Erick Colombo

Cientista da Computação

Estudante de Ciência da Computação. Interesse em pesquisas de Inteligência Artificial, Deep Learning e métodos computacionais aplicados à área da saúde.

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Pesquisa

Pesquisa em Andamento TCC

INFLUÊNCIA DAS VARIAÇÕES CROMÁTICAS NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS HISTOPATOLÓGICAS DE CÂNCER DE MAMA USANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS

Pesquisa focada na avaliação de como diferentes representações cromáticas de imagens histopatológicas de câncer de mama afetam o desempenho da classificação utilizando Redes Neurais Convolucionais. O principal objetivo é realizar a classificação binária entre tecidos benignos e malignos.

Canais Comparados:
  • RGB (baseline)
  • Escala de Cinza
  • Canal Vermelho
  • Canal Verde
  • Canal Azul
Modelos Avaliados:
  • ResNet50
  • EfficientNetV2
  • ConvNeXtV2
Métricas de Avaliação:
  • Acurácia
  • Precisão
  • Revocação (Recall)
  • F1-score
  • Matriz de Confusão

Objetivo: Investigar a relação entre a redução das informações cromáticas, a dimensionalidade da entrada e os requisitos computacionais.

Projetos

Contribuição em um projeto de pesquisa privado.

Projeto focado em análise de imagens médicas utilizando Vision Transformers e PyTorch para classificação de tumores, com um serviço de inferência escalável em FastAPI e infraestrutura baseada em Docker.

Faster R-CNN & ViT
Reconhecimento de Sinais de Trânsito

Estudo de visão computacional e deep learning aplicado à classificação de sinais de trânsito.

CNN Tradicional versus ResNet50
Ver Repositório (GitHub)
(Atualmente privado para inclusão de feature)

Interesses de Pesquisa

Inteligência Artificial Deep Learning Visão Computacional Análise de Imagens Médicas Patologia Digital Análise de Imagens Histopatológicas Redes Neurais Convolucionais Representação de Imagens Machine Learning