Analise computacional para o auxilio no diagnostico

Páginas: 13 (3135 palavras) Publicado: 5 de dezembro de 2013
Análise computacional para auxílio ao diagnóstico de osteoartrite de coluna lombar baseado em redes neurais artificiais
 
Computational analysis based on artificial neural networks for aiding in diagnosing osteoarthritis of the lumbar spine
 
 
Carlos Cassiano Denipotti VeroneziI; Priscyla Waleska Targino de Azevedo SimõesII; Robson Luiz dos SantosIII; Edroaldo Lummertz da RochaIV; SuelenMelãoV; 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 doExtremo 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 nodiagnóstico 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 híbridabaseada 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, comsugestão para trabalhos futuros com abrangência na metodologia de processamento das imagens e ciclos com uma quantidade maior de radiografias.
Descritores - Osteoartrite; Inteligência Artificial; Informática Médica; Diagnóstico por Computador

ABSTRACT
OBJECTIVE: To ascertain the advantages of applying artificial neural networks to recognize patterns on lumbar column radiographs in order toaid in the process of diagnosing primary osteoarthritis. 
METHODS: This was a cross-sectional descriptive analytical study with a quantitative approach and an emphasis on diagnosis. The training set was composed of images collected between January and July 2009 from patients who had undergone lateral-view digital radiographs of the lumbar column, which were provided by a radiology clinic...
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