Detecção de câncer de mama por imagem com classificador híbrido
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1353Palavras-chave:
Classificação por Imagem, Câncer de Mama, Aprendizado HíbridoResumo
Objetivos: Desenvolver algoritmos de Machine Learning (ML) para classificação acurada de imagens de ultrassonografia para suporte ao diagnóstico de câncer de mama. Método: Implementação de um novo modelo de aprendizado híbrido que combina as técnicas de LightGBM, Rede Perceptron Multicamadas (MLP), Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e otimização dos pesos por Enxame de Partículas Relativístico (RPSO). Resultados: O modelo classificador obtido resultou em acurácia de 98% nos dados de teste, oferecendo, portanto, alta acurácia. Conclusão: O modelo proposto obteve resultados superiores aos de trabalhos encontrados na literatura, sendo, então, uma promissora ferramenta de suporte ao diagnóstico.
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