Comissão de Pesquisa e Inovação do IME-USP - Pós-Doutorado concluído

Daniel Oliveira Dantas

Possui Bacharelado (2000), Mestrado (2004) e Doutorado (2010) em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de microarray e processamento de vídeo em tempo real. (Texto informado pelo autor)


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

  • Total de projetos de pesquisa (6)
    1. 2016-Atual. Captura e análise de sinais de miografia para controle de próteses
      Descrição: Através de dispositivos eletrônicos e eletrodos, é possível captar sinais provenientes de nervos motores. Essa técnica é conhecida como miografia. Quando são usados eletrodos sobre a pele, é conhecida como miografia de superfície. Pelo fato de haver músculo e pele entre o eletrodo e os neurônios de interesse, os sinais obtidos através da miografia de superfície contêm uma grande quantidade de ruído. Através de filtros, é possível eliminar parte do ruído. Técnicas de aprendizado computacional podem ser usadas para classificar os sinais obtidos, vinculando-os a movimentos pré-estabelecidos. Uma vez treinado o classificador, o sinal poderá ser usado para controlar próteses mecânicas. As próteses podem ser prototipadas usando impressoras 3D disponíveis na própria UFS. O projeto tem como objetivo criar um sistema de hardware e software capaz de captar, armazenar e interpretar sinais de miografia de nervos motores do antebraço, visando controlar uma mão mecânica. Para capturar o sinal, existem ao menos duas abordagens. Uma delas é através de pares de eletrodos conectados a amplificadores de instrumentação. Outra é conectando cada eletrodo a seu próprio amplificador. A primeira abordagem tem a vantagem de eliminar boa parte do ruído, porém requer duas vezes mais eletrodos que a segunda abordagem para o mesmo número de canais. A miografia de superfície é inerentemente limitada pela grande quantidade de ruído captado. Existem ao menos duas possibilidades para se tratar o ruído. A primeira é basicamente analógica, usando circuitos de ampificação e de filtragem antes da etapa de conversão de sinal analógico para digital (A/D). A segunda possibilidade é amplificar o sinal de cada eletrodo apenas o suficiente para sua conversão A/D, e fazendo todas as filtragens digitalmente. A segunda técnica é recomendável por sua flexibilidade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) . Integrantes: Daniel Oliveira Dantas - Coordenador / Bruno Otávio Piedade Prado - Integrante.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    2. 2016-Atual. Iniciativas na Preservação da Aparência de Materiais
      Descrição: A proposta deste projeto é otimizar etapas específicas no processo de preservação da aparência. Esse processo é composto de etapas que compreendem a aquisição das imagens da cena, a reconstrução da sua geometria, a simulação dos campos de luz de interesse, e a aproximação da função de refletância de materiais contidos nesta cena a partir dos dados obtidos e simulados. Este projeto de pesquisa tem como objetivo contribuir em duas etapas específicas deste processo: Reconstrução da geometria; Aproximação da função de refletância.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (7) . Integrantes: Daniel Oliveira Dantas - Integrante / Beatriz Trinchão Andrade de Carvalho - Coordenador / Gastão Florêncio Miranda Junior - Integrante.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    3. 2015-Atual. Processamento de imagens médicas na nuvem
      Descrição: Atualmente, o uso de imagens na medicina é muito difundido, e é fundamental tanto para o diagnóstico quanto para pesquisas científicas. Para tornar eficiente o processamento de imagens médicas e viabilizar a realização de experimentos em tempo mais curto, é necessário o uso de computadores com vários núcleos e grande capacidade de memória. As Unidades de Processamento Gráfico (GPU) podem ser usadas para acelerar ainda mais o processamento das imagens médicas. Outra maneira de acelerar o processamento de imagens médicas é através da computação na nuvem. Computação na nuvem é um paradigma de computação que concentra o processamento em servidores acessíveis através da internet. Os servidores podem ser facilmente compartilhados através da virtualização. Um dos objetivos deste projeto é implementar uma nuvem de processamento de imagens médicas usando computadores disponíveis no Departamento de Computação da UFS, e software disponível gratuitamente na Internet. Além da instalação, deve ser implementada uma interface web que permita aos usuários autorizados que entrem no sistema e monitorem seus processos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel Oliveira Dantas - Coordenador.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    4. 2014-2015. Aceleração de operadores de Morfologia Matemática para processamento de imagens médicas
      Descrição: O foco deste trabalho está em otimizar o processamento, em especial a segmentação de imagens médicas através do uso de operações em Morfologia Matemática Difusa, que possuem melhor comportamento ante o ruído, usando GPUs, que são capazes de processar imagens muito mais rápido que na CPU. O tempo de processamento na GPU pode ser dezenas de vezes mais rápido que o processamento na CPU.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Daniel Oliveira Dantas - Coordenador.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    5. 2014-2015. Processamento de imagens médicas tridimensionais
      Descrição: O principal objetivo deste projeto consiste em ampliar o suporte ao processamento de imagens da bibioteca Visiongl. Atualmente o suporte a processamento de imagens 3d está sendo implementado, tanto através da linguagem OpenCL quando da GLSL (OpenGL Shading Language). Esse suporte será refinado e ampliado através da implementação de operadores tridimensionais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Daniel Oliveira Dantas - Coordenador.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    6. 2013-2014. Desenvolvimento de um framework para processamento de vídeo em tempo real
      Descrição: O modelo de processamento de von Neumann é intrinsecamente sequencial, e é adequado para diversos tipos de problema. No entanto, existem problemas com muitas saídas idependentes entre si, e que portanto seu cálculo pode ser paralelizado. As GPUs conseguem uma grande paralelização, contendo dezenas e até centenas de Unidades Lógias Aritméticas. Apesar do grande desenvolvimento do hardware para processamento paralelo, as ferramentas para criação de software para essas máquinas ainda deixa a desejar. Uma recente iniciativa para facilitar o desenvolvimento de software para máquinas paralelas é o OpenCL. Seu objetivo é permitir que um software seja genérico a ponto de ser capaz de detectar e utilizar quando disponíveis os recursos de paralelização da máquina onde está rodando. Um software escrito em OpenCL portanto poderia rodar normalmente numa máquina sequencial, e quando em uma máquina com GPU, seria capaz de acelerar seu processamento independente do fabricante da GPU de maneira transparente para o usuário. O objetivo deste projeto é complementar a biblioteca VisionGL com suporte a kernels escritos em OpenCL.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Daniel Oliveira Dantas - Coordenador.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (4)
    1. Best Paper Award at IEEE Conference on ICT Solutions for eHealth, IEEE.. 2021.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    2. Prêmio Destaque, 2° Lugar - 29° Encontro de Iniciação Científica, PRPGP/COPES/UFS.. 2019.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    3. Reader's Choice - Top Downloads in IEEE Xplore, IEEE/SPS.. 2017.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.
    4. Menção Honrosa - 25° Encontro de Iniciação Científica, PRPGP/COPES/UFS.. 2015.
      Membro: Daniel Oliveira Dantas.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (25)
    1. 13th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Cardiac Arrhythmia Detection in Electrocardiogram Signals with CNN-LSTM. 2024. (Congresso).
    2. 13th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Fuel Classification in Electronic Tax Documents. 2024. (Congresso).
    3. 26th International Conference on Enterprise Information Systems. Building Damage Segmentation After Natural Disasters in Satellite Imagery with Mathematical Morphology and Convolutional Neural Networks. 2024. (Congresso).
    4. 26th International Conference on Enterprise Information Systems. Glaucoma Detection Using Transfer Learning with the Faster R-CNN Model and a ResNet-50-FPN Backbone. 2024. (Congresso).
    5. 18th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. High-Level Workflow Interpreter for Real-Time Image Processing. 2023. (Congresso).
    6. 18th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Cardiac Arrhythmia Classification in Electrocardiogram Signals with Convolutional Neural Networks. 2023. (Congresso).
    7. 17th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Evaluation of a Local Descriptor for HDR Images. 2022. (Congresso).
    8. 16th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Faster R-CNN Approach for Diabetic Foot Ulcer Detection. 2021. (Congresso).
    9. 16th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Classification of Normal versus Leukemic Cells with Data Augmentation and Convolutional Neural Networks. 2021. (Congresso).
    10. 23th International Conference on Enterprise Information Systems. A System Architecture in Multiple Views for an Image Processing Graphical User Interface. 2021. (Congresso).
    11. 23th International Conference on Enterprise Information Systems. Mapping Personality Traits through Keystroke Analysis. 2021. (Congresso).
    12. IEEE Symposium on Computers and Communications. Mobile Augmented Reality for Craniotomy Planning. 2021. (Congresso).
    13. IEEE Symposium on Computers and Communications. Lightweight Classification of Normal Versus Leukemic Cells Using Feature Extraction. 2021. (Congresso).
    14. IEEE Symposium on Computers and Communications. Low cost hardware and software platform for multichannel surface electromyography. 2018. (Congresso).
    15. IEEE Symposium on Computers and Communications. Improving Feature Point Detection in High Dynamic Range Images. 2018. (Congresso).
    16. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Blood vessels extraction using Fuzzy Mathematical Morphology. 2017. (Congresso).
    17. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Fast multidimensional image processing with OpenCL. 2016. (Congresso).
    18. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Fast 2D and 3D image processing with OpenCL. 2015. (Congresso).
    19. VI Workshop de Visão Computacional.Wrapper code generation for easy implementation of fast video processing operators. In: IV Workshop de Visão Computacional. 2010. (Simpósio).
    20. IV Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação do IME-USP.As GPU no processamento de vídeo em tempo real. 2008. (Simpósio).
    21. International Conference on Computer Vision. 2007. (Congresso).
    22. International Symposium on Mathematical Morphology.Automatic microarray gridding by mathematical morphology. 2007. (Simpósio).
    23. SIBGRAPI. 2007. (Simpósio).
    24. International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. A software for automatically measuring gene expression from microarray images. 2003. (Congresso).
    25. SIBGRAPI.Microarray gridding by mathematical morphology. 2001. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (1)
    1. Dantas, Daniel Oliveira; Farias, Mike Santos. Terceira Semana de Computação. 2013. Congresso

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (0)



    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
    Data de processamento: 08/08/2024 12:42:22