CLASSIFICAÇÃO DE DADOS RELATIVOS À CIRURGIA DE CÂNCER DE MAMA, UM COMPARATIVO ENTRE SOLUÇÃO POR REDES NEURAIS E FUZZY (original) (raw)
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AVALIAÇÃO E COMPARAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MAQUINA PARA CLASSIFICAÇÃO DE DADOS MÉDICOS
AVALIAÇÃO E COMPARAÇÃO DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MAQUINA PARA CLASSIFICAÇÃO DE DADOS MÉDICOS, 2023
Ao analisar a base de dados "Predict Diabetes" disponível no Kaggle, o problema a ser investigado é aclassificação de pacientes em diabéticos ou não diabéticos com base em suas características médicas. Portanto, o problema de classificação a ser investigado é o seguinte: Problema: Classificação de pacientes em diabéticos ou não diabéticos com base em característicasmédicas. Na descrição do estudo, são utilizadas as informações médicas fornecidas na base de dados paradesenvolver um modelo de classificação capaz de prever se um paciente é diabético ou não diabético. Avariável alvo, chamada de "Outcome" ou "Resultado", é binária, onde 0 representa não diabético e 1representa diabético. O método proposto envolve a realização de uma análise exploratória dos dados, o tratamento de valoresausentes ou inconsistentes, o pré-processamento dos dados e a seleção de características relevantes. Emseguida, diferentes algoritmos de classificação podem ser avaliados e comparados para determinar qualdeles oferece o melhor desempenho na tarefa de classificação. As métricas comuns, como acurácia, precisão, recall, F1-score e matriz de confusão, serão utilizadas paraavaliar a qualidade dos classificadores e selecionar o modelo de classificação mais adequado para a basede dados em questão. É importante ressaltar a necessidade de realizar a divisão adequada dos dados em conjuntos detreinamento e teste, a fim de avaliar o desempenho dos classificadores de forma robusta. Além disso, ésempre recomendado utilizar técnicas de validação cruzada para obter uma estimativa mais confiável dodesempenho dos modelos. Este estudo tem como objetivo contribuir para a área de classificação médica, fornecendo insightsvaliosos sobre a predição da ocorrência de diabetes com base em características médicas específicas.Através da análise exploratória, do pré-processamento dos dados, da seleção criteriosa de característicase da comparação de diferentes algoritmos de classificação, espera-se obter um modelo de classificaçãopreciso e confiável.
Carcinoma de mama: novos conceitos na classificação
Revista Brasileira de Ginecologia e Obstetrícia, 2008
Resumo O carcinoma de mama é a neoplasia maligna mais comum em mulheres. Estudos moleculares do carcinoma de mama, baseados na identificação do perfil de expressão gênica por meio do cDNA microarray, permitiram definir pelo menos cinco sub-grupos distintos: luminal A, luminal B, superexpressão do HER2, basal e normal breast-like. A técnica de tissue microarray (TMA), descrita pela primeira vez em 1998, permitiu estudar, em várias amostras de carcinoma, os perfis de expressão protéica de diferentes neoplasias. No carcinoma de mama, os TMAs têm sido utilizados para validar os achados dos estudos preliminares, identificando, desta forma, os novos subtipos fenotípicos do carcinoma de mama. Dentre os subtipos classicamente descritos, o grupo basal constitui um dos mais intrigantes subtipos tumorais e é freqüentemente associado com pior prognóstico e ausência de alvos terapêuticos definidos. A classificação histopatológica do carcinoma de mama tem pobre valor preditivo. Portanto, a associação entre o diagnóstico histológico com técnicas moleculares nos laboratórios de anatomia patológica, por meio do estudo imunoistoquímico, pode determinar o perfil molecular do carcinoma de mama, buscando melhorar a resposta terapêutica. Este estudo visou resumir os mais recentes conhecimentos em que se baseiam os novos conceitos da classificação do carcinoma de mama.
Flávia Novaes MORAES Maria José Pereira Monteiro de ALMEIDA, 2019
RESUMO: Este trabalho tem por objetivo abordar, de forma discursiva, como o uso de textos de divulgação científica e histórias em quadrinhos pode contribuir para a interpretação de conceitos biotecnológicos no Ensino de Ciências e Biologia na Educação Básica. Aqui nos referimos a temática específica testes preditivos de câncer de mama. Utilizamos como referencial teórico uma vertente da análise do discurso francesa, que tem em Michel Pêcheux um de seus principais articuladores. Admitimos que as diferentes formas de uso da linguagem irão produzir sentidos específicos em cada sujeito. Consideramos que a proposta permite um movimento no sentido de contribuir para a atividade pedagógica na sala de aula e para leituras informais do tema. PALAVRAS-CHAVE: Ensino de ciências. Divulgação científica. Teste genético. Ensino de biotecnologia. Histórias em quadrinhos. RESUMEN: Este artículo tiene como objetivo tomar un enfoque de manera discursiva sobre la contribución del uso de textos de diseminación científica y historietas para la interpretación de conceptos biotecnológicos en la Enseñanza de las Ciencias. Como sujeto específico de estudio se utilizaron las pruebas predictivas de cáncer de mama. La base del marco teórico es la análisis del discurso francés, que tiene en Michel Pêcheux uno de sus principales articuladores, y por lo tanto admitimos que las diferentes formas de uso del lenguaje pueden producir significados específicos en cada persona, así como una interpretación única de los contenidos. Así, la propuesta permite una posible contribución para la actividad pedagógica en la clase y lecturas informales del tema.
Resumo-Segundo a Organização Mundial de Saúde, o câncer de mama é o que mais causa mortes entre as mulheres (no Brasil, em específico, estão previstos cerca de 48.930 casos no ano de 2006). Em um exame de mamografia, uma lesão é identificada principalmente pela existência de microcalcificações e massas na região da mama. Este trabalho apresenta um esquema de análise e classificação de massas presentes no exame mamográfico utilizando o contorno de suas formas e o método da Full Curvature Scale Space, com o propósito de ajudar o radiologista no diagnóstico do câncer de mama. Este esquema é utilizado como ferramenta de apoio em um Sistema de Diagnóstico Auxiliado por Computador (Computer-Aided Diagnosis, CAD) para imagens mamográficas que está sendo utilizado atualmente de forma experimental. Resultados obtidos com a utilização do esquema proposto em um banco de dados de imagens mamográficas serão também brevemente descritos.
Métodos Computacionais Na Diferenciação De Tumores De Mama
Revista Gestão e Desenvolvimento em Contexto, 2017
Esse estudo apresenta a importância de pesquisas relacionadas a deteccao do câncer de mama por meio do processamento de imagens. Isso se deve ao fato de o câncer de mama ser o responsavel pela maior causa de mortes entre as mulheres no Brasil. O objetivo geral da pesquisa consistiu em realizar uma analise quantitativa na diferenciacao de tumores de mama com a utilizacao da geometria fractal (dimensao fractal) associada a excentricidade da elipse e o indice de compacidade, sendo de fundamental importância para explorar os tumores de mama nas mamografias investigadas, classificando-os em benignos ou malignos.
2007
Introduction: Several systems have been proposed for the classification of ductal carcinoma in situ of the breast (DCIS). The reason is that the classification must have clinical significance, helping achieve a better understanding of the disease, choose the therapy and define the prognosis. Few studies evaluated the degree of agreement between different classification systems. Objective: The objective of the study is to determine the degree of diagnostic agreement among pathologists between three DCIS classification systems. Material and methods: 43 cases with a diagnosis of DCIS were reviewed by two pathologists and selected for interobserver analysis. Thirteen pathologists, one of them a specialist in breast pathology received the same set of digitized images of microscopy of the DCIS cases in JPG format, and answered a questionnaire containing the criteria to compose the three classification systems studied Holland, modified Lagios and Van Nuys. For this purpose a computer progr...
Engenharia Elétrica: Desenvolvimento e Inovação Tecnológica, 2020
RESUMO: O setor elétrico tem passado por uma reestruturação nos últimos anos, especialmente nas últimas duas décadas diversas mudanças como o crescimento da geração distribuída e os avanços da eletrônica de potência tem desempenhado um papel cada vez mais importante em termos técnicos e comerciais no sistema elétrico de potência (SEP). As mudanças no setor elétrico associadas à necessidade de se obter elevados indíces de continuidade de fornecimento e qualidade de energia (QE) levam ao desenvolvimento de sistemas capazes de detectar e classificar faltas no sistema elétrico, com o objetivo de monitorar e reestabelecer o fornecimento de forma eficiente e segura. O obetivo deste artigo é demonstrar um método de detecção e classificação de curto-circuitos baseado em processamento de sinais e inteligência computacional. Para o pré-processamento dos sinais foi utilizada a transformada discreta fracionária de Fourier (DFrFT), que consiste em uma generalização da transformada discreta de Fourier e permite a existência de domínios intermediários entre o tempo e a frequência. Utilizando a DFrFT em conjunto com uma rede neural artificial (RNA) multilayer perceptron foi possível obter um sistema com taxa de acurácia acima de 90% para detecção e classificação de curto-circuitos. PALAVRAS-CHAVE: Classificação, curto-circuito, rede neural artificial, transformada discreta fracionária de Fourier
Radiologia Brasileira, 2009
OBJETIVO: O objetivo geral do estudo é avaliar a acurácia da ultrassonografia (BI-RADS) no diagnóstico do câncer de mama, e os objetivos específicos, descrever a frequência de apresentação dos diferentes achados ultrassonográficos e a avaliação da concordância entre observadores. MATERIAIS E MÉTODOS: Exames de 110 pacientes encaminhados para biópsia, com diagnóstico prévio de nódulos, foram reanalisados independentemente por dois médicos especialistas utilizando a nomenclatura do BI-RADS. Os achados histológicos foram utilizados como padrão-ouro. A acurácia dos achados foi determinada. As diferenças nos grupos de comparação foram analisadas com teste qui-quadrado para variáveis categóricas e a concordância entre os médicos foi calculada por meio da estatística kappa (κ). RESULTADOS: Cento e dez massas mamárias foram avaliadas pelo ultrassom, sendo que 76 (69%) foram benignas e 34 (30,9%), malignas. Foram observados, entre os radiologistas, sensibilidade variando entre 70,5% e 82,3%,...