Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

  • Leomar Santos Marques Departamento de engenharia de sistemas e automação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação, Universidade Federal de Lavras - UFLA
  • Ricardo Rodrigues Magalhães Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação (PPGESISA), UFLA
  • Danton Diego Ferreira Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação (PPGESISA), UFLA
Palavras-chave: Câncer de Mama; Neuro-Fuzzy; Redes Neurais

Resumo

O câncer de mama apresenta elevado índice de mortalidade em todo o mundo, sendo o mais incidente em mulheres. Seu diagnóstico tendo sido realizado por meio de rastreamento, ecografias mamárias e mamografias. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um  classificador para identificar o câncer de mama utilizando  dados antropométricos e parâmetros de exame sanguíneo de rotina que são os biomarcadores.  Redes-Neurais do tipo Perceptron Multi-Camadas(MLP) e as redes Neuro-Fuzzy (ANFIS) empregados a um comitê de decisão, trazendo como resultado uma classificação do câncer de mama, com acurácia de 97\%  , um valor superior apresentado comparado aos trabalhos dos últimos anos que utilizaram biomarcadores semelhantes no período de 2013 ao início do ano de 2018.

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Publicado
2019-04-15
Como Citar
[1]
Marques, L., Magalhães, R. e Ferreira, D. 2019. Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 11, 1 (abr. 2019), 28-35. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v11i1.8727.
Seção
Artigo Original
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