Análise computacional para auxílio ao diagnóstico de osteoartrite de coluna lombar baseado em redes neurais artificiais
AUTOR(ES)
Veronezi, Carlos Cassiano Denipotti, Simões, Priscyla Waleska Targino de Azevedo, Santos, Robson Luiz dos, Rocha, Edroaldo Lummertz da, Melão, Suelen, Mattos, Merisandra Côrtes de, Cechinel, Cristian
FONTE
Revista Brasileira de Ortopedia
DATA DE PUBLICAÇÃO
2011-04
RESUMO
OBJETIVOS: Conhecer as vantagens da utilização das redes neurais artificiais no reconhecimento de padrões em radiografias de coluna lombar na incidência perfil para auxiliar no diagnóstico da osteoartrite primária. MÉTODO: Estudo transversal, descritivo, analítico, de abordagem quantitativa e com ênfase diagnóstica. O conjunto de treinamento foi composto por imagens coletadas no período de janeiro a julho de 2009 de pacientes submetidos a radiografias digitais de coluna lombar na incidência em perfil provenientes de um serviço de radiologia localizado no município de Criciúma (SC). Das 260 imagens coletadas, foram excluídas: as radiografias distorcidas, as patologias que alteram a arquitetura da coluna lombar e os padrões de difícil caracterização, resultando em um total de 206 imagens. O banco de imagens (n = 206) foi subdividido, resultando em 68 radiografias para a etapa de treinamento, 68 para testes e 70 para validação. Foi utilizada uma rede neural híbrida baseada em mapas auto-organizáveis de Kohonen e redes Multilayer Perceptron. RESULTADOS: Após 90 ciclos, foi realizada a validação com o melhor teste, alcançando acurácia de 62,85%, sensibilidade de 65,71% e especificidade de 60%. CONCLUSÃO: Apesar da demonstração de uma eficácia mediana, por se tratar de estudo de caráter inovador, seus valores mostram um futuro promissor da técnica utilizada, com sugestão para trabalhos futuros com abrangência na metodologia de processamento das imagens e ciclos com uma quantidade maior de radiografias.
ASSUNTO(S)
osteoartrite inteligência artificial informática médica diagnóstico por computador
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