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Projeto de Graduação
A disciplina de Projeto de Graduação tem por objetivo levar o discente, através de trabalho individual em nível de iniciação científica, ao desenvolvimento de sua capacidade criativa na solução de problemas da área de Ciência da Computação. O objetivo da disciplina deverá ser alcançado através da execução de um trabalho individual teórico e prático, no qual deverão ser aplicados os conhecimentos adquiridos pelo discente no decorrer do curso.
Características do trabalho:
- Tratar de Análise Científica, Especificação e/ou Desenvolvimento de Algoritmos, Metodologias, Técnicas, Ferramentas ou Sistemas de Software e/ou Hardware a serem empregadas pela Ciência da Computação, nas áreas de interesse da FIPP - UNOESTE;
- Ter seu assunto proposto por um docente da FIPP - UNOESTE;
- Ter seu plano de trabalho aprovado pela coordenação da disciplina, com parecer favorável da correspondente área;
- Produzir uma revisão bibliográfica sobre o assunto proposto;
- Desenvolver o assunto objeto especificado no ante-projeto, atendendo aos objetivos constantes neste;
Mais informações: projetograduacao@unoeste.br
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Histórico
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CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
| Aluno | CARLOS VIN?CIUS DEARO DE CARVALHO | 2025 |
| Orientador(es) | Helton Molina Sapia | |
| Área | 1.03.01.03-8 - Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação | |
| Título | A definir | |
| Aluno | DANIEL ELIAS FONSECA RUMIN | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Leandro Luiz de Almeida | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Monitoramento ambiental para identificação de queimadas em áreas de vegetação usando imagens de satélite | |
| Aluno | GABRYEL HENRIQUE BORGES | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Virginio Maracci | |
| Área | 1.03.03.02-2 - Engenharia de Software | |
| Título | Implementação de pipeline de Integração e Entrega Contínuas para apoio ao ensino de Engenharia de Software | |
| Aluno | GUILHERME COLONHESE CAMARGO | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Lívia Natalin Chaparim Parmino | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Diagnóstico de esteatose hepática utilizando visão computacional no exame de ultrassonografia | |
| Resumo | A obesidade é um problema global que afeta milhões de pessoas e está diretamente associada a diversas complicações de saúde, incluindo a esteatose hepática (EH). Essa condição, caracterizada pelo acúmulo excessivo de gordura no fígado, pode evoluir para doenças mais graves, como a esteato hepatite não alcoólica, cirrose e carcinoma hepatocelular. No entanto, devido à sua natureza frequentemente assintomática, a EH é diagnosticada, na maioria das vezes, em estágios avançados. Diante disso, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema computacional baseado em visão computacional e inteligência artificial (IA) para auxiliar no diagnóstico precoce da EH, utilizando técnicas de processamento de imagens e redes neurais, o sistema será capaz de identificar padrões sutis em exames de ultrassonografia, aumentando a sensibilidade diagnóstica e reduzindo a variabilidade entre observadores. Com o protótipo concluído, este será exposto a testes formais para avaliar a precisão e a aplicabilidade do sistema em um ambiente clínico simulado, com vistas a validar sua eficácia como ferramenta de apoio à tomada de decisões médicas e à melhoria do cuidado em saúde. | |
| Aluno | GUILHERME SOUZA RIBEIRO | 2025 |
| Orientador(es) | Robson Augusto Siscoutto | |
| Área | 1.03.04.00-2 - Sistemas de Computação | |
| Título | Realidade Virtual Aplicada ao Tratamento da Ansiedade Social | |
| Resumo | O transtorno de ansiedade social (TAS) é uma das condições mais prevalentes na sociedade atual, impactando milhões de pessoas ao limitar suas interações sociais e desempenho em ambientes profissionais e pessoais. Esse transtorno, marcado pelo medo persistente de situações sociais, pode levar ao isolamento, dificuldades emocionais e prejuízos na qualidade de vida. Embora a terapia cognitivo-comportamental seja o tratamento padrão, a replicação de cenários sociais no ambiente terapêutico apresenta limitações práticas e de custo. Este trabalho tem como objetivo geral desenvolver um aplicativo computacional de realidade virtual fazendo uso de ambientes virtuais tridimensionais interativos, visando auxiliar no tratamento de transtornos de ansiedade social e fobias (TAS). Desta forma, será possível expor o paciente, de forma gradualmente, em ambiente controlado, facilitando o processo de dessensibilização e reestruturação cognitiva. Além de uma revisão sistemática da literatura e levantamento de requisitos com profissionais da área vinculados ao projeto, o aplicativo será testado pelos pesquisadores visando quantificar e qualificar os ambientes virtuais desenvolvidos por meio de heurística de usabilidade. Palavras-Chave: Transtorno de Ansiedade Social, Realidade Virtual, Terapia de Exposição, Psicologia, Tecnologia. | |
| Aluno | GUILHERME ZORATO VERNILO | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Detecção de Possíveis Focos de Dengue em Áreas Urbanas Utilizando Visão Computacional | |
| Resumo | A dengue é uma doença viral transmitida pelo mosquito Aedes aegypti, cuja proliferação está associada a fatores ambientais urbanos, como água parada e falhas de saneamento. O controle da doença depende da identificação e eliminação de criadouros, mas os métodos tradicionais de inspeção enfrentam desafios, como limitações operacionais e altos custos. Nesse cenário, a visão computacional surge como uma solução inovadora para automatizar a detecção de focos do mosquito. Este projeto visa desenvolver um sistema que utiliza técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina para identificar potenciais criadouros do Aedes aegypti em áreas urbanas. Serão analisadas imagens capturadas por drones, aplicando modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) para segmentação e classificação dos dados visuais. O desempenho do sistema será avaliado por métricas como precisão, recall e F1-score, além de comparações com inspeções realizadas por profissionais da saúde. Espera-se que o protótipo contribua para aprimorar as estratégias de combate à dengue, fornecendo informações precisas e eficientes para gestores de saúde pública. O projeto também destaca a relevância da visão computacional em desafios sociais, evidenciando seu potencial na saúde pública e monitoramento ambiental. | |
| Aluno | IAGHO HENRIQUE SLAVIERO COSTA | 2025 |
| Orientador(es) | Mario Augusto Pazoti | |
| Francisco Assis da Silva | ||
| Área | 1.03.04.00-2 - Sistemas de Computação | |
| Título | Monitoramento de Ambientes Internos e Externos em Residências para Segurança Infantil usando Visão Computacional. | |
| Aluno | JOÃO VITOR VALIM DE PAIVA | 2025 |
| Orientador(es) | Leandro Luiz de Almeida | |
| Área | 1.03.04.00-2 - Sistemas de Computação | |
| Título | Aplicação de machine learning para análise de tendências no mercado financeiro | |
| Aluno | LEON BRUCHMANN RONCHI | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Leandro Luiz de Almeida | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Aplicação de visão computacional na identificação de danos em pavimentos de vias públicas. | |
| Aluno | LUANA BEATRIZ SOUZA VENANCIO | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Mario Augusto Pazoti | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Análise de ECGs para identificação de anomalias para Triagem Clínica | |
| Resumo | As doenças cardiovasculares estão entre as principais causas de mortalidade no mundo, e o eletrocardiograma (ECG) desempenha um papel essencial no diagnóstico e acompanhamento dessas condições. Contudo, o crescente volume de dados gerados diariamente pode prolongar o tempo de análise, atrasando a identificação de casos que exigem atenção prioritária, o que compromete a agilidade no diagnóstico. Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema automatizado que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial para identificar padrões em sinais de ECG, oferecendo suporte à análise médica e auxiliando na identificação de anomalias. A proposta se fundamenta no uso de bases públicas de ECG para treinar e validar o modelo. Com o desenvolvimento do protótipo, testes formais serão conduzidos para avaliar sua funcionalidade e usabilidade, visando aprimorar a triagem de condições críticas e otimizar o monitoramento cardiovascular, contribuindo para diagnósticos mais rápidos e precisos. | |
| Aluno | LUCAS HIDEKI MIYASAKI | 2025 |
| Orientador(es) | Robson Augusto Siscoutto | |
| Leandro Luiz de Almeida | ||
| Área | 1.03.04.00-2 - Sistemas de Computação | |
| Título | Pacientes com Parkinson auxiliados com Realidade Virtual e Jogos | |
| Resumo | A Doença de Parkinson (DP) é uma condição neurodegenerativa que afeta milhões de pessoas em todo o mundo, comprometendo funções motoras e a qualidade de vida. A fisioterapia desempenha um papel essencial no tratamento, mas pode, em alguns casos, tornar-se repetitiva e monótona, impactando negativamente a autoestima dos pacientes. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma aplicação de Realidade Virtual personalizada, com ambientes tridimensionais interativos, para auxiliar no tratamento fisioterapêutico de pacientes com DP. Com o protótipo finalizado, testes formais serão realizados para avaliar a usabilidade e funcionamento do sistema e também dos ambientes virtuais, verificando se estes cumprem o objetivo de melhorar a experiência do tratamento, promovendo maior interatividade e engajamento dos pacientes com a fisioterapia. | |
| Aluno | LUIGI MARINHO GENERALI | 2025 |
| Orientador(es) | Robson Augusto Siscoutto | |
| Área | 1.03.04.00-2 - Sistemas de Computação | |
| Título | Realidade Misturada aplicada no Auxílio do Tratamento da Dor Fantasma em Membros Superiores | |
| Resumo | A dor fantasma é uma condição complexa caracterizada pela persistência de uma memória de dor no sistema nervoso central, na qual o cérebro continua a perceber sensações dolorosas do membro amputado, mesmo na sua ausência. Esse fenômeno resulta em desafios para o tratamento, incluindo reorganização neural mal-adaptativa, sensibilização emocional e impulsos nervosos anômalos. Essas dificuldades tornam os tratamentos convencionais, como medicamentos e fisioterapia, frequentemente insuficientes, limitando o alívio prolongado da dor. O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de Realidade Virtual (RV) que simule o "membro fantasma" de forma personalizada, promovendo uma reorganização neural adaptativa e aliviando a dor. Para avaliar os resultados, serão conduzidos testes clínicos utilizando a Escala Visual Analógica (EVA) para medir a intensidade da dor antes e após o uso do sistema, questionários para analisar o impacto psicológico. O projeto também inclui comparações com tratamentos tradicionais para validar o potencial da RV como uma alternativa inovadora. Palavras chave: Realidade Virtual, Tratamento da dor, Redução da dor, Dor Fantasma | |
| Aluno | MARCUS VINICIUS RAMOS DE ARAUJO | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Leandro Luiz de Almeida | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Uso de Visão Computacional para Prevenção de Lesões em Adultos de Faixa Etária Avançada Durante a Prática de Exercícios Físicos | |
| Resumo | Este projeto tem como objetivo desenvolver um aplicativo móvel acessível e preciso, utilizando técnicas de visão computacional e inteligência artificial, para monitorar e corrigir posturas em tempo real durante a prática de exercícios físicos. Destinado a adultos de faixa etária avançada – englobando desde a meia-idade até idades mais elevadas – o sistema visa prevenir lesões musculoesqueléticas, promovendo a segurança e a qualidade de vida dos usuários. A prática regular de exercícios é essencial para a manutenção da saúde e do bem-estar; contudo, a execução inadequada dos movimentos pode levar a lesões graves. O aplicativo proposto capturará e analisará os movimentos do usuário por meio da câmera do dispositivo móvel, identificando posturas inadequadas e fornecendo feedback imediato e personalizado. Espera-se que, com a disponibilização deste aplicativo, os usuários possam melhorar a execução dos exercícios físicos, aumentando a segurança durante a prática e potencialmente reduzindo o risco de lesões. Os resultados esperados incluem a entrega de um aplicativo funcional, cuja eficácia será avaliada por meio de testes formais de precisão e usabilidade, com os dados coletados sendo apresentados de forma clara e objetiva, reforçando a eficácia dos algoritmos desenvolvidos e contribuindo para a promoção da saúde e do bem-estar. | |
| Aluno | PAULO MARTIN CARREÑO FERREIRA DA MOTTA | 2025 |
| Orientador(es) | Mario Augusto Pazoti | |
| Francisco Assis da Silva | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Automatização da Contagem e Análise de Sementes de Orquídea por Meio de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina | |
| Resumo | A automatização na análise de sementes de orquídeas surge como uma necessidade em meio aos avanços da agricultura e da computação. As sementes de orquídeas, que possuem características como seu pequeno tamanho e alta produção por planta, tornam sua análise manual suscetível a erros, além de ser um processo demorado. Este cenário destaca a relevância de utilizar visão computacional e aprendizado de máquina para otimizar a contagem e classificação dessas sementes, contribuindo para a conservação e propagação da espécie, especialmente em estudos relacionados ao teste de tetrazólio, fundamental para avaliar a viabilidade das sementes. Diante disso, o objetivo principal deste projeto é desenvolver um sistema automatizado que empregue técnicas de processamento de imagens e redes neurais para identificar e classificar sementes viáveis e inviáveis. O sistema também será capaz de gerar relatórios detalhados com informações morfológicas, como tamanho e diâmetro das sementes, otimizando o processo de análise em termos de precisão e eficiência. Para avaliar o prototipo, serão realizados testes formais em duas etapas principais: primeiro, comparar os resultados do sistema com contagens manuais realizadas por pesquisadores, avaliando métricas como precisão, recall e erro percentual. Em seguida, serão analisadas as características morfológicas geradas pelo sistema em relação a dados previamente documentados em artigos científicos. Os resultados obtidos serão apresentados em tabelas e gráficos comparativos para validar a eficácia e a utilidade prática do sistema desenvolvido. | |
| Aluno | PEDRO CORREIA FELITTO | 2025 |
| Orientador(es) | Leandro Luiz de Almeida | |
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Reconhecimento e Monitoramento do uso de EPI em obras utilizando Visão Computacional e Processamento de Imagens | |
| Resumo | Esse trabalho tem como objetivo geral implementar um aplicativo para o monitoramento, em tempo real, do uso correto dos EPIs na construção civil, utilizando visão computacional, IA e processamento de imagem, visando contribuir com a redução dos índices de acidentes de trabalho e aumentar a segurança nas obras, beneficiando tanto empregados quanto empregadores. O projeto proposto envolve o desenvolvimento de um sistema automatizado de monitoramento de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) utilizando câmeras integradas a algoritmos de Inteligência Artificial e visão computacional. O sistema funcionará em tempo real, detectando a presença ou ausência dos EPIs nos trabalhadores enquanto executam suas atividades no canteiro de obras. Através de redes neurais convolucionais (CNNs), o sistema será treinado para identificar corretamente os EPIs obrigatórios e, em caso de falhas, enviar alertas automáticos aos supervisores responsáveis. Além de monitorar, o sistema irá registrar os dados coletados, gerando relatórios que poderão ser usados para análise contínua da conformidade com as normas de segurança e para a aplicação de medidas corretivas e preventivas. | |
| Aluno | VICTOR HIROSHI UEMURA | 2025 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Mario Augusto Pazoti | ||
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Geração de Modelo Digital de Terreno a partir de imagens aéreas de VANTs usando deep learning | |
| Resumo | Nos últimos anos, o uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) aliado a avanços em processamento de imagem tem reduzido custos e ampliado a viabilidade de levantamentos topográficos de alta resolução. Um produto relevante gerado por imagens de VANTs é a nuvem de pontos tridimensional, essencial para criar Modelos Digitais de Superfície (MDS) e Modelos Digitais de Terreno (MDT), utilizados em aplicações como planejamento de infraestrutura e análise de impactos naturais. Este projeto propõe desenvolver uma solução computacional que automatize a geração de MDTs a partir de imagens aéreas, integrando redes neurais para melhorar a precisão e eficiência do processo, contribuindo para a integração das áreas de engenharia e computação. | |
| Aluno | VITOR EYKI AKUTSU | 2025 |
| Orientador(es) | Mario Augusto Pazoti | |
| Leandro Luiz de Almeida | ||
| Área | 1.03.02.02-6 - Modelos Analíticos e de Simulação | |
| Título | Desenvolvimento de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Simulação Realista de Bots no Counter-Strike 2 | |
| Aluno | BRUNO VIANA DA SILVA | 2024 |
| Orientador(es) | Leandro Luiz de Almeida | |
| Área | 1.03.04.00-2 - Sistemas de Computação | |
| Título | A definir | |
| Aluno | DANIEL FIGUEIRINHA SILVEIRA | 2024 |
| Orientador(es) | Helton Molina Sapia | |
| Área | 1.03.04.04-5 - Teleinformática | |
| Título | Ciência de Dados Aplicada à Prevenção de Churn: Comparação de Modelos Preditivos em Empresas SaaS utilizando Machine Learning | |
| Aluno | ENZO MITSUO FURINI SANESHIGUE | 2024 |
| Orientador(es) | Francisco Assis da Silva | |
| Área | 1.03.03.05-7 - Processamento Gráfico (Graphics) | |
| Título | Estudo comparativo entre diferentes arquiteturas de redes neurais aplicadas à classificação de cobertura do solo utilizando imagens de satélite gratuitas | |
| Resumo | Neste trabalho as arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs) ResNet-50, DeepLabV3+, U-net e VGG16 são utilizadas para a classificação de cobertura do solo a partir de imagens de satélite gratuitas, com foco em culturas agrícolas (milho, soja, cana-de-açúcar), florestais (eucalipto) e áreas urbanas. Busca-se encontrar a melhor arquitetura de rede neural para realizar essa classificação. As imagens utilizadas foram obtidas a partir do satélite Sentinel-2, que oferece uma boa resolução espacial e temporal, contendo treze bandas. A metodologia envolve a coleta de dados (imagens do satélite), criação de um dataset contendo regiões das imagens com as culturas e áreas urbanas utilizadas na classificação, treinamento dos modelos de redes neurais e avaliação do desempenho com métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. As redes foram treinadas utilizando o ambiente computacional do Google Colab, ajustando hiperparâmetros e realizando testes com imagens que não participaram do treinamento para avaliar a qualidade dos resultados. Este trabalho visa contribuir promovendo uma abordagem acessível e economicamente viável para o monitoramento e gestão do uso da terra. | |