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Bioengenharia
Sobre o Domínio
Neste domínio, reunimos várias competências que nos permitem desenvolver tecnologias inovadoras para diagnóstico, monitorização e tratamento, promovendo uma saúde mais precisa, personalizada e acessível. Algumas dessas competências incluem:
Neuroengenharia
Computação de Imagem Médica
Sensores Biomédicos
Processamento de biosinais
Desafios de Investigação
Os desafios de investigação em Bioengenharia refletem a natureza interdisciplinar e inovadora deste domínio, focando-se na criação de soluções tecnológicas que respondem a necessidades emergentes na saúde, na biologia e no ambiente. Desde o desenvolvimento de biossensores avançados para diferentes contextos, à análise de imagens médicas complexas e à robótica inspirada na biologia, a nossa investigação procura aproximar cada vez mais a tecnologia do ser humano, promovendo saúde, bem-estar e sustentabilidade.
Principais Conquistas
A nossa investigação em Bioengenharia tem levado a avanços na interseção entre inteligência artificial, biónica, biometria e análise de imagens médicas. Trabalhamos para tornar a tecnologia mais precisa, explicável e útil para profissionais de saúde e investigadores. Os nossos desenvolvimentos são reconhecidos internacionalmente. Algumas das nossas principais conquistas:
Explicações na análise de imagens médicas
Criámos um método que melhora a forma como a inteligência artificial identifica padrões em imagens médicas, tornando os seus resultados mais coerentes e fáceis de interpretar. Aplicado à deteção de lesões cutâneas, este método mostrou-se mais eficaz do que os modelos tradicionais de IA. Saiba mais através desta publicação.
Maior precisão na confiança do reconhecimento facial
Desenvolvemos uma nova forma de medir com maior exatidão se duas imagens de rosto pertencem à mesma pessoa. O nosso método torna as comparações mais fiáveis e interpretáveis, ajudando a melhorar a segurança e a precisão em sistemas de reconhecimento facial. Saiba mais através desta publicação.
IA explicável para ajudar na análise de imagens
Criámos ferramentas que ajudam os profissionais de saúde no diagnóstico e na interpretação de exames e que reduzem o viés e aumentam a confiança nas decisões da IA; fornecem explicações que protegem a privacidade dos pacientes; avaliam e comparam diferentes explicações, garantindo uma IA transparente e útil; apresentam informações que facilitam a compreensão dos resultados. Saiba mais: aqui, aqui e aqui.
Projetos em Destaque
Publicações Selecionadas
iLoF: An intelligent Lab on Fiber Approach for Human Cancer Single-Cell Type Identification
Paiva, JS;Jorge, PAS;Ribeiro, RSR;Balmana, M;Campos, D;Mereiter, S;Jin, CS;Karlsson, NG;Sampaio, P;Reis, CA;Cunha, JPS;
2020
SCIENTIFIC REPORTS
Beyond Heart Murmur Detection: Automatic Murmur Grading From Phonocardiogram
Elola, A;Aramendi, E;Oliveira, J;Renna, F;Coimbra, MT;Reyna, MA;Sameni, R;Clifford, GD;Rad, AB;
2023
IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS
STERN: Attention-driven Spatial Transformer Network for abnormality detection in chest X-ray images
Rocha, J;Pereira, SC;Pedrosa, J;Campilho, A;Mendonça, AM;
2024
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE
Studying the Influence of Multisensory Stimuli on a Firefighting Training Virtual Environment
Narciso, D;Melo, M;Rodrigues, S;Cunha, JP;Vasconcelos-Raposo, J;Bessa, M;
2024
IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS
Membros da Equipa
Líderes de Equipa
Membros da Equipa
Ademar Aguiar
Coordenador de Centro
Adriana Guedes Arrais
Investigador Colab Externo
Adriana João Neves
Estudante Externo
Alexandre Almeida Costa
Investigador
Alexandre Henrique Neto
Bolseiro Investigação
Aline Santos Silva
Bolseiro Investigação
Ana Filipa Sequeira
Responsável de Área
Ana Maria Mendonça
Investigador Sénior
Ana Marta Dias
Investigador Colab Externo
Ana Paula Lima
Investigador Auxiliar
António Gaspar
Coordenador de TEC4
António Luís Sousa
Coordenador de Centro
António Pimenta Monteiro
Investigador Sénior
Artur Rocha
Coordenador de Centro
Aurélio Campilho
Investigador Afiliado