ABSTRACT
Abstract Objective: To develop a convolutional neural network (CNN) model, trained with the Brazilian "Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Musculoesquelético" (ELSA-Brasil MSK, Longitudinal Study of Adult Health, Musculoskeletal) baseline radiographic examinations, for the automated classification of knee osteoarthritis. Materials and Methods: This was a cross-sectional study carried out with 5,660 baseline posteroanterior knee radiographs from the ELSA-Brasil MSK database (5,660 baseline posteroanterior knee radiographs). The examinations were interpreted by a radiologist with specific training, and the calibration was as established previously. Results: The CNN presented an area under the receiver operating characteristic curve of 0.866 (95% CI: 0.842-0.882). The model can be optimized to achieve, not simultaneously, maximum values of 0.907 for accuracy, 0.938 for sensitivity, and 0.994 for specificity. Conclusion: The proposed CNN can be used as a screening tool, reducing the total number of examinations evaluated by the radiologists of the study, and as a double-reading tool, contributing to the reduction of possible interpretation errors.
Resumo Objetivo: Desenvolver um modelo computacional - rede neural convolucional (RNC) - treinado com radiografias da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto Musculoesquelético (ELSA-Brasil Musculoesquelético), para a classificação automática de osteoartrite dos joelhos. Materiais e Métodos: Trata-se de um estudo transversal abrangendo todos os exames da linha de base do ELSA-Brasil Musculoesquelético (5.660 radiografias dos joelhos em incidência posteroanterior). Os exames foram interpretados por médico radiologista com treinamento específico e calibração previamente publicada. Resultados: A RNC desenvolvida apresentou área sob a curva característica de operação do receptor de 0,866 (IC 95%: 0,842-0,882). O modelo pode ser calibrado para alcançar, não simultaneamente, valores máximos de 0,907 para acurácia, 0,938 para sensibilidade e 0,994 para especificidade. Conclusão: A RNC desenvolvida pode ser utilizada como ferramenta de triagem, reduzindo o número total de exames avaliados pelos radiologistas do estudo, e/ou como ferramenta de segunda leitura, contribuindo com a redução de possíveis erros de interpretação.
ABSTRACT
Paciente feminina, faioderma, 24 anos, residente em Belo Horizonte ? MG, sem sintomas oculares prévios, queixa de aparecimento de manchas avermelhadas no olho direito há 30 dias. Ao exame externo apresenta olhos alinhados nas diversas posições do olhar, pupilas isocóricas, circulares e centradas, com reflexos sem alterações. Pálpebras sem alterações. Na conjuntiva bulbar do olho direito observam-seduas manchas rosadas que, ao exame biomicroscópico, apresentam-se como massas moles, lobuladas, cada qual com seu pedículo. Acuidade visual, fundoscopia e pressão intraocular sem alterações.
ABSTRACT
Paciente masculino, 60 anos, vítima de colisão carro versus carreta. Durante a avaliação preconizada pelo ATLS®, observam-se vias aéreas pérvias e coluna cervical imobilizada, na letra A (vias aéreas e coluna cervical) e a seguinte dinâmica respiratória, na letra B (avaliação da ventilação e da respiração), documentada em vídeo...
Male patient, 60 years-old, victim of a car-truck collision. The assessment recommendedby the ATLS® showed unobstructed airways and immobilized cervical spinefor the letter A (airways and cervical spine) and the following respiratory dynamicsfor the letter B (evaluation of ventilation and breathing), documented on video...