Aplicação de inteligência artificial na classificação de imagens de ultrassonografia mamária para detecção de câncer de mama

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dc.contributor.advisorPereira, Fabiana Alves
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2372507678962633
dc.contributor.authorTrindade, Maria Paula Pereira da
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3792532900421357
dc.contributor.refereePereira, Fabiana Alves
dc.contributor.refereeFagundes, Luis Paulo
dc.contributor.refereeFagundes, Frederico Duarte
dc.date.accessioned2026-07-13T20:16:25Z
dc.date.available2026-07-13T20:16:25Z
dc.date.issued2026-06-19
dc.description.abstractEste trabalho aborda a aplicação da inteligência artificial (IA) no diagnóstico do câncer de mama, destacando o desafio de aprimorar a precisão e a agilidade na detecção precoce da doença, especialmente diante das limitações dos métodos tradicionais e da necessidade de reduzir erros interpretativos em exames de imagem; tal contexto evidencia uma lacuna relacionada à integração efetiva de algoritmos avançados na prática clínica. O objetivo geral é analisar de que maneira técnicas de aprendizado de máquina, podem otimizar a identificação de padrões suspeitos em ultrassonografia mamária, contribuindo para diagnósticos mais assertivos; como objetivos específicos, busca-se comparar o desempenho de diferentes modelos, avaliar métricas de acurácia e propor uma configuração metodológica aplicável a cenários reais. O trabalho utiliza bancos de dados públicos com imagens de ultrassonografias mamárias, pré-processamento para padronização, treinamento supervisionado de modelos e validação cruzada para análise de desempenho. Os resultados incluem aumento da acurácia e sensibilidade dos modelos em relação a classificadores convencionais, além da identificação de combinações de parâmetros que favoreçam a robustez da predição. Como contribuição, o trabalho pretende fornecer evidências sobre a eficácia do uso de IA no apoio ao diagnóstico radiológico, ampliar a compreensão sobre o potencial dessas tecnologias no contexto da saúde e favorecer o desenvolvimento de soluções que possam auxiliar profissionais na tomada de decisão clínica, promovendo impacto social e tecnológico significativo.
dc.description.abstractotherThis work addresses the application of artificial intelligence (AI) in breast cancer diagnosis, highlighting the challenge of improving accuracy and agility in the early detection of the disease, especially given the limitations of traditional methods and the need to reduce interpretative errors in imaging exams. This context reveals a gap related to the effective integration of advanced algorithms into clinical practice. The general objective is to analyze how machine learning techniques, can optimize the identification of suspicious patterns in breast ultrasound images, contributing to more assertive diagnoses. The specific objectives include comparing the performance of different models, evaluating accuracy metrics, and proposing a methodological configuration applicable to real-world scenarios. The study has a quantitative and experimental approach, using public databases containing breast ultrasound images, preprocessing for standardization, supervised model training, and cross-validation for performance analysis. Expected results include increased accuracy and sensitivity compared to conventional classifiers, as well as the identification of parameter combinations that enhance prediction robustness. As a contribution, the study aims to provide evidence on the effectiveness of AI in supporting radiological diagnosis, expand understanding of the potential of these technologies in the healthcare context, and foster the development of solutions that can assist professionals in clinical decision-making, promoting significant social and technological impact.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2823
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológia de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Eletromecânica
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.subjectInteligência artificial - Saúde
dc.subjectComputação evolutiva
dc.subjectExame - Imagem
dc.subjectRedes neurais
dc.titleAplicação de inteligência artificial na classificação de imagens de ultrassonografia mamária para detecção de câncer de mama
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso da Graduação

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