ABSTRACT
Este artigo propõe a otimização de um sistema de classificação binária utilizado para determinar a natureza(benigno ou maligno) de um tumor. Utilizou-se da técnica de algoritmos genéticos para otimizar a topologia de uma rede neural artificial responsável por resolver o problema de classificação da base de dados Wisconsin Breast Cancer Database (WBCD). A WBCD é uma base de dados pública que agrega informações de tumores de câncer de mama analisados através de FNA (Fine Needle Aspiration). Dos 699 casos descritos na WBCD, o sistema de classificação conseguiu atingir 100% de acerto. O sistema inteligente utilizado no processo de classificação conseguiu atender todos os casos descritos na base de dados. Além disso, o sistema de otimização convergiu para uma solução considerada ótima no espaço de busca proposto.
This paper proposes the optimization of a binary classification system used to determine the nature (benign ormalignant) of a tumor. Genetic algorithms technique was used to optimize the topology of an artificial neural network responsible for solving the classification problem of the Wisconsin Breast Cancer Database (WBCD). The Wisconsin Breast Cancer Database (WBCD), which is a public database that aggregates information about tissues analyzed by FNA. From the 699 cases reported in WBCD, the classification system reached 100% accuracy. The intelligent systemused in the classification processes correctly analyzed all the cases described by the database. Furthermore, the optimization system converged to a solution considered optimal in the search space proposed.