Comparative Analysis of Machine Learning Methods for Mass Classification in Mammograms

• Matheus Cordeiro de Melo UFPB
• Andy Anand Gajadhar UFPB
• Leonardo Vidal Batista UFPB

Abstract

The breast cancer is a common cancer among women and mammography is important for early detection of the disease. This work presents a comparative analysis of methods for classification, as malignant or benign, of masses found in mammographic images. The methodology consists in building a test database, mass segmentation, attributes extraction and the classification through machine learning algorithms, using the Weka tool. Tests show that the best CCR was 85.09% achieved with Multilayer Perceptron algorithm.

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