. M. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; DALTO, V. F. ; FALEIROS, M. C. ; ASSAD, RODRIGO ; NOGUEIRA-BARBOSA, M. H. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Radiomics Assessment of SPAIR and STIR MRI Sequences to Predict Axial and Peripheral Spondyloarthritis. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; KOENIGKAM-SANTOS, M. ; TENORIO, A. P. M. ; FALEIROS, M. C. ; CIPRIANO, F. E. G. ; FABRO, A. T. ; NAPPI, J. ; YOSHIDA, H. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Radiomics association of quantitative CT features with lung cancer patterns. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FALEIROS, M. C. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; DALTO, V. F. ; NOGUEIRA-BARBOSA, M. H. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Avaliação computadorizada de sacroiliíte em imagens de ressonância magnética. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; TINOS, R. ; SANTOS, M. K. ; AZEVEDO-MARQUES, P. M. . Classificação histopatológica de tumores malignos pulmonares utilizando características radiômicas. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . Evaluating Margin Sharpness Analysis on Similar Pulmonary Nodule Retrieval. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• LUCENA, D. J. F. ; FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. ; MACHADO, A. P. . Proposal of Local Automatic Weighing Attribute to Retrieve Similar Lung Cancer Nodules. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . GPU-Optimized Pulmonary Nodule Retrieval Based on 3D Margin Sharpness Descriptors. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . Banco de Dados NoSQL Público de Nódulos Pulmonares para Auxílio à Pesquisa e Diagnóstico do Câncer de Pulmão. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. ; FREITAS, A. L. . Performance Evaluation of Medical Image Similarity Analysis in a Heterogeneous Architecture. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. . Urban Traffic Management System by Videomonitoring. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; BARBOSA, A. A. . Análise e Projeto de uma Aplicação para Apresentação Interativa Utilizando o Quadro Digital de Baixo Custo. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; MORAIS, T. . Implementação de uma Aplicação como Serviço. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; BARBOSA, A. A. . Uma Aplicação para Apresentação Interativa Utilizando o Quadro Digital de Baixo Custo. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. . GForge - Uma visão geral da ferramenta. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . Projetos de Pesquisa do Laboratório de Informática Médica e Bioinformática (LIMB). 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . Desenvolvimento de uma Ferramenta para Visualização 3D do Enfisema Pulmonar. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA JUNIOR, J. R. ; OLIVEIRA, M. C. . Algoritmo Computacional para o Auxílio Computadorizado de Doenças Pulmonares. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - 2021

  Desenvolvimento de marcadores radiográficos quantitativos para medicina de precisão de síndromes respiratórias agudas, Descrição: A pandemia do novo coronavírus SARS-CoV-2 já teve a confirmação de milhões de casos em todo o mundo, sendo responsável por milhares de mortes. Os pacientes diagnosticados com síndromes respiratórias agudas graves (SARS) são submetidos rotineiramente a exames de imagens médicas, especialmente a radiografia de tórax (CXR), para avaliar a progressão da doença, como a COVID-19. Entretanto, as características radiográficas das SARS são muito similares, complicando as tomadas de decisões clínicas. A radiômica por sua vez pode auxiliar a avaliação radiológica das SARS por meio da associação de características quantitativas das imagens com os desfechos da doença, como etiologia, severidade, resposta ao tratamento, entre outros. Logo, esse projeto propõe investigar biomarcadores e modelos radiômicos baseados em CXR para auxiliar o diagnóstico, prognóstico e decisões clínicas das SARS. Serão utilizados diferentes coortes de pacientes acometidos de SARS para o desenvolvimento e validação dos métodos investigados. Imagens de CXR dos pacientes serão automaticamente processadas e terão as lesões pulmonares segmentadas por algoritmos já desenvolvidos. Os pacientes serão caracterizados massivamente por características quantitativas das CXRs segmentadas, incluindo histograma de nível de cinza, matrizes de textura e transformadas no domínio da frequência da imagem. Análises estatísticas multivariadas e técnicas estado-da-arte de inteligência artificial serão utilizadas na modelagem preditiva para aumentar a performance radiômica. O desempenho preditivo será avaliado por curvas ROC, medidas de sensibilidade e especificidade e curvas Kaplan-Meier de probabilidade de ocorrência de um evento. As métricas de desempenho serão testadas estatisticamente por métodos como Mann-Whitney para os biomarcadores diagnósticos, log-rank para os índices prognósticos e DeLong para os modelos preditivos. Dessa forma, os potenciais marcadores e modelos radiômicos poderão desempenhar papel fundamental no suporte às decisões clínicas de síndromes respiratórias agudas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Marco Antonio Gutierrez - Coordenador.

• 2020 - 2023

  Ferramentas computacionais para diagnóstico, detecção e prognóstico de COVID-19: análise e desenvolvimento de métodos utilizando redes convolucionais profundas com dados de tomografia computadorizada e raios X, Descrição: O projeto consiste no desenvolvimento de métodos e ferramentas computacionais, utilizando imagens de tomografia computadorizada e raios X, para identificar, classificar e caracterizar acometimentos do pulmão. Os métodos visam apoiar médicos na tomada de decisão e definição da conduta em casos confirmados de COVID-19. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Integrante / Caetano Traina Junior - Integrante / Marco Antonio Gutierrez - Integrante / Koenigkam-Santos, Marcel - Integrante / Diego Armando Cardona Cardenas - Integrante / Leticia Rittner - Coordenador / Roberto de Alencar Lotufo - Integrante / Éderson Antonio Gomes Dorileo - Integrante / Simone Appenzeller - Integrante / Sergio San Juan Dertkigil - Integrante.

• 2020 - 2023

  Analisando Dados Complexos Vinculados a COVID-19 para Apoio à Tomada de Decisão e Prognóstico, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Agma Juci Machado Traina em 08/07/2020., Descrição: Este projeto de pesquisa suplementar visa propor, explorar e desenvolver novos métodos e algoritmos a serem usados em processos de tomada de decisão para diagnóstico médico e prognóstico de pacientes no contexto da COVID-19. Estes métodos e algoritmos serão instanciados em sistemas e aplicativos que serão disponibilizados à comunidade científica para apoiar de modo rápido e preciso tal processo de tomada de decisão. Os desafios a serem sobrepujados começam na montagem de bases de dados e imagens provenientes de plataformas distintas e muitas vezes incompletas, e à aplicação da técnica de radiômica sobre imagens de Raio-X (RX) e tomografia computadorizada (TC), com a premissa de que características quantitativas e qualitativas massivas sobre imagens de RX podem trazer a informação necessária ao diagnóstico de COVID-19, do mesmo modo que a TC fornece. A vantagem dessa abordagem que será investigada é o custo menor e a maior disponibilidade de RX, permitindo que mais pacientes sejam beneficiados pelos resultados dessa proposta. Além de disponibilizar material curado e consistente para pesquisas e avanços na área de COVID-19. Além disso, bases de dados e imagens consistentes para pesquisa serão disponibilizadas para a comunidade da área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques - Integrante / Marcel Koenigkam Santos - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina Junior - Integrante / Marco Antonio Gutierrez - Integrante / Diego Armando Cardona Cardenas - Integrante / Elaine Parros Machado de Sousa - Integrante / José Fernando Rodrigues Júnior - Integrante / Leticia Rittner - Integrante / Roberto de Alencar Lotufo - Integrante / Robson Leonardo Ferreira Cordeiro - Integrante.

• 2019 - 2022

  Perfil omics das áreas centrolobular com ativa organização miofibroblástica como potencial biomarcador diagnóstico da pneumonia intersticial broncocêntrica, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Todorovic Fabro em 18/09/2022., Descrição: As doenças pulmonares intersticiais (DPIs) representam um espectro amplo e diverso de transtornos que causam graus variáveis de inflamação intersticial e fibrose, que podem, em última análise, promover um remodelamento dramático da arquitetura do parênquima pulmonar subjacente. A classificação de DPI pode ser um problema desafiador e, embora as discussões multidisciplinares (MDD) por clínicos, radiologistas e patologistas tenham melhorado a concordância e a confiança diagnóstica, muitos casos permanecem difíceis de serem classificados. Pneumonite intersticial bronquiolocêntrica (BIP) é uma doença pulmonar intersticial crônica caracterizada por quantidades variáveis de inflamação e fibrose com acentuação em torno das vias aéreas (centrada nas vias aéreas), quantidades variáveis de metaplasia peribronquiolar e um pequeno componente de pneumonia organizante. Suas possíveis etiologias incluem tabagismo, aspiração broncopulmonar crônica, manifestação pulmonar de doença vascular sistêmica autoimunes / colágeno subjacente, pneumonite por hipersensibilidade, toxicidade por drogas, algumas exposições a poeira, doença idiopática, entre outras condições. Esta doença está associada à alta morbidade e mortalidade e o diagnóstico precoce e preciso é fundamental para melhorar os resultados do tratamento. Este projeto estudará o perfil molecular de áreas centrolobulares miofibroblásticas organizantes ativas, onde o mecanismo específico de remodelação pulmonar está presente e validar biomarcadores diagnósticos translacionais. As vias moleculares dessas áreas de lesão revelarão mecanismos fisiopatológicos detalhados das doenças pulmonares intersticiais de maneira relacionada à etiologia. O biomarcador de diagnóstico molecular desempenhará um papel vital no apoio ao diagnóstico e etiologia específicos da DPI pulmonar bronquiolocêntrica, o que será de suma importância no tratamento e na evolção dos pacientes. Novas estratégias terapêuticas e novas drogas podem ser desenvolvidas com melhor custo-benefício e com melhor eficácia terapêutica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - Integrante / Marcel Koenigkam Santos - Integrante / A T FABRO - Coordenador / Agma Juci Machado Traina - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2018 - Atual

  Plataforma Nacional de Armazenamento e Inteligência Artificial em Imagens Médicas para Pesquisa, Inovação e Suporte à Decisão Clínica, Descrição: Imagens médicas são fontes relevantes para a análise e diagnóstico de doenças, e, com o avanço da tecnologia para sua aquisição e armazenamento, elas se tornaram um importante instrumento na gestão da saúde. No entanto, por falta de um protocolo padrão na coleta destes exames, assim como estrutura para armazenamento e acesso de seus dados, boa parte das instituições de saúde especialmente no SUS - tende a deletar, com o tempo, os exames realizados. Além disso, no Brasil há uma escassez de médicos especialistas (ex. radiologistas e dermatologistas), principalmente em regiões mais precárias, aumentando o tempo de espera até o diagnóstico. Neste contexto, avanços no campo da Inteligência Artificial apresentam-se como promissoras ferramentas aliadas à tomada de decisão diagnóstica. O projeto Banco de Imagens surgiu para endereçar essa problemática. A iniciativa consiste no desenvolvimento de um banco de dados universal para armazenamento e gestão de exames de imagem realizados no SUS, em qualquer lugar do país. A plataforma foi elaborada para poder ser acessada por qualquer computador ou aparelho celular. Assim, poderá ser facilmente inserida na rotina de trabalho dos profissionais de saúde. A expectativa é que profissionais e pacientes tenham acesso aos exames com a mesma qualidade em todas as regiões do país, permitindo melhor acompanhamento de patologias e da avaliação de resposta ao tratamento. Além disso, a plataforma proverá o uso de soluções baseadas em Inteligência Artificial para suporte à decisão diagnóstica. Estas ferramentas de auxílio ao diagnóstico prometem aumentar a acurácia dos diagnósticos, assim como melhorar o processo de triagem e de detecção precoce de patologias. Além da maior eficiência e efetividade diagnóstica, espera-se a redução de custos para o SUS, assim como menores impactos ambientais por meio da diminuição de exames desnecessários. Os dados populacionais gerados, em real-time, poderão auxiliar o Ministério da Saúde a conceber políticas estratégicas de saúde pública baseadas em dados concretos e atualizados. Além disso, a plataforma de banco de imagens constitui um ambiente favorável à pesquisa e inovação, permitindo que pesquisadores, startups e demais interessados possam se conectar à base, propiciando o desenvolvimento de novos projetos que favoreçam o SUS.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Pedro Vieira Santana Netto - Coordenador / Daniel Tornieri - Integrante.

• 2017 - 2024

  Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems (MIVisBD), Descrição: Today, almost every human activity generates and/or demands to store and process massive, diverse and complex data, either in scientific, academic, enterprise and even leisure pursuits - the scenario being called as the big data era''. Health-related activities are in the core of those activities, as they produce big data as well as they can take advantage of the technological storm, improving the behavior of everyone whose decision is increasingly guided by the information extracted from all these big data. In a clinical environment, the Electronic Health Records (EHR) forms a proper anchor to develop information extraction strategies. In this proposal, we aim at integrating novel database support, image processing and visual analytics methods to leverage the large number of EHR and repositories of clinical data to gather valuable and significant information for decision-making. The size and complexity of EHR databases offer great challenges when they need to be processed in terms both of applying analysis techniques and to support the development of subsequent applications for practical tools. However, it also embodies a cornucopia of opportunities to create algorithms and methods able to display smart and relevant information related to either a particular patient or groups of patients and to boost the EHR into a more effective platform to support the healthcare professionals, coping medical applications and strategic government decisions with the demands and benefits of big data. In this project we will develop methods and algorithms that will ultimately be materialized as a modular platform to be made available to the community.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - Integrante / Agma Juci Machado Traina - Coordenador / Caetano Traina Junior - Integrante / Marco Antonio Gutierrez - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2017 - 2019

  Interdisciplinary study for Radiomics application to lung cancer diagnosis and prognosis, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques em 21/06/2017., Descrição: (JOINT USP-HU RESEARCH) Lung cancer is the most common cause of cancer-related deaths, with a 5-year overall survival rate of only 15%. The prognosis of lung cancer is still poor and varies markedly according to the tumor staging at diagnosis. Tumor stage at presentation, as designated by the tumor-node-metastasis (TNM) system, is the most important prognostic factor and may determine therapy. However, recent studies showed that clinical decision making may be influenced by other tumor aspects, such as, the histological subtype of the lesion. Moreover, some works showed that computed tomography (CT) image features also may influence the prognosis and response to therapy. However, those features are typically described semi-quantitatively or subjectively, qualitatively (heterogeneity, spiculation, attenuation and so on). Radiomics is an emerging field that converts imaging data into a high dimensional feature space using a large number of extracted data-characterization algorithms. The rationale of radiomics is that we could obtain a more comprehensive characterization of the underlying tumor phenotypes by extracting a large number of imaging features, which may ultimately correlate with clinical outcomes. Deep learning (DL) is making major advances in pattern recognition and machine intelligence problems. DL methods allow a machine to be fed with raw data and to automatically discover the representations needed for classification. The essence of deep learning is to compute hierarchical features of the observational data, where the higher-level features are defined from lower-level ones. One of the most used DL methods are the convolutional neural networks (CNN), due to their capacity of process data that come in the form of multiple arrays, such as images. Based on what was previously presented, the main goal of this proposal is to start an international interdisciplinary collaboration focused on investigating the potential of deep learning-based radiomics analysis to improve malignant pulmonary tumor diagnosis, lung cancer patient's prognosis, and treatment decision making. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques - Coordenador / Marcel Koenigkam Santos - Integrante / Alexandre Todorovic Fabro - Integrante / Ralf Reulke - Integrante / Dominik Rueß - Integrante / Niklas Deckers - Integrante / Victor Francisco - Integrante., Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2015

  Auxílio Computadorizado ao Diagnóstico do Câncer de Pulmão Otimizado por GPU, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marcelo Costa Oliveira em 27/01/2015., Descrição: O objetivo principal deste projeto é desenvolver um algoritmo computacional para auxiliar especialistas em classificar nódulos pulmonares utilizando Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo através de Análise de Textura 3D, Análise de Nitidez de Borda 3D e otimização de tempo de processamento usando GPU. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Marcelo Costa Oliveira - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

Projetos de desenvolvimento

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

• 2012 - 2013

  Sistema de Videomonitoramento de Vias Urbanas, Descrição: Ferramenta para auxiliar no gerenciamento do tráfego urbano através da contagem automatizada dos veículos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Raniery Ferreira Junior - Integrante / Willy Carvalho Tiengo - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Bolsa.

Prêmios