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Neste trabalho, aplicam-se t嶰nicas de RNA ao conjunto de dados WBCD e calcula-se a exatid緌, a sensibilidade e a especificidade das diferentes redes, obtendo-se a melhor exatid緌 de todas as redes neurais feed forward, quando comparadas com outras redes. Assim, chegou-se ?conclus緌 de que a rede neural de avan蔞 apresenta um bom desempenho na dete誽o do cancro da mama com o algoritmo de retropropaga誽o. Com isto, foi concebida uma rede neural de avan蔞 com o algoritmo de retropropaga誽o para detetar o cancro da mama numa fase inicial para fins de diagn鏀tico eficaz. Com isto, a probabilidade da presen蓷 de cancro da mama utilizando RNA ?um sucesso que foi treinado por uma rede de avan蔞 com o algoritmo de retropropaga誽o para detetar eficazmente o cancro da mama numa fase inicial, diferenciando os casos malignos dos benignos. Com este processo, o oncologista pode detetar facilmente o cancro da mama. Ajudar?os doentes a tratar o cancro da mama numa fase precoce e a precis緌 do diagn鏀tico pode ser significativamente melhorada.
