Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

Autores

  • 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

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.v11i1.8727

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

15-04-2019

Edição

v. 11 n. 1 (2019): Abril/2019

Seção

Artigo Original

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Como Citar

[1]
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.