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AUTOMATIC DIAGNOSIS OF RHEUMATOID ARTHRITIS FROM HAND RADIOGRAPHS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS.

The traditional diagnosis method of Rheumatoid Arthritis (RA) consists in the evaluation of hands and feet radiographs. However, still for medical specialists it turns out to be a complex task because many times the correct diagnosis of the disease depends on the detection of very subtle changes for...

Descripción completa

Publicado en:Revista Cubana de Física Vol. 35; no. 1; pp. 39 - 44
Autores principales: BETANCOURT-HERNÁNDEZ, M., VIERA-LÓPEZ, G., SERRANO-MUÑOZ, A.
Formato: Artículo
Publicado: Universidad de La Habana jul2018
Materias:
Rheumatoid arthritis
Radiography
Artificial neural networks
Rheumatoid arthritis diagnosis
Artificial intelligence
Acceso en línea:Ver este registro en EBSCOhost
Sumario:The traditional diagnosis method of Rheumatoid Arthritis (RA) consists in the evaluation of hands and feet radiographs. However, still for medical specialists it turns out to be a complex task because many times the correct diagnosis of the disease depends on the detection of very subtle changes for the human eye. In this work, we developed a system based on Artificial Intelligence (Al), using Convolutional Neural Networks (CNN) for the automatic detection of RA from hand radiographs. The model efficiency is measured with 15 cases achieving an accuracy of 100%. Results of the experiments conducted, showed a superior performance compared to similar state-of-the-art systems reported in the consulted bibliography. This model would be useful for Cuban medicine as a diagnosis tool.
El método tradicional de diagnóstico de la Artritis Reumatoide (RA) consiste en la evaluación de radiografías de manos y pies. Sin embargo, aún para los especialistas médicos resulta una tarea compleja pues, en muchas ocasiones, el correcto diagnóstico de la enfermedad depende de la detección de cambios muy sutiles para el ojo humano. En este trabajo, se desarrolla un sistema basado en inteligencia artificial (Al), empleando Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la detección automática de la RA en radiografías de manos. La eficiencia del modelo es medida con 15 casos obteniendo una precisión del 100%. Los resultados obtenidos por los experimentos realizados muestran un rendimiento superior a los sistemas similares reportados en la bibliografía consultada. Este modelo puede ser de utilidad para la medicina cubana como una herramienta de diagnóstico.