Titulo Estágio
Estratégias de personalização no diagnóstico de Hipertrofia do ventrículo esquerdo.
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Laboratório de Computação Adaptativa do CISUC
Enquadramento
Este estágio enquadra-se na área da informática clínica, em particular na aplicação de metodologias de inteligência computacional (personalização) no desenvolvimento de sistemas de análise de bio-sinais e de suporte à decisão clínica.
Objetivo
O objectivo principal deste trabalho centra-se no desenvolvimento de estratégias de personalização na detecção automática de hipertrofia do ventrículo esquerdo (HVE) e da sua relação com o tipo de prática desportiva.
O diagnóstico de HVE resulta de uma combinação de vários critérios, que não são totalmente consensuais, sobretudo em idades mais jovens. Neste trabalho pretende-se investigar e implementar estratégias personalizáveis de classificação com base em metodologias de inteligência computacional (tais como redes neuronais, árvores de decisão), que permitam combinar informação relevante extraída de bio-sinais (em particular a quantificação de parâmetros do electrocardiograma-ECG) com informação pessoal (tais como idade, género). Pretende-se depois, numa segunda fase, integrar/correlacionar as metodologias desenvolvidas e o tipo de prática desportiva, em particular tipo de modalidade, competição ou não e horas por semana de desporto.
O trabalho poderá ainda, para alguns doentes com padrões de HVE mais avançados, envolver a realização de estudos comparativos entre as abordagens desenvolvidas e ECO-ecocardiografia.
Para efeitos de validação serão usados dados disponibilizados pelo estudo Sudden Cardiac Death – Screening Of Risk Factors (SCD-SOS), que inclui dados de 15000 participantes.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1| Estudo do problema na perspectiva clínica
Pretende-se numa primeira fase que o aluno entenda o problema (HVE) na perspectiva clínica, assim como a informação relevante/necessária para a sua solução.
2| Técnicas de análise bio-sinais e inteligência computacional
Em paralelo, o aluno deverá ser capaz de compreender as várias técnicas de análise de bio-sinais e metodologias de inteligência computacional, assim como ser capaz de seleccionar as mais adequadas para o problema em questão.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
3| Implementação e validação dos métodos identificados na fase 2
O aluno deverá implementar usando a linguagem Matlab as várias técnicas e metodologias seleccionadas na fase anterior, com potencial de solucionarem o problema em causa. A validação dos métodos propostos será suportada por uma base base de dados existente.
4| Escrita da tese
Nesta fase o aluno deverá escrever a tese
Condições
O trabalho decorrerá nos Laboratórios do Grupo de Computação Adaptativa do CISUC, no DEI.
Está prevista a atribuição de uma bolsa de iniciação à investigação, durante o período de seis meses (385 Euros mensais).
Observações
Os algoritmos devem preferencialmente ser implementados em Matlab.
Este trabalho tem um conteúdo de investigação significativo, com elevado potencial de impacto na comunidade científica e clínica, nomeadamente expresso em publicações em conferências e revistas internacionais.
Está prevista a atribuição de uma bolsa de iniciação à investigação, durante o período de seis meses (385 Euros mensais).
Orientador
Jorge Henriques
jh@dei.uc.pt 📩