Publisher's Synopsis
Neste trabalho, aplicam-se técnicas de RNA ao conjunto de dados WBCD e calcula-se a exatidão, a sensibilidade e a especificidade das diferentes redes, obtendo-se a melhor exatidão de todas as redes neurais feed forward, quando comparadas com outras redes. Assim, chegou-se à conclusão de que a rede neural de avanço apresenta um bom desempenho na deteção do cancro da mama com o algoritmo de retropropagação. Com isto, foi concebida uma rede neural de avanço com o algoritmo de retropropagação para detetar o cancro da mama numa fase inicial para fins de diagnóstico eficaz. Com isto, a probabilidade da presença de cancro da mama utilizando RNA é um sucesso que foi treinado por uma rede de avanço com o algoritmo de retropropagação para detetar eficazmente o cancro da mama numa fase inicial, diferenciando os casos malignos dos benignos. Com este processo, o oncologista pode detetar facilmente o cancro da mama. Ajudará os doentes a tratar o cancro da mama numa fase precoce e a precisão do diagnóstico pode ser significativamente melhorada.
