Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Departamento de Computação (DC)

Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
Campus São Carlos

Plataforma Lattes / outubro de 2020

Ricardo Jose Ferrari

Dr. Ferrari é professor Associado do Departamento de Computação (DC) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Ele possui bacharelado (Dezembro/1995), mestrado (março/1998) e doutorado (Março/2002) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (USP-São Carlos) com especialização em Processamento de Imagens Médicas. No período de fevereiro/1999 a fevereiro/2000, ele trabalhou na parte experimental de seu doutorado na Universidade de Calgary, Canadá. O Dr. Ferrari também realizou dois pós-doutoramento: o primeiro no quot;Seaman Family MR Research Centrequot; (Calgary-Canada, 2003) e o segundo no quot;Sunnybrook Hospitalquot; (Toronto-Canadá, 2007). Antes de ingressar na UFSCar, ele trabalhou como pesquisador por vários anos no Canadá. Suas pesquisas são nas áreas de processamento multidimensional de sinais, modelagem estatística, aprendizado de máquina, visão computacional e reconhecimento de padrões. As aplicações incluem sistemas de auxílio ao diagnóstico precoce de doenças cerebrais degenerativas e análise dinâmica de células em imagens de microscopia intravital. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/8460861175344306 (29/09/2020)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise: 2011-2020

Endereço: Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação. Universidade Federal de São Carlos Jardim Guanabara 13565905 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 676 Telefone: (16) 33066607 URL da Homepage: https://www.bipgroup.dc.ufscar.br

Grande área: Engenharias

Área: Engenharia Biomédica

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (13)
1. DA SILVEIRA SOUZA, BRENO ; POLONI, KATIA M. ; Ferrari, Ricardo J.. Detector of 3-D salient points based on the dual-tree complex wavelet transform for the positioning of hippocampi meshes in magnetic resonance images. JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS. v. 341, p. 108789, issn: 0165-0270, 2020.
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2. POLONI, KATIA M. ; DE OLIVEIRA, ITALO A.D. ; TAM, ROGER ; Ferrari, Ricardo J.. Brain MR image classification for Alzheimers disease diagnosis using structural hippocampal asymmetrical attributes from directional 3-D log-Gabor filter responses. NEUROCOMPUTING. v. 419C, p. 123-125, issn: 0925-2312, 2020.
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3. FREIRE, P. G. L. ; FERRARI, R. J.. Multiple sclerosis lesion enhancement and white matter region estimation using hyperintensities in FLAIR images. Biomedical Signal Processing and Control. v. 49, p. 338-348, issn: 1746-8094, 2019.
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4. DE ALMEIDA, ALINE CASTILHO ; AILY, JESSICA BIANCA ; PEDROSO, MARIA GABRIELA ; GONÇALVES, GLAUCIA HELENA ; DE CARVALHO FELINTO, JONAS ; FERRARI, RICARDO JOSÉ ; PASTRE, CARLOS MARCELO ; MATTIELLO, STELA MARCIA. A periodized training attenuates thigh intermuscular fat and improves muscle quality in patients with knee osteoarthritis: results from a randomized controlled trial. CLINICAL RHEUMATOLOGY. v. 39, p. 1-11, issn: 0770-3198, 2019.
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5. GREGÓRIODASILVA, BRUNO C. ; CARVALHO-TAVARES, JULIANA ; Ferrari, Ricardo J.. Detecting and tracking leukocytes in intravital video microscopy using a Hessian-based spatiotemporal approach. MULTIDIMENSIONAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING. v. 30, p. 815-839, issn: 0923-6082, 2018.
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6. FREIRE, P. G. L. ; Ferrari, Ricardo J.. Automatic iterative segmentation of multiple sclerosis lesions using Student's t-mixture models and probabilistic anatomical atlases in FLAIR images. Computers in Biology and Medicine. v. 73, p. 10-23, issn: 0010-4825, 2016.
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7. Villa Pinto, C. H. ; Ferrari, R.J.. Initialization of deformable models in 3D magnetic resonance images guided by automatically detected phase congruency point landmarks. Pattern Recognition Letters. p. 1-7, issn: 0167-8655, 2016.
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8. SOUZA, K. E. ; GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; TAVARES, J. C. ; FERRARI, R. J.. Detecção de leucócitos em imagens de vídeo de microscopia intravital usando a técnica de congruência de fase. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA. v. 23, p. 33-50, issn: 2175-2745, 2016.
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9. Villa Pinto, C. H. ; Bruno Silva ; Freire, P.G.L. ; Bernardes, D. ; TAVARES, J. C. ; FERRARI, R. J.. Deconvolução Cega Aplicada à Correção de Artefatos de Movimento em Imagens de Vídeo de Microscopia Intravital para Detecção Automática de Leucócitos. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA. v. 22, p. 52-74, issn: 2175-2745, 2015.
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10. Freire, P.G.L. ; Ferrari, R.J.. Do multiple sclerosis lesions affect the outcome of magnetic resonance image registration?. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA. v. 21, p. 40-56, issn: 2175-2745, 2014.
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11. Ferrari, Ricardo J. ; VILLA PINTO, CARLOS H. ; GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; BERNARDES, DANIELLE ; CARVALHO-TAVARES, JULIANA. Automatic detection of motion blur in intravital video microscopy image sequences via directional statistics of log-Gabor energy maps. Medical & Biological Engineering & Computing. v. 53, p. 151-163, issn: 0140-0118, 2014.
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12. Ferrari, Ricardo J.. Off-line determination of the optimal number of iterations of the robust anisotropic diffusion filter applied to denoising of brain MR images. Medical & Biological Engineering & Computing. v. 51, p. 71-88, issn: 0140-0118, 2013.
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13. Ferrari, Ricardo J. ; Allaire, Stéphane ; Hope, Andrew ; Kim, John ; Jaffray, David ; Pekar, Vladimir. Detection of point landmarks in 3D medical images via phase congruency model. Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso). v. 17, p. 117-132, issn: 0104-6500, 2011.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (17)
1. OLIVEIRA, I. A. D. ; POLONI, KATIA M. ; FERRARI, R. J.. Exploring Hippocampal Asymmetrical Features from Magnetic Resonance Images for the Classification of Alzheimer's Disease. Em: 2020 IEEE 33rd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), v. 1, p. 59-64, 2020.
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2. KORB, M. M. ; FERRARI, R. J.. Automatic positioning of hippocampus deformable mesh models in brain MR images using a weighted 3D-SIFT technique. Em: The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, v. 1, p. 1-16, 2020.
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3. FREIRE, P. G. L. ; FERRARI, R. J.. Classification of active multiple sclerosis lesions in MRI without the aid of Gadolinium-based contrast using textural and enhanced features from FLAIR images. Em: The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, v. 1, p. 1-16, 2020.
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4. GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; FERRARI, R. J.. Exploring Deep Convolutional Neural Networks as Feature Extractors for Cell Detection. Em: The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, v. 1, p. 1-16, 2020.
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5. FREIRE, P. G. L. ; GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; VILLA PINTO, CARLOS H. ; FERRI MOREIRA, C. A. ; FERRARI, R. J.. Midsaggital Plane Detection in Magnetic Resonance Images Using Phase Congruency, Hessian Matrix and Symmetry Information: A Comparative Study. Em: International Conference on Computational Science and Its Applications, v. 10960, p. 245-260, 2018.
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6. POLONI, K. M. ; FERRARI, R. J.. Detection and Classification of Hippocampal Structural Changes in MR Images as a Biomarker for Alzheimers Disease. Em: International Conference on Computational Science and Its Applications, v. 10960, p. 406-422, 2018.
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7. POLONI, K. M. ; VILLA PINTO, CARLOS H. ; SOUZA, B. S. ; FERRARI, R. J.. Construction and Application of a Probabilistic Atlas of 3D Landmark Points for Initialization of Hippocampus Mesh Models in Brain MR Images. Em: International Conference on Computational Science and Its Applications, v. 10960, p. 310-322, 2018.
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8. FELINTO, J. C. ; TAVARES, J. C. ; FREIRE, P. G. L. ; AILY, J. B. ; ALMEIDA, A. C. ; PEDROSO, M. G. ; MATTIELLO, S. M. ; FERRARI, R. J.. Automatic Segmentation and Quantification of Thigh Tissues in CT Images. Em: International Conference on Computational Science and Its Applications, v. 10960, p. 261-276, 2018.
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9. Ferrari, Ricardo J. ; PINTO, CARLOS H. VILLA ; MOREIRA, CAMILO A. FERRI. Detection of the midsagittal plane in MR images using a sheetness measure from eigenanalysis of local 3D phase congruency responses. Em: 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), p. 2335, 2016.
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10. GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; CARVALHO-TAVARES, JULIANA ; FERRARI, R. J.. Automated technique for in vivo analysis of leukocyte recruitment of mice brain microcirculation. Em: XII Workshop de Visão Computacional, p. 93, 2016.
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11. DA SILVA, BRUNO C. GREGORIO ; Ferrari, Ricardo J. ; TAVARES, JULIANA CARVALHO. Detection of Leukocytes in Intravital Video Microscopy Based on the Analysis of Hessian Matrix Eigenvalues. Em: 2015 28th SIBGRAPI Conference on Graphics, v. 1, p. 345-352, 2015.
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12. SOUZA, K. E. ; GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; TAVARES, J. C. ; FERRARI, R. J.. Automatic detection of leukocytes from intravital video microscopy using the phase congruency technique. Em: XI Workshop de Visão Computacional, v. 1, p. 387-391, 2015.
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13. Freire, P.G.L. ; Ferrari, R.J.. Influence of Multiple Sclerosis Lesions on Magnetic Resonance Image Registration. Em: XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica CBEB 2014, p. 134-137, 2014.
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14. Bruno Silva ; Freire, P.G.L. ; MELLO, R. F. ; Bernardes, D. ; TAVARES, J. C. ; Ferrari, R.J.. Técnica de Estabilização de Movimento em Microscopia Intravital Utilizando Médodos de Co-registro de Imagens. Em: XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica CBEB 2014, p. 193-196, 2014.
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15. Villa Pinto, C. H. ; Bruno Silva ; Bernardes, D. ; TAVARES, J. C. ; Ferrari, R.J.. Detection of Motion Blur in Intravital Microscopy Video Images Via Analysis of Oriented Texture Features. Em: XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica CBEB 2014, p. 953-956, 2014.
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16. Bruno Silva ; FREIRE, P. G. ; Bernardes, D. ; TAVARES, J. C. ; MELLO, R. F. ; Ferrari, R.J.. Estabilização de imagens de vídeo de microscopia intravital aplicado à detecção e rastreamento automático de leucócitos. Em: XII Workshop de Informática Médica (WIM 2012) - CSBC 2012, p. 1-4, 2012.
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17. FREIRE, P. G. ; Bruno Silva ; Bernardes, D. ; TAVARES, J. C. ; MELLO, R. F. ; Ferrari, R.J.. Detecção de leucócitos em imagens de microscopia intravital. Em: XII Workshop de Informática Médica (WIM 2012) - CSBC 2012, p. 1-4, 2012.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (1)
1. Villa Pinto, C. H. ; Freire, P.G.L. ; Bruno Silva ; Bernardes, D. ; TAVARES, J. C. ; Ferrari, R.J.. Correção de Artefatos de Movimento em Imagens de Vídeo de Microscopia Intravital com Aplicação na Detecção Automática de Leucócitos. Em: XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica CBEB 2014, 2014, Uberlândia. XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica CBEB 2014, p. 138-141, 2014.
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Resumos publicados em anais de congressos (3)
1. ALMEIDA, A.C. ; AILY, J.B. ; PEDROSO, M. G. ; FELINTO, J. C. ; FERRARI, R. J. ; NORONHA, M. A. ; MATTIELLO, S. M.. Influence of metabolic syndrome on thigh intermuscular fat in older adults with knee osteoarthritis. Em: OARSI 2019 World Congress, 2019, Toronto. Osteoarthritis and Cartilage, v. 27, p. S226-S226, 2019.
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2. PEDROSO, M. G. ; ALMEIDA, A. C. ; AILY, J. B. ; GONCALVES, G. H. ; FELINTO, J. C. ; FERRARI, R. J. ; NORONHA, M. A. ; MATTIELLO, S. M.. Women with knee osteoarthritis have more IMAT and poor muscle quality in trunk muscles than healthy women. Em: OARSI 2019 World Congress, 2019, Toronto. Osteoarthritis and Cartilage, v. 27, p. S259-S260, 2019.
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3. AILY, J. B. ; ALMEIDA, A. C. ; PEDROSO, M. G. ; NORONHA, M. A. ; MACIEL, J. G. ; FELINTO, J. C. ; FERRARI, R. J. ; MATTIELLO, S. M.. Knee osteoarthritis antecipates redutions in muscle mass attenuation and muscle strength since the early ages. Em: OARSI 2019 World Congress, 2019, Toronto. Osteoarthritis and Cartilage, v. 27, p. S214-S215, 2019.
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Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (1)
1. RITTNER, L. ; LOTUFO, R. A. ; FRAYNE, R. ; FERRARI, R. J.. Computer-aided diagnosis (CAD) systems for brain diseases in magnetic resonace images. 2018. Apresentação de Trabalho/Simpósio
Demais tipos de produção bibliográfica (1)
1. FERRARI, R. J. ; Villa Pinto, C. H. ; FERRI MOREIRA, C. A.. Detection of the midsaggital plane in MR images using a sheetness measure from eigenanalysis of local 3D phase congruency responses. 2016. Artigo aceito para publicação no IEEE International Conference on Image Processing - ICIP
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Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (1)
1. Katia Maria Poloni. Esquema computacional automático para a detecção, identificação e classificação de alterações estruturais cerebrais em imagens de ressonância magnética para o auxílio ao diagnóstico de pacientes com comprometimento cognitivo leve e doença de Alzheimer leve. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2018.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
Dissertação de mestrado (1)
1. Lucas José Cruz de Mendonça. Classificação de imagens de RM nas classes doença de Alzheimer, comprometimento cognitivo leve e cognitivamente normal usando grafos construídos de pontos salientes. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2019.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (6)
1. Italo Antonio Duarte de Oliveira. Detecção automática de quadros de vídeo de microscopia intravital borrados por movimento e desfocamento. Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2020.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
2. Fernanda Carolina Ferreira. Segmentação de lesões de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética via análise de textura guiada por um mapa de hiperintensidades. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2020.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
3. João Gabriel Coli de Souza Monteneri. Desenvolvimento de estratégias de parada e seleção do número de agrupamentos para um modelo de mistura t-Student iterativo usado para a segmentação de lesões de Esclerose Múltipla em imagens de Ressonância Magnética. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2020.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
4. Leonardo Henrique Fernandes da Silva. Segmentação automática dos hipocampos em imagens de ressonância magnética usando modelos geométricos deformáveis e informações de textura. Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2020.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
5. Vitor Hugo Chaves Cambuí. Segmentação e quantificação das substâncias branca e cinzenta e do líquido cefalorraquidiano das regiões hipocampais em imagens de RM com aplicação no diagnóstico do Alzheimer. Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2019.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
6. Paulo Henrique Dal Bello. Detecção e análise de assimetrias estruturais hipocampais em imagens de ressonância magnética com aplicação no diagnóstico da doença de Alzheimer. Iniciação científica (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2019.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (2)
1. Paulo Guilherme de Lima Freire. Esquema computacional automático para segmentação e identificação de processo inflamatório agudo em lesões de esclerose múltipla sem uso de agente de contraste. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
2. Bruno César Gregório da Silva. Análise automática do recrutamento leucocitário em estudos in vivo utilizando uma abordagem espaço-temporal e múltiplos atributos de imagem. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
  Orientador: Ricardo José Ferrari.
Dissertação de mestrado (11)

Katia Maria Poloni. Detecção#8203; automática#8203; de alterações#8203; estruturais hipocampais#8203; em#8203; imagens#8203; de ressonância#8203; magnética#8203; para auxílio ao diagnóstico da doença#8203; de Alzheimer. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Jonas de Carvalho Felinto. Segmentação e quantificação de tecidos das regiões da coxa e abdômen em imagens de Tomografia Computadorizada. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Marcelo Ruan Moura Araújo. Classificação de imagens de ressonância magnética nas classes Normal, Comprometimento Cognitivo Leve e Alzheimer usando as técnicas Eigenbrain e Kernel PCA. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Fernando de Natali Frascá. Detecção automática da superfície sagital mediana em imagens de ressonância magnética do cérebro humano. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, . 2017.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Breno da Silveira Souza. Detector de pontos salientes 3D baseado na transformada wavelet complexa de árvore dupla com aplicação no posicionamento de malhas deformáveis em imagens de RM do cérebro. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2017.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Amandia de Oliveira Sá. Estudo da atividade de placas de esclerose múltipla via análise de textura de imagens de RM. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, . 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Carlos Henrique Villa Pinto. Construção e aplicação de atlas de pontos salientes 3D na incialização de modelos geométricos deformáveis em imagens de ressonância magnética. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Paulo Guilherme de Lima Freire. Segmentação de placas de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética usando modelos de mistura de distribuições t-Student e detecção de outliers. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Bruno César Gregório da Silva. Detecção e rastreamento de leucócitos em imagens de microscopia intravital via processamento espaço-temporal. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Kathiani Elisa de Souza. Análise de textura de placas de Esclerose Múltipla. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Matheus Muller Korb. Segmentação#8203; automática#8203; dos #8203;hipocampos em imagens#8203; de #8203;ressonância#8203; magnética usando#8203; malhas deformáveis#8203; posicionadas com#8203; o auxílio#8203; de#8203; pontos salientes 3D #8203;automaticamente#8203; detectados. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (22)

Fernanda Malheiros Assi. Segmentação e quantificação das substâncias branca e cinzenta e do líquido cefalorraquidiano das regiões hipocampais em imagens de RM com aplicação no diagnóstico do Alzheimer. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Amanda Basso de Oliveira. Detecção de leucócitos em imagens de vídeo de microscopia intravital usando redes neurais convolucionais. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Thaís Oyamada Tanaka. Desenvolvimento de uma rede neural artificial usando características de textura e forma extraídas das regiões hipocampais em imagens de ressonância magnética para o auxílio ao diagnóstico da doença de Alzheimer. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Italo Antonio Duarte de Oliveira. Detecção e análise de assimetrias estruturais hipocampais em imagens de ressonância magnética com aplicação no auxílio ao diagnóstico da doença de Alzheimer. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Fernanda Carolina Ferreira. Segmentação de lesões de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética usando modelos de mistura finita de gaussianas e atlas anatômicos probabilísticos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Italo Antonio Duarte de Oliveira. Detecção e análise de assimetrias estruturais hipocampais em imagens de ressonância magnética com aplicação no auxílio ao diagnóstico da doença de Alzheimer. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2018.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Fábio Henrique Clug. Segmentação de placas de esclerose múltipla em imagens 3D de ressonância magnética usando atlas anatômicos probabilísticos e máquinas de vetores suporte para uma classe. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Nicole Zafalon Kovacs. Detecção de pontos salientes 3D usando a transformada wavelet de árvore dupla. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Vinícius Ito Nagura. Segmentação de tecidos adiposos visceral e subcutâneo em imagens de tomografia computadorizada usando modelos de misturas finitas. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2016.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Breno da Silveira Souza.  Segmentação automática do corpo caloso em imagens 3D de ressonância magnética usando modelos geométricos deformáveis. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Camilo Aparecido Ferri Moreira.  Detecção automática do plano sagital médio em imagens de ressonância magnética do cérebro humano via análise de mapas de momentos da medida de congruência de fase. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2015.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Gabriel Teixeira Caschera. Segmentação de lesões de múltipla esclerose em imagens de ressonância magnética usando modelos de mixtura finita de Gaussianas mixture e atlas anatômicos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Camilo Aparecido Ferri Moreira. 2. Detecção de leucócitos em imagens de vídeo de microscopia intravital usando congruência de fase. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Breno da Silveira Souza. Visualizador de imagens médicas na web usando padrões webGL, XTK e linguagem html5. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Luccas Mendes Rodrigues. Detecção de leucócitos em imagens de video de microscopia intravital. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Paulo Guilherme de Lima Freire. Estudo de técnicas de co-registro de imagens 3D de ressonância magnética e atlas anatômicos probabilísticos para aplicação na detecção de placas de esclerose múltipla. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Carlos Henrique Villa Pinto. Correção digital de artefatos de movimento em vídeo de microscopia intravitalcom aplicação na detecção automática de leucócitos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Fábio Hideki Lagôa. Desenvolvimento de um visualizador de imagens médicas na web usando o padrão html5. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Gustavo Matheus Gauy. Aplicação do modelo de congruência de fase na detecção de leucócitos em imagens de vídeo de microscopia intravital. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Bruno César Gregório da Silva. Segmentação de placas de esclerose múltipla em imagens de ressonância magnética usando modelos de mistura finita de Gaussianas e atlas anatômicos. (Graduando em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Bruno César Gregório da Silva. Estabilização, Co-Registro e Subtração do Fundo de Imagens Aplicados à Detecção e Rastreamento de Leucócitos em Vídeo de Microscopia Intravital. Iniciação Científica - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Paulo Guilherme de Lima Freire. Aplicação da transformada de Hough na detecção de leucócitos em imagens de vídeo de microscopia intravital. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Orientador: Ricardo José Ferrari.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (3)

2018-Atual. Desenvolvimento de tecnicas de engenharia de caracteristicas e aprendizagem profunda aplicadas a classificacao de imagens de ressonancia magnetica nas classes envelhecimento cognitivo saudavel, comprometimento cognitivo leve e doenca de Alzheimer
Descrição: Este projeto de pesquisa tem por principal objetivo o desenvolvimento de biomarcadores por imagem para doenças neurodegenerativas, como o Alzheimer e o Parkinson. Técnicas de engenharia de características e de aprendizagem profunda serão investigadas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Ricardo José Ferrari - Integrante / Ricardo Jose Ferrari - Coordenador / Roger Tam - Integrante / Katia Maria Poloni - Integrante / Breno da Silveira Souza - Integrante. Financiador(es): Universidade Federal de São Carlos - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Jose Ferrari.
2015-2017. Segmentacao automatica de imagens de ressonancia magnetica do cerebro humano via modelos deformaveis guiados por atlas probabilistico de pontos salientes 3D
Descrição: O imageamento por ressonância magnética (RM) tornou-se uma ferramenta fundamental no diagnóstico e estudo de diversas doenças e síndromes do sistema nervoso central (SNC), como, por exemplo, a esclerose múltipla e a doença de Alzheimer. Além da análise visual sistemática das imagens de RM, o neurorradiologista frequentemente precisa medir o volume ou analisar alterações na forma de determinadas estruturas do cérebro para diagnosticar de maneira rápida e precisa uma determinada doença, ou ainda para realizar o acompanhamento evolutivo de um determinado tratamento. Para isso, a segmentação prévia das estruturas de interesse é necessária. Em geral, essa tarefa é realizada manualmente com a ajuda limitada do computador e, portanto, possui diversas limitações. Por esse motivo, vários pesquisadores têm voltado seus esforços para o desenvolvimento de técnicas automáticas de segmentação de tecidos e estruturas cerebrais em imagens de RM. Dentre as várias abordagens propostas na literatura, as técnicas baseadas em modelos geométricos deformáveis e atlas anatômicos probabilísticos e topológicos estão entre as que apresentam os melhores resultados. Isso porque elas possibilitam a utilização da informação anatômica intrinsecamente contida nas malhas durante o processo de segmentação. No entanto, uma das principais dificuldades da aplicação de tais modelos para a segmentação de imagens médicas é o posicionamento inicial adequado das malhas. Portanto, o principal objetivo desse projeto de pesquisa é o desenvolvimento de um framework de segmentação automática de algumas estruturas cerebrais utilizadas com frequência por neuroradiologistas no diagnóstico das doenças de Alzheimer e esclerose múltipla. Tal framework será formado por três partes principais: um detector de pontos salientes 3D, um atlas probabilístico de pontos salientes 3D (construído a partir de uma imensa base de imagens) e um mecanismo que utilizará ambos, o atlas e o detector de pontos salientes, para o posicionamento adequado dos modelos geométricos deformáveis.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Ricardo José Ferrari - Integrante / Ricardo Jose Ferrari - Coordenador / José Eduardo Mourão - Integrante / Francisco A. C. Vale - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Ricardo Jose Ferrari.
2012-2014. Pesquisa e desenvolvimento de tecnicas automaticas para a deteccao, segmentacao e analise de placas de esclerose multipla em imagens de ressonancia magnetica
Descrição: Esclerose Múltipla (EM) é uma doença multifatorial complexa, desmielinizante, auto-imune, que afeta o sistema nervoso central, e atinge principalmente adultos jovens. É considerada uma doença auto-imune pois o sistema imunológico começa a agredir a bainha de mielina que recobre os neurônios e compromete a função do sistema nervoso. O imageamento multimodal por ressonância magnética (RM) tem sido usado clinicamente com muito sucesso para o diagnóstico e monitoramento da EM devido principalmente pela alta resolução, boa diferenciação de tecidos moles, e por permitir a obtenção de diferentes informações de contraste. O método convencional de medição do volume das lesões de EM é o delineamento manual das lesões em imagens de RM, realizada por especialistas com ajuda limitada do computador. Entretanto, tal procedimento é árduo, consome muito tempo, é custoso e propenso a grande variabilidade inter- e intra-observadores. Portanto, o principal objetivo desse projeto é a pesquisa e o desenvolvimento de técnicas computacionais automáticas para a detecção, medição do volume e análise de placas de EM em imagens de RM.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Ricardo José Ferrari - Integrante / Ricardo Jose Ferrari - Coordenador / David Carlos Shigueoka - Integrante / Enedina Maria Lobato de Oliveira - Integrante / Henrique Carrete Junior - Integrante / Jose Roberto Falco Fonseca - Integrante / Nitamar Abdala - Integrante / Sergio Ajzen - Integrante / Vladimir Pekar - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 1 / Número de orientações: 4
Membro: Ricardo Jose Ferrari.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (2)

Best paper - The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, http://www.iccsa.org/.. 2020.
Membro: Ricardo José Ferrari.
Melhor artigo na conferência XII Workshop de Visão Computacional, Universidade Católica Dom Bosco (UCDB) - Campo Grande, MS.. 2016.
Membro: Ricardo José Ferrari.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (5)

Brain Hack.SÃO PAULO - ALBERTA BRAINHACK. 2018. (Simpósio).
2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Detection of the Midsagittal Plane in MR Images usina a Sheetness Measure from Eigenanalysis of Local 3D Phase Congruency Responses. 2016. (Congresso).
XII Workshop de Visão Computacional. Automated technique for in vivo analysis of leukocyte recruitment of mice brain microcirculation. 2016. (Congresso).
XXIV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. Aquisição, Processamento, Análise e Visualização de Imagens do Cérebro. 2014. (Congresso).
Jornada Paulista de Radiologia - JPR. 2012. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (1)

FERRARI, R. J.; Tam, R. ; Paiva, F. F.. Aquisição, Processamento, Análise e Visualização de Imagens do Cérebro. 2014. Outro

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (0)

Data de processamento: 12/10/2020 22:29:19

Relatório gerado por scriptLattes V8.13. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: admin@email.com

Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) Departamento de Computação (DC)

Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET) Campus São Carlos

Plataforma Lattes / outubro de 2020

Ricardo Jose Ferrari

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Departamento de Computação (DC)

Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
Campus São Carlos