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Helena Aidos has been an Assistant Professor at the Department of Informatics of Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, since October 2020, where she teaches courses on Artificial Intelligence and Advanced Machine Learning. She is also a senior researcher at LASIGE and a member of the Data and Systems Intelligence and the Health and Biomedical Informatics Research Lines of Excellence. She received the MSc in Mathematics in 2007 from Instituto Superior Técnico (IST), University of Lisbon, Portugal, and the Ph.D. in Electrical and Computer Engineering in 2014 from IST, specializing in pattern recognition. She was a Teaching Assistant at the Department of Mathematics of IST, from February 2005 to February 2007, while being an MSc student at IST and at the Department of Electrical and Computer Engineering of IST, from February 2011 to February 2015, while being a Ph.D. student at IST. From April 2015 to February 2018 she was a post-doctoral researcher at Instituto de Telecomunicações with an FCT scholarship, where she was first placed in the FCT call in the field of Computer and Information Science. From September 2018 to October 2020 she was an Invited Assistant Professor at the Department of Informatics of Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa. She participated and participates in several national research projects in bioinformatics and data science topics and is currently participating in the H2020 Project BRAINTEASER - BRinging Artificial INTelligencE home for a better cAre of amyotrophic lateral sclerosis and multiple SclERosis (Grant agreement ID: 101017598). She has a strong background in mathematics and statistics, particularly focused on pattern recognition and data analysis. Her current research interests focus on machine learning techniques (including deep learning) and their application to medical contexts. Her research activities include fundamental research on supervised and unsupervised learning algorithms (such as clustering, clustering ensembles, and dimensionality reduction techniques), similarity measures and time-series analysis, techniques for processing biomedical data, and diagnosis and prognosis of diseases (e.g., neurodegenerative diseases).
Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Helena Isabel Aidos Lopes Tomás

Nomes de citação

  • Aidos, Helena

Identificadores de autor

Ciência ID
871E-5F99-30A7
ORCID iD
0000-0001-6827-4217

Endereços de correio eletrónico

  • haidos@ciencias.ulisboa.pt (Profissional)

Moradas

  • LASIGE, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Edifício C6 Piso 3, Campo Grande, 1749-016, Lisboa, Lisboa, Portugal (Profissional)

Domínios de atuação

  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação
Formação
Grau Classificação
2014
Concluído
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Doutoramento)
Especialização em Sem especialidade
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
"Dissimilarity-based Measures and High-order Dissimilarities: Application to Unsupervised and Supervised Learning" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2009
Concluído
Computer and Information Science (Curso de doutoramento (conclusão de unidades curriculares))
Aalto-yliopisto, Finlândia
"n/a" (TESE/DISSERTAÇÃO)
Very Good
2007
Concluído
Mestrado (pré-Bolonha) em Matemática e Aplicações (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
"Adding Machines e Inteiros P-ádicos" (TESE/DISSERTAÇÃO)
4 (em 5)
2004
Concluído
Licenciatura (pré-Bolonha) em Matemática (Ensino) (Licenciatura)
Universidade da Beira Interior, Portugal
"Comparação de quatro topologias na recta real" (TESE/DISSERTAÇÃO)
14
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento
Empregador
2015/04 - 2018/08 Pós-doutorado (Investigação) Instituto de Telecomunicações, Portugal

Docência no Ensino Superior

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento
Empregador
2020/10/30 - Atual Professor Auxiliar (Docente Universitário) Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2018/09/01 - 2020/10/29 Professor Auxiliar Convidado (Docente Universitário) Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal

Outros

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento
Empregador
2016/09/01 - 2018/01/31 Guest lecturer of the Bioinformatics course Instituto Universitário de Ciências Psicológicas Sociais e da Vida, Portugal
2012/02/01 - 2014/12/31 Teaching Assistant of the Department of Electrical and Computer Engineering Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2005/02/01 - 2007/01/31 Teaching Assistant of the Department of Mathematics Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
Projetos

Projeto

Designação Financiadores
2021/01 - 2025/06 BRinging Artificial INTelligencE home for a better cAre of amyotrophic lateral sclerosis and multiple SclERosis
Investigador
European Commission
Em curso
2021/03 - 2025/02 AIpALS - Advanced learnIng models using Patient profiles and disease progression patterns for prognostic prediction in ALS
PTDC/CCI-CIF/4613/2020
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Em curso
2021/11 - 2024/10 Controlling mIcRobiomes CircuLations for bEtter food Systems
Investigador
European Commission
Concluído
2022/01/01 - 2023/12/31 Aprendizagem Profunda Multimodal para Deteção do Cancro da Mama
EXPL/CCI-COM/0656/2021
FCiênciasID Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências, Portugal

Universidade de Lisboa Instituto de Biofísica e Engenharia Biomédica, Portugal

LASIGE Laboratório de Sistemas Informáticos de Grande Escala, Portugal
Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Concluído
2019/01 - 2021/12 PREDICT - Personalized therapy for RhEumatic DIseases via machine learning methods
PTDC/CCI-CIF/29877/2017
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2016/06 - 2020/03 NEUROCLINOMICS2 - Unravelling Prognostic Markers in NEUROdegenerative diseases through CLINical and OMICS data integration
PTDC/EEI-SII/1937/2014
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2016/06 - 2019/12 PERSEIDS - Personalizing cancer therapy through integrated modeling and decision
PTDC/EMS-SIS/0642/2014
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2016/05 - 2018/06 LearnBig: Unsupervised and Semi-Supervised Learning from Big Data
PTDC/EEI-SII/7092/2014
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2014/04 - 2015/09 CancerSys - Multiscale modeling for personalized therapy of bone metastasis
EXPL/EMS-SIS/1954/2013
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
2013/03 - 2015/09 Learning from Sequences (LearningS)
PTDC/EEI-SII/2312/2012
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2013/03 - 2014/06 ADIAR - Alzheimer Disease: Image Analysis and Recognition
PTDC/SAU-ENB/114606/2009
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2012/04 - 2013/02 Evidence Accumulation in Unsupervised and Semi-Supervised Learning: a Cluster Ensemble Approach
PTDC/EIACCO/103230/2008
Investigador
Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P.
Concluído
2010/01 - 2011/03 SIMBAD - Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
213250
Investigador
European Union
Concluído
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Martins, A.S.; Amaral, D.M.; Castanho, E.N.; Soares, D.F.; Branco, R.; Madeira, S.C.; Aidos, H.. "Predicting the Functional Rating Scale and Self-Assessment Status of ALS Patients with Sensor Data". 2024.
  2. Birolo, G.; Bosoni, P.; Faggioli, G.; Aidos, H.; Bergamaschi, R.; Cavalla, P.; Chiò, A.; et al. "Intelligent Disease Progression Prediction: Overview of iDPP@CLEF 2024". 2024.
    10.1007/978-3-031-71908-0_6
  3. Birolo, G.; Bosoni, P.; Faggioli, G.; Aidos, H.; Bergamaschi, R.; Cavalla, P.; Chiò, A.; et al. "Overview of iDPP@CLEF 2024: The Intelligent Disease Progression Prediction Challenge". 2024.
  4. Aidos, H.; Bergamaschi, R.; Cavalla, P.; Chiò, A.; Dagliati, A.; Di Camillo, B.; de Carvalho, M.A.; et al. "iDPP@CLEF 2024: The Intelligent Disease Progression Prediction Challenge". 2024.
    10.1007/978-3-031-56072-9_7
  5. Miguel Pego Roque; Andreia S. Martins; Marta Gromicho; Mamede de Carvalho; Sara C. Madeira; Pedro Tomás; Helena Aidos. "Deep Temporal Consensus Clustering for Patient Stratification in Amyotrophic Lateral Sclerosis". 2024.
    10.14428/esann/2024.es2024-195
  6. Falcão, G.; Fernandes, A.M.; Garcia, N.; Aidos, H.; Tomás, P.. "Stacking deep learning models for early detection of wildfire smoke plumes". 2023.
    10.23919/EUSIPCO58844.2023.10289811
  7. Branco, R.; Valente, J.B.; Martins, A.S.; Soares, D.F.; Castanho, E.N.; Madeira, S.C.; Aidos, H.. "Survival Analysis for Multiple Sclerosis: Predicting Risk of Disease Worsening". 2023.
  8. Branco, R.; Soares, D.F.; Martins, A.S.; Valente, J.B.; Castanho, E.N.; Madeira, S.C.; Aidos, H.. "Investigating the Impact of Environmental Data on ALS Prognosis with Survival Analysis". 2023.
  9. Faggioli, G.; Guazzo, A.; Marchesin, S.; Menotti, L.; Trescato, I.; Aidos, H.; Bergamaschi, R.; et al. "Overview of iDPP@CLEF 2023: The Intelligent Disease Progression Prediction Challenge". 2023.
  10. Aidos, H.; Bergamaschi, R.; Cavalla, P.; Chiò, A.; Dagliati, A.; Di Camillo, B.; de Carvalho, M.A.; et al. "iDPP@CLEF 2023: The Intelligent Disease Progression Prediction Challenge". 2023.
    10.1007/978-3-031-28241-6_57
  11. Faggioli, G.; Guazzo, A.; Marchesin, S.; Menotti, L.; Trescato, I.; Aidos, H.; Bergamaschi, R.; et al. "Intelligent Disease Progression Prediction: Overview of iDPP@CLEF 2023". 2023.
    10.1007/978-3-031-42448-9_24
  12. Branco, R.; Soares, D.F.; Martins, A.S.; Auletta, E.; Castanho, E.N.; Nunes, S.; Serrano, F.; et al. "Hierarchical Modelling for ALS Prognosis: Predicting the Progression Towards Critical Events". 2022.
  13. Nunes, S.; Sousa, R.T.; Serrano, F.; Branco, R.; Soares, D.F.; Martins, A.S.; Auletta, E.; et al. "Explaining Artificial Intelligence Predictions of Disease Progression with Semantic Similarity". 2022.
  14. Guazzo, A.; Trescato, I.; Longato, E.; Hazizaj, E.; Dosso, D.; Faggioli, G.; Di Nunzio, G.M.; et al. "Overview of iDPP@CLEF 2022: The Intelligent Disease Progression Prediction Challenge". 2022.
  15. Aidos, H.; Tomás, P.. "Neighborhood-aware autoencoder for missing value imputation". 2021.
    10.23919/Eusipco47968.2020.9287580
  16. Andreia S. Martins; Aidos, Helena; Marta Gromicho; de Carvalho, Mamede; Sara C. Madeira. "Specialized prognostic models based on disease progression patterns: predicting non-invasive ventilation in ALS patients stratified by progression rate". Trabalho apresentado em 17th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB 2021), 2021.
  17. Pessoa, Jorge; Aidos, Helena; Tomas, Pedro; Figueiredo, Mario A. T.; Pessoa, J.; Aidos, H.; Tomas, P.; Figueiredo, M.A.T.. "End-to-End Learning of Video Compression using Spatio-Temporal Autoencoders". Coimbra, 2020.
    Publicado • 10.1109/sips50750.2020.9195249
  18. Sá, P.; Aidos, H.; Roma, N.; Tomás, P.. "Heart disease detection architecture for lead I off-the-person ECG monitoring devices". 2019.
    10.23919/EUSIPCO.2019.8902791
  19. Diana Batista; Helena Aidos; Ana Fred; Joana Santos; Rui Cruz Ferreira; Rui César das Neves. "Protecting the ECG Signal in Cloud-based User Identification System - A Dissimilarity Representation Approach". 2018.
    10.5220/0006723900780086
  20. Lourenco, N.; Rosa, J.; Martins, R.; Aidos, H.; Canelas, A.; Povoa, R.; Horta, N.. "On the Exploration of Promising Analog IC Designs via Artificial Neural Networks". 2018.
    10.1109/SMACD.2018.8434896
  21. Tomás, Helena. "Consensus Clustering for Cancer Gene Expression Data - Large-Scale Analysis using Evidence Accumulation Approach". 2017.
    10.5220/0006174501760183
  22. Tomás, Helena. "ECG-based Biometrics using a Deep Autoencoder for Feature Learning - An Empirical Study on Transferability". 2017.
    10.5220/0006195404630470
  23. Silva, D.; Aidos, H.; Fred, A.. "Efficient evidence accumulation clustering for large datasets". 2016.
  24. Duarte, J.; Aidos, H.; Fred, A.. "Feature extraction in pet images for the diagnosis of Alzheimer's disease". 2014.
  25. Aidos, H.; Duarte, J.; Fred, A.. "Finding coherent regions in PET images for the diagnosis of Alzheimer's disease". 2014.
  26. Aidos, H.; Fred, A.. "A family of hierarchical clustering algorithms based on high-order dissimilarities". 2014.
  27. Aidos, H.; Duarte, J.; Fred, A.. "Identifying regions of interest for discriminating Alzheimer's disease from mild cognitive impairment". 2014.
    10.1109/ICIP.2014.7025003
  28. Carreiras, C.; Lourenço, A.; Aidos, H.; Silva, H.; Fred, A.. "Morphological ECG analysis for attention detection". 2013.
  29. Aidos, H.; Carreiras, C.; Silva, H.; Fred, A.. "Evidence accumulation approach applied to EEG analysis". 2013.
  30. Aidos, H.; Duin, R.P.W.; Fred, A.. "The area under the ROC curve as a criterion for clustering evaluation". 2013.
  31. Carreiras, C.; Aidos, H.; Silva, H.; Fred, A.. "Exploratory EEG analysis using clustering and phase-locking factor". 2013.
  32. Aidos, H.; Fred, A.; Duin, R.P.W.. "Classification using high order dissimilarities in non-Euclidean spaces". 2012.
  33. Peltonen, J.; Aidos, H.; Gehlenborg, N.; Brazma, A.; Kaski, S.. "An information retrieval perspective on visualization of gene expression data with ontological annotation". 2010.
    10.1109/ICASSP.2010.5495665
  34. Peltonen, J.; Aidos, H.; Kaski, S.. "Supervised nonlinear dimensionality reduction by neighbor retrieval". 2009.
    10.1109/ICASSP.2009.4959957
Artigo em revista
  1. Daniela M. Amaral; Diogo F. Soares; Marta Gromicho; Mamede de Carvalho; Sara C. Madeira; Pedro Tomás; Helena Aidos. "Temporal stratification of amyotrophic lateral sclerosis patients using disease progression patterns". Nature Communications (2024): https://doi.org/10.1038/s41467-024-49954-y.
    10.1038/s41467-024-49954-y
  2. Moutinho, D.; Mendes, V.M.; Caula, A.; Madeira, S.C.; Baldeiras, I.; Guerreiro, M.; Cardoso, S.; et al. "Pathophysiological subtypes of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease identified by CSF proteomics". Translational Neurodegeneration 13 1 (2024): http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85189908382&partnerID=MN8TOARS.
    10.1186/s40035-024-00412-1
  3. Castanho, E.N.; Aidos, H.; Madeira, S.C.. "Biclustering data analysis: a comprehensive survey". Briefings in Bioinformatics 25 4 (2024): http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85198909149&partnerID=MN8TOARS.
    10.1093/bib/bbae342
  4. Bernardo Gomes; José Coelho; Helena Aidos. "A survey on traffic flow prediction and classification". Intelligent Systems with Applications (2023): https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200268.
    10.1016/j.iswa.2023.200268
  5. João Guerreiro; Pedro Tomás; Nuno Garcia; Helena Aidos. "Super-resolution of magnetic resonance images using Generative Adversarial Networks". Computerized Medical Imaging and Graphics (2023): https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2023.102280.
    10.1016/j.compmedimag.2023.102280
  6. Tavazzi, E.; Longato, E.; Vettoretti, M.; Aidos, H.; Trescato, I.; Roversi, C.; Martins, A.S.; et al. "Artificial intelligence and statistical methods for stratification and prediction of progression in amyotrophic lateral sclerosis: A systematic review". Artificial Intelligence in Medicine 142 (2023): http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85160515472&partnerID=MN8TOARS.
    10.1016/j.artmed.2023.102588
  7. Helena Aidos. "Exploiting second-order dissimilarity representations for hierarchical clustering and visualization". Data Mining and Knowledge Discovery (2022): https://doi.org/10.1007/s10618-022-00836-1.
    10.1007/s10618-022-00836-1
  8. Mendes, J.; Domingues, J.; Aidos, H.; Garcia, N.; Matela, N.. "AI in Breast Cancer Imaging: A Survey of Different Applications". Journal of Imaging 8 9 (2022): http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85138738985&partnerID=MN8TOARS.
    10.3390/jimaging8090228
  9. Castanho, E.N.; Aidos, H.; Madeira, S.C.. "Biclustering fMRI time series: a comparative study". BMC Bioinformatics 23 1 (2022): http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85130464323&partnerID=MN8TOARS.
    10.1186/s12859-022-04733-8
  10. Tomás, Helena. "Congenital Heart Disease in Adults - Assessment of functional capacity using cardiopulmonary exercise testing". Portuguese Journal of Cardiology (2018):
    10.1016/j.repc.2017.09.020
  11. Helena Aidos; Ana Fred. "Discrimination of Alzheimer’s Disease using longitudinal information". Data Mining and Knowledge Discovery 31 4 (2017): 1006-1030. https://doi.org/10.1007/s10618-017-0502-5.
    10.1007/s10618-017-0502-5
  12. Timóteo, A.T.; Monteiro, A.V.; Portugal, G.; Teixeira, P.; Aidos, H.; Ferreira, M.L.; Ferreira, R.C.. "Validation of two US risk scores for percutaneous coronary intervention in a single-center Portuguese population of patients with acute coronary syndrome". Revista Portuguesa de Cardiologia 35 2 (2016): 73-78. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84958759533&partnerID=MN8TOARS.
    10.1016/j.repc.2015.09.018
  13. Aidos, H.; Fred, A.. "Statistical modeling of dissimilarity increments for d-dimensional data: Application in partitional clustering". Pattern Recognition 45 9 (2012): 3061-3071. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84861600856&partnerID=MN8TOARS.
    10.1016/j.patcog.2011.12.009
  14. Venna, J.; Kaski, S.; Aidos, H.; Nybo, K.; Peltonen, J.. "Information retrieval perspective to nonlinear dimensionality reduction for data visualization". Journal of Machine Learning Research 11 (2010): 451-490. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-77949507946&partnerID=MN8TOARS.
Capítulo de livro
  1. Joana Matos; Sofia Pires; Helena Aidos; Marta Gromicho; Susana Pinto; Mamede de Carvalho; Sara C. Madeira. "Unravelling Disease Presentation Patterns in ALS Using Biclustering for Discriminative Meta-Features Discovery". 2020.
    10.1007/978-3-030-45385-5_46
  2. Carreiras, Carlos; Lourenço, André; Aidos, Helena; da Silva, Hugo Plácido; Fred, Ana L. N.. "Unsupervised Analysis of Morphological ECG Features for Attention Detection". In Studies in Computational Intelligence, 437-453. Springer International Publishing, 2015.
    10.1007/978-3-319-23392-5_24
  3. Aidos, Helena; Duarte, João; Fred, Ana. "Diagnosing Alzheimer’s Disease: Automatic Extraction and Selection of Coherent Regions in FDG-PET Images". In Communications in Computer and Information Science, 101-112. Springer International Publishing, 2015.
    10.1007/978-3-319-26129-4_7
  4. Aidos, H.; Lourenço, A.; Batista, D.; Bulò, S.R.; Fred, A.. "Semi-supervised consensus clustering for ECG pathology classification". In ECML PKDD 2015. Lecture Notes in Computer Science. 2015.
    10.1007/978-3-319-23461-8_10
  5. Aidos, H.; Fred, A.. "A novel data representation based on dissimilarity increments". In SIMBAD 2015. Lecture Notes in Computer Science. 2015.
    10.1007/978-3-319-24261-3_1
  6. Aidos, Helena; Fred, Ana. "Consensus of Clusterings Based on High-Order Dissimilarities". In Partitional Clustering Algorithms, 313-351. Springer International Publishing, 2014.
    10.1007/978-3-319-09259-1_10
  7. Aidos, H.; Fred, A.. "Learning similarities by accumulating evidence in a probabilistic way". In CIARP 2014. Lecture Notes in Computer Science. 2014.
    10.1007/978-3-319-12568-8_73
  8. Tomás, Helena. "Learning Similarities from Examples under the Evidence Accumulation Clustering Paradigm". 2013.
    10.1007/978-1-4471-5628-4_5
  9. Aidos, H.; Fred, A.. "Dissimilarity increments distribution in the evidence accumulation clustering framework". In IbPRIA 2013. Lecture Notes in Computer Science. 2013.
    10.1007/978-3-642-38628-2_63
  10. Aidos, H.; Fred, A.. "K-nearest neighbor classification using dissimilarity increments". In ICIAR 2012. Lecture Notes in Computer Science. 2012.
    10.1007/978-3-642-31295-3_4
  11. Aidos, H.; Fred, A.. "A study of embedding methods under the evidence accumulation framework". In SIMBAD 2011. Lecture Notes in Computer Science. 2011.
    10.1007/978-3-642-24471-1_21
  12. Aidos, H.; Fred, A.. "On the distribution of dissimilarity increments". In IbPRIA 2011. Lecture Notes in Computer Science. 2011.
    10.1007/978-3-642-21257-4_24
  13. Aidos, H.; Fred, A.. "Hierarchical clustering with high order dissimilarities". In MLDM 2011. Lecture Notes in Computer Science. 2011.
    10.1007/978-3-642-23199-5_21
Livro
  1. Guazzo, A.; Trescato, I.; Longato, E.; Hazizaj, E.; Dosso, D.; Faggioli, G.; Di Nunzio, G.M.; et al. Intelligent Disease Progression Prediction: Overview of iDPP@CLEF 2022. 2022.
    10.1007/978-3-031-13643-6_25
Atividades

Orientação

Título / Tema
Papel desempenhado
Curso (Tipo)
Instituição / Organização
2024/03 - Atual Temporal Phenotyping of ALS Patients using Machine Learning
Orientador
Engenharia Física Tecnológica (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2024/01 - Atual Stratified survival analysis based on phrenic nerve in ALS patients
Orientador de Leonor Carvalho
Engenharia Biomédica e Biofísica (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2024 - Atual Accelerating Medical Diagnosis by End-To-End Learning Pathology Segmentation and Report Generation from Low-Resolution Images
Orientador de João Guerreiro
Engenharia Informática e de Computadores (Doutoramento)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021 - Atual Data-driven patient stratification for prognostic prediction in ALS
Orientador de Eleonora Auletta
Informática (Doutoramento)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/09 - 2025/03 Predicting clinically relevant endpoints in ALS using multi-label classification
Orientador de Joel Oliveira
Engenharia Informática (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/09 - 2025/02 Triclustering-based Patient Stratification: a Case Study in Multiple and Amyotrophic Lateral Sclerosis
Orientador de André Dias
Ciência de Dados (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/09 - 2024/12 Towards Temporal Associative Classification using Triclustering
Orientador de Alexandre Monforte
Ciência de Dados (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/09 - 2024/04 Trajectories mining for temporal phenotyping of ALS patients using predictive clustering
Coorientador
Bioengenharia (Mestrado)
Università degli Studi di Pavia Facoltà di Ingegneria Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione, Itália
2022/09 - 2024/02 Contrastive Learning For Medical Imaging
Orientador
Engenharia Informática (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2022/09 - 2024/01 Temporal unsupervised learning models to study ALS progression
Orientador
Engenharia Informática (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/03 - 2023/12 Stratification and Prognosis Prediction in Amyotrophic Lateral Sclerosis Disease
Coorientador
Data Science (Mestrado)
Università degli Studi di Padova Dipartimento di Matematica Tullio Levi-Civita, Itália
2022/09 - 2023/11 Explaining Deep Prognostic Models applied to Amyotrophic Lateral Sclerosis
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2022/09 - 2023/11 Exploiting diffusion-based data augmentation and a classifier ensemble for early wild fire detection
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2022/09 - 2023/11 Semi-Supervised Brain Lesion Segmentation: A Deep Learning Approach
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2022/09 - 2023/11 Learning Temporal Patterns for Patient Stratification in ALS
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021/09 - 2023/05 Unsupervised learning models for patient stratification in ALS
Orientador
Ciência de Dados (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2020/11 - 2023/05 Forecasting travel assistance demand with Machine Learning
Orientador
Ciência de Dados (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2021/09 - 2023/03 Adversarial Representation Learning for Medical Imaging
Orientador
Engenharia Informática (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2021/09 - 2023/03 Relapse Prediction in Multiple Sclerosis: a Supervised Learning Approach
Orientador
Ciência de Dados (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2020 - 2023/01 Modelo preditivo para a aquisição do produto Solar da EDP Comercial
Orientador
Ciência de Dados (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2021/09 - 2022/11 Creation of General Traffic Indicators for the City of Lisbon through the Crossing of Diversified Information
Orientador
Engenharia Informática (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2021/09 - 2022/11 Automatic detection of forest fires: a deep learning approach. Exploiting data augmentation for the development of early forest fire detection systems
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021/09 - 2022/11 A Study on Generative Augmentation with cGANs for improved Chest X-ray Classification
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021/09 - 2022/11 Super-Resolution of Biomedical Images with Generative Adversarial Networks and posterior Tumor Segmentation
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021/09 - 2022/11 A Deep Temporal Consensus Clustering approach for Amyotrophic Lateral Sclerosis Patient Stratification
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2020/09 - 2022/06 Clustering with missing values: a deep learning approach
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021 - 2022/02 Identifying subtypes of Mild Cognitive Impairment due to Alzheimer’s disease in cerebrospinal fluid proteomics: a Machine Learning approach
Coorientador
Bioinformatics (Mestrado)
Università degli Studi di Bologna Dipartimento di Farmacia e Biotecnologie, Itália
2020/09 - 2021/12 Automatic detection of forest fires: a deep learning approach
Coorientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2020/09 - 2021/12 Generative Deep Clustering with the Hierarchical and Relativistic Wasserstein Autoencoder GAN
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2019/09 - 2021/02 Modeling Alzheimer's disease progression using temporal data
Orientador
Bioinformática e Biologia Computacional (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2019/09 - 2021/01 Predicting Alzheimer's disease progression: a deep learning approach
Orientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2019/09 - 2021/01 Exploiting machine learning techniques to predict Alzheimer's disease progression
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2019/09 - 2020/12 A mixture-of-experts approach to deep image clustering
Orientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2018/09 - 2019/12 Solução Cloud Based Development - CRM
Orientador
Engenharia Informática (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2017/09 - 2018/11 Video Compression Using (End-to-End) Deep Learning
Orientador
Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2017/09 - 2018/11 Clustering of multivariate time series: An application to rheumatic diseases
Orientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2017/09 - 2018/06 Profiling the Amyotrophic Lateral Sclerosis disease progression through data mining techniques
Orientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2017/09 - 2018/05 Deep Learning in analog IC Automatic Sizing
Orientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2016/09 - 2017/11 Biochip architecture for real-time cardiac patholagies identification
Orientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2014/09 - 2015/12 Efficient Evidence Accumulation Clustering for large datasets/big data
Coorientador
Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal

Organização de evento

Nome do evento
Tipo de evento (Tipo de participação)
Instituição / Organização
2021/08/30 - 2021/09/03 27th International European Conference on Parallel and Distributed Computing (2021/08/30 - 2021/09/03)
Conferência (Membro da Comissão Organizadora)

Júri de grau académico

Tema
Tipo de participação
Nome do candidato (Tipo de grau)
Instituição / Organização
2024/12 Validation Strategies for Robust Assessment of QSAR Models
Arguente principal
Filipa Almendra (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2024/10 Unsupervised Outlier Detection Methods with Ensemble Approaches
Arguente principal
João Raimundo (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2024/07 Explaining Predictions from Node Classification with Knowledge Graph Embeddings
Presidente do júri
Filipe Paulino (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2024/06 Comparing Link Prediction and Classification for Gene-Disease Association Discovery
Presidente do júri
Catarina Canastra (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2024/03 Automatic task discovery: Towards full automation of the machine learning lifecycle
Presidente do júri
Jonathan Gehmayr (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/12 Assessing Brain Functional Connectivity in Parkinson’s Disease using Explainable Artificial Intelligence Methods
Arguente principal
Leonor Maria de Oliveira Pires (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/11 EEG to fMRI Synthesis
Arguente principal
David António Cóias Calhas (Doutoramento)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2023/10 Automatic generation and evaluation of platform games
Arguente principal
Diogo Alexandre Da Silva Soares (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/07 Análise e Proposta de Melhorias em Simulacros de Phishing
Arguente principal
Fernando Jorge Fernandes Gonçalves (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2023/04 Deep Learning for Predicting Disease Progression of Clinical Endpoints in ALS
Arguente principal
Lucas Barreto Silva (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2022/11 Mathematical Modelling Approaches to Support the Prevention, Prognosis and Treatment Optimization of Chronic Diseases
Arguente
Chiara Roversi (Doutoramento)
Università degli Studi di Padova, Itália
2022/04 Linking Patient Data to Scientific Knowledge to Support Contextualized Mining
Arguente principal
Ricardo Carvalho (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2021/11 Enhancing a Pairs Trading strategy using Financial Indicators with an application of Machine Learning
Arguente principal
João Santos (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021/09 Clusterval: Python package for determining the number of clusters in longitudinal datasets
Arguente principal
Nuno Silva (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2021/07 Learning Models using Disease Progression Patterns for Prognostic Prediction in ALS
Arguente principal
Andreia Martins (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2021/01 Advantage actor-critic algorithm application to pairs trading strategy
Arguente principal
Diogo Rodrigues (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2020/12 G-Tric: enhancing triclustering evaluation using three-way synthetic datasets with ground truth
Arguente principal
João Lobo (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2020/11 Learning predictive models from temporal three-way data using triclustering: applications in clinical data analysis
Arguente principal
Diogo Soares (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2020/10 Clustering multivariate time series using dynamic Bayesian networks
Arguente principal
José Borges (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2019/11 Semi-Supervised Artificial Neural Networks towards Push-Button Analog IC Placement
Arguente principal
António Gusmão (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2019/11 Towards identification of Octopus cyanea behavior in its natural habitat
Arguente principal
Martim Seco (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2019/10 Assistente Virtual para Fatura Inteligente
Arguente principal
José Rodrigues (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2019/10 Solução de Recomendação de Conteúdos Personalizados
Arguente principal
Catarina Leote (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2019/09 Enhancing a Pairs Trading strategy with the application of Machine Learning
Arguente principal
Simão Sarmento (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2018/12 Solução integrada de suporte ao IT alavancado no paradigm do new IT
Arguente principal
André Vieira (Mestrado)
Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Portugal
2018/11 On the Exploration of Automatic Analog Integrated Circuit Placement using Neural Networks
Arguente principal
Daniel Guerra (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2018/06 Temporal sequence alignment and agglomerative clustering for the analysis of medical longitudinal data
Arguente principal
Kishan Rama (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2017/11 Feature analysis to predict treatment outcome in rheumatoid arthritis
Arguente principal
Cátia Botas (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2017/11 Model selection for clustering of pharmacokinetic responses with the minimum description length
Arguente principal
Rui Guerra (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2015/11 Alternative splicing analysis for finding novel molecular signatures in renal carcinomas
Arguente principal
Bárbara Caravela (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
2015/06 Analysis of electronic medical records of rheumatoid arthritis patients on biological therapies: a Reuma.pt study
Arguente principal
João Freitas (Mestrado)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal

Arbitragem científica em conferência

Nome da conferência Local da conferência
2023 - Atual Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics & Biostatistics (CIBB 2023)

Membro de comissão

Descrição da atividade
Tipo de participação
Instituição / Organização
2024/11/13 - 2024/11/15 18th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence
Membro
2024/09/04 - 2024/09/06 19th Conference on Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics
Membro
2023/09/06 - 2023/09/08 18th Conference on Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics
Membro
2021/10/19 - 2021/10/21 2021 International Workshop on Signal Processing Systems
Membro
2021/08/30 - 2021/09/03 27th International European Conference on Parallel and Distributed Computing
Membro