O artigo A two-phase learning approach for the segmentation of dermatological wounds do aluno Wellington de Souza Silva do curso de Computação do INFES/UFF foi premiado como Finalist Paper na categoria Best Paper da 32a. Edição do IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2019) realizado em junho deste ano em Córdoba – Espanha. Promovido pelo Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), o evento premiou em sua trilha principal três artigos sobre soluções baseadas em computador para apoio a decisões clínicas, selecionados do universo de 88 artigos submetidos de 37 países.
O estudo faz uso de técnicas de inteligência artificial para segmentar regiões de feridas em imagens de membros inferiores (úlceras dermatológicas) obtidas a partir de fotografias. O método desenvolvido pode ser usado como base para a construção de sistemas de diagnóstico que acompanham a evolução de tecidos lesionados e saudáveis. Além disso, os resultados do estudo reforçam que a tecnologia e a inteligência artificial tendem a estar cada vez mais presentes em tratamentos de saúde.
O aluno desenvolveu o trabalho com colegas e professores do Laboratório do Grupo de Pesquisa ANOTi do INFES/UFF e em parceria com pesquisadores do projeto temático FAPESP Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems (MIVisBD). Os autores do artigo são: Wellington S. Silva, Daniel L. Jasbick, Rodrigo E. Wilson, Paulo Azevedo-Marques, Agma J. M. Traina, Lucio F. D. Santos, Ana E. S. Jorge, Daniel de Oliveira e Marcos V. N. Bedo, todos vinculados à IESs públicas do Brasil.
Legenda: Apresentação do Trabalho de Conclusão de Curso do aluno Wellington de Souza Silva (o segundo da direita para a esquerda), junto à banca formada por professores do Grupo de Pesquisa ANOTi do INFES/UFF.
Links externos:
1- https://ieeexplore.ieee.org/document/8787493
2- http://www.cbms2019.org/
3- anotilab.com
4- http://gbdi.icmc.usp.br/project/MIVisBD/
