Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorMarques, Leomar Santos-
Autor(es): dc.creatorMagalhães, Ricardo Rodrigues-
Autor(es): dc.creatorFerreira, Danton Diego-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:00:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:00:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-04-17-
Data de envio: dc.date.issued2020-04-17-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/40166-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152380-
Descrição: dc.descriptionBreast 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.-
Descrição: dc.descriptionO 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.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade de Passo Fundo-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceRevista Brasileira de Computação Aplicada-
Palavras-chave: dc.subjectCâncer de mama-
Palavras-chave: dc.subjectNeuro-fuzzy-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais-
Palavras-chave: dc.subjectBreast cancer-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks-
Título: dc.titleInteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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