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- W2943115282 abstract "A classificacao de tumores de mama em benignos ou malignos pode ser feita utilizando imagens histopatologicas. A selecao de areas obviamente benignas por um sistema computacional (CAD - computer-assisted diagnosis ) auxiliaria o trabalho do patologista. Apos a extracao de caracteristicas das imagens, classificadores treinados diagnosticariam a presenca ou nao do câncer de mama. A selecao dinâmica de subconjunto de classificadores mais adequados para cada imagem poderia incrementar a taxa de reconhecimento dos tumores. Assim, o objetivo desse trabalho e verificar a taxa de reconhecimento de um metodo de selecao dinâmica de subconjunto de classificadores, o FEATORA, na classificacao de câncer de mama em imagens histopatologicas. O metodo FEATORA utiliza intervalos de valores de atributos previsores continuos, juntamente com taxas de probabilidade de reconhecimento de cada um dos classificadores. Os experimentos foram realizados nas imagens de ampliacao de 200x. Notou-se que todos os esquemas do metodo FEATORA conseguiram melhores medias de taxa de reconhecimento do que os classificadores base. Quatro esquemas do FEATORA obtiveram tambem medias de taxa de reconhecimento maiores que o voto majoritario simples entre todos os classificadores base. Porem, os resultados (com pouco menos de 70% de taxa de reconhecimento) indicaram a inviabilidade do uso do metodo, com a configuracao apresentada nesse trabalho, na pratica do patologista. Aprimoramentos, mais estudos e experimentos sao necessarios." @default.
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