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Andre Ricardo Oliveira da Fonseca

É bacharel em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1992), mestre em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995) e doutor em Física Matemática pelo Instituto de Física Teórica - UNESP (2006). Desde 2006 é professor da Universidade Federal do ABC. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/0889149661345774 (09/08/2022)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal do Abc. Rua Arcturus (Jd Antares) Jardim Antares 09606070 - São Bernardo do Campo, SP - Brasil Telefone: (11) 23206303 URL da Homepage: www.ufabc.edu.br
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Matemática
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (7)
    1. 2019-2021. Machine Learning em Imagens Medicas: Plataforma Nacional de Armazenamento e Inteligencia Artificial em Imagens Medicas para Pesquisa, Inovacao e Suporte a Decisao Clinica
      Descrição: Imagens médicas são fontes relevantes para a análise e diagnóstico de doenças em pacientes. Com o crescimento da tecnologia para aquisição e armazenamento, as imagens tornaram-se um importante instrumento na gestão da saúde. Todavia, o número de profissionais especializados não acompanhou a evolução tecnológica. Quando se considera o SUS, o problema ganha uma nova dimensão: imagens coletadas em diferentes formatos; protocolos; e níveis de aquisição (hospitais; unidades básicas de saúde e de pronto atendimento). Esta complexidade encontrada no Brasil, assim como em outros países com dimensões continentais e características socioeconômicas semelhantes, torna necessário o desenvolvimento de uma estrutura acessível capaz de armazenar, classificar e promover um ambiente para pesquisa e inovação. Entende-se como a criação de ferramentas de inteligência artificial que possam auxiliar nas tomadas de decisão em diferentes áreas: desde política estratégica em escala populacional, como suporte de decisão para diagnóstico. Este projeto contempla o desenvolvimento de uma base nacional de armazenamento de imagens médicas, permitindo o acesso de exames e o acompanhamento de patologias, melhorando a avaliação de resposta ao tratamento. Este ambiente permite que equipes de pesquisa em universidades e startups possam ser conectadas à base, propondo novos modelos de inteligência artificial. Trata-se de uma proposta conceitual, que prepara um ecossistema de automação diagnóstica, gerando impacto positivo na sobrevida e na qualidade de vida dos pacientes, bem como na redução dos custos com o tratamento, uma vez que as patologias são abordadas em estágios mais incipientes. Além disso, estaremos desenvolvendo três modelos de Machine Learning em afecções que foram eleitas como de relevância para o SUS: Zika, Melanoma e Tuberculose. Estes foram definidos como desafios assistenciais, por representarem três amostras do potencial de impacto da plataforma proposta. Para uma maior eficiência no uso dos modelos, adotamos o conceito de service design, que considera atividades de planejamento, conhecimento da infraestrutura, avaliação recursiva do propósito de modelagem e, principalmente, conhecimento técnico de vários especialistas na cadeia de operação em atenção primária e serviços especializados. Para tanto, dados de raio-X de tórax, tomografia computacional de crânio e fotos de melanoma irão constituir um primeiro esboço da base nacional de imagens médicas. Por fim, este projeto representa o preparo para um ambiente de armazenamento, disponibilização de dados e automação diagnóstica. Pesquisas em universidades, empresas e startups poderão ser integradas na plataforma, onde passam a ter uma função automatizada na mesma. Isto significa que, para cada nova imagem de pacientes e que seja elegível de análise, o SUS estará apto a auxiliar no diagnóstico as equipes assistencias, propiciando à saúde nacional um ecossistema tecnológico e colaborativo e para a população.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Integrante / Birajara Soares Machado - Coordenador.
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.
    2. 2018-2021. Analise dos padroes de conectividade cerebral em individuos com dor cronica
      Descrição: Dor crônica é um fenômeno complexo, não totalmente explicado, que atinge 37% da população brasileira e gera gastos da ordem de milhões de reais por ano. Partindo da hipótese que a dor crônica altera o padrão da conectividade cerebral, utilizaremos as Teorias de Sistemas Dinâmicos e Grafos para representar a atividade neural durante sessões de repouso e de imagética de movimento, analisando quantitativamente e qualitativamente os eletroencefalogramas de indivíduos normais e com dor crônica.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Coordenador / Abrahão Fontes Baptista - Integrante.
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.
    3. 2016-2018. Brain network changes in fatigued drivers
      Descrição: The analysis of neurophysiological changes during driving can clarify the mechanisms of fatigue, considered an important cause of vehicle accidents. The fluctuations in alertness can be investigated as changes in the brain network connections, reflected in the direction and magnitude of the information transferred. Those changes are induced not only by the time on task, but also by the quality of sleep. In an unprecedented five-month longitudinal study, daily sampling actigraphy and EEG data were collected during a sustained-attention driving task within a near-real-world environment. Using a performance index associated with the subjects' reaction times and a predictive score related to the sleep quality, we identify fatigue levels in drivers and investigate the shifts in their effective connectivity in different frequency bands, through the analysis of the dynamical coupling between brain areas. Study results support the hypothesis that combining EEG and actigraphy data can reveal new features of brain oscillations and connectivity associated with sleep-induced fatigue in drivers.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Coordenador / Tzyy-Ping Jung - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.
    4. 2016-2017. Origins of Semantic Composition in Early Cognitive Development
      Descrição: Semantic composition is the ability to bind together two or more lexical meanings. For example, RED and BRICK may be unified into the compound RED BRICK. In adults, this ability comes with the language­specific capacity to combine words into grammatical phrases. For instance, in English ?red? and ?brick? may be combined into ?red brick?, but not into ?brick red?, whereas in other languages the order of the adjective and noun may be different. However, infants are able to understand and construct simple semantic compounds before they can encode them in speech, and before they can represent the appropriate word order in the grammar of the languages they are acquiring. This project aims to track the origin and development of semantic composition in the first two years of life, prior to the acquisition of complex grammatical skills. The proposed research will test the hypothesis, supported by previous work, that there are three developmental precursors of semantic composition. First, cross­modal priming, or the ability to relate at the conceptual level bits of information presented in a sequence in different modalities (e.g., the spoken word ?dog? and the sight or the picture of a dog, and vice versa; appearing at about 9 months). Second, cross­modal integration, or the ability to bind information delivered simultaneously in different modalities (e.g., the spoken word ?dog? and the sight or picture of a dog; from 14 months on). Third, lexical semantic priming, or the capacity to relate the meaning of words presented in close succession (e.g., ?dog? and ?bark?; from 18 months on). We aim to determine with precision the onset and the developmental trajectory of each of these abilities, and to establish whether they can be used as early predictors of individual differences in vocabulary size, grammar and logic in the third year of life. We will conduct a longitudinal study of Norwegian infants and toddlers from 6 to 36 months of age, using a battery of tests including cross­modal priming and integration, lexical priming, and sentence processing, using the N400 effect in event­related potentials (ERPs) as a measure semantic processing. Our research will shed new light on the ontogeny of a key human capacity, providing a basis for research on the neural precursors of inherited developmental disorders of language and cognition.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Integrante / Giosuè Baggio - Coordenador. Financiador(es): Research Council of Norway - Auxílio financeiro.
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.
    5. 2015-2015. Multifractality and information in nonlinear neural dynamics: generalized dimensions and entropy applications
      Descrição: We review the dynamical systems concepts of generalized dimensions and entropy, related to the attractor natural measure, and develop numerical estimators for those invariants based on statistical descriptions. We compare the results with the analytical expressions derived for the skew tent map. Those estimators are also suitable for empirical data, specifically in the context of nonlinear and nonstationary neural dynamics. We analyze the multifractal structure changes in two scenarios, probably Alzheimer disease and sleep, establishing dynamical correlates with brain dynamics with applications in neural phase transition detection.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Integrante / Jeferson Cassiano - Integrante / Gheorghe Tigan - Coordenador. Financiador(es): Politehnica University of Timișoara - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 1
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.
    6. 2014-2016. Classificacao de sistemas dinamicos pelas superficies de erros de predicao cruzada: analise da complexidade neural.
      Descrição: Neste projeto desenvolveremos estimadores de complexidade para a análise de sinais empíricos não estacionários, baseado no estudo dos erros de predição cruzada. Esses erros são relacionados à mudanças na estrutura de recorrência e na distribuição de probabilidade dos estados. Os estimadores avaliam a componente determinística ou estocástica do mecanismo gerador bem como a componente estacionária ou não estacionária e seus resultados serão comparados com as medidas Lempel-Ziv e expoente de Lyapunov, calculados em sistemas dinâmicos clássicos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Coordenador / Birajara Soares Machado - Integrante. Financiador(es): Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 1
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.
    7. 2012-2013. EEG quantitative analysis for semantic memory access in reading
      Descrição: In this project we investigate the sequence of perceptual and conceptual processes in semantic memory access during readings tasks. We intend to record the EEG while participants read sentences that could contain a contextually unexpected word and then apply nonlinear measures of predictability and complexity to each side of the semantic access boundary, estimated as the onset time of the N400 effect evoked by critical words.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: André Ricardo Oliveira da Fonseca - Coordenador / Giosuè Baggio - Integrante. Financiador(es): Universidade Federal do ABC - Auxílio financeiro. Número de produções C, T A: 2
      Membro: Andre Ricardo Oliveira da Fonseca.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (2)
      1. Scientific Computing, Data Visualization Analytics in Medicine in the Big Data Era. 2019. (Simpósio).
      2. V Simpósio de Iniciação Científica da UFABC.Avaliador de Projetos de IIniciação Científica da UFABC. 2012. (Simpósio).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (3)
      1. FONSECA, A.. Hands-On Research on Complex Systems School. 2009. (Congresso).. . 0.
      2. FONSECA, A.. I Escola Brasileira de Bioinformática. 2008. (Congresso).. . 0.
      3. FONSECA, A.. III Brazilian Symposium on Bioinformatics. 2008. (Congresso).. . 0.

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (0)



      (*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2022
      Data de processamento: 21/09/2022 19:52:35