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José Adriano Azevedo da Silva Ribeiro Pinto (citation name: Adriano Pinto) completed the PhD Program in Computer Science of the Universities of Minho, Aveiro and Porto in 2020/07/27, having a Integrated Masters Degree in Biomedical Engineering in 2015/09 by Universidade do Minho (specialization in Medical Electronics). During his research activities he published 6 articles in journals. Has 1 book(s). According to Scopus, at the end of 2020, he had an h-index of 9 with more than 1000 citations. He was co-author in 7 scientific publications. Conducts research in the area(s) of Exact Sciences with emphasis on Computer. His main research area is Medical Imaging Analysis focusing on Machine Learning methods applied to neuroimaging acquisitions. Particularly, the main topic of his current research is the development of automatic machine learning methods to predict the stroke lesion 90-days after the onset acquisition. Adriano Pinto has also teaching experience at the Dept. Industrial Electronics, University of Minho, in the fields of Signal Processing and Electronics. Until present time, he advised 3 MSc. students (all of them finalized).
Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
José Adriano Azevedo da Silva Ribeiro Pinto

Nomes de citação

  • Pinto, Adriano

Identificadores de autor

Ciência ID
F418-4F2D-D7DC
ORCID iD
0000-0001-9397-3722
Google Scholar ID
https://scholar.google.pt/citations?user=gokIeOIAAAAJ&hl=pt-PT

Moradas

  • Universidade do Minho, CMEMS, DEI, Campus de Azurém, 4800-058, Guimarães, Guimarães, Portugal (Profissional)

Domínios de atuação

  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação - Ciências da Informação

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Inglês Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador independente (B1) Utilizador proficiente (C1)
Formação
Grau Classificação
2015/09 - 2020/07/27
Concluído
Informática (Doutoramento)
Especialização em Sem especialidade
Universidade do Minho, Portugal
"Automatic prediction ischemic stroke from MRI images using Deep Learning." (TESE/DISSERTAÇÃO)
Unanimously Approved
2015/09
Concluído
Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica (Mestrado)
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal
"Segmentação do Tecido Tumoral Cerebral em Imagens de Ressonância Magnética" (TESE/DISSERTAÇÃO)
17
Percurso profissional

Docência no Ensino Superior

2019/09 - 2020/02 Assistente Convidado (Docente Universitário)
Instituição de acolhimento Empregador
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal Universidade do Minho, Portugal
2018/09 - 2019/02 Assistente Convidado (Docente Universitário)
Instituição de acolhimento Empregador
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal Universidade do Minho, Portugal
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Amorim, Joana; Pinto, Adriano; Pereira, Sergio; Silva, Carlos A.. "Segmentation Squeeze-and-Excitation Blocks in Stroke Lesion Outcome Prediction". Trabalho apresentado em IEEE 6th Portuguese Meeting on Bioengineering (ENBENG), Lisbon, 2019.
    Publicado • 10.1109/enbeng.2019.8692549
  2. Pinto, Adriano. "Enhancing Clinical MRI Perfusion Maps with Data-Driven Maps of Complementary Nature for Lesion Outcome Prediction". Trabalho apresentado em Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018, 2018.
    Publicado • https://doi.org/10.1007/978-3-030-00931-1_13
  3. Pereira, S.; Pinto, A.; Alves, V.; Silva, C.A.. "Deep convolutional neural networks for the segmentation of gliomas in multi-sequence MRI". 2015.
    10.1007/978-3-319-30858-6_12
  4. Pinto, A.; Pereira, S.; Correia, H.; Oliveira, J.; Rasteiro, D.M.L.D.; Silva, C.A.. "Brain Tumour Segmentation based on Extremely Randomized Forest with high-level features". 2015.
    10.1109/EMBC.2015.7319032
  5. Pinto, A.; Pereira, S.; Dinis, H.; Silva, C.A.; Rasteiro, D.M.L.D.. "Random decision forests for automatic brain tumor segmentation on multi-modal MRI images". 2015.
    10.1109/ENBENG.2015.7088842
Artigo em revista
  1. Pinto, Adriano; Amorim, Joana; Hakim, Arsany; Alves, Victor; Reyes, Mauricio; Silva, Carlos A.. "Prediction of Stroke lesion at 90-day follow-up by fusing raw DSC-MRI with parametric maps using Deep Learning". IEEE Access (2021): 1-1. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3058297.
    Publicado • 10.1109/access.2021.3058297
  2. Sergio Pereira; Adriano Pinto; Joana Amorim; Alexandrine Ribeiro; Victor Alves; Carlos A. Silva. "Adaptive Feature Recombination and Recalibration for Semantic Segmentation With Fully Convolutional Networks". IEEE Transactions on Medical Imaging 38 12 (2019): 2914-2925. https://doi.org/10.1109/TMI.2019.2918096.
    10.1109/TMI.2019.2918096
  3. Pinto, Adriano; Mckinley, Richard; Alves, Victor; Wiest, Roland; Silva, Carlos A.; Reyes, Mauricio. "Stroke Lesion Outcome Prediction Based on MRI Imaging Combined With Clinical Information". Frontiers in Neurology 9 (2018): http://dx.doi.org/10.3389/fneur.2018.01060.
    Publicado • 10.3389/fneur.2018.01060
  4. Adriano Pinto; Sérgio Pereira; Deolinda Rasteiro; Carlos A. Silva. "Hierarchical brain tumour segmentation using extremely randomized trees". Pattern Recognition 82 (2018): 105-117. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.05.006.
    Publicado • 10.1016/j.patcog.2018.05.006
  5. Winzeck, Stefan; Hakim, Arsany; McKinley, Richard; Pinto, José A. A. D. S. R.; Alves, Victor; Silva, Carlos; Pisov, Maxim; et al. "ISLES 2016 and 2017-Benchmarking Ischemic Stroke Lesion Outcome Prediction Based on Multispectral MRI". Frontiers in Neurology 9 (2018): http://dx.doi.org/10.3389/fneur.2018.00679.
    10.3389/fneur.2018.00679
  6. Pereira, S.; Pinto, A.; Alves, V.; Silva, C.A.. "Brain Tumor Segmentation Using Convolutional Neural Networks in MRI Images". IEEE Transactions on Medical Imaging 35 5 (2016): 1240-1251. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84968610616&partnerID=MN8TOARS.
    10.1109/TMI.2016.2538465
  7. Pereira, S.; Pinto, A.; Oliveira, J.; Mendrik, A.M.; Correia, J.H.; Silva, C.A.. "Automatic brain tissue segmentation in MR images using Random Forests and Conditional Random Fields". Journal of Neuroscience Methods 270 (2016): 111-123. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84976433960&partnerID=MN8TOARS.
    10.1016/j.jneumeth.2016.06.017
Tese / Dissertação
  1. Pinto, Adriano. "Segmentação do tecido tumoral cerebral em imagens de ressonância magnética". Mestrado, Universidade do Minho Escola de Engenharia, 2015. http://hdl.handle.net/1822/39647.
Atividades

Apresentação oral de trabalho

Título da apresentação Nome do evento
Anfitrião (Local do evento)
2018/09 Enhancing clinical MRI Perfusion maps with data-driven maps of complementary nature for lesion outcome prediction International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention
(Granada, Espanha)

Organização de evento

Nome do evento
Tipo de evento (Tipo de participação)
Instituição / Organização
2021/02 - Atual Topic Editor of the special issue "Leveraging Machine and Deep Learning Technologies for Clinical Applications in Stroke Imaging" at Frontiers in Neurology (IF: 2.889) (2021/02)
Outro (Coorganizador)
Frontiers in Neurology, Suiça

Participação em evento

Descrição da atividade
Tipo de evento
Nome do evento
Instituição / Organização
2019/03/27 - 2019/03/27 IEEE Student Branch Talk
Mesa-redonda
Talk About Artificial Intelligence
IEEE, Estados Unidos
2016/06/20 - 2016/06/23 Summer School in Advanced Scientific Computing
Seminário
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal
2013/04/12 - 2013/04/12 Fair of professions and training offers show.
Exposição
Chosen spokesman to speak, and clarify doubts, with High-School students about the Integrated Masters in Biomedical Engineering.
Escola Secundária Carlos Amarante, Portugal
2013/03/13 - 2013/03/16 RoboParty - Universidadedo Minho
Outro
Universidade do Minho, Portugal

Comissão de avaliação

Descrição da atividade
Tipo de assessoria
Instituição / Organização Entidade financiadora
2018 - Atual Peer-reviewer at international Journals: Neurocomputing, NeuroImage: Clinical, Frontiers in Neuroscience, Computers in Biology and Medicine, Sensors and iMIMIC Workshop.
Avaliador

Curso / Disciplina lecionado

Disciplina Curso (Tipo) Instituição / Organização
2019/09 - 2020/03 Electronics Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica (Mestrado integrado) Universidade do Minho, Portugal
2019 - 2020 Processamento de Sinal Contínuo e Discreto Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica (Mestrado integrado) Universidade do Minho, Portugal
2018/09 - 2019/03 Processamento de Sinal Contínuo e Discreto Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica Universidade do Minho, Portugal
2018/09 - 2019/03 Processamento de Sinal Contínuo e Discreto Mestrado Integrado em Engenharia Física (Mestrado integrado) Universidade do Minho, Portugal

Membro de associação

Nome da associação Tipo de participação
2020/01 - 2020/12 IEEE Computational Intelligence Society Member
2015 - 2016 Refood Braga 100% Volunteer