Open AccessUsing Support Vector Machine and Features Selection on Classification of Early Lung Nodules
Author(s) -
Lucas Ramos Costa Lima,
Thales Vieira,
Evandro de Barros Costa,
Paulo Mazzoncini de Azevedo–Marques,
Marcelo Fernandes de Oliveira
Publication year - 2020
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcas.2020.11502
Subject(s) - support vector machine , lung cancer , artificial intelligence , computer science , selection (genetic algorithm) , mathematics , medicine , oncology
O cancer de pulmão é o câncer que mais mata no mundo. No entanto, se o diagnóstico for feito no início da doença, as taxas de sobrevida em 1 ano são de aproximadamente 81-85%. Ferramentas de Auxílio ao Diagnóstico por Computador tem um grande potencial para auxiliar os especialistas na determinação da malignidade de um nódulo pulmonar. Neste trabalho, foram utilizados 4 grupos de atributos: Textura 3D, Nitidez da margem 3D, Forma 3D e Intensidade 3D; dois algoritmos de aprendizado de máquina: Support Vector Machine (SVM) e Multilayer Perceptron; e duas técnicas para selecionar os recursos mais relevantes: Relief e Algoritmo Genético Evolucionário (AGE). A classificação com SVM, Relief e AGE alcançou a melhor AUC de 0,856.