Margarida Silveira, professora do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores e investigadora no Signal and Image Processing Lab, do Instituto para Sistemas e Robótica (ISR), realiza investigação na área do processamento e análise de imagem. Em entrevista ao DEEC, falou um pouco das diferentes aplicações da mesma, dando a conhecer também o seu envolvimento no projeto UNFORSEEN, vencedor da edição de 2024 do PROSSE – PROdex for Science in Space Exploration, uma iniciativa que tem como objetivo financiar projetos científicos que contribuam para o estudo do espaço, em Portugal.

O seu trabalho, neste projeto, consiste na análise de imagens da superfície de marte. Desta forma, através de mecanismos de inteligência artificial e aprendizagem automática, os investigadores têm como objetivo encontrar as diferentes crateras na superfície e de contribuir não só para o estudo dos asteroides como também das zonas do planeta que, no futuro, poderão ter equipamentos como rovers e drones. A investigação é feita em colaboração com outros especialistas, tendo impacto em áreas como a geologia e a astronomia.

No entanto, o UNFORSEEN é apenas o projeto mais recente no seu currículo. O trabalho da investigadora é transversal a diversas áreas, incluindo a saúde e a análise de imagens de deteção remota.

O que há de comum é que todos os trabalhos têm a ver com análise de imagem e métodos de inteligência artificial. Depois eu tenho diferentes aplicações: (...) algumas são imagens médicas, biológicas, (...) de satélite...

Margarida Silveira, docente do DEEC e investigadora no ISR

Mas como será possível conectar tantas áreas? Margarida Silveira esclarece que, em todos os casos referidos, a inteligência artificial é treinada com recurso a grandes bases de dados, anotadas pelos especialistas. Os investigadores pretendem assim desenvolver sistemas capazes de analisar as várias imagens fornecidas e de oferecer um relatório. O objetivo é que os sistemas funcionem como ferramentas auxiliares para os diferentes tipos de profissionais, libertando-os da componente da análise da imagem.

Dando um exemplo prático: no caso da medicina, podem ser utilizados vários tipos de imagens, como as de ressonância magnética, que mostram a estrutura e anatomia de órgãos como o cérebro, ou imagens funcionais, que possibilitam o estudo das áreas mais ativas do mesmo, através do estudo de parâmetros como o consumo de glicose. A análise de imagens do cérebro permite o diagnóstico precoce de doenças como o Alzheimer. A investigação de Margarida Silveira tem tido um foco particular nesta área, tendo como objetivo o desenvolvimento de ferramentas que, através de AI e aprendizagem automática, possam ser utilizadas como auxiliares de diagnóstico e que contribuam para a triagem e avaliação dos pacientes. Desta forma, o médicos obterão de uma forma mais célere a sugestão de que casos devem ser tratados com maior urgência, no que diz respeito a questões relacionadas com esta doença.

[O objetivo] é tentar ajudar os profissionais [a fazerem a análise do paciente] mais rapidamente, não é substituí-los.

Margarida Silveira, docente do DEEC e investigadora no ISR

É neste contexto que surge o paper "Beyond the Last Scan: the Role of Longitudinal Neuroimaging in Predicting Conversion to Alzheimer’s Disease at Different Stages", que será apresentado na o IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), no Texas, (Estados Unidos), em 2025. Neste paper, os investigadores analisam a evolução do cérebro através de imagens prévias ao diagnóstico da doença, de modo a perceber, o mais cedo possível, se um paciente irá desenvolver a Alzheimer ou não. Através desta análise, torna-se possível estudar as alterações que o órgão sofreu, ao longo do tempo, até ao último exame efetuado.

No entanto, estes sistemas não se aplicam apenas ao estudo desta doença. Ainda na área da saúde, Margarida Silveira também realiza investigação sobre como os mecanismos de IA e de aprendizagem automática podem ser utilizados na análise de eletrocardiogramas. Neste caso, são estudados os diferentes canais, referentes à atividade cardíaca, ao longo do tempo.

[O sistema] diz-nos onde é que nos devemos ou podemos focar e (...) se um electrocardiograma não é normal.

Margarida Silveira, docente do DEEC e investigadora no ISR

Por outro lado, cruzando a sua investigação com a área da biologia animal, Margarida Silveira esteve também envolvida no desenvolvimento do software 3DVascNet, no ano passado, em colaboração com um biólogo. O objetivo deste projeto foi analisar os vasos sanguíneos da retina de ratos, através de imagens microscópicas 3D nos mesmos, de forma a medir os seus volumes e ramificações e perceber como funciona a regulação do sistema.

No entanto, como já referido, a análise de imagem estende-se também a áreas não relacionadas, diretamente, com o estudo de organismos vivos. A investigadora também já trabalhou na análise de imagens satélite, em conjunto com investigadores do Departamento de Minas e Recursos Geológicos do Técnico, tendo contribuído para a criação de mapas que indicam quais as zonas terrestres seriam mais vulneráveis a possíveis situações como cheias e deslizamentos de terra, algo que tem impacto na gestão de risco, inclusivamente para serem evitadas catástrofes no futuro.

Eu gosto mais de olhar para a frente do que para trás.

Margarida Silveira, docente do DEEC e investigadora no ISR

Embora a IA possa ser útil em inúmeros contextos, com o crescimento do setor tecnológico torna-se necessário o desenvolvimento de mecanismos que consigam obter resultados de uma forma cada vez mais rápida e que possam trabalhar com cada vez menos dados. A investigadora mantém a sua perspetiva na criação de sistemas onde as anotações e os exemplos necessários dados pelos especialistas, sejam biólogos, geólogos, médicos ou outros, sejam progressivamente menores, não excluindo a hipótese do estudo de sistemas de aprendizagem contínuos, que continuam a aprender após o fim do treinamento por parte dos investigadores.

Tendo tido, ao longo da sua carreira, a oportunidade de realizar investigação na sua área de interesse, quando questionada sobre como surgiu o seu gosto pela mesma, a investigadora realça que o contacto com uma unidade curricular de processamento de imagem, no seu último ano do curso em engenharia eletrotécnica e de computadores, teve especial impacto: "(...) adorei e então apaixonei-me pelo mundo das imagens", refere. Destacando a importância de os alunos investirem nas áreas pelas quais nutrem mais interesse, Margarida Silveira deixa um conselho aos futuros estudantes universitários:

Escolham o que gostam e não há que ter medo de vir para o Técnico; serão bem recebidos, quer sejam rapazes ou raparigas.

Margarida Silveira, docente do DEEC e investigadora no ISR