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capa do ebook SISTEMAS IMUNOLÓGICOS ARTIFICIAIS APLICADOS AO DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE MAMA

SISTEMAS IMUNOLÓGICOS ARTIFICIAIS APLICADOS AO DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE MAMA

Este capítulo apresenta uma aplicação dos sistemas imunológicos artificiais para o diagnóstico de amostras de câncer de mama. Utiliza-se o Algoritmo de Seleção Negativa para discriminar as amostras, obtendo uma classificação em casos benignos ou malignos. A principal aplicação para esta metodologia é auxiliar profissionais no processo de diagnóstico de câncer de mama, proporcionando rapidez na tomada de decisão, eficiência no planejamento de tratamentos, confiabilidade e a assistência necessária para salvar vidas. Para avaliar este método, utilizou-se a base de dados Wisconsin Breast Cancer Diagnosis (WBCD). Trata-se de uma base de dados real de câncer de mama. Os resultados obtidos pelo método, quando comparado com a literatura especializada mostram precisão, robustez e eficiência no processo de diagnóstico de câncer de mama.

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SISTEMAS IMUNOLÓGICOS ARTIFICIAIS APLICADOS AO DIAGNÓSTICO DE CÂNCER DE MAMA

  • DOI: 10.22533/at.ed.67120020716

  • Palavras-chave: Diagnóstico, Câncer de mama, Sistemas Imunológicos Artificiais, Algoritmo de Seleção Negativa, WBCD

  • Keywords: Diagnosis, Breast Cancer, Artificial Immune System, Negative Selection Algorithm, WBCD

  • Abstract:

    This chapter uses an artificial immune system applied for diagnosing breast cancer samples. The Negative Selection Algorithm was used to discriminate the samples, attaining a classification for benign or malignant cases. The main application of the methodology is to assist professionals in the breast cancer diagnostic process, thereby providing decision-making agility, efficient treatment planning, reliability and the necessary intervention to save lives. To evaluate this method, the Wisconsin Breast Cancer Diagnosis database (WBCD) was used. This is an actual breast cancer database. The results obtained using the method, when compared with the specialized literature, show accuracy, robustness and efficiency in the breast cancer diagnostic process.

  • Número de páginas: 15

  • Simone Silva Frutuoso de Souza
  • Fábio Roberto Chavarette
  • Gustavo da Silva Maciel
  • Wagner Kenhiti Nakamura Júnior
  • Luiz Francisco Granville Gonçalves
  • Leonardo Plaster Silva
  • Fernando Parra dos Anjos Lima
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