Qua, 01 abril 2026, 15:00 - 16:30
Tipo de evento:
Seminário
Organizador:
Departamento de Física
Local do evento:
Sala de Seminários No. 213
Localização específica:
Edifício I
Contacto:
df,secretariado@fct.unl.pt
Seminário DF
Departamento de Física, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade NOVA de Lisboa, Campus da Caparica, Portugal
Sala 213 - Edifício I
1 de Abril de 2026 às 15h
MSCA Doctoral Candidate
Mestre Maria Justino
Clinatec (CEA-Leti), afiliada à Université Grenoble Alpes
Abstract
A apresentação será dividida em duas partes. Na primeira, será feita uma introdução às Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA), incluindo o funcionamento dos programas doutorais, oportunidades disponíveis, áreas de investigação e estratégias para candidatura. Também partilharei a minha experiência dentro de um consórcio MSCA (ReWIRE), abordando os principais desafios, vantagens e impacto no percurso académico e profissional. Numa segunda parte, será apresentado o trabalho desenvolvido no contexto do meu doutoramento, realizado no centro de investigação CEA-Leti, no laboratório Clinatec. Este trabalho insere-se na área de interfaces cérebro-computador (BCI - Brain-Computer Interfaces), com foco em pessoas paraplegicas ou tetraplegicas com lesões medulares. Através de sinais cerebrais registados por eletrocorticografia (ECoG), são extraídas features que permitem treinar modelos de machine learning para descodificar intenções de movimento. Estas intenções podem posteriormente ser utilizadas para controlar diferentes dispositivos, como exoesqueletos, estimuladores ou interfaces digitais. O principal objetivo do meu doutoramento consiste em tornar estes modelos mais robustos e mitigar a degradação de desempenho causada por alterações nos padrões neurais entre sessões.
Brief Bio
Mestrado em Engenharia Biomédica pela NOVA School of Science and Technology (FCT NOVA). Durante o curso, realizei um estágio na NTT Data na área da consultoria em saúde. Concluí o mestrado sob orientação do Prof. Hugo Gamboa e da Prof.ª Cátia Cepeda. A minha dissertação, intitulada “Multimodal Stress Classification Based on Biosignals Extracted from Smart Devices and Electromyography”, focou-se na classificação de stress ocupacional no trabalho através de sinais fisiológicos como frequência cardíaca, respiração e eletromiografia. Este trabalho resultou numa publicação apresentada na conferência BIOSTEC 2023. Atualmente, estou no terceiro e último ano de doutoramento na área de interfaces cérebro-computador (BCI – Brain-Computer Interfaces), com foco em machine learning, em particular transfer learning. O meu trabalho consiste na adaptação de modelos a novos dados, permitindo lidar com a variabilidade dos sinais neurais entre diferentes utilizações e garantindo sistemas mais robustos e fiáveis para aplicações clínicas. Este trabalho foi apresentado em conferências internacionais como CORTICO (Lyon, França), BCI Society (Banff, Canadá) e BCI Winter (Coreia do Sul), com publicação associada.
