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Factos & Números
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Apresentação

Centro de Investigação em Engenharia Biomédica

No C-BER os nossos objetivos vão desde a criação de conhecimento interdisciplinar que permita a inovação e a transferência de tecnologia com impacto económico até ao desenvolvimento de produtos, ferramentas e métodos para a prevenção e deteção precoce de diferentes tipos de doenças, problemas relacionados com o envelhecimento, reabilitação humana, fisioterapia ou avaliação funcional.

Pretendemos ainda contribuir para o desenvolvimento de neuro-tecnologias avançadas na fronteira entre a engenharia e a neurologia, assim como promover parcerias estratégicas com parceiros clínicos, institutos de investigação e fomentar a cooperação internacional.

Desenvolvemos investigação em três áreas distintas: Imagem Biomédica, Bioinstrumentação e Neuroengenharia.

Últimas Notícias
Redes de Sistemas inteligentes

INESC TEC organiza conferência sobre análise e reconhecimento de imagens

ICIAR 2018 é a conferência internacional sobre Análise e Reconhecimento de Imagens organizada pelo Centro de Engenharia Biomédica (C-BER) do INESC TEC. Teve lugar entre os dias 27 e 29 de junho, na Póvoa de Varzim.

25 julho 2018

Redes de Sistemas inteligentes

Revista internacional de análise de imagens médica reconhece investigador INESC TEC

Aurélio Campilho, coordenador e investigador do Centro de Investigação em Engenharia Biomédica (C-BER) do INESC TEC, foi galardoado com a distinção de «Outstanding Contribution in Reviewing», pela revista «Medical Image Analysis».

18 julho 2018

Redes de Sistemas inteligentes

INESC TEC distinguido com menções honrosas do Prémio “O Melhor do Portugal Tecnológico”

Os projetos VR2Market e MarinEye foram distinguidos com duas menções honrosas nas categorias Inovação e Sustentabilidade, do prémio “O Melhor do Portugal Tecnológico”, atribuído pela revista Exame Informática.

02 julho 2018

INESC TEC participa em mais uma edição da Mostra da Universidade do Porto

«Não desistas de ti!» Foi com esta campanha que a Universidade do Porto (UP) conduziu a 16 ª edição da Mostra UP, que decorreu entre os dias 12 e 15 de abril, no Instituto de Ciências Biomédicas Abel Salazar/Faculdade de Farmácia da UP.

01 maio 2018

Dia Mundial da Propriedade Intelectual celebra as mulheres

O Dia Mundial da Propriedade Intelectual é assinalado anualmente a 26 de abril, com o objetivo de divulgar o papel que os direitos de propriedade intelectual (patentes, marcas registradas, design industrial, direitos de autor) têm no incentivo à inovação e à criatividade.

27 abril 2018

Tópicos de interesse
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Projetos Selecionados

LNDetector

Sistema Automático de Deteção, Segmentação e Classificação de Nódulos Pulmonares em Imagens Tomografia Computadorizada

2016-2019

SCREEN-DR

Plataforma de Análise de Imagem e de Aprendizagem Computacional para a Inovação no Rastreio da Retinopatia Diabética

2016-2020

Bio-Early

Projeto Vital Sticker no âmbito do Contrato Programa

2015-2018

NanoStima-RL5

NanoSTIMA - Advanced Methodologies for Computer-Aided Detection and Diagnosis

2015-2018

NanoStima-RL1

NanoSTIMA - Macro-to-Nano Human Sensing Technologies

2015-2018

SMILES

TEC4Growth - RL SMILES - Smart, Mobile, Intelligent and Large scale Sensing and analytics

2015-2018

VR2Market

VR2Market: Desenvolvimento dum Produto para Monitorização Móvel e Vestível da Saúde de Profissionais de Primeira Resposta e de outras Profissões de Risco

2014-2018

STePMotion

Componentes espácio-temporais do processamento de informação motora e sensorial

2014-2015

EcoDrive

Condução Ecológica e Gestão Inteligente de Frotas

2014-2015

Re-Learning

Re-aprendizagem motora através do uso da fusão de informação de sensores

2014-2015

VitalResponder2

Gestão inteligente de eventos críticos de stress, fadiga e intoxicação pelo fumo no combate a fogos florestais

2013-2015

ASD-MD

Doenças do Movimento na Perturbação do Espetro Autista

2013-2015

HERMES

Sistema de interactividade entre consumidores de conteúdos digitais

2013-2015

Equipa
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Laboratórios

Laboratório de Imagem Biomédica

Laboratório Avançado de Neuroengenharia e Deteção Humana

Laboratório de BioInstrumentação

Publicações

C-BER Publicações

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2018

Optical Fiber Tips for Biological Applications: from Light Confinement, Biosensing to Bioparticles Manipulation

Autores
Paiva, JS; Jorge, PAS; Rosa, CC; Cunha, JPS;

Publicação
Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects

Abstract

2018

Single Particle Differentiation through 2D Optical Fiber Trapping and Back-Scattered Signal Statistical Analysis: An Exploratory Approach

Autores
Paiva, JS; Ribeiro, RSR; Cunha, JPS; Rosa, CC; Jorge, PAS;

Publicação
Sensors

Abstract

2018

Skin temperature of the foot: A comparative study between familial amyloid polyneuropathy and diabetic foot patients

Autores
Seixas, A; do Carmo Vilas Boas, M; Carvalho, R; Coelho, T; Ammer, K; Vilas Boas, JP; Vardasca, R; Cunha, JPS; Mendes, J;

Publicação
Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics

Abstract
Skin temperature regulation is dependant of the autonomic nervous system function, which may be impaired in patients with neuropathy. Studies reporting thermographic assessment of patients with established diagnosis of Diabetic Foot (DF) are scarce but this information is completely absent in patients suffering from Transthyretin Familial Amyloid Polyneuropathy (TTR-FAP). The aim of this study is to compare skin temperature distribution in patients with DF and TTR-FAP. Thermograms of the dorsal and plantar surfaces were compared. Skin temperature was higher in the diabetic foot group and differences were statistically significant (p < 0.05) in both regions of interest. © 2018, Springer International Publishing AG.

2018

Quantification of gait parameters with inertial sensors and inverse kinematics

Autores
Bötzel, K; Olivares, A; Cunha, JP; Górriz Sáez, JM; Weiss, R; Plate, A;

Publicação
Journal of Biomechanics

Abstract
Measuring human gait is important in medicine to obtain outcome parameter for therapy, for instance in Parkinson's disease. Recently, small inertial sensors became available which allow for the registration of limb-position outside of the limited space of gait laboratories. The computation of gait parameters based on such recordings has been the subject of many scientific papers. We want to add to this knowledge by presenting a 4-segment leg model which is based on inverse kinematic and Kalman filtering of data from inertial sensors. To evaluate the model, data from four leg segments (shanks and thighs) were recorded synchronously with accelerometers and gyroscopes and a 3D motion capture system while subjects (n = 12) walked at three different velocities on a treadmill. Angular position of leg segments was computed from accelerometers and gyroscopes by Kalman filtering and compared to data from the motion capture system. The four-segment leg model takes the stance foot as a pivotal point and computes the position of the remaining segments as a kinematic chain (inverse kinematics). Second, we evaluated the contribution of pelvic movements to the model and evaluated a five segment model (shanks, thighs and pelvis) against ground-truth data from the motion capture system and the path of the treadmill. Results: We found the precision of the Kalman filtered angular position is in the range of 2–6° (RMS error). The 4-segment leg model computed stride length and length of gait path with a constant undershoot of 3% for slow and 7% for fast gait. The integration of a 5th segment (pelvis) into the model increased its precision. The advantages of this model and ideas for further improvements are discussed. © 2018 Elsevier Ltd

2018

Retinal image quality assessment by mean-subtracted contrast-normalized coefficients

Autores
Galdran, A; Araújo, T; Mendonça, AM; Campilho, A;

Publicação
Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics

Abstract
The automatic assessment of visual quality on images of the eye fundus is an important task in retinal image analysis. A novel quality assessment technique is proposed in this paper. We propose to compute Mean-Subtracted Contrast-Normalized (MSCN) coefficients on local spatial neighborhoods of a given image and analyze their distribution. It is known that for natural images, such distribution behaves normally, while distortions of different kinds perturb this regularity. The combination of MSCN coefficients with a simple measure of local contrast allows us to design a simple but effective retinal image quality assessment algorithm that successfully discriminates between good and low-quality images, while delivering a meaningful quality score. The proposed technique is validated on a recent database of quality-labeled retinal images, obtaining results aligned with state-of-the-art approaches at a low computational cost. © 2018, Springer International Publishing AG.

Factos & Números

6Docentes do Ensino Superior

2016

11Doutorados

2016

20Serviços de I&D e Consultoria

2016

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