Entrevista com Daniela Marques Godinho

Algoritmos de aprendizagem automática para deteção de tumores na mama

Novo método premiado durante 12.º Congresso do Comité Português da URSI

Esquema representativo do sistema de Imagiologia por Micro-ondas com aplicação aos gânglios linfáticos axilares

DMG

Daniela Marques Godinho recebe o 3.º lugar do Best Student Paper Award do 12.º Congresso do Comité Português da URSI, com a submissão do trabalho "Classificação de sinais de imagem por microondas para auxiliar o diagnóstico do cancro da mama"
Fonte ANACOM

Daniela Marques Godinho, aluna de doutoramento em Engenharia Biomédica e Biofísica de Ciências ULisboa, foi distinguida com o 3.ª lugar do Best Student Paper, edição de 2018, durante o 12.º Congresso do Comité Português da URSI. "Classificação de sinais de imagem por micro-ondas para auxiliar o diagnóstico do cancro da mama" foi o tema do trabalho premiado.

Na entrevista que se segue fique a conhecer o trabalho iniciado durante uma bolsa de investigação da FCiências.ID e quais são os planos da Daniela Marques Godinho para o futuro.

Em que consiste o trabalho alvo de distinção?

Daniela Marques Godinho (DMG) - O trabalho distinguido com este prémio consistiu na apresentação de um novo método que utiliza algoritmos de aprendizagem automática para deteção de tumores na mama. Este método está associado à técnica de Imagiologia por micro-ondas e permite criar imagens complementares (com recurso a algoritmos de aprendizagem automática) às imagens obtidas pelos algoritmos tradicionais de reconstrução e assim reduzir as taxas de falsos negativos e falsos positivos. Este trabalho começou a ser desenvolvido durante uma bolsa de investigação da FCiências.ID antes de iniciar o meu doutoramento e ao qual tem sido dada continuidade em paralelo com o projeto de doutoramento.

Como está a correr o doutoramento? 

DMG - Iniciei o doutoramento em Engenharia Biomédica e Biofísica em março de 2018, sob orientação da professora Raquel Conceição, do IBEB Ciências ULisboa e do professor Carlos Fernandes, do IT IST. O projeto tem como título “Axillary Lymph Node Microwave Imaging (ALN-MWI) to Improve Breast Cancer Diagnosis” e consiste em projetar um sistema para diagnosticar os gânglios linfáticos da zona axilar que são metastizados pelo cancro da mama. A metastização destes gânglios faz parte dos critérios para o estadiamento do cancro da mama e atualmente ainda não existe nenhuma técnica de diagnóstico com sensibilidade e especificidade satisfatórias. Acreditamos que com a Imagiologia de Micro-ondas, uma técnica de baixo custo e não-ionizante, podemos auxiliar este diagnóstico, reduzindo os riscos e custos associados à remoção - muitas vezes desnecessária - de gânglios saudáveis. O projeto encontra-se ainda numa fase inicial, tendo já alguns resultados preliminares da criação de modelos anatomicamente realistas da zona da axila e do desenho e projeção da configuração das antenas que vão emitir e receber os sinais micro-ondas.

Que planos tem para o futuro?

DMG - A área de ensino sempre me atraiu, mas acima de tudo gostaria de continuar envolvida em projetos ligados às tecnologias médicas, que sejam inovadores e que procuram ter impacto e melhorar o bem-estar das pessoas.

“A Daniela é uma excelente aluna, com uma capacidade de trabalho (bem feito) invejável! É muito metódica, organizada e trabalhadora, e muito rapidamente começou a aplicar as ferramentas que aprendeu durante o curso de Engenharia Biomédica numa área nova para ela: a de imagiologia por micro-ondas. É uma motivação para mim poder trabalhar com ela neste projeto no dia-a-dia.”
Raquel Conceição

Ana Subtil Simões, Área de Comunicação e Imagem Ciências ULisboa
info.ciencias@ciencias.ulisboa.pt

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