Claudia da Costa Leite.

Avaliação da disseminação do vírus SARS-CoV-2 no sistema nervoso central através do
bulbo olfatório por meio de imagens por ressonância magnética de alto campo.

Desenvolvimento de uma Plataforma de Imagens de Tomografia Computadorizada e Radiografia Convencional de COVID-19 com o objetivo de aplicar e desenvolver algoritmos de inteligência artificial para auxílio no diagnóstico da infecção pulmonar pelo COVID-19.

Utilização de Dados de segmentação pulmonar em TC de pacientes com COVID-19 associados a dados clínicos e labotarorias serão submetidosa a aplicação de algoritmos de inteligência artificial para predizer o desfecho na infecção pelo COVID-19.

Definir em um banco imagens de ressonância magnética de voluntários normais se um algoritmo de inteligência pode definir o padrão cerebrais de normalidade para diferentes faixas etárias.

O câncer de mama representa o câncer mais frequente e o responsável pelo maior número de mortes entre as mulheres. No Brasil, a estimativa do INCA é de 59.700 casos novos de câncer de mama, para cada ano do biênio 2018-2019. No período de 1996 a 2013 foram observados 134.870 óbitos por câncer de mama em mulheres brasileiras com idade entre 20 e 69 anos, detectando-se tendência de mortalidade crescente. Em 2015, foram relatados 15.403 óbitos por câncer de mama em nosso país.
A chance de cura do câncer de mama está em grande parte associada à detecção da doença em fase precoce. Nos EUA, a taxa de sobrevida relativa em 5 anos é de 90%, considerando-se todas as pacientes com câncer da mama, mas varia de 99% em mulheres com doença localizada, para 85% e 27% em mulheres com doença regional e doença metastática, respectivamente. Neste país, 62% das pacientes são diagnosticadas com doença localizada, 31% com doença regional e 6% com doença metastática. Estes dados dão a noção da importância do diagnóstico da doença em fase inicial.
Logo, um dos aspectos de grande importância é a adoção de medidas adequadas para rastreamento populacional. A mamografia é um exame de rastreamento para o câncer de mama com eficácia comprovada na redução da mortalidade por esta doença, através de múltiplos estudos clínicos randomizados e controlados, realizados a partir da década de 60, constituindo hoje, um exame recomendado para a população geral de mulheres a partir dos 40-50 anos com periodicidade de 1 a 2 anos. No Brasil, o Ministério da Saúde, por meio da publicação "Diretrizes para a Detecção Precoce do Câncer de Mama no Brasil", recomenda a mamografia bianual para as mulheres na faixa etária de 50 a 69 anos. 
A eficácia de um exame mamográfico depende da qualidade das imagens obtidas e de aspectos técnicos durante a realização do exame, sendo o posicionamento da/o paciente, um ponto fundamental para garantir que a adequada quantidade de tecido mamário seja avaliada e cânceres mamários não deixem de ser detectados. Além disso, a repetição de incidências e reconvocação da/o paciente aumentam a radiação recebida. Um outro ponto importante são as diferenças regionais de atendimento médico pelo Brasil. 
Existem critérios objetivos bem estabelecidos para verificar a qualidade de um posicionamento de mamografia, e que devem ser de conhecimento do profissional técnico que o realiza. Nos casos de não adequação, deve-se repetir as incidências mamográficas problemáticas, repetindo a dose de radiação recebida. Como procedimento padrão que acontece em centros mais avançados, ainda com a/o paciente na sala de exame o técnico solicita que um radiologista especialista em mama reveja as imagens para garantir uma qualidade adequada do posicionamento da/o paciente que permita uma análise precisa das imagens, além da determinação de necessidade de imagens com ampliação no caso de lesões suspeitas. Porém, a disponibilidade deste médico para este controle de qualidade não é possível nos hospitais/clínicas em regiões mais carentes realizam este exame. Isto leva à reconvocação das/os pacientes com aumento de custo, ocupação de horários que poderiam ser utilizados por novas/os pacientes, bem como ansiedade pelas/os pacientes devido à necessidade de repetir um exame de screening de um tumor tão prevalente. Este atraso no diagnóstico compromete o sucesso do tratamento. 
No aprendizado de máquina, que é um campo da Ciência da Computação que usa técnicas estatísticas para possibilitar ao computador a capacidade de ?aprender? a partir dos dados. 
Neste projeto estamos usando técnicas de aprendizado de máquina específicas para imagens acopladas ao algoritmos específico de mamografia, baseados no conhecimento do especialista em mamografia, de forma a permitir a automatização do processo garantindo ao técnico o melhor posicionamento.