Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

Marques, Leomar Santos; Magalhães, Ricardo Rodrigues; Ferreira, Danton Diego

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Marques, Leomar Santos	-
dc.creator	Magalhães, Ricardo Rodrigues	-
dc.creator	Ferreira, Danton Diego	-
dc.date.accessioned	2020-04-17T19:30:35Z	-
dc.date.available	2020-04-17T19:30:35Z	-
dc.date.issued	2019	-
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.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/40166	-
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.	pt_BR
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Universidade de Passo Fundo	pt_BR
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International	*
dc.rights	acesso aberto	pt_BR
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.source	Revista Brasileira de Computação Aplicada	pt_BR
dc.subject	Câncer de mama	pt_BR
dc.subject	Neuro-fuzzy	pt_BR
dc.subject	Redes neurais	pt_BR
dc.subject	Breast cancer	pt_BR
dc.subject	Neural networks	pt_BR
dc.title	Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama	pt_BR
dc.type	Artigo	pt_BR
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.	pt_BR
Appears in Collections:	DAT - Artigos publicados em periódicos DEG - Artigos publicados em periódicos

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