Mônica Mitiko Soares Matsumoto

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  • Última atualização do currículo em 31/08/2018


graduada em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e mestre em Engenharia Eletrônica e Computação pelo mesmo Instituto. Concluiu o doutorado em ciências pela Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (USP), programa de Cardiologia. Fez estágio de pós-doutoramento na Universidade da Pensilvânia (UPenn), no Departamento de Radiologia. Desenvolveu algoritmos de processamento de imagens e sinais, simulações e reconhecimento de padrões para imagens médicas, além de um sistema óptico e aplicativo para solução em teste de visão. Atualmente, é professora de Engenharia Biomédica na Divisão de Engenharia Eletrônica do ITA. Áreas de interesse: engenharia biomédica, processamento de sinais biológicos, processamento de imagens médicas e reconhecimento de padrões. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Mônica Mitiko Soares Matsumoto
Nome em citações bibliográficas
MATSUMOTO, M. M. S.;MATSUMOTO, MONICA M.S.;MATSUMOTO, MONICA M. S.;MATSUMOTO, MONICA

Endereço


Endereço Profissional
Instituto Tecnológico de Aeronáutica.
Instituto Tecnológico da Aeronáutica
Campus do CTA
12228900 - São José dos Campos, SP - Brasil
Telefone: (12) 39475778


Formação acadêmica/titulação


2007 - 2010
Doutorado em Cardiologia.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Análises Morfológica e Dinâmica da Coronária baseadas no Processamento Tridimensional de Exames de Ultrassonografia Intravascular, Ano de obtenção: 2010.
Orientador: Sergio Shiguemi Furuie e Pedro Alves Lemos Neto.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
2006 - 2007
Mestrado em Engenharia Eletrônica e Computação.
Instituto Tecnológico de Aeronáutica, ITA, Brasil.
Título: Detecção de Imagens em Fase Cardíaca em Ultra-som Intravascular,Ano de Obtenção: 2007.
Orientador: Takashi Yoneyama e Sergio Shiguemi Furuie.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Processamento de Imagens Médicas; Processamento de Sinais; Detecção de Fase Cardíaca; Ultra-som Intravascular; Compensação de movimento de imagens; Sistema Cardiovascular.
Grande área: Engenharias
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia / Especialidade: Processamento de Imagens Biológicas.
Setores de atividade: Desenvolvimento de Produtos Tecnológicos Voltados Para A Saúde Humana; Industria Eletro-Eletrônica; Informática.
2000 - 2005
Graduação em Engenharia Eletrônica.
Instituto Tecnológico de Aeronáutica, ITA, Brasil.


Pós-doutorado


2011 - 2014
Pós-Doutorado.
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.


Formação Complementar


2013 - 2013
CITI Protection of Human Subjects Research Training. (Carga horária: 12h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Grant Writing for BPP Postdocs. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Presentation and Public Speaking Skills for BPP Postdocs, Part II. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
10 things I wish I knew (NIH pathway to independence awards K99/R00). (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Presentation and Public Speaking Skills. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Financial planning with Alan Barlow. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Scientific Writing for BPP Postdocs. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Course in College Teaching. (Carga horária: 48h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Laboratory Management for BPP Postdocs. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2013 - 2013
Scientific Writing with Judith Swan. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2013
Aulas práticas de Anatomia.
Drexel University, DREXEL, Estados Unidos.
2012 - 2012
Business Etiquette Workshop for Biomedical Postdocs. (Carga horária: 8h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2012 - 2012
Built for Success: The Science of Personal Presentation. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
Assertive Communication - BPP. (Carga horária: 2h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
CITI Responsible Conduct of Research Training. (Carga horária: 12h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
K Award Workshop for BPP Postdocs - Pathway to Independence. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
CITI Protection of Human Subjects Research Training, ORA. (Carga horária: 20h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
Responsible Conduct of Research Training - BPP. (Carga horária: 6h).
University of Pennsylvania, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
New Postdoc Orientation for BPP Postdocs. (Carga horária: 3h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2011 - 2011
HIPAA Privacy Training. (Carga horária: 4h).
Universidade da Pensilvânia, UPENN, Estados Unidos.
2010 - 2010
Sao Paulo Advanced School of Computing - Image Processing and Visualization. (Carga horária: 40h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2008 - 2008
PEA-5900 Tecnologia em Ensino de Engenharia. (Carga horária: 40h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2006 - 2006
Variabilidade da Frequência Cardíaca, Uma visão geral e resultados originai. (Carga horária: 8h).
Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica, SBEB, Brasil.
2006 - 2006
BMB-0115 Fisiologia Cardiovascular e Respiratória. (Carga horária: 40h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.


Atuação Profissional



Instituto Tecnológico de Aeronáutica, ITA, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professora de Engenharia Biomédica, Carga horária: 40

Vínculo institucional

2006 - 2007
Vínculo: , Enquadramento Funcional:

Atividades

03/2006 - 07/2007
Pesquisa e desenvolvimento , Departamento de Engenharia Eletrônica e Computação, .


Eyenetra, Inc, EYENETRA, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2014 - 2018
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Research Scientist and Development Engineer, Carga horária: 50
Outras informações
Startup na região de Boston, Massachusetts, com produtos e serviços inovadores voltados ao teste de visão (refração). Os equipamentos desenvolvidos são portáteis e integrados. Com o uso destes, pode-se obter uma prescrição de óculos, recuperar a prescrição atual e acessar a acuidade visual do paciente. Responsabilidades da pesquisadora: - Da pesquisa ao mercado, desenvolveu um lensômetro baseado em smartphone como um produto inovador para testes de visão; - Investigou e criou algoritmos de visão computacional, inicialmente para prova de conceito e depois para software do produto; - Aplicou para patentes provisórias e internacionais as inovações produzidas; - Desenvolveu o aplicativo e testou a tecnologia em Android e Java; - Documentou o projeto no sistema de gerenciamento de qualidade para conformidade com o FDA; - Interface com clientes para feedback, treinamento e solução de problemas do mundo real; - Gerenciou o desenvolvimento de novos produtos, pesquisa de experiência do usuário e lançamento para vendas.

Atividades

6/2014 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , EyeNetra, Inc, .

Linhas de pesquisa
Óptica
Visão
Refração

SciBr Foundation, SCIBR, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Director of Knowledge Networks
Outras informações
A Science Brazil Foundation é uma organização sem fins lucrativos, baseada em Cambridge MA, dedicada à promoção de conexões entre os EUA e o Brasil em educação, ciência e inovação. Responsabilidades na Fundação: - Conecta diretamente com empresários, cientistas e instituições para a construção de redes baseadas em conhecimento; - Conecta e dá suporte a 11 grupos dentro dos EUA, Canadá e Brasil, que fazem parte desta rede; - Mapeamento da rede de talentos; - Organiza o "SciBr Entrepreneurship Series", seminários sobre inovação e empreendedorismo para cientistas; - Organizou o "SciBr Summit, Brazilian Research and Innovation in the Spotlight", em Boston, 1 e 2 de dezembro de 2017; - Planeja e executa visitas de imersão de inovação na área de Boston; - Fundraise e desenvolve parcerias de acordo com a missão da Fundação.


University of Pennsylvania, UPENN, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2011 - 2014
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Postdoctoral Fellow, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2011 - 2012
Vínculo: Representante, Enquadramento Funcional: Foreign Nationals Committee Chair, Carga horária: 2
Outras informações
Participou do Conselho de Pós-Doutorandos em Biomedicina (Biomedical Postdoctoral Council).

Atividades

01/2011 - 05/2014
Pesquisa e desenvolvimento , Perelman School of Medicine, .


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2010
Vínculo: Representante Discente, Enquadramento Funcional: Representação Discente na CPG, Carga horária: 3
Outras informações
Representante Discente Titular na Comissão de Pós-Graduação da Faculdade de Medicina, Out 2009 - Set 2010 Participou ativamente nas reuniões mensais da Comissão de Pós-Graduação (CPG), durante a presidência dos professores Aluísio Augusto Cotrim Segurado e Mário Terra Filho. Promoveu interação com os 1500 alunos de pós-graduação da Faculdade de Medicina, através dos 27 representantes discentes dos diferentes programas e também diretamente através de questionários online e reuniões para organizar as demandas dos estudantes. Liderou a mudança das normas da Pós-graduação na FMUSP, referente ao período concedido para o doutorado regular, de três para quatro anos culminando com a alteração desta norma junto a CPG.

Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio Supervisionado em Docência, Carga horária: 6
Outras informações
Etapa do Estágio Supervisionado em Docência do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) da disciplina PTC2892 - Princípios da Formação e Processamento de Imagens Médicas

Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Representante Discente, Enquadramento Funcional: Representação Discente na CPG, Carga horária: 3
Outras informações
Representante Discente Suplente na Comissão de Pós-Graduação da Faculdade de Medicina, Jun 2008 - Jun 2009

Atividades

03/2006 - 12/2010
Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, .


Instituto do Coração, INCOR, Brasil.
Vínculo institucional

2007 - 2010
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutoranda, Regime: Dedicação exclusiva.


Dixtal Tecnologia Indústria e Comércio Ltda, DIXTAL, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estágio, Carga horária: 24

Atividades

01/2004 - 06/2004
Pesquisa e desenvolvimento , Engenharia, .

1/2004 - 6/2004
Estágios , Engenharia, São Paulo.

Estágio realizado
Desenvolvimento de Software/ Pesquisa.

Rede de Pesquisadores e Universitários Brasileiros em Boston, PUB-BOSTON, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Líder de Organização, Carga horária: 4
Outras informações
Participa ativamente da organização dos eventos do grupo de Pesquisadores e Universitários Brasileiros em Boston (PUB-Boston). O PUB-Boston é o núcleo mais antigo e engajado de networking de cientistas e pesquisadores brasileiros nos EUA. São eventos mensais, com apresentação de pesquisa de brasileiros em áreas multidisciplinares para cooperação e troca de conhecimento. O evento tem impacto amplo, e atinge de 30 a 80 pesquisadores por encontro.


Rede de Pesquisadores e Universitários Brasileiros na Filadélfia, PUB-PHILLY, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2013 - 2014
Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Founder & Chair, Carga horária: 2
Outras informações
Fundou e coordenou o grupo de Pesquisadores e Universitários Brasileiros na Filadélfia (PUB-Philly). O grupo se reúne periodicamente, e as atividades são apresentações de pesquisa multidisciplinares e mesas redondas.


Hellmann Worldwide Logistics, HWL, Alemanha.
Vínculo institucional

2004 - 2005
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Estagiária, Carga horária: 39

Atividades

7/2004 - 5/2005
Estágios , Infra Structure, Osnabrueck.

Estágio realizado
Infra Estrutura.


Linhas de pesquisa


1.
Arritmia
2.
Processamento de Sinais Biológicos
3.
USIV Ultrassonografia Intravascular
4.
Reconstrução tridimensional
5.
Simulações
6.
Detecção de Fase Cardíaca baseada em Imagem
7.
Óptica
8.
Visão
9.
Refração
10.
Optimização de Hierarquias
11.
CAD - Computer Aided Diagnosis
12.
Reconhecimento Automático de Anatomia
13.
Ultrassonografia
14.
CT Tomografia Computadorizada
15.
Ressonância magnética MRI
16.
Análise de Texturas
17.
Simulações
18.
Filtros de Imagens
19.
Análise de Sinais e Imagens
20.
Reconhecimento de Padrões
21.
Wavelets


Projetos de pesquisa


2013 - 2014
Quantitative normal thoracic anatomy at CT
Descrição: As metodologias de reconhecimento automático de anatomia (AAR) para uma região do corpo requerem uma compreensão detalhada da morfologia, arquitetura e disposição geográfica dos órgãos dentro da região do corpo. O objetivo deste trabalho foi caracterizar quantitativamente a anatomia normal da região torácica para AAR. Imagens de TC de tórax contrastadas de 41 indivíduos homens normais, cada uma com 11 objetos segmentados, foram consideradas neste estudo. Os objetos individuais foram caracterizados quantitativamente em termos de tamanho linear, área superficial, volume, forma, propriedades de atenuação da CT, distâncias inter-objetos, correlações de tamanho e forma, correlações tamanho a distância e correlações distância-distância. Foi utilizada uma abordagem de visualização do heatmap para retratar intuitivamente as associações entre os parâmetros. Numerosas novas observações sobre geografia e relações de objetos foram feitas. Alguns objetos, como a região pericárdica, variam muito menos do que outros em tamanho entre os indivíduos. As relações de distância são mais consistentes quando envolvem um objeto como traqueia e brônquios do que outros objetos. Considerando a distância inter-objeto, alguns objetos têm uma correlação mais proeminente, como traqueia e brônquios, pulmões direito e esquerdo, sistema arterial e esôfago. O método proposto fornece conhecimentos novos, objetivos e utilizáveis ​​sobre anatomia, cuja utilidade na construção de modelos de todo o corpo em direção a AAR foi demonstrada em outros estudos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2014
Automatic localization of IASLC-defined mediastinal lymph node stations on CT images using fuzzy models
Descrição: O câncer de pulmão está associado às maiores taxas de mortalidade por câncer entre homens e mulheres nos Estados Unidos. A identificação precisa e precisa das estações dos linfonodos nas imagens de tomografia computadorizada (CT) é importante para a doença de encenação e potencialmente para prognóstico em pacientes com câncer de pulmão, bem como para o planejamento pré-tratamento e os objetivos de avaliação de resposta. Para facilitar um meio padrão de referência aos gânglios linfáticos, a Associação Internacional para o Estudo do Câncer de Pulmão (IASLC) propôs recentemente uma definição das diferentes estações e zonas do linfonodo no tórax. No entanto, a identificação da estação nodal é tipicamente realizada manualmente pela avaliação visual em radiologia clínica. Esta abordagem deixa espaço para erro devido à natureza subjetiva e potencialmente ambígua da interpretação visual, e é intensivo em mão-de-obra. Apresentamos um método para reconhecer automaticamente as estações do linfonodo linfático definidas pelo IASLC mediastinal, modificando uma abordagem hierárquica de modelagem difusa previamente desenvolvida para reconhecimento de anatomia automática (AAR) em imagens médicas. Nosso sistema de nódulos linfáticos AAR (AAR-LN) segue a metodologia AAR e consiste em duas etapas. No primeiro passo, as várias estações de linfonodos são manualmente delineadas em um conjunto de imagens de CT, seguindo as definições do IASLC. Essas delimitações são então usadas para construir um modelo hierárquico fuzzy das estações nodais que são considerados objetos 3D. No segundo passo, as estações são localizadas automaticamente em qualquer imagem CT do tórax, usando o algoritmo hierárquico e os algoritmos de reconhecimento de objetos. Com base em 23 conjuntos de dados usados ​​para construção de modelos, 22 conjuntos de dados independentes para teste e 10 estações de linfonodos, o sistema AAR-LN conseguiu uma precisão de localização média de até 6 voxels..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (1) .
Integrantes: Mônica Mitiko Soares Matsumoto - Integrante / UDUPA, JAYARAM K. - Coordenador / TORIGIAN, DREW A. - Integrante / BEIG, NIHA G. - Integrante / ARCHER, STEVEN - Integrante.
2011 - 2013
Local binary pattern texture-based classification of solid masses in ultrasound breast images
Descrição: O câncer de mama é uma das principais causas de mortalidade por câncer entre as mulheres. O exame de ultrassonografia pode ser usado para avaliar as massas mamárias, complementarmente a mamografia. As imagens de ultrassonografia revelam a informação do tecido através de seus padrões ecóicos. Portanto, as técnicas de reconhecimento de padrões podem facilitar a classificação das lesões e assim reduzir o número de biópsias desnecessárias. Nossa hipótese foi que as características da textura da imagem no contorno de uma lesão e sua vizinhança podem ser usadas para classificar essas massas. Utilizamos características de textura invariantes, independentes de intensidade e rotação, conhecidos como Padrões Binários Locais (LBP). O classificador utilizado foi o vizinho mais próximo (KNN, K-Nearest Neighbors). Nosso banco de dados de imagens de ultrassonografia de mama consistiu em 100 imagens de pacientes (50 casos benignos e 50 casos malignos). A determinação se a massa era benigna ou maligna foi feita através de biópsia e avaliação de histopatologia. O conjunto de treinamento consistiu em sessenta imagens, escolhidas aleatoriamente no banco de dados de 100 pacientes. O conjunto de testes consistiu em quarenta imagens a serem classificadas. Os resultados com uma validação cruzada múltipla de 100 iterações produziram uma avaliação robusta. O desempenho mais alto foi observado para a característica LBP com 24 vizinhos distribuídos simetricamente em um círculo de raio 3 (LBP24,3) com uma taxa de precisão de 81,0%. Também investigamos uma abordagem com uma série de malignidades atribuídas às imagens no conjunto de testes. Esta abordagem forneceu uma curva ROC com Az de 0.803. A análise das características da textura sobre o contorno das massas sólidas mostrou-se promissora para a classificação da malignidade em imagens ultrassonográficas de mama..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2014
Body-wide hierarchical fuzzy modeling, recognition, and delineation of anatomy in medical images
Descrição: Para tornar a Radiologia Quantitativa (QR) uma realidade na prática radiológica, o Reconhecimento Automático de Anatomia (AAR) computadorizado em todo o corpo torna-se essencial. Com o objetivo de construir um sistema AAR geral que não está vinculado a qualquer sistema de órgão específico, região do corpo ou modalidade de imagem, este trabalho apresenta uma metodologia AAR para localizar e delinear todos os principais órgãos em diferentes regiões do corpo com base em idéias de modelagem difusa e uma integração destes modelos difusos com um algoritmo de delineação "Iterative Relative Fuzzy Connectedness" (IRFC). A metodologia consiste em cinco etapas principais: (a) reunir dados de imagem para modelos de construção e testar os algoritmos AAR dos conjuntos de imagens do paciente existentes no sistema de saúde; (b) formular definições precisas de cada região e órgão do corpo e delineá-los seguindo estas definições; (c) construção de modelos hierárquicos de anatomia difusa de órgãos para cada região do corpo; (d) reconhecer e localizar órgãos em determinadas imagens empregando os modelos hierárquicos; e (e) delinear os órgãos seguindo a hierarquia. Na Etapa (c), codificamos explicitamente o tamanho do objeto e as relações posicionais na hierarquia e posteriormente exploramos essas informações no reconhecimento de objetos na Etapa (d) e delineamento na Etapa (e). Os aspectos dependentes da modalidade e dependentes são cuidadosamente separados na codificação do modelo. No estágio de construção do modelo, um processo de aprendizagem é realizado para ensaiar um método ótimo de reconhecimento de objeto baseado em limiar. O processo de reconhecimento na Etapa (d) começa a partir de objetos grandes e bem definidos e prossegue a hierarquia de maneira global a local. Uma versão fuzzy baseada em modelo do algoritmo IRFC é criada naturalmente integrando as restrições do modelo difuso ao algoritmo de delineamento. O sistema AAR é testado em três regiões do corpo - tórax (na CT), abdômen (na CT e MRI) e cabeça e pescoço (em MRI e CT) - envolvendo um total de mais de 35 órgãos e 130 conjuntos de dados (o total utilizado para o modelo construção e teste). Os conjuntos de dados de treinamento e teste são divididos em tamanho igual em todos os casos, exceto para o pescoço. Em geral, o método AAR atinge uma precisão média de cerca de 2 voxels na localização de objetos semelhantes a blob não esparsos e na maioria dos objetos tubulares esparsos. A precisão da delimitação em termos de frações de volume falso positivo e negativo médio é de 2% e 8%, respectivamente, para objetos não esparsos e 5% e 15%, respectivamente, para objetos esparsos. Os dois grupos de objetos alcançam a distância média do limite em relação à referência verdade de 0,9 e 1,5 voxels, respectivamente. Alguns objetos esparsos - sistema venoso (no tórax na CT), veia cava inferior (no abdômen na CT) e mandíbula e nasofaringe (no pescoço na ressonância magnética, mas não na CT) - apresentam desafios em todos os níveis, liderando para resultados de reconhecimento e / ou delineamento deficientes. O método AAR é bastante favorável quando comparado com métodos da literatura recente sobre fígado, rins e baço em imagens CT. Concluímos que a separação de variáveis dependentes e independentes de modalidades de imagem, organização de objetos em uma hierarquia, codificação de informações de relacionamento de objeto explicitamente na hierarquia, aprendizagem de reconhecimento baseada em limiar ideal e IRFC de modelo difuso são conceitos efetivos que nos permitiram demonstrar a viabilidade de um sistema AAR geral que funciona em diferentes r.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2007 - 2010
Análises morfológica e dinâmica da coronária baseadas no processamento tridimensional de exames de ultrassonografia intravascular
Descrição: Na prática intervencionista, a ultrassonografia intravascular (USIV) é usada para obter informações quantitativas e qualitativas do acometimento aterosclerótico, de forma complementar à angiografia. O trabalho de pesquisa teve como objetivos explorar a característica tomográfica do exame de USIV, bem como sua dinâmica dentro do ciclo cardíaco. Para isso, foram desenvolvidas técnicas de processamento de imagens médicas. Primeiramente, investigou-se a reconstrução tridimensional da coronária apenas por meio de imagens de USIV, ou seja, sem a angiografia. Nesta análise, realizou-se um estudo com o objetivo de alinhar espacialmente os volumes da coronária em diferentes fases do ciclo cardíaco. Como consequência dos tratamentos propostos anteriormente, realizaram-se estudos sobre a quantificação de propriedades mecânicas dentro das condições oferecidas no intervalo de um ciclo cardíaco. As metodologias propostas foram aplicadas em simulações numéricas desenvolvidas neste trabalho e em exames reais. Obtiveram-se resultados compatíveis com os objetivos iniciais para reconstrução tridimensional da USIV em simulações numéricas. Além disso, a reconstrução de volumes em diferentes fases do ciclo e o alinhamento espacial possibilitaram a quantificação da variação setorial de volume da luz do vaso durante o ciclo cardíaco. Assim, essa quantificação pode ser usada para avaliação do acometimento aterosclerótico na coronária..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Mônica Mitiko Soares Matsumoto - Coordenador / Pedro A Lemos - Integrante / Fernando Mitsuyama Cardoso - Integrante / FURUIE, SERGIO S. - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2006 - 2007
Detecção de imagens em fase cardíaca em ultrassom intravascular

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Sergio Shiguemi Furuie em 11/03/2018.
Descrição: A sincronização de imagens é um problema inerente às modalidades de imagens médicas que envolvem órgãos com movimentos quase periódicos, como o coração, por exemplo. Durante a aquisição de imagens de ultrassonografia intravascular (USIV) com pullback automático, ocorre a interferência do movimento cardíaco. Isto é visível observando-se um corte longitudinal da sequência, pois há presença de um artefato característico tipo ?dente de serra?. Acredita-se que este artefato seja devido ao movimento do referencial de aquisição das imagens (cateter) em relação ao objeto de estudo (as coronárias). O objetivo deste trabalho foi obter imagens que estivessem em fase com o ciclo cardíaco, de forma a tornar possível a reconstrução tridimensional da coronária sem a referida interferência de movimento, baseando-se somente nas características da própria sequência de imagens. Isto é importante, pois a maioria dos exames deste tipo não possui nenhum sinal adicional, como o eletrocardiograma - ECG. A partir das imagens, extraíram-se sinais com diferentes abordagens que contêm informação sobre a quase periodicidade da sequência de quadros. Estes sinais foram calculados a partir da média de intensidade da imagem (AI), diferença de intensidade média (AID), correlação cruzada (CoefCross) e informação mútua (MI) entre duas imagens consecutivas. Analisaram-se os sinais primeiramente em imagens simuladas, as quais foram testadas em diferentes condições de ruído speckle, contraste e características de paciente. Posteriormente, a metodologia foi testada em exames reais e comparadas com a referência, no caso o ECG. De forma geral, para as imagens simuladas obtiveram-se bons resultados para todos os tipos de sinal (AI, AID, CoefCross e MI), com desempenhos robustos, acima de 95,0% de verdadeiros positivos e aproximadamente 2% de falsos positivos. E, para imagens reais, houve bons resultados para os sinais CoefCross e MI, com 97,4% de verdadeiros positivos e aproximadamente 2% de falsos positivos. A metodologia ainda se mostrou independente de parâmetros livres como limiares..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Mônica Mitiko Soares Matsumoto - Integrante / Sergio Shiguemi Furuie - Coordenador / Pedro A Lemos - Integrante / Takashi Yoneyama - Integrante.Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Bolsa.


Revisor de periódico


2011 - Atual
Periódico: Computerized Medical Imaging and Graphics
2012 - 2013
Periódico: IEEE Systems Journal


Áreas de atuação


1.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia/Especialidade: Processamento de Imagens Biológicas.
2.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos.
3.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia/Especialidade: Processamento de Sinais Biológicos.
4.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia/Especialidade: Reconhecimento de Padrões.


Idiomas


Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Alemão
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.
Francês
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.


Prêmios e títulos


2010
TOP USA, Sandanter Universidades.
2008
Brazil Women in Technology Award, Google.
2002
Certificate of Proficiency in English, CPE, University of Cambridge.
2000
1a. Classificação no exame vestibular para Escola Politécnica - USP, FUVEST.
1999
Medalha de Bronze, Olimpíada Brasileira de Matemática, OBM.
1997
First Certificate in English, FCE, Universidade de Cambridge ESOL.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
MATSUMOTO, MONICA M.S.2016 MATSUMOTO, MONICA M.S.; UDUPA, JAYARAM K. ; TONG, YUBING ; SABOURY, BABAK ; TORIGIAN, DREW A. . Quantitative normal thoracic anatomy at CT. COMPUTERIZED MEDICAL IMAGING AND GRAPHICS, v. 51, p. 1-10, 2016.

2.
UDUPA, JAYARAM K.2014 UDUPA, JAYARAM K. ; ODHNER, DEWEY ; ZHAO, LIMING ; TONG, YUBING ; MATSUMOTO, MONICA M.S. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. ; FALCAO, ALEXANDRE X. ; VAIDEESWARAN, PAVITHRA ; CIESIELSKI, VICTORIA ; SABOURY, BABAK ; MOHAMMADIANRASANANI, SYEDMEHRDAD ; SIN, SANGHUN ; ARENS, RAANAN ; TORIGIAN, DREW A. . Body-wide hierarchical fuzzy modeling, recognition, and delineation of anatomy in medical images. MEDICAL IMAGE ANALYSIS, v. 18, p. 752-771, 2014.

3.
CARDOSO, FERNANDO M.2012 CARDOSO, FERNANDO M. ; MATSUMOTO, MONICA M.S. ; FURUIE, SERGIO S. . Edge-Preserving Speckle Texture Removal by Interference-Based Speckle Filtering Followed by Anisotropic Diffusion. ULTRASOUND IN MEDICINE AND BIOLOGY, v. 38, p. 1414-1428, 2012.

Capítulos de livros publicados
1.
Hernàndez-Sabaté, Aura ; Gil, Debora ; Roche, David ; MATSUMOTO, MONICA M. S. ; FURUIE, SERGIO S. . Inferring the Performance of Medical Imaging Algorithms. Lecture Notes in Computer Science. edsed.: Springer Berlin Heidelberg, 2011, v. 6854, p. 520-528.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
TONG, YUBING ; UDUPA, JAYARAM K. ; TORIGIAN, DREW A. ; MATSUMOTO, MONICA M. S. ; SIN, SANGHUN ; ARENS, RAANAN . MR image analytics to characterize upper airway architecture in children with OSAS. In: SPIE Medical Imaging, 2015, Orlando, 2015. v. 9417. p. 94172J-9417J.

2.
MATSUMOTO, MONICA; PAMPLONA, VITOR F. ; HOFFMANN, MATTHIAS ; UZEJKA, GUILHERME ; SHARPE, NATHANIEL . High-order Power Map and Low-order Lensmeter using a Smartphone Add-on. In: Frontiers in Optics, 2015, San Jose. Frontiers in Optics 2015. Washington: OSA, 2015. p. FW5E.2.

3.
MATSUMOTO, MONICA M. S.; BEIG, NIHA G. ; UDUPA, JAYARAM K. ; ARCHER, STEVEN ; TORIGIAN, DREW A. . Automatic localization of IASLC-defined mediastinal lymph node stations on CT images using fuzzy models. In: SPIE Medical Imaging, 2014, San Diego, 2014. v. 9035. p. 90350J.

4.
MATSUMOTO, MONICA M. S.; UDUPA, JAYARAM K. . Optimal hierarchies for fuzzy object models. In: SPIE Medical Imaging, 2013, Lake Buena Vista (Orlando Area, 2013. v. 8671. p. 86712C.

5.
UDUPA, JAYARAM K. ; ODHNER, DEWEY ; TONG, YUBING ; MATSUMOTO, MONICA M. S. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. ; VAIDEESWARAN, PAVITHRA ; CIESIELSKI, VICTORIA ; SABOURY, BABAK ; ZHAO, LIMING ; MOHAMMADIANRASANANI, SYEDMEHRDAD ; TORIGIAN, DREW . Fuzzy model-based body-wide anatomy recognition in medical images. In: SPIE Medical Imaging, 2013, Lake Buena Vista (Orlando Area, 2013. v. 86712. p. 86712B.

6.
MATSUMOTO, MONICA M. S.; SEHGAL, CHANDRA M. ; UDUPA, JAYARAM K. . Local binary pattern texture-based classification of solid masses in ultrasound breast images. In: SPIE Medical Imaging, 2012, San Diego, 2012. v. 8320. p. 83201H.

7.
UDUPA, JAYARAM K. ; ODHNER, DEWEY ; FALCÃO, ALEXANDRE X. ; CIESIELSKI, KRZYSZTOF C. ; MIRANDA, PAULO A. V. ; MATSUMOTO, MONICA ; GREVERA, GEORGE J. ; SABOURY, BABAK ; TORIGIAN, DREW A. . Automatic anatomy recognition via fuzzy object models. In: SPIE Medical Imaging, 2012, San Diego. org.crossref.xschema._1.Title@308a2062, 2012. v. 8316. p. 831605.

8.
Hadad, Murielle ; MATSUMOTO, MONICA M.S. ; FURUIE, Sergio Shiguemi . Matching Virtual histology RF and IVUS images for cardiac synchronization. In: Computing in Cardiology (CinC), 2012, Krakow. Computing in Cardiology (CinC), 2012. v. 2012. p. 569-572.

9.
CARDOSO, FERNANDO M. ; MATSUMOTO, MONICA M. S. ; FURUIE, SERGIO S. . Interference-based speckle filter. In: SPIE Medical Imaging, 2011, Lake Buena Vista. org.crossref.xschema._1.Title@29a3a25f, 2011. v. 7968. p. 79681B.

10.
MATSUMOTO, M. M. S.; CARDOSO, F. M. ; LEMOS, Pedro A ; FURUIE, Sergio Shiguemi . Coronary 3D reconstruction using IVUS images only: a numeric phantom investigation. In: SPIE Medical Imaging 2010: Ultrasonic Imaging, Tomography, and Therapy, 2010, San Diego. Proceedings Medical Imaging 2010: Ultrasonic Imaging, Tomography, and Therapy, 2010. v. 7629.

11.
Hernàndez-Sabaté, Aura ; MATSUMOTO, MONICA M. S. ; FURUIE, Sergio Shiguemi . A Validation Protocol for Assessing Cardiac Phase Retrieval in Intravascular Ultrasound. In: Computing in Cardiology, 2010. Computing in Cardiology 2010, 2010. v. 37. p. 899-902.

12.
MATSUMOTO, M. M. S.; LEMOS, Pedro A ; FURUIE, Sergio Shiguemi . IVUS coronary volume alignment for distinct phases. In: SPIE Medical Imaging 2009: Ultrasonic Imaging and Signal Processing, 2009, Orlando. Proceedings Medical Imaging 2009: Ultrasonic Imaging and Signal Processing, 2009. v. 7265.

13.
MATSUMOTO, M. M. S.; LEMOS, Pedro A ; YONEYAMA, T. ; FURUIE, Sergio Shiguemi . Cardiac phase detection in intravascular ultrasound images. In: SPIE Medical Imaging 2008: Ultrasonic Imaging and Signal Processing, 2008, San Diego. Proceedings Medical Imaging 2008: Ultrasonic Imaging and Signal Processing, 2008. v. 6920.

14.
MATSUMOTO, M. M. S.; LAGE, Danilo M ; FURUIE, Sergio Shiguemi ; Galvão, R. K. H. . AGRUPAMENTO MORFOLÓGICO DE SINAIS DE EXTRA-SÍSTOLE VENTRICULAR USANDO REDES DE KOHONEN. In: Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2008, Salvador. 21º Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2008. v. 21. p. 1007-1010.

15.
MATSUMOTO, M. M. S.; FURUIE, Sergio Shiguemi . APRENDIZADO BASEADO EM PROBLEMAS (PBL): A EXPERIÊNCIA DA UNIVERSIDADE DE AALBORG. In: XXXVI Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia, 2008, São Paulo. Anais COBENGE2008, 2008. v. XXXVI.

16.
SALES, Fernando José Ribeiro ; BAGGIO, Daniel Lelis ; MATSUMOTO, M. M. S. ; LAGE, Danilo M ; FURUIE, Sergio Shiguemi ; FALCÃO, J M ; LEMOS, Pedro A . MÉTODO ALTERNATIVO PARA CÁLCULO DE PARÂMETROS NÃO-HIPERÊMICOS PARA AVALIAÇÃO DA GRAVIDADE DE LESÕES CORONARIANAS. In: Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica - CBEB, 2006, São Pedro - SP. Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica 2006, 2006.

17.
MATSUMOTO, M. M. S.; SANTOS, A. S. ; CUNHA, A. M. ; SOUZA, C. R. E. ; NEHMI, U. D. . Uma proposta de estrutura lógica para as redes de conexões do alojamento dos alunos de graduação do ITA ? H8. In: VIII ENCITA Encontro de Iniciação Científica do ITA, 2002, São José dos Campos. VIII ENCITA Encontro de Iniciação Científica do ITA, 2002. v. VII.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
MATSUMOTO, MONICA M. S.; SEHGAL, CHANDRA M. ; UDUPA, JAYARAM K. . Breast ultrasound lesion classification based on boundary features. In: RSNA, 2012, Chicago. RSNA 2012, 2012. p. LL-INE1259-THB.

2.
MATSUMOTO, M. M. S.; YONEYAMA, T. ; FURUIE, Sergio Shiguemi . Cardiac Phase Detection in Intravascular Ultrasound Images. In: SIBGRAPI 2007 - 20th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007, Belo Horizonte. Anais SIBGRAPI 2007, 2007. v. 20.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
SALES, Fernando José Ribeiro ; BAGGIO, Daniel Lelis ; MATSUMOTO, M. M. S. ; LAGE, Danilo M ; FURUIE, Sergio Shiguemi ; FALCÃO, J M ; LEMOS, Pedro A . Alternative method for calculation of non-hyperemic parameters for assessing coronary stenoses severity. In: Biomedical Engineering Society 2006 - Annual Meeting, 1180-1180, 11-14, 2006, Chicago. Biomedical Engineering Society 2006 - Annual Meeting, 2006.

Apresentações de Trabalho
1.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. IASLC Lymph node zone detection for lung cancer based on AAR. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

2.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Optimal hierarchies for automatic anatomy recognition. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

3.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Texture-based pattern recognition for breast ultrasound images. 2011. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

4.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Dynamic and morphological analysis of the coronary based on three-dimensional image processing of intravascular ultrasound. 2011. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

5.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Análises morfológica e dinâmica da coronária baseadas no processamento tridimensional de exames de ultrassonografia intravascular. 2010. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

6.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Dynamic and morphological analysis of the coronary based on three-dimensional image processing of intravascular ultrasound. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. IVUS coronary volume alignment for distinct phases. 2009. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

8.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Perspectivas em Engenharia Biomédica. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

9.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

10.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Análises morfológica e dinâmica da coronária baseadas no processamento tridimensional de exames de ultrassonografia intravascular. 2008. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

11.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Nanociência e Nanotecnotogia. 2008. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

12.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

13.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2002. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

14.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2001. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

15.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2000. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Produção técnica
Redes sociais, websites e blogs
1.
SCHULTZ, D. ; MATSUMOTO, MONICA M. S. . Para onde o mundo vai. 2018; Tema: Novidades da ciência e tecnologia, trazidas por brasileiros espalhados pelo mundo fazendo pesquisa de ponta. Um espaço para discussões sobre os rumos que as novas descobertas e inovações tecnológicas podem trazer para a sociedade.. (Blog).


Demais tipos de produção técnica


Patentes e registros



Patente

A Confirmação do status de um pedido de patentes poderá ser solicitada à Diretoria de Patentes (DIRPA) por meio de uma Certidão de atos relativos aos processos
1.
 HOFMANN, M. ; PAMPLONA, V. ; SHARPE, N. ; MATSUMOTO, M. M. S. ; UZEJKA, G. M. ; YANG, M. ; MATSUMOTO, MONICA M.S. . Methods and Apparatus for Small Aperture Lensometer. 2015, Estados Unidos.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: 15552288, título: "Methods and Apparatus for Small Aperture Lensometer" , Instituição de registro: United States Patent and Trademark Office. Depósito: 05/03/2015; Depósito PCT: 04/03/2016.

2.
 PAMPLONA, V. ; SHARPE, N. ; HOFMANN, M. ; MATSUMOTO, M. M. S. . Variable lens system for refractive measurement. 2015, Estados Unidos.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: 15541453, título: "Variable lens system for refractive measurement" , Instituição de registro: United States Patent and Trademark Office. Depósito: 13/01/2015; Depósito PCT: 13/01/2016.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
FURUIE, Sergio Shiguemi; BUIOCHI, F; MATSUMOTO, M. M. S.. Participação em banca de Djalma Simões dos Santos. Elastografia por onda de cisalhamento com transdutor de ultrassom bidimensional. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
CVPR Computer Vision and Pattern Recognition. 2015. (Congresso).

2.
FiO/LS Frontiers in Optics/ Laser Science Conference. High-order Power Map and Low-order Lensmeter using a Smartphone Add-on. 2015. (Congresso).

3.
SPIE Medical Imaging. Automatic localization of IASLC-defined mediastinal lymph node stations on CT images using fuzzy models. 2014. (Congresso).

4.
iPraxis Science Fair - Martha Washington Elementary. 2013. (Feira).

5.
SPIE Medical Imaging. Optimal hierarchies for fuzzy object models. 2013. (Congresso).

6.
RSNA Radiological Society of North America. Breast ultrasound lesion classification based on boundary features. 2012. (Congresso).

7.
SPIE Medical Imaging. Local binary pattern texture-based classification of solid masses in ultrasound breast images. 2012. (Congresso).

8.
SPIE Medical Imaging. Automatic anatomy recognition via fuzzy object models. 2012. (Congresso).

9.
IEEE EMBC - Engineering in Medicine and Biology Conference. 2011. (Congresso).

10.
SPIE Medical Imaging 2010: Ultrasonic Imaging, Tomography, and Therapy. Coronary 3D reconstruction using IVUS images only. 2010. (Congresso).

11.
SPIE Medical Imaging 2009: Ultrasonic Imaging and Signal Processing. IVUS coronary volume alignment for distinct phases. 2009. (Congresso).

12.
Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica. Agrupamento morfológico de sinais de extra-sístole ventricular usando redes de Kohonen. 2008. (Congresso).

13.
SPIE Medical Imaging 2008: Ultrasonic Imaging and Signal Processing. Cardiac phase detection in intravascular ultrasound images. 2008. (Congresso).

14.
XXXVI Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia. Aprendizado baseado em problemas (PBL): a experiência da Universidade de Aalborg. 2008. (Congresso).

15.
SIBGRAPI 2007 - 20th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing. Cardiac phase detection in intravascular ultrasound images. 2007. (Congresso).

16.
VII ENCITA Encontro de Iniciação Científica do ITA.Uma proposta de estrutura lógica para as redes de conexões do alojamento dos alunos de graduação do ITA H8. 2002. (Encontro).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. SciBr Summit. 2017. (Congresso).

2.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Workshop de Projetos e Teses. 2009. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Fernando Mitsuyama Cardoso. Estimativa do Movimento de Estruturas em Imagens Ecográficas. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Coorientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

Iniciação científica
1.
Murielle Hadad. Computational Environment for Intravascular Ultrasound Image Analysis in the space and time domains. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica - Ênfase em Telecomunicações) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

2.
Maria Luisa Cantadori. Análise e desenvolvimento de filtros digitais adaptativos para imagens médicas. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica - Ênfase em Telecomunicações) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

3.
Fernando Mitsuyama Cardoso. Reconstrução de coronárias a partir de sequências de cortes obtidos por cateteres. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Eletrônica) - Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

4.
Lívia Oliveira. Detecção automática de fase cardíaca em exames de ultra-som intravascular. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

Orientações de outra natureza
1.
Niha Beig. Reconhecimento Automático de Linfonodos. 2014. Orientação de outra natureza. (Engenharia Biomédica) - Manipal University. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

2.
Steven Archer. Reconhecimento Automático de Linfonodos. 2013. Orientação de outra natureza. (Engenharia Biomédica) - Drexel University. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.

3.
Jonatas Rossetti, Rafael Cidrack, Vitor Cymrot, Victor Serpa. Filtros digitais adaptativos para imagens médicas. 2009. Orientação de outra natureza. (Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo. Orientador: Mônica Mitiko Soares Matsumoto.



Inovação



Patente
1.
 HOFMANN, M. ; PAMPLONA, V. ; SHARPE, N. ; MATSUMOTO, M. M. S. ; UZEJKA, G. M. ; YANG, M. ; MATSUMOTO, MONICA M.S. . Methods and Apparatus for Small Aperture Lensometer. 2015, Estados Unidos.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: 15552288, título: "Methods and Apparatus for Small Aperture Lensometer" , Instituição de registro: United States Patent and Trademark Office. Depósito: 05/03/2015; Depósito PCT: 04/03/2016.

2.
 PAMPLONA, V. ; SHARPE, N. ; HOFMANN, M. ; MATSUMOTO, M. M. S. . Variable lens system for refractive measurement. 2015, Estados Unidos.
Patente: Privilégio de Inovação. Número do registro: 15541453, título: "Variable lens system for refractive measurement" , Instituição de registro: United States Patent and Trademark Office. Depósito: 13/01/2015; Depósito PCT: 13/01/2016.



Educação e Popularização de C & T



Apresentações de Trabalho
1.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2000. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2001. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2002. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2008. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
MATSUMOTO, MONICA M. S.. Engenharia no ITA. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).



Outras informações relevantes


Revisora de Artigos para Congressos Nacionais: Congresso Brasileiro de Automática, 2010; XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2013. 
Revisora de Artigos para Congressos Internacionais: IEEE EMBC - The Engineering in Medicine and Biology Conference, 2013 - Atual. IEEE SMC - International Conference on Systems, Man and Cybernetics 2013 - Atual. IFMIP2014 - International Forum on Multimedia and Image Processing as part of WAC2014 - World Automation Congress 2014.



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