Uma BPNN para a identificação da artrite reumatoide: DE

A AR é uma doença perigosa e crónica que deve ser analisada e detetada nos seus estágios iniciais. Assim, o objetivo desta tese é desenvolver uma nova abordagem para a identificação da artrite reumatoide através de técnicas de processamento de imagens do joelho e classificador de rede neural. Assim, qualquer imagem do joelho fornecida deve ser classificada como normal ou anormal. O sistema proposto utiliza imagens de joelhos obtidas de uma base de dados criada composta por 300 imagens para treino e 300 imagens para a fase de teste. As técnicas de processamento de imagens utilizadas facilitam o diagnóstico dessa doença, analisando e apontando os sinais e sintomas da artrite reumatoide através da extração das características ou padrões úteis e necessários, tais como a distância entre os ossos femoral e tibial, danos nas articulações, alargamento e endurecimento dos ossos. Além disso, o sistema desenvolvido ajuda os médicos a classificar com precisão as imagens de raios-X do joelho com AR, uma vez que foi concebido para estimular a inspeção visual humana baseada na visualização de algumas características e sinais relacionados com a AR.