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metadata.artigo.dc.title: Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama
metadata.artigo.dc.creator: Marques, Leomar Santos
Magalhães, Ricardo Rodrigues
Ferreira, Danton Diego
metadata.artigo.dc.subject: Câncer de mama
Neuro-fuzzy
Redes neurais
Breast cancer
Neural networks
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade de Passo Fundo
metadata.artigo.dc.date.issued: 2019
metadata.artigo.dc.identifier.citation: MARQUES, L. S.; MAGALHÃES, R. R.; FERREIRA, D. D. Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama. Revista Brasileira de Computação Aplicada, [S.l.], v. 11, n. 1, p. 28-35, 2019.
metadata.artigo.dc.description.resumo: O câncer de mama apresenta elevado índice de mortalidade em todo o mundo, sendo o mais incidente emmulheres. Seu diagnóstico tendo sido realizado por meio de rastreamento, ecogra as mamárias e mamogra as.Este trabalho tem como objetivo desenvolver um classi cador para identi car o câncer de mama utilizandodados antropométricos e parâmetros de exame sanguíneo de rotina que são os biomarcadores. Redes-Neuraisdo tipo Perceptron Multi-Camadas(MLP) e as redes Neuro-Fuzzy (ANFIS) empregados a um comitê de decisão,trazendo como resultado uma classi cação do câncer de mama, com acurácia de 97% , um valor superiorapresentado comparado aos trabalhos dos últimos anos que utilizaram biomarcadores semelhantes no períodode 2013 ao início do ano de 2018.
metadata.artigo.dc.description.abstract: Breast cancer has a high death rate worldwide, and the most frequent in women, its diagnosis having beenperformed through screening, breast ultrasound and mammograms. This work aims to develop a classi er toidentify breast cancer using only anthropometric data and some parameters of a simple routine blood test thatare the biomarkers.The MLP Neural Networks and Neuro-Fuzzy Networks (ANFIS) were used for a decisioncommittee. This work demonstrates a breakthrough in the area of computational intelligence due to the goodresult of its classi cation of breast cancer, which was 97% accurate, a higher value presented compared tothe works of the last years that used similar biomarkers in the period of 2013 to the start of the year 2018.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/40166
metadata.artigo.dc.language: pt_BR
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