Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques.

O objetivo deste projeto é contribuir para aumentar a arrecadação financeira dos Fundos gerenciados por Conselhos Municipais da Criança e do Adolescente (CMDCA) e Conselhos Municipais do Idoso (CMI). O aumento da arrecadação impactará o financiamento disponibilizado a Organizações Sociais sem fins lucrativos (OSC) que, credenciadas pelos Conselhos, promovem inclusão social e diversidade junto às populações mais vulneráveis. Portanto, o projeto contempla três dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030 da ONU: ODS 3 ?Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades?; ODS 4 ?Educação de Qualidade? e ODS 10 ?Redução das Desigualdades.?

Jogos digitais são sistemas computacionais interativos, potencialmente não-lineares, que fornecem feedback constante ao longo da sua utilização. Tais jogos são usados para o lazer, entretenimento e, cada vez mais, como ferramenta para a educação e saúde. Os jogos também podem promover o ensino e a reabilitação de indivíduos de forma lúdica e estimulante. Dentre os diferentes tipos de jogos, encontra-se na literatura o conceito de jogos sérios (serious games) que tem como objetivo central a aprendizagem independente do contexto. Eles envolvem o uso de tecnologias de jogos digitais com o propósito de simular problemas do mundo real. Diversos autores da literatura definem que jogos sérios são Ambientes Virtuais (AVs) que buscam unir diversão e entretenimento aos seus usuários (games) com aspectos de ensino e comunicação (serious). A área de End-User Programming (EUP), por sua vez, investiga a oferta de ferramental que permita que usuários quaisquer criem aplicações sem exigir dos mesmos conhecimento técnico em programação. Este projeto tem como objetivo estabelecer o design e a implementação de uma plataforma de jogos digitais, nomeada de RUFUS, que permita a profissionais da Educação realizarem a autoria de suas próprias instâncias de jogos e as utilizarem no contexto de aulas de matemática e lógica, por exemplo, com crianças do Ensino Infantil e crianças com deficiência intelectual do município de São Carlos/SP. Engajar alunos no ensino tem sido um grande desafio na sociedade moderna. Neste sentido, os jogos podem ser usados como aliados e apoiar o engajamento de forma lúdica e responsável. Espera-se envolver alunos, pais, professores e pedagogos em um processo de construção conjunta, de perspectiva interpessoal, social e cultural, no qual por meio de técnicas do Design Participativo e da Semiótica Organizacional, eles participem ativamente da construção do sistema computacional com vistas a tentativa de aumentar as chances de uso da solução, bem como à sua adesão.

CAMO-NET é uma rede de colaboração financiada pela agência britânica Wellcome Trust, com o objetivo de estudar e mitigar a resistência antimicrobiana devido ao uso indevido de antibióticos (https://camonet.org/). A CAMO-Net é composta por cinco hubs nacionais no Brasil, Índia, África do Sul, Uganda e Reino Unido; três centros de suporte técnico e desenvolvimento em Gana, Malawi e Tailândia; três sites nacionais em Bangladesh, Paquistão e Timor-Leste. O hub do Brasil é coordenado pela professora Anna Sara Levin (FM-USP), sendodividido em áreas lideradas por especialistas. A professora Fátima Nunes é coordenadora da área de análise de dados.A resistência antimicrobiana (RAM) é considerada uma ameaça crescente à saúde pública e motivo de grande preocupação para diversos setores e países. A otimização da prescrição de antimicrobianos é uma estratégia eficaz para a redução de RAM e antimicrobial stewardship programs (ASPs), ou seja programas de otimização do uso de antimicrobianos, provaram ser eficazes em hospitais.Este estudo contém 3 projetos integrados que examinarão os contextos comportamentais e culturais locais de prescrição de antimicrobianos em um município inteiro, com o objetivo de melhorar a prática e identificar facilitadores e barreiras para otimizar o uso de antimicrobianos em ambientes complexos e urbanos. Além disso, uma ferramenta de apoio à decisão para prescrição de antimicrobianos apropriado ao contexto será desenvolvido, com base em dados locais, diretrizes e práticas para melhorar a prescrição.

O processo de reabilitação virtual tem envolvido o uso de tecnologias para a criação de jogos sérios (ou exergames) visando a envolver o paciente na terapia. A Realidade Virtual (RV) tem sido utilizada para assistir na recuperação motora, cognitiva ou emocional de pacientes, principalmente devido à capacidade de envolver o paciente no ambiente virtual. A articulação de RV com jogos sérios apresenta oportunidades para incrementar a adesão aos tratamentos de reabilitação, pois elementos de jogo inseridos no contexto terapêutico podem manter o paciente engajado ao longo dos exercícios. Os trabalhos envolvendo reabilitação virtual com uso de jogos sérios têm obtido resultados promissores, porém ainda há espaço para aprimoramento, sobretudo no que concerne a possibilidade de participação remota do fisioterapeuta, pois tradicionalmente a terapia ocorre em um centro médico especializado, e adaptação automática considerando as limitações e necessidades de cada paciente, pois em geral as ferramentas apresentam soluções únicas para todos os pacientes. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma abordagem para adaptação automática de jogos sérios usando Realidade Virtual para serem usados no contexto de reabilitação virtual motora. Como fases metodológicas estão previstas: aprofundamento concei- tual, desenvolvimento da abordagem conceitual, implementação de artefatos, desenvolvimento de um jogo sério como prova de conceito e, por fim, a elaboração de artigos científicos e relatórios. A abordagem será definida de forma que os artefatos implementados possam ser reusados em outros jogos sérios, além do jogo desenvolvido como prova de conceito. Espera-se que o projeto contribua para o desenvolvimento de exergames para a reabilitação de pessoas com deficiências motoras e desenvolva técnicas que poderão ser empregadas por diversos tipos de jogos.

A cárie dentária é uma afecção crônica e infecciosa que provoca a destruição dos tecidos dentários pela fermentação bacteriana de açúcares livres. O diagnóstico precoce é fundamental para o tratamento apropriado e a demora deste pode resultar em progressão do quadro causando intensa dor. O presente trabalho tem como objetivo identificar cáries e classificá-las, a partir do uso de técnicas de aprendizado profundo e processamento de imagens. Esse projeto foi iniciado no Pré-mestrado e já apresenta alguns resultados preliminares. No presente projeto é proposta a continuidade da abordagem em desenvolvimento, construindo um modelo computacional para classificação multiclasse de cáries. São previstas as seguintes atividades: revisão sistemática, seleção/treinamento de redes convolucionais, seleção e fusão de características, técnicas de aumento de dados, comparação de modelos convencionais, desenvolvimento de modelo computacional, coleta, análise e divulgação de resultados. Ao final, pretende-se obter um método computacional capaz de classificar as regiões com cáries e indicar a gravidade do comprometimento daquela região, assim como tecer um estudo comparativo sobre os diferentes componentes dos modelos avaliados.

Esta proposta descreve um Centro de Pesquisa de Engenharia em Inteligência Artificial (IA) empenhado em conduzir pesquisas em tópicos centrais de IA e em aplicar técnicas de IA em áreas de aplicação selecionadas --- a saber, indústria de óleo e gás, agronegócios e saúde. O Centro também dará suporte a estudos sobre o impacto social e econômico da IA e conduzirá atividades de transferência de tecnologia e difusão do conhecimento. O Centro será construído com a convicção de que os próximos dez anos trarão avanços sem precedentes em IA, os quais dependerão da colaboração tanto entre áreas centrais da IA como destas áreas com as aplicações. O "Center for Artificial Intelligence" consistirá de dois grupos interligados de pesquisadores, ambos distribuídos na instituição anfitriã e em instituições associadas. Um grupo de pesquisadores, com significativa projeção internacional na comunidade de IA, cobrirá tópicos centrais de IA, de representação de conhecimento a aprendizado de máquina, com ênfase em processamento de texto e linguagem natural, particularmente em Português. Tendências da pesquisa internacional corrente sugerem que a próxima década testemunhará uma interação crescente entre representação de conhecimento, tomada de decisão e aprendizado de máquina; o "Center for Artificial Intelligence" focará sua atenção na combinação destas áreas da IA, já que elas não são tão intimamente conectadas quanto deveriam ser --- o Centro se posicionará como um participante fundamental na colaboração entre os principais tópicos da IA. Um segundo grupo de pesquisadores do Centro focará em três áreas de aplicação onde existe significativa experiência na instituição anfitriã: óleo e gás, agronegócio, e saúde. A conexão entre pesquisa em tópicos centrais da IA e áreas de aplicação ocorrerá em dupla direção: pesquisa em IA básica abordará problemas de grande escala nas áreas de aplicação selecionadas, e será direcionada pelos desafios nestas áreas de aplicação. Um pequeno grupo de pesquisadores da área de humanas está incluído no "Center for Artificial Intelligence" para conduzir pesquisa sobre o impacto social da IA e para identificar caminhos que garantam o uso da IA para o bem. O Coordenador de Educação e Difusão do Conhecimento organizará produção de vídeos contendo resultados de pesquisa e trabalhará através de feiras e escolas para educar o público em sentido amplo. O Coordenador de Transferência de Tecnologia trabalhará com órgãos bem estabelecidos na instituição anfitriã para fomentar iniciativas que transferirão resultados para as entidades financiadoras e para esforços de empreendedorismo.

O objetivo deste projeto é processar os diversos sinais obtidos de vídeos de sessões de psicoterapia, tais como expressões faciais, diálogos em áudio, posturas, linguagem, visando a contribuir para predizer o resultado (sucesso ou fracasso) do tratamento psicoterápico.

Este projeto visa a desenvolver abordagens computacionais para desenvolver jogos sérios adaptáveis ao paciente, a fim de que proporcionar maior engajamento do paciente durante a terapia.

Problemas reais são complexos e dificilmente são solucionados com abordagens triviais. Várias abordagens têm sido desenvolvidas para desenvolver sistemas de auxílio ao diagnóstico em diversas áreas da saúde. Tais abordagens, em geral, focam em adaptar técnicas de áreas individuais da Computação ou reusar técnicas já estabelecidas em novos domínios. O diferencial deste projeto é propor uma abordagem híbrida, integrando duas áreas da Computação - Processamento Gráfico (PG) e Aprendizagem de Máquina (AM) - considerando tanto objetos no domínio 2D quanto no domínio 3D, visando a prover melhorias de precisão ao diagnóstico de Cardiomiopatias. Ao se desenvolver técnicas para os dois domínios de objetos (2D e 3D), favorece-se a comparação de resultados e o uso dos mesmos para identificar quando informações provenientes de um domínio podem beneficiar o outro domínio. Para alcançar o objetivo proposto são previstas as seguintes etapas: análise de requisitos, formação da base de dados, desenvolvimento de técnicas de PG para domínio 2D, desenvolvimento de técnicas de PG para domínio 3D, desenvolvimento de técnicas de aprendizagem de máquina, integração de domínios e técnicas, elaboração de protótipo de sistema CAD, validação e divulgação dos resultados. Espera-se que os resultados obtidos com a busca sejam relevantes para cardiologistas, auxiliando-os na composição de diagnósticos mais precisos e contribuam com a área de Computação no sentido de desenvolver técnicas que poderão ser aplicadas em outros domínios. Para a verificação dos objetivos alcançados, tem-se como indicadores de desempenho artigos de revisão, artigos com os resultados parciais e finais da pesquisa, base de imagens devidamente rotulada e um protótipo de sistema CAD implementado com validação conduzida por usuário final.

"A face prevê o cérebro", essa foi a frase utilizada por DeMyer, Zeman e Palmer,em 1964, ao descrever o fato de que todos os pacientes investigados com transtorno nodesenvolvimento cerebral apresentavam anomalias faciais medianas. Outros estudos tambémsugerem que a morfologia facial seja um reflexo de problemas cerebrais. Tal relação podeser esperada se considerarmos que muitas síndromes genéticas e transtornos psiquiátricosafetam ou são relacionados com problemas no neurodesenvolvimento. Exemplos são assíndromes de Prader-Willy, Angelman, Down e o Transtorno do Espectro Autista (TEA). OTEA, em particular, é dificilmente diagnosticado no Brasil antes da idade escolar, diminuindoa janela de oportunidade do tratamento dada pela plasticidade cerebral.Com base nesses fatos, estudos têm sido realizados no sentido de viabilizar uma abor-dagem computacional de auxílio ao diagnóstico desses transtornos baseado em imagensfaciais. Muitos desses estudos utilizam imagens tridimensionais capturadas por um equipa-mento especial e de alto custo, ou não consideram o TEA. Para alguns transtornos a basede imagens é disponibilizada publicamente, mas para outros, como o TEA, não. Além disso,não foi encontrado nenhum estudo que trate a questão de comorbidades, ou seja, indivíduosacometidos por mais de um transtorno, o que não é raro nos transtornos do neurodesenvol-vimento. Logo, além dos desafios computacionais de tratamento do problema, a aquisiçãode imagens é um fator dificultador para novos estudos.Esse projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de auxílio ao diagnóstico dessestranstornos, incluindo o TEA, com base em imagens bidimensionais, capturadas por umacâmera fotográfica digital, considerando também a possibilidade de comorbidades. Ou seja,tal sistema será baseado em um classificador multiclasse (considerando os vários transtornospossíveis) e multirrótulo (mais de um transtorno pode ser atribuído a cada indivíduo). Alémdisso, será desenvolvido um protótipo desse sistema para ser utilizado como um aplicativoem smartphones, comparando seu desempenho com o obtido com câmeras digitais. Um sis-tema como esse seria inédito e de grande ajuda na prática clínica, auxiliando o diagnósticoprecoce de transtornos como o TEA e assim aumentando a chance de sucesso no tratamento.

As pandemias podem ser definidas como surtos de doenças infecciosas em grande escala, resultando em potencial piora no quadro de saúde das pessoas e no aumento da mortalidade distribuídos por uma ampla área geográfica. Uma vez que uma pandemia tenha se iniciado, uma resposta coordenada deve ser implementada com foco na manutenção da consciência situacional, na disseminação de mensagens de saúde pública, na redução das taxas de transmissão e no cuidado e tratamento dos doentes. Uma infraestrutura de saúde pública capaz de identificar, rastrear, gerenciar e tratar os casos da doença com a capacidade para mobilizar recursos financeiros que possam custear a resposta à doença e suportar o choque econômico do surto é fundamental. Respostas e planejamentos de contingência bem- sucedidos exigem a capacidade de ampliar as intervenções de saúde de forma proporcional à gravidade do evento e à população em risco. Nesse cenário, é necessário que os países que integram os BRICS identifiquem e limitem os surtos que possam levar a pandemias, bem como que possam expandir e direcionar seu investimento na preparação de seus sistemas de saúde. O principal objetivo desta proposta de pesquisa integrada, BRICSmart, é aplicar técnicas do âmbito da Tecnologia da Informação e da Comunicação com vistas à utilização inteligente de recursos para o combate a surtos de pandemia global.

Este projeto tem o objetivo de desenvolver abordagens usando processamento de imagens e aprendizado de máquina para processar imagens faciais e sinais de rastreamento do olhar, considerando diversos paradigmas definidos por psiquiatras, a fim de auxiliar o diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista.

Exames de ressonância magnética cardíaca são reconhecidos como padrão-ouro para o diagnóstico de diversas doenças cardíacas. A partir da segmentação e análise do ventrículo esquerdo nesses exames, métricas clínicas utilizadas em diagnósticos podem ser obtidas. Entretanto, a segmentação manual do ventrículo esquerdo nas diversas imagens de ressonância magnética demanda tempo e esforço repetitivo do especialista, o que pode aumentar a variabilidade da qualidade do diagnóstico. Na literatura, diversos métodos têm sido propostos para a segmentação automática do ventrículo esquerdo. As principais abordagens utilizam métodos baseados em imagem, restrição de formas e inteligência artificial. Apesar de obterem bons resultados, nenhum método ainda alcançou a excelência do especialista devido à grande variação das estruturas representadas nas imagens de ressonância magnética. A partir de um mapeamento sistemático, foi constatado que a utilização de métodos híbridos baseados em restrição de forma e inteligência artificial têm obtido resultados promissores e oferecem uma possível solução ao problema da segmentação. O objetivo do presente projeto é desenvolver um novo método híbrido de segmentação automática do ventrículo esquerdo, com base em inteligência artificial e restrições de forma. Com isso, pretende-se diminuir a ocorrência de segmentações anatomicamente impossíveis, um dos maiores problemas dos métodos mais recentes, sem comprometer a qualidade da segmentação. Os resultados serão avaliados por meio de métricas clássicas de avaliação de segmentação, assim como métricas clínicas utilizadas no diagnóstico. Além de oferecer uma contribuição para a área de processamento gráfico, ao propor um novo método de segmentação, o projeto visa a contribuir com a área de auxílio ao diagnóstico em Cardiologia. (AU)

Auxílio ao diagnóstico de transtornos do neurodesenvolvimento tais como transtorno do espectro autista e síndrome de down.

Conceitos de CBIR têm sido muito explorados considerando majoritariamente imagens bidimensionais (2D) como insumos. Seu emprego em objetos 3D, no entanto, ainda é escasso na literatura. Quando pesquisadas no domínio 3D, as técnicas têm considerado objetos genéricos, geralmente com separação relativamente fácil entre classes e poucos problemas reais têm sido abordados. Paralelamente, tem aumentado a quantidade e a qualidade de modelos tridimensionais disponíveis atualmente na área médica (por exemplo: superfícies e volumes reconstruídos a partir de imagens de Ressonância Magnética e Tomografia Computadorizada) e, por isso, se faz necessária a implementação de mecanismos eficientes de busca desses modelos, a fim de auxiliar profissionais da saúde em seus diagnósticos. A disponibilização de um histórico de imagens similares àquelas pertencentes ao exame do paciente pode fornecer ao especialista uma segunda opinião sobre a existência ou ausência de uma anomalia. Especificamente em Cardiologia, tais técnicas podem contribuir para a formação do médico residente, a economia de tempo no diagnóstico, a diminuição do esforço necessário para compor um diagnóstico e a diminuição de erros devido a fatores como fadiga e inexperiência. O presente projeto visa a desenvolver técnicas para recuperação de modelos médicos tridimensionais com base em seu conteúdo, e aplicá-las no contexto da Cardiologia, considerando a necessidade de diferenciar categorias de Cardiomiopatia. Para alcançar o objetivo proposto são previstas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, definição da base de dados, segmentação e reconstrução tridimensional de modelos médicos, implementação de descritores e algoritmos de mensuração de similaridade, construção de um sistema de auxílio ao diagnóstico, avaliação e publicação dos resultados. Espera-se que os resultados obtidos com a busca sejam relevantes para cardiologistas, auxiliando-os na composição de melhores diagnósticos e contribuam com a área de Computação no sentido de desenvolver técnicas para recuperação por conteúdo no domínio de modelos tridimensionais. Para a verificação dos objetivos alcançados, tem-se como indicadores de desempenho artigos de revisão, artigos com os resultados parciais e finais da pesquisa, e um sistema implementado com validação conduzida por usuário final.

A missão do INCT-MACC é realizar pesquisa e desenvolvimento em computação científica e suas aplicações na medicina, em especial a modelagem e simulação computacional dos sistemas fisiológicos que integram o corpo humano; promover o desenvolvimento do processamento de imagens médicas, da visualização científica e da realidade virtual no desenvolvimento de aplicativos médicos orientados para a diagnose auxiliada por computador, tratamento, planejamento cirúrgico, treinamento e credenciamento médico; empregando as mais modernas técnicas de comunicação e transmissão multimídia desenvolver e gerenciar ambientes computacionais de alto desempenho que atendam às necessidades da medicina assistida por computação científica do País; formar recursos humanos e promover transferência de tecnologia e inovação para a área da saúde assistida por computação científica. Dentro deste contexto, um objetivo particular é desenvolver um Framework, denominado ViMeT, que disponibiliza classes destinadas a gerar ambientes virtuais, com funcionalidades para simular exames de biópsia. Com a instanciação do Framework construído pretende-se tornar possível a construção de novas aplicações para treinamento médico com maior produtividade. Com essas aplicações, estudantes de Medicina podem treinar o procedimento quantas vezes forem necessárias antes de realizá-lo em pacientes reais. Em médio prazo, é possível diminuir o custo do treinamento médico e oferecer subsídios para incluir uma nova cultura na rotina da educação médica. Embora não conste como coordenadora, a pesquisadora coordena um projeto dentro do INCT com financiamento em torno de R$ 150.000,00 referentes a material permanente, material de custeio de bolsas.

O treinamento de procedimentos médicos invasivos na etapa pré-clínica é um grande desafio educacional. O emprego de animais ou cadáveres, além de vir acompanhado de óbvios problemas éticos e práticos, não oferece fidelidade com a fisiologia de pacientes reais. Já o uso de modelos inertes possui resultados bastante limitados, enquanto que manequins com reações simuladas apresentam altos custos e não conseguem reproduzir com fidelidade as reações físicas do organismo. Uma solução promissora, mas ainda pouco explorada em treinamento odontológico, é a utilização de realidade virtual. Tal constatação motivou o desenvolvimento de uma "prova de conceito" que demonstrou viabilidade e grande potencial do emprego de interação imersiva tridimensional. Com base em promissores resultados iniciais foi elaborado este projeto de pesquisa, cujo objetivo é o desenvolvimento de um ambiente imersivo de realidade virtual para treinamento de anestesia odontológica, de baixo custo de implantação, para treinamento em larga escala e a distância. Suas principais inovações serão: compartilhamento remoto do ambiente virtual; troca de papéis entre aluno e professor; avaliação automatizada dos procedimentos realizados; interface tangível; expressões faciais do paciente virtual. Sobre o sistema desenvolvido serão realizadas as seguintes pesquisas científicas: percepção de presença e de embodiment por parte do aluno; impacto da imersão na aquisição de habilidades; avaliação automatizada de desempenho; avaliação da usabilidade do sistema; avaliação da eficácia da aprendizagem.

Aplicações que utilizam funcionalidades ou recursos de realidade virtual tornam-se cada vez mais populares. Em geral, o desenvolvimento dessas aplicações não inclui uma fase de testes sistematizada, que leve em conta as particularidades desse tipo de software, fazendo com que testes manuais e ad-hoc sejam realizados pelos desenvolvedores. A atividade de teste é uma atividade cara e suscetível a erros, o que impõe a utilização de técnicas que permitam diminuir os custos e aumentar a produtividade. Diversas técnicas de teste têm sido desenvolvidas e utilizadas, cada uma com suas próprias características, eficácia e custo. Neste projeto de doutorado é apresentada uma proposta de adaptação de critérios de teste de mutação ao contexto de sistemas de realidade virtual modelados em grafo de cena. Para isso, pretende-se definir uma taxonomia de defeitos especifica para o domínio de softwares desenvolvidos no contexto de realidade virtual. Tal taxonomia deve ser utilizada como base a fim de propor uma abordagem de testes baseada em defeitos utilizando como base a adaptação do critério teste de mutação. Para validação dos resultados espera-se construir uma ferramenta capaz de instanciar a abordagem proposta a fim de verificar a efetividade da mesma por meio de experimentos científicos

Projeto para participação na conferência citada, com a finalidade de apresentar trabalhos.

Este projeto visa a definir e implementar abordagens computacionais para sintetização de expressões faciais em imagens e vídeos, visando a representar diferentes intensidade de emoções

Um padrão inequívoco que envolve tanto causas naturais quanto impactos antrópicos é a mudança global, e mesmo assim heterogênea, do clima na Terra. Espera-se que esta tendência, que ocorre em paralelo com outros tipos de mudanças antrópicas, cause efeitos profundos na fauna. Entretanto, a natureza, amplitude, e consequências finais das mudanças climáticas sobre a fauna devem variar entre táxons, mesmo entre espécies próximas, por causa da vasta diversidade da história natural, as características da fisiologia e as associações ecológicas da fauna. Entender os efeitos diferenciados das mudanças climáticas sobre as espécies animais é um dos muitos desafios urgentes e interdisciplinares enfrentados pela ciência contemporânea, e aumentar este entendimento é o principal objetivo do presente projeto. Propomos uma abordagem integrativa que salienta a convergência disciplinar em torno da disciplina emergente conhecida como Fisiologia da Conservação. Uma premissa destacada nesta abordagem é que, populações de animais expostas a mudança ambiental podem desaparecer se a maior parte dos indivíduos reduzirem a reprodução além de certo limite. Isto pode acontecer por diversos mecanismos, por exemplo, redução do potencial reprodutivo em associação com deterioração da saúde, diminuição do desempenho ecológico ou inibição dos comportamentos reprodutivos. Esses sintomas dos organismos, por sua vez, possuem mecanismos subjacentes frequentemente identificados no contexto de disfunção fisiológica com impacto sobre a manutenção do equilíbrio interno, isso ao longo do tempo. Todavia, os efeitos de mudanças ambientais sobre os organismos não podem ser avaliados pelo tipo, magnitude, ou escala temporal da perturbação, mas pelo impacto de tal perturbação sobre a condição fisiológica. Como consequência, o mesmo padrão de mudança ambiental pode ser deletério para um táxon, é neutro, ou inclusive benéfico para outro. A questão geral abordada neste projeto é como e por que variáveis físicas relacionadas ao clima, ou a interação entre clima e outras fontes de mudança ambiental antrópica, afetam a função fisiológica e o desempenho ecológico dos indivíduos de diferentes espécies animais. Também perguntamos qual o escopo e mecanismos de ajuste às mudanças climáticas, como as características da história de vida são afetadas pelo clima, quais os custos energéticos e compromissos (trade-offs) impostos nos animais pelas mudanças climáticas, e como as condições climáticas gerais dos biomas afetam a resiliência às mudanças climáticas das espécies animais que os habitam. Essas perguntas serão enfocadas no contexto de diversos projetos de pesquisa sobre diversos grupos sistemáticos, considerando sua adequação para a pesquisa, a representação de diversidade fisiológica e ecológica ao longo do estudo, considerações específicas de conservação, necessidade de dados básicos, e considerações específicas relativas a espécies de interesse econômico.

Este projeto visa ao desenvolvimento de um framework que defina automaticamente quais elementos devem ser adaptados em um jogo sério e em que momento as adaptações devem ocorrer, considerando os traços de personalidade do jogador

Three-dimensional models provide a more complete view about the objects analyzed by considering their depth. Considering the growth of three-dimensional (3D) models currently available in the Health area, it is necessary to implement efficient query mechanisms that offer alternative ways to locate cases of patients with certain characteristics. When a physician must make a diagnosis for a patient, finding similar cases can improve the diagnosis correctness. This project aims to develop novel techniques to recover three-dimensional medical images based on their contents and to apply them in the Cardiology area. The goal is to enhance the detection of anomalies whereby similar clinical cases are found that expand on the query posed and improve therefore on the ultimate diagnosis. To achieve such CBIR objectives the following phases are planned: literature review, definition (including access, annotation, formatting, and maintenance) of the database that will be used, feature derivation and encoding, similarity functions implementation, construction of a query system prototype, conduction of tests with medical imaging data, and performance evaluation of results (including metrics such a sensitivity and specificity, recall and precision, significance). The impact of novel three-dimensional (3D) CBIR models that integrate intrinsic (patient) information, context, and similar cases, coupled to hybrid retrieval and recognition models, are expected to contribute to Computer Science knowledge, in general, and to Health care, in particular. The novelty and utility come from investigating the development and use of new CBIR models and enhanced diagnosis methods, which include new developments in 3D compressive sensing and random projections for representation, statistical learning (using learning with side information and metric learning that enhance relevance feedback) for classification and retrieval, and boosting for ensemble learning and voting methods. Confidence and credibility in the cases retrieved furthermore support both data fusion and mining Big Data.
Initial date; february, 2014

A área de saúde tem sido uma das grandes beneficiadas com o desenvolvimento dos métodos e técnicas computacionais referentes ao processamento e à análise de informação representada em imagens. Com o crescimento de modelos tridimensionais disponíveis atualmente na área médica (por exemplo: superfícies e volumes reconstruídos a partir de imagens de Ressonância Magnética e Tomografia Computadorizada), se faz necessária a implementação de mecanismos eficientes de busca desses modelos, a fim de auxiliar profissionais da saúde em seus diagnósticos. A disponibilização de um histórico de imagens similares àquelas pertencentes ao exame do paciente pode fornecer ao especialista uma segunda opinião sobre a existência ou ausência de uma anomalia. A recuperação de imagens baseada em conteúdo é uma área relativamente nova na Computação, sendo ainda explorada quase somente no domínio de imagens bidimensionais. O desenvolvimento de técnicas considerando modelos tridimensionais ainda é uma lacuna nesta área. O presente projeto visa a desenvolver técnicas para recuperação de modelos médicos tridimensionais com base em seu conteúdo, e aplicá-las no contexto médico, considerando inicialmente imagens do sistema circulatório. Para alcançar o objetivo proposto são previstas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, definição da base de dados, segmentação e reconstrução tridimensional de modelos médicos, implementação de extratores e funções de similaridade, construção de um protótipo de sistema de recuperação, realização de testes com casos médicos relevantes e análise dos resultados. Espera-se que os resultados obtidos com a busca sejam relevantes para profissionais da saúde, auxiliando-os na composição de melhores diagnósticos e contribuam com a área de Computação no sentido de desenvolver técnicas para recuperação por conteúdo no domínio de modelos tridimensionais. Para a verificação dos objetivos alcançados, tem-se como indicadores de desempenho artigos de revisão, artigos com os resultados parciais e finais da pesquisa, e um sistema implementado com validação conduzida por usuário final.
Data inicial: março/2014

s atividades propostas neste projeto de pesquisa concentram-se no estudo, desenvolvimento e aplicação de critérios de adequação e métodos de seleção de casos de teste. O objetivo final é estabelecer ambientes que dêem suporte automatizado às atividades de validação e teste, em diversas etapas do ciclo de vida, numa abordagem sistemática e bem fundamentada.

Os modelos tridimensionais fornecem uma visão mais completa dos objetos analisados por considerar a profundidade de cada um deles. Com o crescimento de modelos tridimensionais disponíveis atualmente na área de saúde, se faz necessária a implementação de mecanismos eficientes de busca, que ofereçam formas alternativas para localizar casos de pacientes com determinadas características. A disponibilização de um histórico de imagens similares em relação àquelas pertencentes ao exame do paciente pode auxiliar no diagnóstico oferecendo casos semelhantes. O presente projeto visa a desenvolver técnicas para recuperação de imagens médicas tridimensionais com base em seu conteúdo, com foco no contexto médico, mais especificamente na área cardíaca. Pretende-se contribuir com a detecção de anomalias por meio da disponibilização de quadros clínicos similares, gerando-se um protótipo de sistema de consulta. Para alcançar o objetivo proposto foram realizadas as seguintes etapas: revisão bibliográfica, definição da base de dados, implementação de extratores e funções de similaridade, construção de um protótipo de sistema de recuperação, realização de testes com imagens médicas e análises dos resultados. Os resultados obtidos com os métodos desenvolvidos foram positivos, alcançando em alguns testes 90% de precisão no retorno da busca. Verificou-se que extratores que levaram em consideração a informação espacial das deformações obtiveram um resultado melhor do que os métodos que analisaram os modelos sob uma perspectiva global. Estes resultados confirmam o potencial que a recuperação por conteúdo possui no contexto médico podendo auxiliar na composição de diagnósticos e além de contribuir com a área de Computação no sentido de ter desenvolvido técnicas para recuperação por conteúdo no domínio de modelos tridimensionais.

ste projeto de pesquisa se concentra na área de Engenharia de Software e, mais especificamente, de teste de software. Insere-se no contexto dos grandes desafios da computação no Brasil, à medida que visa a contribuir com o desenvolvimento de técnicas e ferramentas que permitam o desenvolvimento de sistemas mais confiáveis e seguros, no espírito descrito pelo desafio ``Desenvolvimento Tecnológico de Qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escaláveis, persistentes e ubíquos''. Além de contribuir para o avanço do estado da arte e estado da prática, propondo técnicas e ferramentas para o teste de software, este projeto deve contribuir na formação de recursos humanos na área, por meio da formação de estudantes de graduação e pós-graduação, que participarão da sua execução. Sete tópicos principais são abordados: 1) utilização de máquinas virtuais no teste de software; 2) definição de oráculos de teste para programas com saídas gráficas; 3) geração de dados de teste para modelos Simulink; 4) definição de oráculos de teste para modelos Simulink; 5) utilização de teste estrutural em software embarcado; 6) definição de critérios de teste para aplicações de Realidade Virtual; e 7) aplicação de técnicas de experimentação em Engenharia de Software.