Tecnologias para as áreas da saúde, mar, indústria, energia e media apresentados no Porto

Oito tecnologias com aplicações nas áreas da saúde, mar, indústria, energia e media foram apresentadas no Campus da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP). Os projetos desenvolvidos através de um financiamento superior a 12 milhões de euros do programa Norte 2020 chegaram agora ao fim com uma sessão pública de apresentação de resultados, conforme nota enviada à imprensa.

Os três projetos integrados de I&D do INESC TEC, denominados de CORAL, TEC4GROWTH e NANOSTIMA, tinham como objetivo a investigação científica multidisciplinar para explorar várias áreas do conhecimento gerando assim tecnologias transversais de largo espectro.

Tecnologias para análise de células e estruturas sub celulares nanométricas, sensores de CO2, ferramentas para auxiliar na circulação oceânica, ferramentas de inteligência artificial e visão por computador para anotações de conteúdo multimédia, tecnologias de realidade aumentada, tecnologias para carregamento de veículos elétricos ou ferramentas de auxílio aos radiologistas na reconstrução mamária são algumas das tecnologias mostradas.

“Estes projetos foram um verdadeiro desafio no que diz respeito à exploração de diferentes áreas de conhecimento. Por exemplo, uma das tecnologias tem aplicação na indústria da moda. A tecnologia chama-se Fashion.Finder e o que desenvolvemos foram ferramentas, com recurso a técnicas de inteligência artificial, visão por computador e crowdsourcing, que permitem identificar elementos e acessórios de moda em conteúdos audiovisuais, como fotografias e vídeos de campanhas fotográficas de moda, desfiles, etc.”, explica Paula Viana, investigadora do INESC TEC responsável pela linha FourEyes do projeto TEC4GROWTH e docente do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). Mas não só na indústria da moda tem aplicação o Fashion.Finder. A tecnologia pode ser também adaptada a áreas como o fotojornalismo, conteúdos noticiosos ou de eventos, permitindo, por exemplo, a identificação de personalidades em material de arquivo que possa ser reutilizado, e otimizando assim todo o processo de criação de novos materiais audiovisuais em tempos curtos, como é normalmente o requisito em ambiente jornalístico.

Na área da saúde, são várias as tecnologias apresentadas. Desenvolvido no âmbito do projeto NANOSTIMA, o Intelligent Lab on Fiber (iLoF), tinha como objetivo desenvolver um método capaz de tornar uma fibra ótica num biossensor, recorrendo a técnicas de processamento de sinal e de inteligência artificial, de modo a explorar parâmetros-chave provenientes da interação de células e estruturas sub celulares com a luz de um laser e, através desses padrões, obter informações de diagnóstico e prognóstico.

“O iLoF, que já tem uma patente registada e pendente, pode contribuir futuramente para o desenvolvimento do conceito de Medicina Personalizada, particularmente na área do cancro e das doenças neuro degenerativas, contribuindo para a obtenção de “assinaturas biológicas” específicas de cada doença em fluídos biológicos (ex. plasma do sangue) de uma forma simples, rápida, não invasiva e de baixo custo. Tendo acesso a esta base de dados de “impressões digitais óticas” dos vários bio marcadores (células, nano-vesículas) diversos estudos poderão ser conduzidos, incluindo a previsão do prognóstico de uma determinada doença ou a definição de subtipos de doenças dentro de um tipo mais geral”, refere João Paulo Cunha, coordenador do Centro de Engenharia Biomédica do INESC TEC e docente da FEUP.

Outra das tecnologias, desenvolvida em colaboração com a Fundação Champalimaud e também com um pedido de patente já submetido, tem como objetivo auxiliar os radiologistas na deteção e caracterização dos vasos perfurantes epigástricos inferiores, relevantes no planeamento de cirurgias de reconstrução mamária. Ricardo Araújo, investigador do INESC TEC explica que “os resultados alcançados mostram que é possível automatizar grande parte de um processo bastante moroso para a equipa de radiologia, sem comprometer a precisão dos relatórios produzidos. Além disso, o uso destes algoritmos permite obter resultados mais objetivos, culminando num processo de caracterização das redes vasculares mais reprodutível. Acreditamos que isto liberte uma porção significativa do tempo despendido pelos radiologistas para outras tarefas que precisem de executar, e que reduza o número de ocasiões em que a caracterização efetuada não seja precisa (devido à subjetividade por exemplo) e leve à necessidade de reformular o plano para extração de tecido durante a cirurgia”.

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