Detecção de câncer de mama por imagem com classificador híbrido - Moura Filho, Joaquim Osterwald Frota; da Silva, Marcelo Estevão; Gomes, Kamila Amélia Sousa; de Souza, Sara Danielle; Amora, Márcio André Baima (Journal of Health Informatics, 2024)
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.