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O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) lança chamada para concessão de bolsa de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora (DT). O investimento total para essa seleção é de R$ 13,8 milhões. 

O objetivo das bolsas DT é valorizar pesquisadores que possuam clara participação em atividades de desenvolvimento tecnológico e extensão inovadora, associadas a uma prática regular e adequada de publicação cientifica dos resultados de seus trabalhos. Para essa seleção, é necessária a atuação nas seguintes áreas tecnológicas: Tecnologias Médicas e da Saúde, Tecnologias Agrárias; Biotecnologia, Meio Ambiente e Sustentabilidade, Tecnologias Sociais e Educacionais, Tecnologias Digitais, Tecnologias de Materiais, Tecnologias de Produção Industrial e de Serviços e Energia.

A bolsa Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora é concedida em duas categorias. Para bolsas da categoria 1, é necessário ter, no mínimo, oito anos de doutorado completos até dezembro de 2021 ou experiência de pelo menos dez anos em atividades de desenvolvimento tecnológico, extensão inovadora ou transferência de tecnologia. Para a Categoria 2, o candidato deverá possuir, no mínimo, três anos de doutorado completos até dezembro de 2021 ou experiência de pelo menos cinco anos em atividades de desenvolvimento tecnológico, extensão inovadora ou transferência de tecnologia.

O prazo para submissão das propostas vai até o dia 31 de julho. O resultado preliminar está previsto para 07 de dezembro de 2021.Veja aqui a chamada na íntegra.

Fonte: CNPq

Uma nova técnica de diagnóstico de covid-19, a partir de imagens de tomografia computadorizada, está sendo desenvolvida por uma equipe de pesquisadores piauienses, ligados aos campi da Universidade Federal do Piauí (Ufpi), em Teresina, Picos e Simões. A metodologia foi apresentada em artigo, assinado pelos pesquisadores, “Diagnóstico COVID-19 em imagens de tomografia computadorizada usando CNN para extrair recursos e vários classificadores”.

O artigo, com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Piauí (FAPEPI), foi elaborado pelos professores Antônio Oseas de Carvalho Filho e Alcilene Dalília de Sousa – ambos da Ufpi Picos – e Ricardo de Andrade Lira Rabúlo, da Ufpi Teresina. Dois alunos também assinaram o artigo: Edelson Damasceno Carvalho, aluno do curso de Sistemas de Informação, na Ufpi Simões; e Edson Damasceno Carvalho, mestrando em Engenharia Elétrica, na Ufpi Picos. O estudo se refere a uma metodologia baseada num extrator de recursos treinável, usando a CNN e vários classificadores, extraídos em uma base de imagens pública.

Ainda segundo Antônio Oseas, a nova técnica de diagnóstico de covid-19, a partir de tomografia computadorizada, se baseia no uso das técnicas de Redes Neurais Convolucionais (CNN), que permitiu extrair, computar atributos, que são números que fornecem características das imagens. “Com esses números, as técnicas de classificação, que são esses múltiplos classificadores que nós aplicamos aí, eles conseguem adquirir e conseguem padronizar categorias”, explicou o professor.

Resultados promissores

“É o que nos permite fazer a classificação automática, utilizando essas técnicas”, prosseguiu Antônio Oseas. “Nossos resultados foram bem promissores, para essa base de imagens públicas.” O artigo descreve que os resultados mostram uma precisão de 97,88%, recall de 97,77%, a precisão de 97,94%, f-score de 0,978, AUC de 0,977 e índice kappa de 0,957. Os resultados mostram que a metodologia pode ser utilizada como sistema CAD – Projeto/Desenho Assistido por Computador (Computer Aided Design) – para auxiliar no diagnóstico da covid-19.

De acordo com o professor, “o intuito de nossos métodos nunca vai ser substituir o médico, mas sim atuar como uma espécie de segunda opinião ou como uma forma de triagem de pacientes”. “A nossa metodologia é utilizando técnicas de visão computacional, especificamente, técnicas de processamento de imagem, em conjunto com técnicas de Machine Learning, especificamente, técnicas de aprendizado profundo”, detalha. “Esse método computacional atua dessa forma, como uma segunda opinião.”

Antônio Oseas discorreu sobre a importância científica do trabalho: “claro que não é um resultado que vá revolucionar o mundo, mas é um indicativo que nós, aqui no Piauí, estamos produzindo tecnologia de ponta, de qualidade e que temos tudo pra ir mais além”. É um trabalho que pode contribuir para resolver o principal problema com esse método, que depende do especialista para analisar as imagens da tomografia computadorizada, já que o processo é repetitivo, demorado e cansativo para o especialista.