HePPI - Hermite Polynomial Processing Image

Número do processo: 
BR 51 2026 003798 0
Inventores: 
Marcelo Zanchetta do Nascimento e Danilo César Pereira
Categoria: 
Programas de Computador
Áreas de Atuação: 
Software e Tecnologia da Informação
Estágio de desenvolvimento: 
TRL 8 – Sistema qualificado e finalizado
Problema/Aplicação Tecnológica: 

O crescente volume de dados médicos e de imagens diagnósticas gera uma demanda desafiadora por ferramentas computacionais capazes de auxiliar especialistas em análises clínicas e científicas, uma vez que o processo manual consome muito tempo. A aplicação tecnológica do software HePPI (Hermite Polynomial Processing Image), desenvolvido no contexto da Universidade Federal de Uberlândia, consiste em fornecer suporte computacional para a análise automatizada de características extraídas de imagens biomédicas, como imagens histológicas. O sistema utiliza métodos de aprendizado profundo e visão computacional para realizar a classificação de dados de maneira eficiente e reprodutível.

Diferencial: 

O principal diferencial do sistema reside na utilização de um modelo de classificação baseado em algoritmo polinomial de base Hermite e regularizador, projetado especialmente para lidar com a classificação de dados multirótulos. Arquiteturalmente, o software se destaca por sua estrutura modular e escalável, operando de forma flexível tanto em ambiente Windows quanto em Linux. Para garantir alta performance e eficiência no treinamento dos dados, a solução integra um ecossistema tecnológico robusto que inclui Python, Docker, Cupy-cuda12x, Cython e Pathos. Além disso, o sistema oferece uma validação experimental detalhada através de métricas quantitativas precisas, como acurácia, sensibilidade, especificidade e IAM.

Oportunidade: 
A solução representa uma oportunidade para impulsionar pesquisas interdisciplinares na intersecção entre computação, saúde e engenharia biomédica, servindo como um ambiente experimental ideal para a validação de novos métodos computacionais. O software atende à oportunidade de mercado e de pesquisa que visa reduzir significativamente o tempo de análise manual de imagens por parte de especialistas e pesquisadores. Ao mesmo tempo, ele eleva o padrão de confiança científica ao assegurar o aumento da reprodutibilidade experimental através de uma ferramenta unificada, extensível e focada no avanço da inteligência artificial aplicada à saúde.
Para mais informações, entre em contato com Agência Intelecto: 
atendimento@intelecto.ufu.br