Orientador: Rodney Carlos BassaneziDissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: Neste trabalho, fizemos um estudo quantitativo do câncer de mama, com intuito de elaborar modelos que possam ajudar no diagnóstico, tratamento, localização e rastreamento de câncer de mama. Dessa forma, elaboramos três modelos - O primeiro da dinâmica de câncer de mama onde constatamos que populações que possuem melhores condições financeiras, possuem também uma maior incidência das mulheres com câncer de mama em São Paulo e no Brasil. Também correlacionamos a taxa de mortalidade ou morbidade com a renda média da população local. O objetivo do segundo modelo foi mudar os parâmetros do modelo de crescimento de câncer de mama em ratos, desenvolvido por Bassanezi & Leite (1994), para obtenção desses parâmetros em humanos, utilizando o modelo Logístico Generalizado, modelo este que teve melhor ajuste dos dados de câncer de mama em um estudo feito por Spratt et al. (1993) em 448 pacientes. O último modelo foi da classificação de BI-RADS de nódulos de mama. Neste caso, propusemos um modelo matemático para a classificação de nódulos de mama, utilizando lógica fuzzy, usando como variáveis de entradas os coeficientes de formato, de contorno e de densidade do tumor, e também a velocidade do crescimento do tumor. Com esses modelos, podemos ajudar o ministério da saúde no rastreamento e localização dos locais onde se deve investir mais em políticas de prevenção de câncer de mama. Além disso, o segundo e o terceiro modelos ajudam no diagnóstico do câncer de mama, podendo prever qual o estágio em que o câncer se encontra, determinando assim o melhor tratamento do mesmoAbstract: In this work, we performed a quantitative study of breast cancer in order to elaborate models that may help in the diagnosis, treatment, localization and scanning of breast cancer. This way, we developed three models - the first one about breast cancer dynamics in which we found that population with better financial conditions also have a higher incidence of women with breast cancer in São Paulo and in Brazil. We also correlated the mortality rate or morbidity with the local population average income. The aim of the second model was to change the parameters of the breast cancer growth model in rats, developed by Bassanezi & Leite (1994), to obtain these parameters in humans, it was used the Generalized Logistic model, which had the best data organization of breast cancer in a study made by Spratt et al. (1993) in 448 patients. The last model was BI-RADS classification of breast nodules. In this case, we proposed a mathematical model for the classification of breast nodules, using fuzzy logic, using as input variables the coefficients of shape, contour and density of the tumor, as well as the speed of the tumor growth. With these models, we may help the health ministry in tracking and locating where to invest more in breast cancer prevention policies. In addition, the second and third models help in the diagnosis of breast cancer, and can predict the stage in which the cancer is, determining the best treatment of itMestradoMatematica Aplicada e ComputacionalMestra em Matemática Aplicada e Computacional