Iniciativa liderada pelo professor Tsang Ing Ren vai receber um financiamento de U$ 102.300,00 para investimentos em bolsistas e equipamentos

Um projeto de autoria do professor Tsang Ing Ren, do Centro de Informática (CIn) da UFPE, que utiliza Deep Learning para otimizar o tratamento de pacientes submetidos a procedimentos radioterápicos, foi aprovado no edital Technology Grants da Varian, fabricante estadunidense de hardwares e softwares especializada na área de oncologia. A proposta, intitulada “Deep Learning-based methods for tracking lung tumors in kV images”, receberá um financiamento de U$ 102.300,00 para custear a aquisição de equipamentos e a concessão de bolsas de pesquisa, com vigência de 24 meses. A iniciativa conta ainda com a parceria do Hospital Português e do Departamento de Energia Nuclear (DEN) da UFPE, através da professora Helen Khoury.

Pacientes submetidos a procedimentos de radioterapia precisam passar por exames de Tomografia Computadorizada (TC) com o intuito de identificar a posição e o tamanho do tumor com alta precisão, evitando danos nos tecidos saudáveis ​​​próximos. O projeto propõe uma solução que visa incorporar redes neurais convolucionais siamesas de última geração para melhorar a precisão da detecção e rastreamento dos tumores em tempo real, a partir de imagens kV (quilovoltagem). Dessa forma, será possível aprimorar aspectos como a classificação e a redução de ruídos nas imagens obtidas através dos exames.

SOBRE A VARIAN

Fundada em 1948, a Varian é uma das principais fabricantes mundiais de hardwares, softwares e soluções destinados à área de oncologia, com sede nos Estados Unidos. Em 2021, a empresa foi adquirida pela Siemens Healthineers. Possui cerca de 10 mil funcionários espalhados por mais de 30 locais ao redor do mundo. Entre os seus pilares de atuação está o programa de subvenções para pesquisa, que apoia mais de cem projetos de pesquisa para o desenvolvimento de novas ideias, investigação de evidências clínicas dos benefícios da radiação e exploração dos principais dados sobre tendências emergentes.

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