Felipe Dalvi-Garcia

Doutor em Modelagem Computacional (ênfase em Neurociência Computational) do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Mestre em Engenharia Biomédica pela Coppe - Universidade Federal do Rio de Janeiro (Coppe/UFRJ) e bacharel em Engenheiro de Computação pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Iniciou na vida acadêmica em projetos na área de Interface Cérebro-Computador e Processamento de Sinais Biológicos. Durante o mestrado, trabalhou com Engenharia Clínica e resolução de problemas inversos aplicada a algoritmos de reconstrução de imagens de Tomografia por Impedância Elétrica. Nesse período, foi premiado com a Bolsa Nota 10 da FAPERJ. Atualmente, é acadêmico de Medicina na Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio) e pesquisador colaborador no Instituto de Psiquiatria da UFRJ (IPUB), onde aplica técnicas de modelagem computational e machine learning no estudo de transtornos neuropsiquiátricos.

PhD in Computational Modeling (focused on Computational Neuroscience) at National Laboratory for Computational Modeling, Master of Science in Biomedical Engineering from Coppe - Federal University of Rio de Janeiro and bachelor's in Computer Engineering from the Federal University of Espírito Santo. He started in academic research in the field of Brain-Computer Interface and Biological Signal Processing. During the master's course, he worked with Clinical Engineering and techniques for solving inverse problems applied to reconstruction algorithms for Electrical Impedance Tomography. In between, he was awarded a First Class Honours degree Studentship from Foundation for Research Support of the State of Rio de Janeiro (FAPERJ). Currently, he is a medical student at the Federal University of the State of Rio de Janeiro and applies computational modeling and machine learning techniques in the understanding of neuropsychiatric disorders.