BPNN do identyfikacji reumatoidalnego zapalenia stawów

RA jest niebezpieczn¿ i przewlek¿¿ chorob¿, któr¿ nale¿y analizowä i wykrywä we wczesnym stadium. Celem niniejszej pracy jest zatem opracowanie nowego podej¿cia do identyfikacji reumatoidalnego zapalenia stawów za pomoc¿ technik przetwarzania obrazów kolan i klasyfikatora sieci neuronowej. Kädy dostarczony obraz kolana musi zostä sklasyfikowany jako normalny lub nieprawid¿owy. Proponowany system wykorzystuje obrazy kolan uzyskane z utworzonej bazy danych sk¿adaj¿cej si¿ z 300 obrazów do szkolenia i 300 obrazów do fazy testowej. Zastosowane techniki przetwarzania obrazów u¿atwiaj¿ diagnozowanie tej choroby poprzez analiz¿ i wskazanie objawów reumatoidalnego zapalenia stawów poprzez wyodr¿bnienie u¿ytecznych i potrzebnych cech lub wzorców, takich jak odleg¿o¿¿ mi¿dzy ko¿ci¿ udow¿ a piszczelow¿, uszkodzenie stawu, poszerzenie i sztywnienie ko¿ci. Ponadto opracowany system pomaga lekarzom w dok¿adnej klasyfikacji zdj¿¿ rentgenowskich kolan z RZS, poniewä zostä zaprojektowany tak, aby stymulowä ludzk¿ kontrol¿ wzrokow¿ opart¿ na wizualizacji niektórych powi¿zanych cech i objawów RZS.