Redes neurais convolucionais no diagnóstico de mielopatia cervical - Korkmaz, Murat; Yılmaz, Hakan; Korkmaz, Merve Damla; Akgül, Turgut (Revista Brasileira de Ortopedia, 2024)
Objetivo As tecnologias de inteligência artificial são cada vez mais utilizadas em cirurgias de coluna como ferramentas diagnósticas. O objetivo do presente estudo foi avaliar a eficácia das redes neurais convolucionais no diagnóstico da mielopatia cervical (MC) em comparação à ressonância magnética (RM) cervical convencional.Métodos O presente estudo foi transversal, descritivo e analítico. Cento e vinte e cinco participantes com diagnóstico clínico e radiológico de MC foram incluídos no estudo. Foram utilizadas imagens de RM sagital e axial em sequência ponderada em T2 da coluna cervical. Todas as imagens foram obtidas em 8 bits/pixel em duas categorias diferentes (MC e normal), tanto em vistas axiais quanto sagitais.Resultados A validação transversal tripla evitou o sobreajuste (overfitting) durante o processo de treinamento. Duzentas e quarenta e duas imagens foram utilizadas para treinamento e teste do modelo criado para vistas axiais, que apresentou 97,44% de sensibilidade e 97,56% de especificidade. Duzentas e quarenta e nove imagens foram utilizadas para treinamento e teste do modelo criado para vistas sagitais, que apresentou 97,50% de sensibilidade e 97,67% de especificidade. Após o treinamento, a acurácia média foi de 96,7% (±1,53) para a vista axial e de 97,19% (±1,2) para a vista sagital.Conclusão O deep learning (DL) apresentou grande melhora, especialmente na cirurgia de coluna. Observamos que a tecnologia de DL trabalha com maior acurácia do que em outros estudos na literatura para diagnóstico de MC.
Keywords: aprendizado profundo; imagem por ressonância magnética; mielopatia; redes neurais artificiais; vértebras cervicais