Taiane Coelho Ramos

	http://lattes.cnpq.br/5201325035989406 (18/12/2024) Rótulo/Grupo: Bolsa CNPq: Período de análise: Endereço: Grande área: Ciências Exatas e da Terra Área: Ciência da Computação Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (5)
• Livros publicados/organizados ou edições (1)
• Capítulos de livros publicados (0)
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (7)
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
• Artigos aceitos para publicação (0)
• Apresentações de trabalho (4)
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
• Programas de computador sem registro (0)
• Produtos tecnológicos (0)
• Processos ou técnicas (0)
• Trabalhos técnicos (0)
• Demais tipos de produção técnica (3)

Produção artística

• Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (1)
• Dissertação de mestrado (1)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (3)
• Iniciação científica (7)
• Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (1)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (2)
• Iniciação científica (8)
• Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (4)

Prêmios e títulos

• Total de prêmios e títulos (3)

Participação em eventos

• Total de participação em eventos (4)

Organização de eventos

• Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

• Colaborações endôgenas (1)
1. Taiane Coelho Ramos (20.0)

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (5)
  
  1. STARIOLO, JASMIN B. ; LEMOS, THAYANE C. ; KHANDPUR, Neha ; PEREIRA, MIRTES G. ; DE OLIVEIRA, LETICIA ; MOCAIBER, Izabela ; RAMOS, TAIANE C. ; DAVID, ISABEL A.. Addiction to ultra-processed foods as a mediator between psychological stress and emotional eating during the COVID-19 pandemic. Psicologia-Reflexao e Critica. v. 37, p. 39, 2024. Qualis: Não identificado (PSICOLOGIA-REFLEXAO E CRITICA)
  2. RAMOS, TAIANE COELHO; MOURÃO-MIRANDA, JANAINA ; FUJITA, ANDRÉ. Spectral density-based clustering algorithms for complex networks. Frontiers in Neuroscience. v. 17, p. 926321, 2023. Qualis: A2
  3. GALDINO, IANDRA ; SOTO, JULIO C. H. ; CABALLERO, EGBERTO ; FERREIRA, VINICIUS ; RAMOS, TAIANE COELHO ; ALBUQUERQUE, CÉLIO ; MUCHALUAT-SAADE, DÉBORA. eHealth CSI: A Wi-Fi CSI dataset of human activities. IEEE Access. v. 11, p. 71003-71012, 2023. Qualis: A1
  4. PORTUGAL, LIANA CATARINA LIMA ; RAMOS, TAIANE COELHO ; FERNANDES, ORLANDO ; BASTOS, ALINE FURTADO ; CAMPOS, BRUNA ; MENDLOWICZ, MAURO VITOR ; DA LUZ, MARIANA ; PORTELLA, CARLA ; BERGER, WILLIAM ; VOLCHAN, ELIANE ; DAVID, ISABEL ANTUNES ; ERTHAL, FÁTIMA ; PEREIRA, MIRTES GARCIA ; DE OLIVEIRA, LETICIA. Machine learning applied to fMRI patterns of brain activation in response to mutilation pictures predicts PTSD symptoms. BMC Psychiatry. v. 23, p. 719, 2023. Qualis: A3
  5. RAMOS, TAIANE COELHO; BALARDIN, JOANA BISOL ; SATO, JOÃO RICARDO ; FUJITA, ANDRÉ. Abnormal Cortico-Cerebellar Functional Connectivity in Autism Spectrum Disorder. FRONTIERS IN SYSTEMS NEUROSCIENCE. v. 12, p. 74, 2019. Qualis: A1
  
  
• Livros publicados/organizados ou edições (1)
  
  1. RAMOS, TAIANE COELHO; FUJITA, ANDRÉ ; BALARDIN, JOANA BISOL ; SATO, JOÃO RICARDO. Frontiers in Systems Neuroscience - Editors' Pick 2021. 1 ed. 2021. .
  
  
• Capítulos de livros publicados (0)
  
  
  
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
  
  
  
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (7)
  
  1. GOUVEIA, BRENDA G. ; GALDINO, IANDRA ; CABALLERO, EGBERTO ; SOTO, JULIO C. H. ; RAMOS, TAIANE C. ; GUERRA, RAPHAEL ; MUCHALUAT-SAADE, DÉBORA ; ALBUQUERQUE, CÉLIO V. N.. Parameter tuning for accurate heart rate measurement using Wi-Fi signals. Em: 2024 International Conference on Computing, p. 407, 2024. Qualis: Não identificado (2024 International Conference on Computing)
  2. CABALLERO, EGBERTO ; GALDINO, IANDRA ; SOTO, JULIO ; RAMOS, TAIANE C. ; GUERRA, R. ; MUCHALUAT-SAADE, D. C. ; ALBUQUERQUE, CÉLIO. Reconhecimento de Atividade Humana Usando Sinais de Redes Wi-Fi. Em: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024.Qualis: C (REVISTA BRASILEIRA DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS)
  3. GALDINO, IANDRA ; GOUVEIA, BRENDA ; SOTO, JULIO ; CABALLERO, EGBERTO ; RAMOS, TAIANE ; MUCHALUAT-SAADE, DÉBORA ; ALBUQUERQUE, CÉLIO. Otimização de parâmetros para detecção de batimentos cardíacos através do sinal Wi-Fi. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, v. 1, p. 348-359, 2023. Qualis: Não identificado (Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde)
  4. PORTUGAL, LIANA C. L. ; RAMOS, TAIANE C. ; FERNANDES JR., ORLANDO ; BASTOS, ALINE F. ; CAMPOS, BRUNA ; MENDLOWICZ, MAURO V. ; LUZ, MARIANA DA ; PORTELLA, CARLA ; VOLCHAN, ELIANE ; DAVID, ISABEL A. ; ERTHAL, FÁTIMA ; PEREIRA, MIRTES G. ; OLIVEIRA, LETICIA. Predição de sintomas de TEPT a partir da ativação cerebral em pessoas expostas a imagens de mutilação. Em: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, p. 174-185, 2023. Qualis: Não identificado (Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde)
  5. STARIOLO, Jasmin Bruna ; LEMOS, T. C. ; KHANDPUR, Neha ; PEREIRA, MIRTES G. ; OLIVEIRA, Leticia De ; MOCAIBER, Izabela ; RAMOS, TAIANE C. ; DAVID, Isabel De Paula Antunes. ADDICTION TO ULTRA-PROCESSED FOODS AS A MEDIATOR BETWEEN PSYCHOLOGICAL STRESS AND EMOTIONAL EATING DURING COVID-19 PANDEMIC. Em: XXXVII Reunião Anual da FeSBE 2023, v. 1, p. 1, 2023.Qualis: Não identificado (XXXVII Reunião Anual da FeSBE 2023)
  6. SALLES, FELIPE M. ; RAMOS, TAIANE C. ; SCHARA, LUIZ CLAUDIO. Secflow: Aprendizado não supervisionado para análise e detecção de anomalias em Redes de Computadores. Em: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, p. 249, 2023. Qualis: Não identificado (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais)
  7. CABALLERO, EGBERTO ; GALDINO, IANDRA ; SOTO, JULIO ; RAMOS, TAIANE C. ; GUERRA, R. ; MUCHALUAT-SAADE, D. C. ; ALBUQUERQUE, CÉLIO. Human activity recognition using wi-fi csi. Em: 17th EAI International Conference on Pervasive Computing Te- chnologies for Healthcare, v. 17, p. 309-321, 2023.Qualis: Não identificado (17th EAI International Conference on Pervasive Computing Te- chnologies for Healthcare)
  
  
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Artigos aceitos para publicação (0)
  
  
  
• Apresentações de trabalho (4)
  
  1. RAMOS, TAIANE COELHO. Minicurso - Introdução à análise de cérebros utilizando métodos computacionais. 2023. Apresentação de Trabalho/Seminário
  2. RAMOS, TAIANE COELHO; FUJITA, ANDRÉ ; Mihalik, Agoston ; Mourão-Miranda, Janaína. Brain-behaviour associations of children with typical development and autism spectrum disorder. 2020. Apresentação de Trabalho/Congresso
  3. RAMOS, T. C.; Simões, E. V.. Desenvolvimento de um Módulo Didático para a Ênfase em Robótica do ICMC. 2011. Apresentação de Trabalho/Simpósio
  4. RAMOS, T. C.; Simões, E. V.. Controle de Sistemas Multirrobóticos por Computação Evolutiva. 2009. Apresentação de Trabalho/Simpósio
  
  
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)
  
  
  

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
  
  
  
• Programas de computador sem registro (0)
  
  
  
• Produtos tecnológicos (0)
  
  
  
• Processos ou técnicas (0)
  
  
  
• Trabalhos técnicos (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção técnica (3)
  
  1. RAMOS, T. C.; Simões, E. V.. Desenvolvimento de um Módulo Didático para a Ênfase em Robótica do ICMC. 2011. Relatório de pesquisa
  2. RAMOS, T. C.; Simões, E. V.. Navegação Autônoma de Robôs por Computação Evolutiva Utilizando a Ferramente Player. 2010. Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila Didática
  3. RAMOS, T. C.; Simões, E. V.. Robótica Evolutiva: Implementação de Experimentos para o Ensino de Técnicas de Controle de Robôs. 2009. Relatório de pesquisa
  
  

Produção artística

• Total de produção artística (0)
  
  
  

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (1)
  
  1. Pedro Augusto Araujo da Silva de Almeida Nava Alves. Otimização de Metodologias de Classificação de Eletroencefalograma via Inteligência Artificial no contexto da atividade comportamental e cognitiva. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Dissertação de mestrado (1)
  
  1. Ana Letícia Garcez Vicente. Redes Neurais para Grafos aplicadas a classificação de sintomas de autismo em dados de fMRI. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (3)
  
  1. Gabriel Ripper Agostinho Cordeiro. Aprendizado de Máquina: Previsão de demanda de Etanol no mercado brasileiro. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense, . Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  2. Felipe Mendes Salles. Rethinking AI for Network Intrusion Detection: Flaws in LSTM and Deep learning Hybrid Models. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  3. Rodrigo Junger de Carvalho. Identificação de regiões cerebrais associadas ao transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) utilizando técnicas de aprendizado de máquina.. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . Início: 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Iniciação científica (7)
  
  1. Amanda Souza Zírpolo. Aplicação de técnicas de deep learning para identificação e classificação de arritmias. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, Pró-reitoria de Pós-graduação Pesquisa e Inovação. Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  2. Rômulo Ferreira Goes. Identificação de padrões de reatividade diferenciado a imagens de violência direcionada em vítimas de abuso sexual.. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  3. Gabriel Justino Panza. Detecção de Displasia Cortical Focal utilizando técnicas de aprendizado de máquina.. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  4. Bruno Porto Monteiro. Uso de aprendizado de máquina para predição da Doença de Alzheimer. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, Pró-reitoria de Assuntos Estudantis - UFF. Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  5. Murilo Muniz Cassuce. Detecção automatizada de Displasia Cortical Focal utilizando deep learning. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, Pró-reitoria de Assuntos Estudantis - UFF. Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  6. Felipe Mendes Salles. Detecção de ataques utilizando LSTM em Redes de Computadores. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . Início: 2024.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  7. Raphael Mendes Miranda Fernandes. Análise de séries temporais de giroscópio e acelerômetro para avaliação da taxa de atividade física e qualidade de sono em idosos. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ. Início: 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (0)
  
  
  
• Dissertação de mestrado (1)
  
  1. JASMIN BRUNA STARIOLO. A adicção a alimentos ultraprocessados como mediador da relação entre o estresse psicológico associado à pandemia de COVID-19 e o comer emocional. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS BIOMÉDICAS (FISIOLOGIA E FARMACOLOGIA)) - Universidade Federal Fluminense, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (2)
  
  1. Julia Carolina Frare Peixoto. Previsão de características comportamentais infantis utilizando Aprendizado de Máquina para análise de microestados de EEG. (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  2. Pedro Augusto Cardoso Cotrim Moreira. Biometria Comportamental e Reconhecimento de Atividade Humana com dados de Smartphone e Smartwatch. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Iniciação científica (8)
  
  1. Luana Beatriz Santos Luna. REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA SOBRE APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE DISPLASIA CORTICAL FOCAL EM IMAGENS DE RESSONÂNCIA MAGNÉTICA. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  2. Felipe Mendes Salles. Secflow: Aprendizado não supervisionado para análise e detecção de anomalias em Redes de Computadores. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  3. Pedro Corrêa Umpierre Henriques. Desenvolvimento de aplicativo smartwatch para coleta de dados biométricos e de movimentação. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  4. Débora Barbosa Ferreira. Uso de smartwatch para identificação de padrões alterados de sono indicativos de risco aumentado para demência em idosos. (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  5. Gabriel Gomes Gonçalves. Desenvolvimento de aplicativo smartwatch para coleta de dados biométricos e de movimentação. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  6. Matheus do Valle Francis. Identificação de regiões cerebrais associadas ao TEPT utilizando técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial explicável. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  7. Carla Estefany Caetano Silva. Detecção de displasia cortical focal em ressonância magnética utilizando aprendizado profundo. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal Fluminense, . 2023.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  8. Raíssa Torres Barreira. Aprendizado supervisionado para predição do desenvolvimento motor de bebês de 3 meses usando medidas não - lineares de eletroencefalograma. (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, . 2022.
     Orientadores: Taiane Coelho Ramos, Taiane Coelho Ramos.
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (4)
  
  1. 2024-Atual. IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE ARRITMIAS CARDÍACAS UTILIZANDO TÉCNICAS DE DEEP LEARNING
     Descrição: Arritmias cardíacas podem ser definidas como anormalidade nos impulsos elétricos do coração resultando em um ritmo cardíaco alterado. Estas anormalidades podem indicar doenças cardíacas que, em muitas das vezes, são fatais. As doenças cardíacas são responsáveis por 16\ das mortes mundiais e, no Brasil, são a principal causa de morte. O diagnóstico de arritmias é feito principalmente através do exame de eletrocardiograma (ECG), que é um exame de baixo custo e resultado rápido. Ter o diagnóstico em tempo hábil aumenta as chances de tratamento e diminui a taxa de mortalidade. Apesar disso, realizar um diagnóstico correto apresenta desafios, tais como: a necessidade de uma análise rigorosa feita por um profissional da área, desacordo entre profissionais durante a leitura dos dados, sinais de ECG suscetíveis a ruídos e baixa sensibilidade na detecção de algumas doenças. Contudo, sistemas de diagnóstico automatizados que empregam técnicas de aprendizado profundo vêm se mostrando promissores nos últimos anos, fornecendo uma interpretação mais precisa dos sinais de ECG e possibilitando um diagnóstico mais assertivo. As arritmias cardíacas podem ser divididas em 2 tipos: taquicardias e bradicardias, onde são divididas em classes dentro de cada tipo. O objetivo deste trabalho é identificar o maior número de classes de arritmias possível utilizando técnicas de aprendizado profundo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Coordenador / Amanda Zirpolo - Integrante.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
     Descrição: Arritmias cardíacas podem ser definidas como anormalidade nos impulsos elétricos do coração resultando em um ritmo cardíaco alterado. Estas anormalidades podem indicar doenças cardíacas que, em muitas das vezes, são fatais. As doenças cardíacas são responsáveis por 16\ das mortes mundiais e, no Brasil, são a principal causa de morte. O diagnóstico de arritmias é feito principalmente através do exame de eletrocardiograma (ECG), que é um exame de baixo custo e resultado rápido. Ter o diagnóstico em tempo hábil aumenta as chances de tratamento e diminui a taxa de mortalidade. Apesar disso, realizar um diagnóstico correto apresenta desafios, tais como: a necessidade de uma análise rigorosa feita por um profissional da área, desacordo entre profissionais durante a leitura dos dados, sinais de ECG suscetíveis a ruídos e baixa sensibilidade na detecção de algumas doenças. Contudo, sistemas de diagnóstico automatizados que empregam técnicas de aprendizado profundo vêm se mostrando promissores nos últimos anos, fornecendo uma interpretação mais precisa dos sinais de ECG e possibilitando um diagnóstico mais assertivo. As arritmias cardíacas podem ser divididas em 2 tipos: taquicardias e bradicardias, onde são divididas em classes dentro de cada tipo. O objetivo deste trabalho é identificar o maior número de classes de arritmias possível utilizando técnicas de aprendizado profundo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Coordenador / Amanda Zirpolo - Integrante.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
  2. 2023-2024. Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Tecnológicos para o Fortalecimento das Ações da Agropecuária Sustentável
     Descrição: Este projeto conhecido por Projeto MAPA 2023, está voltado a execução do Projeto depesquisa, desenvolvimento e inovação tecnológicos para o fortalecimento das ações daagropecuária sustentável. O projeto busca: modernização e inovação na agropecuária,incluídos programas de conectividade, de ecossistemas digital, de bioeconomia e de novastecnologias; promoção da competitividade e sustentabilidade das cadeias produtivas agrícolase pecuárias; promoção de práticas de manejo sustentável e mitigação dos efeitos das mudançasclimáticas; o desenvolvimento rural regional, especialmente em áreas críticas ou estratégicas;desenvolvimento de aplicações inovadoras na gestão. Este projeto da Secretaria de Inovação,Desenvolvimento Sustentável e Irrigação (SDI) do Ministério da Agricultura, Pecuária eAbastecimento (MAPA) é executado pela Universidade Federal Fluminense (UFF). É financiadopelo SDI/MAPA através do projeto de pesquisa referente ao Termo de execução descentralizadade recursos N 805/2022. N do Processo 00001420220104000805, exercício 2023 e sob acoordenação Prof. Dr. Robisom D. Calado (LABDGE-UFF).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (5) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Integrante / Robisom Damasceno Calado - Coordenador / CHANG CHIH KUO - Integrante / Luis Enrique Valdiviezo Viera - Integrante / Flavio Silva Machado - Integrante / Milena Estanislau Diniz Mansur dos Reis - Integrante / Alexandre Beraldi Santos - Integrante / Harvey José Santos Ribeiro Cosenza - Integrante / CHRISTIANE LIMA BARBOSA - Integrante / JOSE RODRIGUES DE FARIAS FILHO - Integrante / HELDER GOMES COSTA - Integrante / Guilherme dos Santos Silva - Integrante / Thaís Lessa Queiroz - Integrante / Ana Carolina Sanches Zeferino - Integrante / NEWTON NARCISO PEREIRA - Integrante / Melissa Felix de Abreu - Integrante / Ilma Rodrigues de Souza Fausto - Integrante / Nilson Brandalise - Integrante / Priscilla Cristina Cabral Ribeiro - Integrante / Marcela Cohen Martelotte - Integrante / Cauê Ramos Campos - Integrante / Nikole Valdez Pareja Motti - Integrante / Silvia Cristina Rufino - Integrante / Isadora de Souza Amorim - Integrante / Maicon Gonzaga da Silva - Integrante / Gabriel Dos Santos Ventura - Integrante / Stela Tannure Leal de Vasconcelos - Integrante / Flávio Castro da Silva - Integrante / Cristina moll hüther - Integrante / André Luiz Belém - Integrante / Marcos Alexandre Teixeira - Integrante / André Augusto Pereira Brandão - Integrante / Osvaldo Luiz Gonçalves Quelhas - Integrante / Mariana dos Prazeres Oliveira - Integrante / Luiz Felipe Conrado - Integrante / Nicole Kévilin dos Santos Figueiredo Alves - Integrante / Amanda Lacerda Jorge - Integrante. Financiador(es): Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - Bolsa.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
     Descrição: Este projeto conhecido por Projeto MAPA 2023, está voltado a execução do Projeto depesquisa, desenvolvimento e inovação tecnológicos para o fortalecimento das ações daagropecuária sustentável. O projeto busca: modernização e inovação na agropecuária,incluídos programas de conectividade, de ecossistemas digital, de bioeconomia e de novastecnologias; promoção da competitividade e sustentabilidade das cadeias produtivas agrícolase pecuárias; promoção de práticas de manejo sustentável e mitigação dos efeitos das mudançasclimáticas; o desenvolvimento rural regional, especialmente em áreas críticas ou estratégicas;desenvolvimento de aplicações inovadoras na gestão. Este projeto da Secretaria de Inovação,Desenvolvimento Sustentável e Irrigação (SDI) do Ministério da Agricultura, Pecuária eAbastecimento (MAPA) é executado pela Universidade Federal Fluminense (UFF). É financiadopelo SDI/MAPA através do projeto de pesquisa referente ao Termo de execução descentralizadade recursos N 805/2022. N do Processo 00001420220104000805, exercício 2023 e sob acoordenação Prof. Dr. Robisom D. Calado (LABDGE-UFF).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (5) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Integrante / Robisom Damasceno Calado - Coordenador / CHANG CHIH KUO - Integrante / Luis Enrique Valdiviezo Viera - Integrante / Flavio Silva Machado - Integrante / Milena Estanislau Diniz Mansur dos Reis - Integrante / Alexandre Beraldi Santos - Integrante / Harvey José Santos Ribeiro Cosenza - Integrante / CHRISTIANE LIMA BARBOSA - Integrante / JOSE RODRIGUES DE FARIAS FILHO - Integrante / HELDER GOMES COSTA - Integrante / Guilherme dos Santos Silva - Integrante / Thaís Lessa Queiroz - Integrante / Ana Carolina Sanches Zeferino - Integrante / NEWTON NARCISO PEREIRA - Integrante / Melissa Felix de Abreu - Integrante / Ilma Rodrigues de Souza Fausto - Integrante / Nilson Brandalise - Integrante / Priscilla Cristina Cabral Ribeiro - Integrante / Marcela Cohen Martelotte - Integrante / Cauê Ramos Campos - Integrante / Nikole Valdez Pareja Motti - Integrante / Silvia Cristina Rufino - Integrante / Isadora de Souza Amorim - Integrante / Maicon Gonzaga da Silva - Integrante / Gabriel Dos Santos Ventura - Integrante / Stela Tannure Leal de Vasconcelos - Integrante / Flávio Castro da Silva - Integrante / Cristina moll hüther - Integrante / André Luiz Belém - Integrante / Marcos Alexandre Teixeira - Integrante / André Augusto Pereira Brandão - Integrante / Osvaldo Luiz Gonçalves Quelhas - Integrante / Mariana dos Prazeres Oliveira - Integrante / Luiz Felipe Conrado - Integrante / Nicole Kévilin dos Santos Figueiredo Alves - Integrante / Amanda Lacerda Jorge - Integrante. Financiador(es): Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - Bolsa.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
  3. 2023-Atual. APOIO AO DIAGNÓSTICO DE DEMÊNCIA E OUTRAS PSICOPATOLOGIAS UTILIZANDO SMARTWATCHES
     Descrição: No Brasil, cerca de 86 dos brasileiros sofre de alguma psicopatologia. Algumas mais graves, como a de demências, geralmente são diagnosticadas através de ressonância magnética. Esse exame tem um custo elevado e enfrenta resistência por parte dos idosos para a realização do procedimento. A fim de baratear e possibilitar diagnósticos em fases mais iniciais da doença, este projeto propõe um sistema de diagnóstico auxiliado por computador capaz de indicar se um paciente tem alta probabilidade de estar apresentando um quadro de psicopatologia baseado em dados biológicos mais baratos de serem coletados. Desta forma, o sistema fornece informações para que o médico tome a decisão sobre a indicação ou não de um acompanhamento mais específico para fechar o diagnóstico. O principal objetivo do projeto é coletar dados biológicos usando um smartwatch, e induzir um modelo de aprendizado de máquina capaz de identificar padrões de comportamento e sono diferenciados em quadros de psicopatologias.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Coordenador / MUCHALUAT-SAADE, DÉBORA - Integrante / OLIVEIRA, LETICIA - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
     Descrição: No Brasil, cerca de 86 dos brasileiros sofre de alguma psicopatologia. Algumas mais graves, como a de demências, geralmente são diagnosticadas através de ressonância magnética. Esse exame tem um custo elevado e enfrenta resistência por parte dos idosos para a realização do procedimento. A fim de baratear e possibilitar diagnósticos em fases mais iniciais da doença, este projeto propõe um sistema de diagnóstico auxiliado por computador capaz de indicar se um paciente tem alta probabilidade de estar apresentando um quadro de psicopatologia baseado em dados biológicos mais baratos de serem coletados. Desta forma, o sistema fornece informações para que o médico tome a decisão sobre a indicação ou não de um acompanhamento mais específico para fechar o diagnóstico. O principal objetivo do projeto é coletar dados biológicos usando um smartwatch, e induzir um modelo de aprendizado de máquina capaz de identificar padrões de comportamento e sono diferenciados em quadros de psicopatologias.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Coordenador / MUCHALUAT-SAADE, DÉBORA - Integrante / OLIVEIRA, LETICIA - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
  4. 2023-Atual. Detecção de Displasia Cortical Focal Utilizando Técnicas de Deep Learning
     Descrição: A Displasia Cortical Focal (DCF) é um distúrbio de malformações no córtex cerebral, que desencadeia crises epilépticas e déficits cognitivos, motores e comportamentais. Nosso projeto tem como objetivo revolucionar o diagnóstico e tratamento dessa condição. A pesquisa se concentra na criação de uma rede neural convolucional (CNN) simplificada, combinada com técnicas de pré-processamento de imagem como remoção do crânio e correção de viés de MRI estrutural. Essa abordagem permite a identificação precisa da DCF nas áreas corticais, evitando a remoção excessiva de tecido cerebral durante a cirurgia.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Coordenador / Iury Batista de Andrade Santos - Integrante / Luana Beatriz Santos Luna - Integrante / Carla Estefany Caetano Silva - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Tatiana Von Hertwig Fernandes de Oliveira - Integrante.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
     Descrição: A Displasia Cortical Focal (DCF) é um distúrbio de malformações no córtex cerebral, que desencadeia crises epilépticas e déficits cognitivos, motores e comportamentais. Nosso projeto tem como objetivo revolucionar o diagnóstico e tratamento dessa condição. A pesquisa se concentra na criação de uma rede neural convolucional (CNN) simplificada, combinada com técnicas de pré-processamento de imagem como remoção do crânio e correção de viés de MRI estrutural. Essa abordagem permite a identificação precisa da DCF nas áreas corticais, evitando a remoção excessiva de tecido cerebral durante a cirurgia.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . Integrantes: Taiane Coelho Ramos - Coordenador / Iury Batista de Andrade Santos - Integrante / Luana Beatriz Santos Luna - Integrante / Carla Estefany Caetano Silva - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Tatiana Von Hertwig Fernandes de Oliveira - Integrante.
     Membro: Taiane Coelho Ramos.
  
  

Prêmios e títulos