Analise computacional para o auxilio no diagnostico
Carlos Cassiano Denipotti VeroneziI; Priscyla Waleska Targino de Azevedo SimõesII; Robson Luiz dos SantosIII; Edroaldo Lummertz da RochaIV; Suelen MelãoV; Merisandra Côrtes de MattosVI; Cristian CechinelVII
IGraduando em Medicina - Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), SC, Brasil
IIDoutoranda em Ciências da Saúde - Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC); Mestre em Ciência da Computação - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC); Professora de Informática Médica na Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), SC, Brasil
IIIMédico; Especialista em Ortopedia e Traumatologia - Hospital Regional de São José; Especialista em Cirurgia de Mão e Microcirurgia pela Universidade de São Paulo (USP); Professor de Ortopedia na Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), SC, Brasil
IVMestrando em Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Santa Catarina. Bacharel em Ciência da Computação - Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), SC, Brasil
VGraduanda em Medicina - Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC)
VIDoutoranda em Engenharia Biomédica - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC); Mestre em Ciência da Computação - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC); Professora de Inteligência Artificial na Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), SC, Brasil
VIIDoutorando em Informação, Documentação e Conhecimento - Universidade de Alcalá (UAH) - Espanha. Mestre em Ciências da Computação - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), SC, Brasil
Correspondência
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