
InRad, Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP
Equipamento de Ressonância Magnética 7T do InRad HC-FMUSP
9 de dezembro de 2025, 11:52
Fonte
Felipe Araújo, IMD/UFRN
Publicação Original
Áreas
Biofísica, Computação, Engenharia Biomédica, Fisiologia, Física Médica, Imagens Médicas, Medicina, Modelagem Matemática, Neurociências, Neurologia, Processamento de Imagens, Radiologia, Simulação Computacional
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Resumo
Usando ressonância magnética de ultra-alto campo de sete teslas (7T), pesquisadores da UFRN, da Faculdade de Medicina da USP e da Universidade de Coimbra pretendem aprofundar o conhecimento sobre o funcionamento do cérebro humano.
Um dos objetivos da pesquisa é criar, ao longo dos próximos anos, um algoritmo de visão computacional bioinspirado, que seja capaz de ‘ver’ e interpretar imagens e vídeos, reconhecendo padrões, objetos e movimentos e predizendo a ativação das áreas cerebrais correspondentes.
Esse modelo computacional permitiria avançar o conhecimento em áreas como a bioinformática, neurociências e fisiologia.
Uma parceria entre pesquisadores do Instituto Metrópole Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (IMD-UFRN), da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP) e da Universidade de Coimbra, em Portugal, iniciou recentemente um novo estudo para aprofundar o conhecimento sobre o funcionamento do cérebro humano com o uso de tecnologia de ressonância magnética funcional de última geração.
Os experimentos serão realizados em uma máquina de ressonância magnética de ultra-alto campo, de sete teslas (7T), a mais potente da América Latina e da Península Ibérica, instalada no Instituto de Radiologia (InRad) do Hospital das Clínicas da FMUSP.
Com duração prevista de cinco anos, o estudo é coordenado pelo Dr. André Peres, professor do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática do IMD/UFRN.
Um dos objetivos da pesquisa é criar, ao longo dos próximos anos, um algoritmo de visão computacional bioinspirado: um sistema computacional projetado para imitar o modo como o cérebro humano processa informações visuais.
O termo ‘visão computacional’ faz referência ao ramo da inteligência artificial que busca fazer com que máquinas ‘vejam’ e interpretem imagens e vídeos, reconhecendo padrões, objetos e movimentos, por exemplo. A proposta do projeto é desenvolver um algoritmo capaz de realizar tarefas como essas e predizer a ativação de determinadas áreas cerebrais.
[A potência de 7T do equipamento] é essencial se quisermos aferir estruturas muito pequenas no córtex e visualizar o processamento em uma escala mesoscópica, dimensão intermediária entre o nível celular e o de áreas inteiras do cérebro
A criação do novo algoritmo de visão computacional prevê repercussões em diferentes campos. Para a bioinformática e as neurociências, por exemplo, o modelo permitirá compreender melhor, e de forma mais precisa, como ocorre a ativação do córtex visual humano após o indivíduo ser apresentado a imagens e estímulos específicos. No campo da Fisiologia, o estudo pode contribuir com avanços na compreensão da atividade do córtex temporal ventral (VTC).
Embora o foco imediato do estudo não seja clínico, o modelo pode ter aplicação futura na saúde e na neuropsicologia. O professor André Peres explicou que pesquisadores poderão realizar ‘lesões virtuais’ nos neurônios artificiais do algoritmo para simular síndromes neuropsicológicas conhecidas, como a dificuldade de pacientes em reconhecer materiais ou texturas, casos atualmente estudados em Coimbra.
Os experimentos in vivo, que vão medir a atividade cerebral em voluntários humanos, serão realizados no InRad do HC-FMUSP, em São Paulo, enquanto a etapa in silico, voltada ao processamento e à modelagem computacional dos dados, será desenvolvida no IMD/UFRN, por meio da infraestrutura do Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD/UFRN).
Os primeiros testes do projeto já começaram. A expectativa é que, após a conclusão dos ajustes técnicos, as coletas com os voluntários, que devem gerar os primeiros resultados concretos do estudo, sejam realizadas no começo de 2026.
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Autores/Pesquisadores Citados
Mais Informações
Acesse a notícia original completa na página da Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
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