Fabiane da Silva Queiroz

Formação complementar

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Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• DA COSTA SANTOS, ÉLIDA MONIQUE ; BARBOSA, DÉBORAH MONTEIRO ; GOMES, DANÚBIA LINS ; DOS SANTOS, GABRIELA MARIA COTA ; DE ALMEIDA CAETANO, ROBERTA ; DA SILVA QUEIROZ, FABIANE ; DE SOUZA SILVA, NICHOLAS LIMA ; DA SILVA, RAFAEL RICARDO VASCONCELOS ; DE MEDEIROS, PATRÍCIA MUNIZ . From forest to table: The role of product naming in consumer expectations of biodiversity-derived foods. FOOD QUALITY AND PREFERENCE , v. 1, p. 105302, 2024.

• BARROS, PEDRO ; QUEIROZ, FABIANE ; FIGUEIREDO, FLÁVIO ; SANTOS, JEFERSSON A. DOS ; RAMOS, HEITOR . A New Similarity Space Tailored for Supervised Deep Metric Learning. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology , v. 14, p. 1-25, 2023.

• BARRO, P. H. ; CHAGAS, E. T. C. ; OLIVEIRA, L. B. ; QUEIROZ, FABIANE ; RAMOS, H. S. . Malware-SMELL: A zero-shot learning strategy for detecting zero-day vulnerabilities.. COMPUTERS & SECURITY , p. 102785-1, 2022.

• DE MEDEIROS, PATRÍCIA MUNIZ ; FERREIRA JÚNIOR, WASHINGTON SOARES ; QUEIROZ, FABIANE DA SILVA . Utilitarian redundancy in local medical systems - theoretical and methodological contributions. Journal of Ethnobiology and Ethnomedicine , v. 16, p. 1-11, 2020.

• QUEIROZ, FABIANE ; I. R. Tsang . Endoscopy image restoration: A study of the kernel estimation from specular highlights. DIGITAL SIGNAL PROCESSING , p. 53-65, 2019.

• THOMAZ, R. ; QUEIROZ, FABIANE ; ROCHA, A. ; REN, T. I. ; Adelailson ; MELLO, V. . Computer-assisted coloring and illuminating based on a region-tree structure. SpringerPlus , v. 1, p. 1, 2012.

• AQUINO, A. L. L. ; LIMA, G. ; QUEIROZ, FABIANE . Estratégias ágeis aplicadas à projetos de PD&I: da teoria à prática. In: Eliana Silva de Almeida; Flávia Maria Santoro. (Org.). Jornada de Atualização em Informática 2022. 01ed.: , 2022, v. 41, p. 55-105.

• LOPES, CARLLOS EDUARDO FERREIRA ; LISBOA, EDUARDO ; RIBEIRO, YANKA ; QUEIROZ, FABIANE . A Patch-based Microscopic Image Analysis for Visceral Leishmaniasis Screening Using a Deep Metric Learning Approach. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024, Brasil. Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2024). p. 166.

• ARAUJO, JOÃO VICTOR ; SANTOS, GEAN DA SILVA ; AQUINO, ANDRE L. L. ; QUEIROZ, FABIANE . Stochastic Target Encoder - A new categorical feature encoding applied to urban data regression problems. In: Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2024, Brasil. Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2024), 2024. p. 131.

• FERNANDES, DANILO ; L. L. MOURA, DOUGLAS ; SANTOS, GEAN ; S. RAMOS, GEYMERSON ; QUEIROZ, FABIANE ; L. L. AQUINO, ANDRE . Towards Edge-Based Data Lake Architecture for Intelligent Transportation System. In: MSWiM '23: Int'l ACM Conference on Modeling Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems, 2023, Montreal Quebec Canada. Proceedings of the Int'l ACM Symposium on Performance Evaluation of Wireless Ad Hoc, Sensor, & Ubiquitous Networks. p. 1.

• V. Pedro ; QUEIROZ, FABIANE . TrATAR: Jogos com Realidade Aumentada utilizados como incentivo no desenvolvimento das capacidades comunicativa, cognitiva e espacial de crianças autistas. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022, Manaus. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022. p. 463-472.

• SILVA, EMERSON ; FRANÇA, LUÍS ; OLIVEIRA, MARCELO ; QUEIROZ, FABIANE ; CAVALCANTE, RODOLFO . Uma Abordagem Para Detecção de Nódulos Pulmonares Baseada em Aprendizado Profundo. In: Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2020, Brasil. Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020). p. 320.

• MENDES, YANA ; ALMEIDA, ELIANA ; CABRAL, RAQUEL ; QUEIROZ, FABIANE . Uso de Redes Complexas para Classificação de Doenças Pulmonares Intersticiais em Imagens de Tomografia Computadorizada. In: Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2020, Brasil. Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020). p. 368.

• Farias, L. ; QUEIROZ, FABIANE . Detecção e Contagem Automática de Podócitos por Segmentação de Cor em Imagens Microscópicas. In: Escola Regional de Computação Bahia-Alagoas-Sergipe, 2018, Sergipe. Anais XVIII ERBASE, 2018.

• OLIVEIRA, W. ; QUEIROZ, FABIANE . Detecção e Rastreamento em Tempo Real de Objetos Coloridos em Video. In: V Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, Maceió. Anais do ERMAC 2018, 2018.

• L. Diógenes ; Paz D. ; V. Pedro ; SALES, T. B ; CARNEIRO, R. ; QUEIROZ, FABIANE . TEO: Uma suíte de jogos interativos para apoio ao tratamento de crianças com autismo. In: CBIE, 2016, Uberlândia. Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2016.

• L. Diógenes ; Paz D. ; G. Anny ; QUEIROZ, FABIANE ; CARNEIRO, R. ; Sales T. . Um Novo Conceito de Sistemas Interativos para Autistas com Prospecção de Dados e Sistemas de Recomendação. In: Escola Regional de Computação Bahia-Alagoas-Sergipe, 2015, Salvador. XV ERBASE, 2015.

• V. Pedro ; LIMA, D. S. ; QUEIROZ, FABIANE ; SALES, T. B . Realidade Aumentada como Incentivo à Interação Social e ao Raciocínio Simbólico em Crianças Autistas. In: Escola Regional de Computação Bahia-Alagoas-Sergipe, 2015, Salvador. XV ERBASE, 2015.

• QUEIROZ, FABIANE DA SILVA ; REN, TSANG ING . Automatic Segmentation of Specular Reflections for Endoscopic Images Based on Sparse and Low-Rank Decomposition. In: 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2014, Brazil. 2014 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2014. p. 282.

• QUEIROZ, FABIANE ; REN, T. I. ; Shapira, L. ; Banner, R. . Image Deblurring Using Maps of Highlights. In: ICASSP (International Conference on Acoustcs, Speech and Signal Processing), 2013, Vancouver. ICASSP, 2013.

• QUEIROZ, FABIANE ; WALTER, MARCELO . Texture Synthesis of Contrasting Natural Patterns. In: 2012 XXV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2012, Ouro Preto. 2012 25th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.

• NASCIMENTO, RENATA ; QUEIROZ, FABIANE ; ROCHA, ALLAN ; ING REN, TSANG ; MELLO, VINICIUS ; PEIXOTO, ADELAILSON . Colorization and Illumination of 2D Animations Based on a Region-Tree Representation, 2011.

• QUEIROZ, FABIANE ; Adelailson ; REN, T. I. . Colorização Automática de Cartoons Animados 2D. In: XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, Rio de Janeiro. Workshop of Undergradute Work, 2009.

• QUEIROZ, FABIANE ; Marcelo Walter . Synthesis of Black and White Textures using the Clonal Mosaic Model. In: XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, Rio de Janeiro. Posters, 2009.

• ALBUQUERQUE, ÁLVARO ; ALMEIDA, ELIANA ; QUEIROZ, FABIANE . A Comparative Study of Texture Analysis Methods on the Classification Problem of DPLDs in HRCT scans. In: 2024 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2024, Orlando. 2024 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2024. p. 1.

• RAMOS, GEYMERSON ; SANTOS, G. S. ; Douglas L L Moura ; FERNANDES, D. ; QUEIROZ, FABIANE ; ROSSO, O. A. ; STANICA, R. ; AQUINO, A. L. L. . Left on read: Human behavior characterization based on messaging service applications. In: NetMob, 2023, Madrid. Challenge posters of Netmob 2023, 2023.

• ALBUQUERQUE, ÁLVARO ; MENDES, YANA ; ALMEIDA, ELIANA ; CABRAL, RAQUEL ; QUEIROZ, FABIANE . Combining Statistical and Graph-Based Approaches to Classification of Interstitial Pulmonary Diseases. In: Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images, 2022, Brasil. Anais Estendidos do XXXV Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI Estendido 2022). p. 119.

• LISBOA, EDUARDO ; LIMA, GIVANILDO ; QUEIROZ, FABIANE . Coffee Leaf Diseases Identification and Severity Classification using Deep Learning. In: Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images, 2021, Brasil. Anais Estendidos da XXXIV Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBRAPI Estendido 2021). p. 201.

• Magalhães W. ; QUEIROZ, FABIANE ; Cabral R. . Classificação de Texturas Usando a Métrica de Centralidade Closeness. In: SIBGRAPI, 2018, Foz do Iguaçu. Proceedings in CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 2018.

• V. Pedro ; QUEIROZ, FABIANE ; SILVA, A. N. ; SILVA, M. J. M. S. . Contagem Automática de Ovos de Rhipicephalus (Boophilus) microplus em Imagens Microscópicas. In: SIBGRAPI, 2016, São José dos Campos. Proceedings in CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 2016.

• Magalhães W. ; Cabral R. ; QUEIROZ, FABIANE . Descrição de texturas usando a métrica de centralidade Closeness em imagens modeladas como grafos. In: V Encontro Regional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, Maceió. Anais do ERMAC 2018, 2018.

• QUEIROZ, FABIANE ; Cabral R. ; Magalhães W. . Classificação de Texturas Usando a Métrica de Centralidade Closeness. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• I. R. Tsang ; QUEIROZ, FABIANE . Automatic Segmentation of Specular Reflections for Endoscopic Images Based on Sparse and Low-Rank Decomposition. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• THOMAZ, R. ; QUEIROZ, FABIANE ; ROCHA, A. ; REN, T. I. ; MELLO, V. ; PEIXOTO, A. . Colorization and Illumination of 2D Animations Based on a Region-Tree Representation. 2011. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• QUEIROZ, FABIANE ; PEIXOTO, A. ; REN, T. I. . Colorização Automática de Cartoons Animados 2D. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• QUEIROZ, FABIANE ; Marcelo Walter . Synthesis of Black and White Textures using the Clonal Mosaic Model. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• QUEIROZ, FABIANE ; Juliana Ribeiro de Amorim ; Anderson Gomes . Get - Um gerenciador de Tarefas On-Line. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Santos, É. M. D. C. ; Barbosa, D. M. ; Gomes, D. L. ; Santos, G. M. C. D. ; Caetano, R. D. A ; Silva, N. L. D. S. ; QUEIROZ, FABIANE ; Silva, R. R. V. D. ; Medeiros, P. M. D. . Unconventional Names and Those Associated with Forest Environments Reduce Expectations about Juice - Contributions to the Valuation of Sociobiodiversity Products. Preprints, 2023 (Artigo).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Katie: Saindo do buraco negro e impulsionando as meninas para a computação, Descrição: Este projeto visa estimular o interesse e a participação de meninas no campo das Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM),fortalecendo suas habilidades desde o ensino básico até o superior. Especificamente, o projeto oferecerá atividades educativas deprogramação e robótica para alunas do ensino básico, enquanto busca desenvolver habilidades em análise automatizada de dados paraalunas do ensino superior. O problema geral abordado nesta proposta é a sub-representação de meninas nas áreas de STEM, o que limita adiversidade e o potencial inovador desses campos, além de perpetuar desigualdades de gênero. A questão específica a ser investigada écomo o fortalecimento das habilidades em STEM desde o ensino básico até o superior pode promover uma maior participação e sucesso dasmeninas nessas áreas. Evidências mostram que a exposição precoce a conceitos e práticas de STEM, juntamente com o desenvolvimento dehabilidades analíticas avançadas, pode aumentar a confiança e o engajamento das meninas nessas disciplinas. A estratégia metodológicaenvolve a implementação de minicursos, oficinas e atividades práticas para professores e alunas do ensino básico, além da criação de umobservatório de dados que permitirá a análise contínua do panorama educacional e de mercado de trabalho, identificando oportunidades edesafios específicos para as meninas no estado de Alagoas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Coordenador / André Luiz Lins de Aquino - Integrante / ALMEIDA, ELIANA - Integrante / CABRAL, RAQUEL - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2023

  Abordagem integrada para o monitoramento da subsidência na lagoa Mundaú, Descrição: Cooperação técnica entre a Universidade Federal de Alagoas e a Braskem visando realizar o monitoramento contínuo da subsidência na lagoa Mundaú por meio de uma abordagem integrada com o uso de três técnicas para tratar o problema, a saber: (a) Monitoramento remoto da subsidência na laguna Mundaú a partir de imagens SAR; (b) Monitoramento em campo de alta precisão da subsidência na laguna Mundaú com o uso de sonar; e (c) Modelagem Matemática da morfologia de fundo da laguna Mundaú..Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / Wayne Santos de Assis - Integrante / Aline da Silva Ramos Barboza - Integrante / Christiano Varady Filho - Integrante / Beatriz Ramos Barboza - Integrante / João Paulo Lima Santos - Integrante / Carlos Ruberto Fragoso Junior - Coordenador / Christian Kohler - Integrante / Rafael Pereira de Lima - Integrante / André Pinto Rocha - Integrante / Ayrton Martim Oliveira Dias Melo - Integrante / Enrique Matheus Araujo Machado - Integrante / Jhonathan Gomes dos Santos - Integrante / ALINE VIANA ESTEVES - Integrante / THEMISSON DOS SANTOS VASCONCELOS - Integrante / Regina Camra Lins - Integrante., Financiador(es): Brasken - Auxílio financeiro.

• 2021 - 2023

  Inteligência Artificial como ferramenta de auxílio ao diagnóstico de Leishmaniose Visceral, Descrição: As leishmanioses são um grupo de doenças negligenciadas, causadas por protozoários intracelulares do gênero leishmania. Suas manifestações incluem síndromes viscerais, cutâneas e da mucosa. A sua forma visceral, popularmente conhecida como Calazar, é a manifestação mais grave da doença e pode ser fatal nos casos não diagnosticados em tempo hábil e/ou tratados inadequadamente. Segundo dados da Organização Mundial de Saúde (OMS), nas Américas, a Leishmaniose Visceral (LV) é endêmica em 12 países, onde 63.331 novos casos foram registrados entre 2001 e 2018, com uma média de 3.518 casos por ano, sendo cerca de 97 (59.531) desses casos, reportados pelo Brasil, onde a LV é uma doença em expansão. O programa de vigilância e controle da LV é baseado na detecção de casos e tratamento da doença. Uma forma comum de seu diagnóstico parasitológico é a documentação de formas amastigotas de Leishmania em material obtido da punção de medula óssea. Porém, o processo de identificação visual de amastigotas é trabalhoso, demorado e propenso a erro humano, devido a fatores como inexperiência ou fadiga. Isso nos induz a considerar o uso de ferramentas tecnológicas para análise de imagens que auxiliem o profissional da saúde na detecção de amastigotas, e consequentemente, no diagnóstico da LV. Nosso objetivo é desenvolver modelos preditivos de APM para automatizar a identificação de amastigotas de Leishmania em imagens microscópicas. Tais imagens serão capturadas facilmente com uma câmera de celular acoplada manualmente a um microscópio.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Coordenador / Eliana Almeida - Integrante / André Luiz Lins de Aquino - Integrante / Heitor Ramos - Integrante / Manoel Álvaro Lins - Integrante / Alejandro Frery - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Auxílio financeiro.

• 2021 - 2023

  Estudio clínico-epdemiológico da Hanseníase em Alagoas: Fatores de susceptibilidade, incapacidades físicas e estratégias tecnológicas de intervenção em saúde, Descrição: A hanseníase é uma doença infecciosa crônica, negligenciada, causada pela bactéria M. leprae que burla o sistema imune do hospedeiro e se desenvolve em células da pele e dos nervos periféricos, causando incapacidades físicas irreversíveis em indivíduos susceptíveis. No Brasil a doença persiste como um problema de saúde pública, e, em Alagoas, apresenta alta endemicidade e distribuição heterogênea entre os municípios, enquanto os indicadores apontam para um diagnóstico tardio e ações insuficientes de prevenção de incapacidades. Evidências epidemiológicas demonstram que fatores de susceptibilidade genética influenciam tanto no desenvolvimento da doença quanto no seu agravamento. O objetivo deste projeto é realizar uma análise epidemiológica-espaço-temporal da hanseníase no estado de Alagoas, mapear os fatores de susceptibilidade associados, e desenvolver ferramentas tecnológicas para vigilância e prevenção da hanseníase. Será realizado um estudo de base populacional retrospectivo, incluindo todos os casos notificados de hanseníase no estado de Alagoas, de 2010 a 2020, a partir de dados disponíveis no SINAN. Em uma amostra representativa da população de Alagoas, serão pesquisados marcadores genéticos de susceptibilidade do tipo SNPs (polimorfismos de base única) e a associação com a hanseníase e reações hansênicas. Será utilizado um estudo do tipo caso-controle, em que os casos serão pacientes diagnosticados para hanseníase em unidades de referência municipais. Os marcadores serão analisados por PCR em tempo real e serão validados em outras duas populações caso-controle (Rio de Janeiro e Pernambuco). O efeito funcional dos marcadores será avaliado por dosagem de citocinas. Por fim, a caracterização epidemiológica e molecular será utilizada como subsídio para desenvolver ferramentas tecnológicas para auxílio ao diagnóstico precoce e prevenção das incapacidades na hanseníase, de duas naturezas: i) produtos de apoio a educação permanente na atenção básica (prevenção, diagnóstico precoce e reabilitação); ii) painel individualizado de predisposição às reações e incapacidades físicas. Espera-se identificar os principais fatores de risco associados com a hanseníase em Alagoas, compreender o processo de desenvolvimento da doença e do seu agravamento no estado, e dessa forma intervir na atenção básica para reduzir o número de novos casos e de complicações decorrentes da doença. A execução deste estudo contribuirá para o fortalecimento de uma rede de pesquisa com caráter multidisciplinar visando uma cooperação científica-acadêmica entre o Laboratório de Hanseníase (Fiocruz-RJ), a UFAL (Campus Arapiraca e ICBS), FACIMA, UNIVASF e Secretarias Municipais de Saúde de Alagoas, para formação de recursos humanos e de conhecimento científico. Estamos convictos que este estudo contribuirá para o desenvolvimento de competências científicas locais, fortalecendo ações científicas em rede de modo a contribuir com soluções para um problema grave de saúde pública de Alagoas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / Carolinne de Sales Marques - Coordenador / Milton Ozório Moraes - Integrante / Emiliano de Oliveira Barreto - Integrante / Carlos Dornels Freire de Souza - Integrante / MICHAEL FERREIRA MACHADO - Integrante / Rodrigo Feliciano - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2021

  Técnicas de Deep Learning Aplicadas a Análise de Estresse Biótico em Plantas, Descrição: O estresse biótico consiste em danos às plantas através de outros organismos vivos. O controle eficiente de agentes bióticos, como pragas e patógenos (vírus, fungos, bactérias, etc.) está intimamente relacionado ao conceito de sustentabilidade agrícola. A sustentabilidade agrícola promove o desenvolvimento de novas tecnologias que permitem a redução impactos ambientais, maior acessibilidade aos agricultores e, consequentemente, maior produtividade. O uso de técnicas de Visão Computacional associadas a métodos de Aprendizado de Máquina Profundo (Deep Leaning) podem possibilitar a identificação precoce e correta do agente causador de estresse. Em consequencia disso, medidas corretivas podem ser aplicadas o mais rápido possível para mitigar o problema. Este projeto tem por objetivo estudar e desenvolver técnicas de Deep Learning eficazes na identificação e estimação da gravidade do estresse causado por agentes bióticos em folhas de café, dentre outras plantas. A abordagem consistirá no uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para auxiliar a classificação de patologias foliares, bem como níveis de herbivoria foliar. As principais arquiteturas da CNN (U-Net, AlexNet, VGGNet e ResNet) serão adaptadas da classificação destes estresses bióticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Sistemas de transportes inteligentes orientados à dados: integração de dados, inferência e aplicações de tomadas de decisão, Descrição: Descrição: Estudaremos novas soluções para Sistemas de Transportes Inteligentes (STI) orientadas à dados, por intermédio da proposição de um data lake lógico. As empresas do setor e parceiras nesse projeto são: o Departamento Estadual de Trânsito de Alagoas (DETRAN-AL), a Empresa1 (https://www.empresa1.com.br/) e a Ny Research (https://www.nyresearch.com.br/).Considerando a expertise dessas empresas, identificamos que o Big Data que compõe um (STI) é composto por diferentes elementos e dados heterogêneos. Dessa forma, percebemos que o uso combinado desses dados é uma demanda em qualquer empresa ou entidade do setor, gerando lacunas nos STIs. É necessário desenvolver ferramentas para o monitoramento correto, controle e uso inteligente desses dados de forma integrada e totalmente distribuída(problema). A utilização de um Data Lake lógico, que retira a exigência da cópia dos dados e insere uma camada de abstração, soluciona os problemas elencados. Assim, as ferramentas em STIs podem ser utilizadas de forma direta e transparente(hipótese). Para validar as soluções, utilizaremos os dados relacionados à legislação de trânsito, registros de acidentes, informação de infração e dados coletados sobre o trânsito, condutores e veículos. Os dados serão fornecidos pelas empresas parceiras, ou na sua ausência, utilizaremos dados públicos. Nossa metodologia contemplará a caracterização das aplicações, tratamento de dados faltantes e/ou incorretos por meio de métodos estatísticos, projeto e implementação de novas técnicas, avaliação e concepção das soluções em cenários simulados e estudos de casos reais. Ademais, integrada à solução de Data Lake, teremos um camada inteligente que proverá serviços de processamento de linguagem natural, classificação, caracterização e inferência sobre dados relacionados à STIs. Permitindo que essa camada possa ser utilizada por modelos de otimização combinatória e soluções de classificação e predição em STIs.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (1) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / Raquel Cabral - Integrante / André Luiz Lins de Aquino - Coordenador / Heitor Ramos - Integrante / Eliana Silva de Almeida - Integrante / Eduardo Cerqueira - Integrante / Rian Gabriel S. Pinheiro - Integrante / Osvaldo A. Rosso - Integrante / Douglas L L Moura - Integrante / Givanildo Lima do Nascimento Júnior - Integrante / Bruno Costa e Silva Nogueira - Integrante / RAMOS, GEYMERSON - Integrante / danilo fernandes - Integrante / Denis Rosario - Integrante / Gean da Silva Santos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2018 - 2019

  Auxı́lio Computadorizado à Identificação de Nódulos Pulmonares Baseado em Técnicas de Aprendizado Profundo, Descrição: Descrição: O câncer de pulmão é o tipo de câncer que mais causa mortes no mundo e sua principal manifestação ocorre devido ao aparecimento de lesões no tecido pulmonar. Dada a sua taxa de mortalidade, é muito importante que esse tipo de câncer seja identificado e diagnosticado o mais rápido possı́vel. Esse diagnóstico tipicamente é realizado por especialistas através da análise de imagens de tomografia computadorizada (TC) do tórax do paciente. Neste contexto, algoritmos e técnicas de visão computacional podem ser capazes de auxiliar na identificação e diagnóstico de nódulos em imagens de TC. Este projeto visa o estudo e implementação de técnicas de Deep Learning (CNN e U-net) para o desenvolvimento de um método capaz de analisar imagens de TC e detectar se existem ou não nódulos pulmonares na ima gem indicando a sua localização, caso existam. Este projeto busca, portanto, a integração destas áreas de conhecimento com a medicina, auxiliando no diagnóstico e tratamento precoce do câncer de pulmão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / Rodolfo Carneiro - Coordenador / Marcelo Oliveira - Integrante / Émerson José da Silva - Integrante / Luís Eduardo Gomes França - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2020 - Atual

  DIAGHANS: APLICATIVO MÓVEL PARA O MANEJO DA HANSENÍASE, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Coordenador / Carolinne de Sales Marques - Integrante / José Roberto Amorim - Integrante.

• 2024 - Atual

  Soluções de Análise de Dados e Extração de Conhecimento Aplicadas às Medidas de Controle, Prevenção e Defesa do Erário Estadua, Descrição: O projeto em tela consiste na proposição de uma pesquisa que visa o desenvolvimento de novas soluções para análise de dados e extração de conhecimento, no âmbito das atividades da Procuradoria Geral do Estado de Alagoas (PGE-AL). Como proposição inicial, destacamos três atividades em particular: gestão automatizada de processos, resolução online de conflitos, gestão de dívida ativa e automação da execução fiscal. Para estas atividades investigaremos soluções para: i. composição, complementação, ou saneamento da base dados; ii. automatização do fluxo de gestão das atividades, com soluções baseadas em Inteligência Artificial (IA) para classificação e predição de eventos; e, iii. otimização no processo de compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão das atividades.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (9) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / André Luiz Lins de Aquino - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Auxílio financeiro.

• 2023 - 2024

  Preparação para governo digital: modernização e sistematização dos fluxos processuais da FAPEAL via integração e cruzamento automatizado de dados Diagnóstico, Descrição: Descrição: Essa proposta visa a estruturação de uma solução avançada para o desenvolvimento, concepção e implantação de um Data Lake Lógico para integração e cruzamento automatizado de dados e processos a fim de atender a solução de gerenciamento científico e financeiro da FAPEAL. A Universidade Federal de Alagoas (UFAL), através do Laboratório de Computação Científica e Análise Numérica (LaCCAN), coordenado pelo Prof. André Aquino, será a entidade responsável pela execução e implementação desta proposta em parceria com a FAPEAL. Como resultado, espera-se a implantação de uma solução, baseada em integração e cruzamento de dados, para otimizar as atividades nos processos de submissão, avaliação, execução, monitoramento e finalização dos contratos realizados junto à FAPEAL. O projeto consiste em 3 etapas (i) diagnóstico e identificação dos requisitos necessários para a concepção do sistema para a sistematização dos fluxos processuais da FAPEAL; (ii) integração e cruzamento automatizado de dados e processos por intermédio de um Data Lake lógico; e (iii) desenvolvimento de um sistema para otimizar as atividades nos processos de submissão, avaliação, execução, monitoramento e finalização dos contratos realizados junto à FAPEAL. Tal estudo permitirá que a FAPEAL se integre efetivamente à proposta "Governo Digital" do governo do Estado de Alagoas, por intermédio de sua fácil integração com os diferentes sistemas do estado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / André Luiz Lins de Aquino - Coordenador / kleymerson Lins - Integrante / Randy Quindai - Integrante.

• 2023 - Atual

  PIBITI - Fusão de Dados de Sensores Vestíveis com Machine Learning para Análise de Movimento Humano, Descrição: A marcha pode ser definida como o modo de movimento humano, sendo uma combinação de um padrão cíclico de locomoção e postura corporal. O estudo detalhado das características e anormalidades da marcha é conhecido como análise da marcha. O objetivo é identificar diferenças nos padrões de movimento, como anormalidades patológicas ou diferenças relacionadas a habilidades no esporte, no entanto, as anormalidades são frequentemente detectadas visualmente por um avaliador humano, resultando em baixa confiabilidade (Ross et al., 2020). Alguns fatores podem afetar as características do padrão de marcha de uma pessoa, por exemplo, a idade, o nível de energia pessoal, distúrbios neurológicos, humor, anormalidades físicas e lesões. Algumas métricas tradicionais para avaliação de marcha são: a duração da passada, a velocidade média, o comprimento da passada, a cadência e oscilação vertical. A análise da marcha tem se tornado um mecanismo quantitativo importante em diversos tipos de problemas, tais como: auxílio no diagnóstico de Doença de Parkinson, e outras doenças ou condições que afetem ou reflitam padrões motores nos indivíduos . O uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina para analisar dados de sensores vestíveis pode auxiliar na análise de marcha, por sua capacidade de extração automática de recursos, proporcionando alta confiabilidade estatística ao aprender recursos avançados de padrões de marcha a partir de uma base de dados. O aprendizado de máquina supervisionado é uma área da inteligência artificial (IA) em que algoritmos ou modelos matemáticos são construídos e treinados com um determinado conjunto de entradas e saídas desejadas. Assim, um algoritmo de aprendizado treina o modelo com base em dois estilos de aprendizado, aprendizado superficial ou aprendizado profundo, para produzir uma máquina treinada que realiza a tarefa desejada. Dessa forma, esse projeto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta computacional, utilizando-se métodos de aprendizado de máquina supervisionados, para fusão de sinais de sensores vestíveis a fim de realizar a classificação de características da marcha humana. Esse estudo será realizado com bases de dados disponíveis publicamente oriundos de sensores como acelerômetro, giroscópio e magnetômetro. Inicialmente, pretende-se utilizar bases de dados de natureza publica e utilizadas no estado-da-arte com informações de pessoas com diferentes características, como atletas, pessoas com autismo e pessoas com Doença de Parkinson.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Coordenador / Raquel Cabral - Integrante.

• 2021 - Atual

  Programa LaCCAN de Residência em Ciência dos Dados, Descrição: Este projeto visa a estruturação de um programa de residência em ciência dos dados a ser executado na Secretaria de Ciência e Tecnologia do Estado de Alagoas (SECTI-AL). Tal programa tem por objetivo estimular a formação de pessoal especializado na área de Ciência dos Dados de forma integrada às atividades de desenvolvimento de software da SECTI-AL. Focaremos no planejamento e execução de soluções de pesquisa e inovação para problemas reais que necessitem de soluções em Ciência dos Dados , mais especificamente caracterização, análise e visualização de dados. Além disso, pretende-se gerar conhecimento a partir desses dados com base em técnicas de Inteligência Artificial. Os residentes empregarão estes conhecimentos em diferentes subprojetos demandados pela SECTI-AL e, consequentemente, irão adquirir experiência prática relacionada às diferentes atividades de desenvolvimento de software da SECTI-AL, como: gerenciamento de projetos, análise de requisitos, desenvolvimento de software e montagem de infraestrutura de desenvolvimento... , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (6) . , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / André Luiz Lins de Aquino - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2022

  DIAGHANS: APLICATIVO MÓVEL PARA O MANEJO DA HANSENÍASE, Descrição: A hanseníase é uma das doenças mais antigas da humanidade, porém ainda hoje é considerada como um problema de saúde pública no Brasil. O país ocupa o segundo lugar na relação de países com maior número de casos novos no mundo, estando atrás apenas da Índia (OMS, 2019), representando em 2018 mais de 92 (28.660) dos novos casos no continente americano, sendo que 2.109 (8,5) apresentaram deformidades visíveis (BRASIL, 2020). Esses dados são reflexo de um diagnóstico tardio e/ou baixa adesão ao tratamento. Em Alagoas foram detectados 357 novos casos de hanseníase em 2018, com maioria sendo da forma mais grave e transmissora da doença. Os planos nacionais de eliminação da doença não são ainda suficientes para impedir o aparecimento de novos casos de hanseníase, havendo também dificuldades quanto a adesão ao tratamento e prevenção de incapacidades. O objetivo deste projeto é desenvolver um aparato tecnológico inovador, na forma de aplicativo móvel que possa auxiliar no diagnóstico precoce da hanseníase, adesão ao tratamento e promoção do autocuidado, capazes de impedir a progressão da doença para a incapacitação dos pacientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz - Integrante / Carolinne de Sales Marques - Coordenador / José Roberto Amorim - Integrante.