Aprendizado profundo para bioimagens: investigando fenótipos e arranjo espacial

📅 DATA: 13/06/2025, DAS 11H ÀS 12h

📍 LOCAL (Remoto): http://meet.google.com/tmu-sbho-vwx

Técnicas de microscopia de ponta podem gerar grandes quantidades de dados de imagem, levando pesquisadores biomédicos a migrar de uma abordagem qualitativa para uma quantitativa. A análise automatizada de imagens para uma melhor compreensão de dados microscópicos tornou-se uma necessidade urgente para uma avaliação imparcial e eficiente dos resultados experimentais.

O campo da patologia digital, por exemplo, está progredindo rapidamente graças a melhorias na capacidade computacional, scanners digitais e biomarcadores de leitura quantitativa para diagnosticar e prever desfechos de doenças. Outro exemplo é a imagem multiplexada, uma técnica para visualizar múltiplos alvos moleculares em uma única amostra de tecido, fornecendo também informações espaciais. Métodos computacionais para a análise e interpretação da arquitetura tecidual são essenciais para melhor compreender os mecanismos das doenças. Nos últimos anos, métodos de aprendizado profundo forneceram novas ferramentas para o estudo da arquitetura tecidual.

Nesta apresentação, a professora Gisele Miranda apresentará suas pesquisas na área de informática de bioimagem, com foco em como investigar fenótipos celulares em uma abordagem orientada por dados em imagens celulares e moleculares.

Profa Gisele Miranda

KTH Royal Institute of Technology, em Estocolmo na Suécia

Gisele Miranda é professora assistente em aprendizado de máquina para biologia computacional no KTH Royal Institute of Technology, em Estocolmo na Suécia. A sua pesquisa usa o aprendizado de máquina para aprimorar nossa compreensão do comportamento e das interações celulares, assim como seus padrões espaciais, a partir de imagens de microscopia de fluorescência. Também é membro do BioImage Informatics Facility (SciLifeLab) e do Programa de Imagem da Iniciativa Chan-Zuckerberg. Em 2019, obteve o doutorado conjunto em Ciência da Computação e Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo, Brasil, e em Ciências Biológicas Aplicadas pela Universidade de Ghent, Bélgica.

BI0SMEET é a série de encontros virtuais promovida pelo BI0S – Brazilian Institute of Data Science, dedicada à apresentação e discussão de pesquisas, aplicações e avanços em Inteligência Artificial, Ciência de Dados e áreas correlatas. A cada edição, convidamos especialistas do Brasil e do exterior para compartilhar conhecimentos, debater tendências e fomentar a troca científica entre pesquisadores, estudantes e profissionais da área.