Grupo de Banco de Dados e Imagens |
Início Projetos Pessoas Publicações
Hoje, quase todas as atividades humanas geram e/ou demandam armazenar e processar conjuntos de dados cada vez maiores, que muitas vezes são diversos e complexos. Esse cenário de crescimento vertiginoso, que ocorre tanto no meio científico, acadêmico, empresarial e até mesmo nas atividades de lazer, demanda novos métodos eficientes para organização e acesso. Tal cenário está sendo chamado como a 'era do big data'. Atividades e sistemas relacionados à saúde estão no centro desse cenário, pois produzem grandes quantidades de dados diversificados e complexos. É importante que avancemos tecnologicamente, de modo a nos beneficiarmos desse volume de dados para ampliar o conhecimento das áreas, de modo, por exemplo, a apoiar o processo de tomada de decisão. Esse apoio à decisão em sistemas complexos está cada vez mais orientado pelas informações extraídas e o que se aprende desses grandes volumes de dados. Em um ambiente clínico, os registos eletrônicos dos pacientes (REP) constituem uma plataforma propícia ao desenvolvimento de estratégias para extração de informações dos pacientes, seus perfis e mesmo de grupos que possuem uma mesma casuística. Neste projeto, pretende-se integrar suportes inovadores de bancos de dados, processamento de imagens e métodos de análise visuais de dados com base em REPs e repositórios de dados clínicos para reunir informações valiosas e significativas para a tomada de decisões que apoiem o diagnóstico e tratamento de pacientes. O tamanho e a complexidade das bases de dados de REPs oferecem grandes desafios de processamento, tanto em termos de desenvolvimento e aplicação de técnicas de análise e de extração de conhecimento, quanto ao apoio ao desenvolvimento de ferramentas práticas para uso clínico. No entanto, também incorporam uma infinidade de oportunidades para criar algoritmos e métodos capazes de exibir informações relevantes relacionadas com um paciente particular ou grupos de pacientes, que estariam usualmente ocultas pelo grande volume de dados. Além disso, uma manipulação eficiente desses dados possui alto potencial para tornar os REPs em uma plataforma mais eficaz para apoiar os profissionais de saúde, lidando com aplicações médicas de rápida demanda bem como decisões governamentais estratégicas em saúde. Neste projeto iremos desenvolver métodos e algoritmos que serão materializados em uma plataforma modular a ser disponibilizada para a comunidade da área, apoiando o cotidiano da tomada de decisões em sistemas de saúde.
Responsável: Agma Juci Machado Traina
Integrantes: Caetano Traina Jr , Marco Antonio Gutierrez , Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques , André Guilherme Ribeiro Balan , Christos Faloutsos , Eneida A Mendonca , Fabio Antero Pires , Joaquim Cezar Felipe , Joe Tekli , Jose Eduardo Krieger , José Fernando Rodrigues Júnior , Juan P Casas , Marcel Koenigkam Santos , Marcela Xavier Ribeiro , Marcello Henrique Nogueira-Barbosa , Marina de Fátima de Sá Rebelo , Ramon Alfredo Moreno , Rangaraj Mandayam Rangayyan , Ramon Alfredo Moreno , Renato Bueno , Richard Chbeir , Robson Leonardo Ferreira Cordeiro , Sameer Antani , Solange Oliveira Rezende , Thomas Martin Deserno, né Lehmann , Umberto Tachinardi , Willian Dener de Oliveira
Agradecimentos: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP
Os chamados grafos em escala Web (ou escala planetária) possuem milhões de vértices e bilhões de aresta. Tais grafos têm surgido em diversos contextos contemporâneos contendo informações capazes de explicar comportamentos sociais (Twitter e Facebook), hábitos comerciais (Amazon), estruturas de sistemas (como estradas e redes de computadores), informações não estruturadas (como a Wikipedia), organização de informações (como hipertextos), entre muitas outras. Tais grafos são de valor analítico, pois, além de possuírem ampla informação, há uma tendência a se produzirem cada vez mais destes dados nos próximos anos. Por esta razão, torna-se necessário o desenvolvimento e a maestria sobre técnicas capazes de trabalhar com tais informações. Neste trabalho, propõe-se o uso de técnicas de processamento paralelo assíncrono de grafos combinadas com técnicas de projeção multi-resolução sobre matrizes de adjacência para o processamento não distribuído e para a representação visual de grafos em escala Web. O trabalho se baseará na sistemática GraphChi com o objetivo de desenvolver técnicas analítico-visuais que não necessitem de clusters computacionais, mas sim que tornem a visualização de grandes grafos acessível a sistemas comerciais com um único nó de processamento.
Responsável: Jose F Rodrigues Jr
Integrantes: Robson Cordeiro , Duen Horng Polo Chau , Christos Faloutsos , Hugo Colmenares , Gabriel Gimenes , Gabriel Spadon
Agradecimentos: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Responsável: Caetano Traina Jr
Integrantes: Elaine Parros Machado de Sousa , José Fernando Rodrigues Júnior , Ives Renê Venturini Pola , Luciana Alvim Romani , Robson Leonardo Ferreira Cordeiro , Willian Dener de Oliveira
Agradecimentos: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Integrantes: Willian Dener de Oliveira
Agradecimentos: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Integrantes: Caetano Traina Jr , Renato Bueano , Elaine Parros Machado de Sousa , Marcela Xavier Ribeiro , Pedro Bugatti , Willian Dener de Oliveira
AgroDatamine
Integrantes: Caetano Traina Jr , Renato Bueno , Marcela Xavier Ribeiro , Humberto Luiz Razente , Adriano Arantes Paterlini , Elaine Parros de Sousa , José Fernando Rodrigues Jr. , Pedro Bugatti , Luciana Alvim Romani , Maria Camila Nardini Barioni , Daniel Kaster , Jurandir Zullo Jr. , Renata Gonçalves , Ana Maria H. Avila , Letrícia Pereira Soares Avalhais