Engenharia Electrotécnica, Informática, Biomédica e área afim
[Fechado]
Descrição da Oportunidade
A era do tratamento personalizado do cancro é prática comum nos dias de hoje. Ainda assim, a terapia personalizada não é possível sem diagnósticos personalizados. Particularmente, o cancro da bexiga tem até 70% de risco de recorrência, o maior de todos os tipos de cancro, o que também resulta no mais caro para os sistemas de saúde. O padrão atual de atendimento a esses pacientes consiste em cistoscopia invasiva e citologia, que requerem visitas hospitalares regulares. Ter um procedimento não invasivo com sensibilidade e especificidade comparáveis ou melhores ajudaria no acompanhamento dos pacientes. Um estudo revelou que 63% das citologias resultaram em diagnósticos indeterminados. No geral, o estudo afirma e confirma a necessidade urgente de análises complementares baseadas em biomarcadores de urina. Os objetivos para esta bolsa são: desenhar e implementar um algoritmo de visão computacional para análise de imagens microscópicas para caracterização de biomarcadores de urina; Valide o algoritmo com dados reais.
Requisitos Mínimos
Conhecimentos em Visão Computacional e Machine Learning.
Fatores de Preferência
Experiência em projetos de investigação.
Período de candidatura
Desde 13 Jul 2023 a 31 Jul 2023
[Fechado]
Centro
Centro de Telecomunicações e Multimédia