ANEEB

O tema da minha dissertação de mestrado foi “Breathing and Sound Monitoring” que consistiu no desenvolvimento de um sistema de monitorização de ansiedade com especial ênfase no sistema respiratório e correlações entre parâmetros deste sistema e a ansiedade.

O tema da minha tese consistiu em aplicar métodos de Deep Learning a dados de ressonância magnética funcional, com o intuito de explorar as anomalias de conectividade funcional associadas a doenças neuropsiquiátricas. O meu interesse pela neurociência é algo que me acompanha desde antes de entrar na faculdade. Sempre tive curiosidade em perceber de que forma o cérebro funciona, e de que forma está alterado em pessoas que sofrem de alguma doença neuropsiquiátrica.

A minha tese intitula-se de “Magnetic Nanoparticle for cancer treatment through magnetic hypertermia”. O cancro sempre me fascinou pela sua capacidade de evolução e “inteligência”. Numa aula de uma unidade curricular no meu 4º ano, deparei-me com as nanopartículas magnéticas e a sua potencialidade nas diversas áreas.

O tema da minha tese relacionou-se com a análise de dados biomecânicos de “quase quedas” provocadas em laboratório. Estes dados, recolhidos através de sistemas como a Delsys ou a Xsens permitiram compreender, em termos biomecânicos, o papel de cada uma das articulações e músculos dos membros inferiores na restauração de uma posição de equilíbrio após uma perturbação.

O tema da minha tese foi: AI models to predict the outcome of Traumatic Brain Injury. Este tema despertou-me interesse porque ligava duas coisas nas quais tinha tido experiências académicas anteriores, inteligência artificial e neurociência.

O tema da minha tese foi “ Gestão dos Equipamentos usados na área da saúde com função de medição – Plataformas de Gestão”. O meu percurso começou quando realizei no 1º semestre do 2º ano do Mestrado em Engenharia Biomédica um estágio de carácter voluntário e individual no Gabinete da Qualidade do Hospital Santo António.

O tema da minha tese foi ‘Towards Amyotrophic Lateral Sclerosis Interpretable Diagnosis Using Surface Electromyography’. Basicamente, a tese passou pelo desenvolvimento de um algoritmo de Inteligência Artificial para prever o diagnóstico de pacientes com sintomas de Esclerose Lateral Amiotrófica, utilizando dados eletrofisiológicos, neste caso sinais musculares.

A minha tese, de título “Development of a Clinical Decision Support System for rational prescribing of antibiotics and decrease of antimicrobial resistance rates” consistiu no desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão médica que suporte um modelo de prescrição racional de antibióticos.