Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

Authors

  • 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

Keywords:

Breast Cancer; Neuro-Fuzzy; Neural Networks

Abstract

Breast cancer has a high death rate worldwide, and the most frequent in women, its diagnosis having been performed through screening, breast ultrasound and mammograms.
This work aims to develop a classifier to identify breast cancer using only anthropometric data and some parameters of a simple routine blood test that are the biomarkers.The MLP Neural Networks and Neuro-Fuzzy Networks (ANFIS) were used for a decision committee. This work demonstrates a breakthrough in the area of computational intelligence due to the good result of its classification of breast cancer, which was 97\% accurate, a higher value presented compared to the works of the last years that used similar biomarkers in the period of 2013 to the start of the year 2018.

 

 

 

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Published

2019-04-15

Issue

Vol. 11 No. 1 (2019): April/2019

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How to Cite

[1]
2019. Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama. Brazilian Journal of Applied Computing. 11, 1 (Apr. 2019), 28–35. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v11i1.8727.