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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Eduardo da Silva Carvalho

Identificadores de autor

Ciência ID
191F-41FD-FF47

Endereços de correio eletrónico

  • ecarvalho@inegi.up.pt (Profissional)
Formação
Grau Classificação
2021/09 - 2023/07
Concluído
 Engenharia Mecânica (Mestrado)
Especialização em Projeto de Máquinas
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
"Constitutive Modelling in Hyperelasticity with Neural Networks" (TESE/DISSERTAÇÃO)
 17
2018/09 - 2021/06
Concluído
 Ciências de Engenharia - Perfil de Engenharia Mecânica (Licenciatura)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
 16
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2023/09 - Atual Investigador Contratado (Investigação) Instituto de Ciência e Inovação em Engenharia Mecânica e Engenharia Industrial, Portugal
Instituto de Ciência e Inovação em Engenharia Mecânica e Engenharia Industrial, Portugal

Docência no Ensino Superior

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2023/09 - Atual Assistente Convidado (Docente Universitário) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
Projetos

Bolsa

Designação Financiadores
2023/01 - 2025/12 PROSPECTS 5.0: PROGRESS TOWARDS INDUSTRY 5-0: A SMART STUDY ON ANALYSIS AND IDENTIFICATION OF PRACTICES, DRIVERS, SUCCESS FACTORS AND OBSTACLES OF TRANSITIONS TOWARDS INDUSTRY 5.0
101135948
 NextGenerationEU
2023/01 - 2025/12 BLOCKCHAIN.PT - Agenda “Descentralizar Portugal com Blockchain”
C644918095-00000033 – Projeto nº51
 NextGenerationEU

Projeto

Designação Financiadores
2020/01/01 - 2024/12/31 Laboratório Associado de Energia, Transportes e Aeronáutica
UIDB/50022/2020
10.54499/UIDB/50022/2020
Associated Laboratory for Energy Transports and Aeronautics, Portugal

Associação para o Desenvolvimento da Aerodinâmica Industrial, Portugal

Instituto de Engenharia Mecânica, Portugal

Instituto de Ciência e Inovação em Engenharia Mecânica e Engenharia Industrial, Portugal

Universidade da Beira Interior, Portugal
Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Concluído
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Rebolo, Pedro; Carvalho, Eduardo; BARBOSA, GUILHERME; B. Areias; Guerra, Ana; Sónia Torres-Costa; Ramião, Nilza; FALCÃO, MANUEL; Parente, Marco. Autor correspondente: Rebolo, Pedro. "A Stacked Deep Learning Approach for Optimized Retinal Imaging Analysis in Diabetes Care". Trabalho apresentado em Conference on Computational and Artificial Intelligence for Mechanics and Biomechanics (CCAIMB2025), Porto, 2025.
    Publicado • https://doi.org/10.5281/zenodo.17131900
Artigo em revista
  1. Eduardo Carvalho; Miguel Mascarenhas; Francisca Pinheiro; Ricardo Correia; Sandra Balseiro; Guilherme Barbosa; Ana Guerra; et al. "Predetermined Change Control Plans: Guiding Principles for Advancing Safe, Effective, and High-Quality AI-ML Technologies". JMIR AI (2025): https://doi.org/10.2196/76854.
    10.2196/76854
  2. Miguel Mascarenhas; Francisco Mendes; Filipa Fonseca; Eduardo Carvalho; Andre Santos; Daniela Cavadas; Guilherme Barbosa; et al. "A Novel Deep Learning Model for Predicting Colorectal Anastomotic Leakage: A Pioneer Multicenter Transatlantic Study". Journal of Clinical Medicine (2025): https://doi.org/10.3390/jcm14155462.
    10.3390/jcm14155462
  3. Pedro Rebolo; Guilherme Barbosa; Eduardo Carvalho; Bruno Areias; Ana Guerra; Sónia Torres-Costa; Nilza Ramião; Manuel Falcão; Marco Parente. "Development of Stacked Neural Networks for Application with OCT Data, to Improve Diabetic Retinal Health Care Management". Information (2025): https://doi.org/10.3390/info16080649.
    10.3390/info16080649
  4. Eduardo Carvalho; Joao P. S. Ferreira; Renato M. Natal Jorge; Marco P. L. Parente. "Development of data-driven constitutive models: Applications in the finite element simulation of hyperelastic materials". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part L: Journal of Materials: Design and Applications (2025): https://doi.org/10.1177/14644207251330497.
    10.1177/14644207251330497
  5. Guilherme Barbosa; Eduardo Carvalho; Ana Guerra; Sónia Torres-Costa; Nilza Ramião; Marco L. P. Parente; Manuel Falcão. "Deep Learning to Distinguish Edema Secondary to Retinal Vein Occlusion and Diabetic Macular Edema: A Multimodal Approach Using OCT and Infrared Imaging". Journal of Clinical Medicine (2025): https://doi.org/10.3390/jcm14031008.
    10.3390/jcm14031008
Poster em conferência
  1. Carvalho, Eduardo; BARBOSA, GUILHERME; Guerra, Ana; Oliveira, Dulce; rita moura; Ramião, Nilza. "Deep Learning Prediction Of Anastomotic Leaks From Colorectal Surgery Images". Trabalho apresentado em 30th Congress of the European Society of Biomechanics (ESB), 2025.
  2. Sónia Torres-Costa; BARBOSA, GUILHERME; Carvalho, Eduardo; Inês Coelho da Costa; Parente, Marco; Guerra, Ana; Ramião, Nilza; Penas, Susana; FALCÃO, MANUEL. "Visual Acuity Prediction in Retinal Vein Occlusion Treated with Intravitreal Injections Using Artificial Intelligence". Trabalho apresentado em 2025 ARVO Annual Meeting, 2025.
  3. Inês Coelho da Costa; Sónia Torres-Costa; BARBOSA, GUILHERME; Carvalho, Eduardo; Parente, Marco; Guerra, Ana; Ramião, Nilza; FALCÃO, MANUEL. "Deep Learning Network to Distinguish Between Retinal Vein Occlusion and Diabetic Macular Edema". Trabalho apresentado em ARVO 2024 Annual Meeting, 2024.
  4. Carvalho, Eduardo; Oliveira, Dulce; Parente, Marco; Natal Jorge, Renato; João Pedro Sousa Ferreira. Autor correspondente: Carvalho, Eduardo. "Rib Cage: from CT scan images to finite element analysis". Trabalho apresentado em 5th Meeting of the Young Researchers of LAETA, 2022.
Resumo em conferência
  1. Carvalho, Eduardo. "A Novel Deep Learning Model for Predicting Colorectal Anastomotic Dehiscence: A Pioneer Multicenter Transatlantic Study". Trabalho apresentado em UEG Week 2025, Berlin, 2025.
    Aceite para publicação
  2. Carvalho, Eduardo. "Objective assessment of ergonomics in microneurosurgery – a pilot study". Trabalho apresentado em 2025 European Association of Neurosurgical Societies Congress, Viena, 2025.
    Aceite para publicação
  3. Carvalho, Eduardo. "A novel deep learning model for predicting colorectal anastomotic dehiscence: A pioneer multicenter transatlantic study". Trabalho apresentado em Tripartite Colorectal Meeting 2025, Paris, 2025.
    Aceite para publicação
  4. Carvalho, Eduardo. "Using Artificial Intelligence To Predict Post-Treatment Visual Acuity In Retinal Vein Occlusion". Trabalho apresentado em 30th Congress of the European Society of Biomechanics (ESB), Zurich, 2025.
    Aceite para publicação
  5. Carvalho, Eduardo. "OBJECTIVE INDIVIDUAL ASSESSMENT OF ERGONOMICS IN MICRONEUROSURGERY – A RANDOMIZED PILOT STUDY". Trabalho apresentado em 40ºCONGRESSO NACIONAL DA SOCIEDADE PORTUGUESA DE NEUROCIRURGIA, Braga, 2025.
  6. Sónia Torres-Costa; BARBOSA, GUILHERME; Carvalho, Eduardo; Parente, Marco; Guerra, Ana; Ramião, Nilza; Penas, Susana; FALCÃO, MANUEL. "Automated Detection of Retinal Vein Occlusion and Diabetic Macular Edema via Deep Learning in OCT Images". Trabalho apresentado em 24th Euretina Congress, Barcelona, 2024.
    Aceite para publicação
  7. BARBOSA, GUILHERME; Carvalho, Eduardo; Guerra, Ana; Ramião, Nilza; Parente, Marco; Sónia Torres-Costa; FALCÃO, MANUEL. "Classification of Retinal Vein Occlusion and Diabetic Macular Edema with Deep Learning in OCT Images". Trabalho apresentado em VPH Conference 2024, Estugarda, 2024.
    Aceite para publicação
  8. Carvalho, Eduardo; João Pedro Sousa Ferreira; Parente, Marco. "Development Of Data-Driven Constitutive Models: Applications In The Finite Element Simulation Of Hyperelastic Materials". Trabalho apresentado em CILAMCE 2023 - The XLIV Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2023.
    Aceite para publicação
  9. Carvalho, Eduardo; João Pedro Sousa Ferreira; Parente, Marco. "Surrogate modelling of the constitutive behaviour of hyperelastic materials based on artificial neural networks". Trabalho apresentado em X International Conference on Computational Bioengineering (ICCB 2023), Viena, 2023.
  10. Carvalho, Eduardo; João Pedro Sousa Ferreira; Parente, Marco. "Surrogate modelling of the constitutive behaviour of hyperelastic materials based on artificial neural networks". Trabalho apresentado em 5th Doctoral Congress Engineering (DCE’23), 2023.
    Aceite para publicação
Tese / Dissertação
  1. "Constitutive Modelling in Hyperelasticity with Neural Networks". Mestrado, Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, 2023. https://hdl.handle.net/10216/151310.
Atividades

Apresentação oral de trabalho

Título da apresentação Nome do evento
Anfitrião (Local do evento)
2024/09/05 Classification of Retinal Vein Occlusion and Diabetic Macular Edema with Deep Learning in OCT Images VPH Conference 2024
(Estugarda, Alemanha)
2023/11/14 Development Of Data-Driven Constitutive Models: Applications In The Finite Element Simulation Of Hyperelastic Materials CILAMCE 2023 - The XLIV Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering
(Porto, Portugal)
2023/09/21 Surrogate modelling of the constitutive behaviour of hyperelastic materials based on artificial neural networks X International Conference on Computational Bioengineering (ICCB 2023)
Technische Universität Wien (Viena, Áustria)
2023/06/16 Surrogate modelling of the constitutive behaviour of hyperelastic materials based on artificial neural networks 5th Doctoral Congress Engineering (DCE’23)
(Porto, Portugal)

Curso / Disciplina lecionado

Disciplina Curso (Tipo) Instituição / Organização
2024/02 - 2025/07 Órgãos de Máquinas Engenharia Mecânica (Licenciatura) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
2023/09 - 2024/02 Análise Matemática III Engenharia Mecânica (Licenciatura) Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal