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Aluna de graduação do MIT palestra na Santa Casa
 
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07/08/2018

Aluna de graduação do MIT palestra na Santa Casa

Atividade sobre pesquisa em tecnologias da informação em saúde ocorreu nesta sexta-feira

A utilização de redes neurais convolutivas para segmentação de imagens biomédicas foi o tema da palestra de Alexandra Rodriguez, que ocorreu na tarde desta sexta-feira (03/08), no Centro de Inovação Santa Casa | UFCSPA, no evento Health Information Technology Talks. Atualmente, a aluna de graduação do Massachusetts Institute of Technology (MIT) - universidade privada de pesquisa localizada em Cambridge - está em Porto Alegre realizando estágio na empresa POATEK, a fim de expandir seus conhecimentos em áreas como método machine learning e análise de dados. Segundo Alexandra, o objetivo deste projeto foi construir um modelo capaz de identificar uma coleção de nervos denominada Plexo Braquial (PA) em imagens ultrassonográficas do pescoço. Em muitas tarefas visuais, especialmente aquelas relativas ao processamento de imagens biomédicas, o resultado desejado deve incluir a localização, em oposição à classificação apenas. "Por essa razão, a rede neural foi construída usando uma arquitetura U-net ligeiramente modificada, que consiste em um caminho de contração para capturar o contexto e um caminho de expansão simétrico para permitir a localização precisa. Essa estrutura é adequada para uso pela comunidade médica devido à sua velocidade e flexibilidade para dados limitados de treinamento", completa a estudante. 


Na mesma atividade, o tema Screening para Terapia CPAP Não-Invasiva, Baseada em Análise Acústica do Ronco foi abordado por Carlos Bublitz, mestrando em Ciências da Computação na UFGRS. Segundo o pesquisador, a apneia obstrutiva do sono (AOS) afeta uma parte substancial da população e pode apresentar comorbidades graves, como o aumento do risco de desenvolver pressão alta, derrames e infarto do miocárdio. "Para melhorar o acesso do paciente ao tratamento, propomos uma solução não invasiva para a estimativa da gravidade da AOS, usando o microfone embutido de um smartphone. O áudio da noite de sono foi gravado para detectar automaticamente e analisar os recursos acústicos dos eventos de ronco. Realizamos uma triagem de pacientes em dois grupos: aqueles que necessitam de tratamento com Pressão Positiva Contínua nas Vias Aéreas (CPAP) e aqueles que não o fazem", explica.


"Estudos como estes com foco na prática, porém com forte embasamento teórico, demonstram a visão da Santa Casa e da UFSCPA para os Projetos de Inovação Aberta", explica Carlos Klein, gerente de ensino e pesquisa da Santa Casa.

 


Autor: Redação
Fonte: Santa Casa de Misericórdia de Porto Alegre
Autor da Foto: Divulgação

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