Optimized Neural Networks for Breast Cancer Classification Using Gene Expression Data - Valentin, Ana Beatriz Miranda; Bressan, Glaucia Maria; Canuto Junior, Leonardo; Lizzi, Elisângela Ap. da Silva (Anais do Simpósio Brasileiro de Bioinformática (BSB), 2024)
Este estudo tem como objetivo desenvolver e avaliar redes neurais otimizadas, incluindo Perceptrons Multicamadas (MLP) e Redes Neurais Convolucionais (CNN), empregando técnicas de aprendizagem profunda para classificar subtipos de câncer de mama, com base em dados de expressão gênica. Ao implementar diferentes arquiteturas de redes neurais e estratégias de otimização, este trabalho busca determinar a acurácia e a eficiência desses métodos de classificação. Os dados são provenientes do repositório Atlas do Genoma do Câncer (TCGA) e passam por pré-processamento, incluindo redução de dimensionalidade, a fim de prepará-los para análise. A contribuição é aprimorar as ferramentas de diagnóstico, bem como avaliar o desempenho preditivo das abordagens. A comparação dos resultados das redes apresenta um caminho promissor para aumentar a precisão dos diagnósticos médicos e personalizar as estratégias de tratamento do câncer de mama.