Diagnóstico do câncer de mama com auxílio da inteligência artificial
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP |
Texto Completo: | https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42583 |
Resumo: | The objective of this undergraduate thesis was to develop and evaluate an Artificial Intelligence-based system to assist in the early and accurate diagnosis of breast cancer. Artificial intelligence has been employed in various fields of knowledge, including healthcare, mainly for disease diagnosis that may lead to fatality. Its application in the medical field aids in the early diagnosis of breast cancer using Machine Learning and Deep Learning, capable of identifying patterns in extensive datasets and enhancing the analysis of medical images. Breast cancer is a disease that affects thousands of people worldwide. According to the National Cancer Institute (INCA), breast cancer ranks first in cancer mortality among individuals of the female biological sex. Additionally, according to the International Agency for Research on Cancer (IARC), breast cancer is one of the three most incident types and the most common in individuals of the female biological sex in 154 out of 185 analyzed countries. Early diagnosis improves the chances of cure and treatment for the disease. This is a case study involving a detailed analysis of the proposed system's performance, taking into account the characteristics and specific challenges of the context in which it will be applied. The obtained results showed that Artificial Intelligence has good accuracy in identifying changes in mammograms, capable of detecting potential tumors. Our AI proved to be very useful in assisting healthcare professionals for a faster and more accurate diagnosis, essential to increase the chances of patient survival |
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Morgado, Flaviohttp://lattes.cnpq.br/9168856141182145Donato, Ana Laura Moraes deMiguel, João Eraldo da SilveiraMansano, Matheus do Amaral Genta2024-08-21T19:04:21Z2024-08-21T19:04:21Z2023-01-12Donato, Ana Laura Moraes de; Miguel, João Eraldo da Silveira; Mansano, Matheus do Amaral Genta. Diagnóstico do câncer de mama com auxílio da inteligência artificial. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2023.https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42583The objective of this undergraduate thesis was to develop and evaluate an Artificial Intelligence-based system to assist in the early and accurate diagnosis of breast cancer. Artificial intelligence has been employed in various fields of knowledge, including healthcare, mainly for disease diagnosis that may lead to fatality. Its application in the medical field aids in the early diagnosis of breast cancer using Machine Learning and Deep Learning, capable of identifying patterns in extensive datasets and enhancing the analysis of medical images. Breast cancer is a disease that affects thousands of people worldwide. According to the National Cancer Institute (INCA), breast cancer ranks first in cancer mortality among individuals of the female biological sex. Additionally, according to the International Agency for Research on Cancer (IARC), breast cancer is one of the three most incident types and the most common in individuals of the female biological sex in 154 out of 185 analyzed countries. Early diagnosis improves the chances of cure and treatment for the disease. This is a case study involving a detailed analysis of the proposed system's performance, taking into account the characteristics and specific challenges of the context in which it will be applied. The obtained results showed that Artificial Intelligence has good accuracy in identifying changes in mammograms, capable of detecting potential tumors. Our AI proved to be very useful in assisting healthcare professionals for a faster and more accurate diagnosis, essential to increase the chances of patient survivalO objetivo deste Trabalho de conclusão de curso foi desenvolver e avaliar um sistema baseado em Inteligência Artificial para auxiliar no diagnóstico precoce e preciso do câncer de mama. A inteligência artificial tem sido utilizada em diferentes áreas do conhecimento, incluindo na área da saúde, principalmente para se fazer o diagnóstico de doenças que podem levar à óbito. A sua aplicação na área auxilia no diagnóstico precoce do câncer de mama com o uso de Machine Learning e Deep Learning, podendo identificar padrões em grandes conjuntos de dados e melhorar a análise de imagens médicas. O câncer de mama é uma doença que afeta milhares de pessoas por todo o mundo. Segundo o Instituto Nacional do Câncer (INCA), o câncer de mama ocupa a primeira posição em mortalidade por câncer entre pessoas do sexo biológico feminino. Também, segundo a Agência Internacional de Pesquisa em Câncer (IARC), o câncer de mama é um dos três tipos de maior incidência e o mais comum em pessoas do sexo biológico feminino em 154 dos 185 países analisados. O diagnóstico precoce da doença melhora as chances de cura e tratamento. Trata-se de um estudo de caso que consiste em uma análise detalhada do desempenho do sistema proposto, levando em consideração as características e os desafios específicos do contexto em que será aplicado. Os resultados obtidos mostraram que Inteligências Artificiais tem uma boa acurácia na identificação de alterações em mamografias, sendo capaz de identificar possíveis tumores. Nossa IA se mostrou muito útil para auxiliar profissionais especializados da área da saúde em um diagnóstico mais rápido e preciso, essencial para aumentar a chance de sobrevida dos pacientes.porPontifícia Universidade Católica de São PauloGraduação em Ciência da ComputaçãoPUC-SPBrasilFaculdade de Ciências Exatas e TecnologiaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODeep LearningMachine LearningCâncerTumorMamografiaDeep LearningMachine LearningCâncer tumorDiagnóstico do câncer de mama com auxílio da inteligência artificialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SPinstname:Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)instacron:PUC_SPORIGINALTCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio Morgado.pdfapplication/pdf1099849https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/42583/1/TCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio%20Morgado.pdf75d6b653ef61b727c933da6840b9a1aaMD51TEXTTCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio Morgado.pdf.txtTCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio Morgado.pdf.txtExtracted texttext/plain77623https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/42583/2/TCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio%20Morgado.pdf.txt4a1e19d0cdd018cc716c8d7766bc7316MD52THUMBNAILTCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio Morgado.pdf.jpgTCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio Morgado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1198https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/42583/3/TCC-FINAL-AnaLaura.JoaoEraldo.MatheusMansano_Flavio%20Morgado.pdf.jpg130ed21fbe617fbe73d721347be59732MD53handle/425832024-08-22 01:06:50.935oai:repositorio.pucsp.br:handle/42583Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://sapientia.pucsp.br/https://sapientia.pucsp.br/oai/requestbngkatende@pucsp.br||rapassi@pucsp.bropendoar:2024-08-22T04:06:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP - Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)false |
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