Diagnóstico computadorizado de câncer de mama através de redes neurais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1999
Autor(a) principal: André, Túlio César Soares dos Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Câncer de mama
Não informado.
Redes neurais
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11022026-104818/
Resumo: Câncer de mama é um mal que ataca uma grande quantidade de mulheres no mundo todo. Das formas conhecidas de câncer este é com certeza o que mais prejuízos tem causado às mulheres nas últimas décadas. O trabalho em questão consistiu em desenvolver um sistema computadorizado baseado em redes neurais para auxílio ao diagnóstico de câncer de mama a partir de mamogramas digitalizados. O sistema é um perceptron de duas camadas treinado por backpropagation tendo uma camada de entrada formada por várias redes de uma camada treinada pelo algoritmo de aprendizado competitivo, atuando como extratores de características. Ele foi treinado e testado com uma base de dados de mamogramas digitalizados com os seus respectivos diagnósticos de domínio público obtida pela internet. O desempenho do sistema foi avaliado utilizando como método de análise a curva ROC (Receiver Operating Characteristic). O sistema apresentou uma performance próxima do que se encontra na literatura, com uma sensibilidade, ou fração verdadeiro positiva de 0.75 e uma especificidade, ou fração verdadeiro negativa de 0.94, e uma área sob a curva ROC de 0.81.
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