Denis Henrique Pinheiro Salvadeo

He holds a doctorate (2013), a master's degree (2009) and a degree in Computer Science from the Federal University of São Carlos (2007). He is currently an Assistant Professor in Department of Statistics, Applied Mathematics and Computation (DEMAC) at State University of São Paulo (UNESP), Campus of Rio Claro. He was coordinator of the Undergraduate Program in Computer Science at UNESP of Rio Claro (2015-2018 and 2020-2022). He was a Visiting Researcher in Department of Radiology at Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia (USA) from March 2018 to February 2019. He is accredited with the Multicampus Graduate Program in Computer Science at UNESP. He has experience in the area of ​​Computer Science, with emphasis on Pattern Recognition, Digital Image Processing, Machine Learning, Computer Vision and Neural Networks, working mainly in the following subjects: Image Denoising, Deep Learning, Medical Imaging, Combination of Multiple Classifiers. He is also interested in the development of extensionist, interdisciplinary and innovative solutions based on technical-scientific knowledge in his research areas.

Possui doutorado (2013), mestrado (2009) e graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2007). Atualmente é Professor Assistente Doutor do Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação (DEMAC) da Universidade Estadual Paulista (UNESP), Câmpus de Rio Claro. Foi coordenador do curso de Graduação em Ciências da Computação da UNESP de Rio Claro (2015 a 2018 e 2020 a 2022). Pesquisador Visitante no Departamento de Radiologia da Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia (EUA) entre Março/2018 a Fevereiro/2019. Credenciado junto ao Programa de Pós-Graduação Multicampus em Ciência da Computação da UNESP. Atua como revisor de artigos em periódicos científicos internacionais relevantes e é assessor científico ad hoc da FAPESP. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Reconhecimento de Padrões, Processamento Digital de Imagens, Aprendizado de Máquina, Visão Computacional e Redes Neurais, atuando principalmente nos seguintes temas: Filtragem de Ruído em Imagens, Aprendizado Profundo, Imagens Médicas, Combinação de Múltiplos Classificadores. Tem interesse ainda no desenvolvimento de soluções extensionistas, interdisciplinares e inovadoras com base em conhecimento técnico-científico em suas áreas de pesquisa.