Matheus A. O. Ribeiro

Doutorando

Nome: Matheus A. O. Ribeiro

Associação: Doutorando

matheus.alberto.ribeiro@usp.br

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Atualizado em 09/10/2026

Sobre

Doutorando pelo programa de Pós-graduação em Sistemas de Informação pela Universidade de São Paulo (2022-Atual). Realizou intercâmbio como pesquisador visitante na Universidade de Alberta em 2026 (Canada’s Global Skills Strategy). É mestre na área de Metodologias e Técnicas de Computação pelo Programa de Pós-graduação em Sistemas de Informação da USP (2021). Bacharel em Sistemas de Informação pela Escola de Artes, Ciências e Humanidades, USP-EACH (2018). Realizou iniciação científica em um projeto para gamificação de um simulador de anestesia odontológica (2016-2018). Tem experiência na área de Robótica, Mecatrônica, Automação e Programação. Possui interesse nas áreas de processamento de imagens, inteligência artificial e segmentação de imagens médicas.

Projetos

FAPESP Nº 2021/14902-2 (2022-Atual)

  • Título: Abordagem híbrida adaptativa para segmentação do ventrículo esquerdo em exames de Ressonância Magnética Cardíaca
  • Linha de Fomento: Doutorado - Fluxo Contínuo
  • Projeto vinculado ao process Nº 2014/50889-7: INCT 2014 - MEDICINA ASSISTIDA POR COMPUTACAO CIENTIFICA (MACC).

  • Artigos:

    1. Causality-inspired Polar Approach for Myocardial Pathology Segmentation in Multi-sequence CMR (2027)
      • Conferência: Comprehensive Analysis & computing of REal-world medical images (CARE 2026)
      • Artigo aceito para publicação no periódico: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
      • Artigo diponível aqui

    2. Sequential and ensemble hybrid approaches for left ventricle segmentation in cardiac MR: A systematic mapping (2026)
    3. Using Radiomic Features to Detect Anatomical Errors and Assess Deep Learning-Based Left Ventricle Segmentation in Cardiac MRI (2026)
    4. Improving the quality of information systems for diagnosis: an approach to detecting and correcting segmentation errors (2026)
    5. Interactive Information Visualization as Support for Computer-Aided Diagnosis: Prototype and Qualitative Evaluation (2026)
    6. A Prototype for Interactive Information Visualization as Support for Computer-Aided Diagnosis (2025)
    7. ErrorSim: a deep learning error simulator in left ventricle segmentations (2025)
    8. “Fábrica de erros”: um arcabouço para simulação de erros na segmentação do ventrículo esquerdo em imagens cardíacas (2025)
    9. Generalization of Cardiomyopathy Classification Models Based on Feature Descriptors from Magnetic Resonance Imagi (2025)
    10. Investigating Cardiac Magnetic Resonance Imaging Feature Descriptors for Generalization of Cardiomyopathy Classification Models (2025)
    11. Does Isotropy Improve 3D Deep Learning Segmentation? A Comparative Study on Cardiac MRI (2025)
    12. Left ventricle segmentation combining deep learning and deformable models with anatomical constraints (2023)
    13. Improving Deep Learning Shape Consistency with a New Loss Function for Left Ventricle Segmentation in Cardiac MRI (2023)

FAPESP Nº 2019/22116-7 (2019-2021)

  • Título: Segmentação automática do ventrículo esquerdo em exames de Ressonância Magnética Cardíaca
  • Linha de Fomento: Mestrado - Fluxo Contínuo
  • Dissertação: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações

  • Artigos:

    1. Left ventricle segmentation in cardiac MR: a systematic mapping of the last decade (2022)
    2. Segmentação do ventrículo esquerdo em exames de Ressonância Magnética Cardíaca com aprendizado profundo e modelos deformáveis contendo restrições de forma (2022)
    3. Evaluating the pre-processing impact on the generalization of deep learning networks for left ventricle segmentation (2021)

Pesquisas