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Tese de professor do Câmpus Campinas recebe prêmio internacional

A pesquisa desenvolveu sistemas de apoio a médicos na detecção de doenças cerebrais

  • Publicado: Quarta, 27 de Outubro de 2021, 14h36
  • Última atualização em Quarta, 27 de Outubro de 2021, 14h36

O professor Samuel Botter Martins, do Câmpus Campinas, foi premiado com a melhor tese de doutorado no Workshop de Teses e Dissertações do SIBGRAPI, principal congresso da América Latina em Processamento de Imagens e Machine Learning. Ele alcançou o duplo doutorado por meio desse projeto de pesquisa, realizado na Unicamp e na University of Groningen (Holanda).

A pesquisa desenvolveu sistemas de apoio a médicos na detecção de doenças cerebrais. A partir de uma imagem de ressonância magnética do cérebro de um paciente, os sistemas desenvolvidos são capazes de detectar se aquele paciente possui alguma anomalia cerebral, como tumores, por exemplo, e onde tais anomalias se encontram no cérebro.

O projeto desenvolvido tem potencial para a aplicação em diversas áreas como: Análises Médicas e Biomédica, e consistiu no desenvolvimento de soluções de Machine Learning. Samuel esclarece que a ideia do sistema não é prover diagnóstico, mas sim ajudar o médico especialista na triagem automática de pacientes com anomalias cerebrais. O professor conta, ainda, que a pesquisa resultou em diversas contribuições na área de análise de imagens médicas e Machine Learning, com artigos publicados em importantes congressos internacionais e revistas de alto impacto.

Ciência de Dados

A tese desenvolvida por Samuel está dentro da grande área de Ciência de Dados, mais especificamente da área de Machine Learning. Inclusive, Samuel coordena o curso de especialização em Ciência de Dados do Câmpus Campinas. Segundo ele, essa é uma área que tem crescido muito nos últimos anos, sendo o ramo de maior evidência atualmente em tecnologia.

O professor explica que a área é interdisciplinar e combina conceitos de matemática, estatística e computação a fim de extração de conhecimento sobre problemas a partir de uma grande base de dados, para a análise e a automatização de tomada de decisão. "Nesse sentido, nossos alunos têm desenvolvido soluções nas mais variadas áreas do conhecimento, que vão de pedagogia a medicina".

 

 

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