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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Marques, Leomar Santos | - |
| Autor(es): dc.creator | Magalhães, Ricardo Rodrigues | - |
| Autor(es): dc.creator | Ferreira, Danton Diego | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:00:40Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:00:40Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-04-17 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-04-17 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/40166 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152380 | - |
| Descrição: dc.description | 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. | - |
| Descrição: dc.description | 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. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade de Passo Fundo | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista Brasileira de Computação Aplicada | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Câncer de mama | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Neuro-fuzzy | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Breast cancer | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Neural networks | - |
| Título: dc.title | Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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