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Dois trabalhos vinculados ao Grupo de Base de Dados e Imagens (GBDI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos, foram premiados na categoria Best Paper durante a 32ª edição do IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems.

O simpósio, que ocorreu em junho de 2019 em Córdoba, na Espanha, é uma das principais conferências mundiais na área de computação aplicada à medicina e é promovido pelo Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

O evento premiou dois artigos sobre soluções baseadas em computador para suporte a decisões clínicas. Os trabalhos premiados do ICMC foram selecionados entre 88 artigos de instituições de 37 países.

Um dos trabalhos vencedores, voltado ao estudo de diagnósticos de ressonância magnética por imagem, intitulado BGrowth: an efficient approach for the segmentation of vertebral compression fractures in magnet resonance imaging, tem autoria de Jonathan Ramos, Mirela Cazzolato, Bruno Faiçal e dos professores Marcello Nogueira-Barbosa, da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP, e Agma Traina, do ICMC.

O outro, com o título A two-phase learning approach for the segmentation of dermatological wounds, otimiza a intervenção curativa em feridas dermatológicas e tem como autores Wellington de Souza Silva (Instituto do Noroeste Fluminense de Educação Superior), Daniel Jasbick (Universidade Federal Fluminense), Rodrigo Erthal (Universidade Federal Fluminense), Paulo Azevedo Marques, Agma Traina, Lúcio Santos, Ana Elisa Serafim Jorge, Daniel de Oliveira (Universidade Federal Fluminense) e Marcos Bedo.

Os trabalhos foram feitos no âmbito do Projeto Temático “Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems (MIVisBD)”, apoiado pela FAPESP e coordenado pela professora Agma Traina. Os estudos são referentes ao processamento de imagens em banco de dados para reconhecimento de padrão de determinadas doenças.

* Com informações da Assessoria de Comunicação do ICMC-USP.

Agência FAPESP *

Este texto foi originalmente publicado por Agência FAPESP de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.

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