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O cancro mais comum entre as mulheres no mundo, com uma elevada taxa de mortalidade, é o cancro da mama. A deteção precoce e a classificação exacta do cancro da mama são essenciais para melhorar a sobrevivência das pacientes e permitir uma intervenção clínica atempada. As técnicas de aprendizagem automática têm sido amplamente aplicadas para analisar dados de diagnóstico de mamografia, ultra-sons, ressonância magnética e exames histopatológicos. Os métodos tradicionais de aprendizagem automática utilizam caraterísticas artesanais classificadas por algoritmos como Support Vetor Machines e Random Forests, enquanto os modelos de aprendizagem profunda, em particular as redes neurais convolucionais, aprendem automaticamente representações de caraterísticas discriminativas a partir de dados brutos. Estudos experimentais mostram que estes modelos podem distinguir eficazmente entre lesões benignas e malignas com elevada precisão, apoiando os radiologistas no diagnóstico em fase precoce.

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9786209731044

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