Résumé
Este trabalho descreve o desenvolvimento de um método que classifica de forma semi-automática a degeneração de discos intervertebrais lombares em imagens de ressonância magnética ponderadas em T2. O conjunto de imagens consiste de 210 discos extraídos de exames de 94 indivíduos (20 a 80 anos). A classificação é feita por uma rede neural do tipo perceptron multicamada com 6 entradas, 15 neurônios na camada intermediária e 1 saída. Os resultados obtidos mostraram uma taxa média de acerto de 81,42%, com erro padrão de 9,11%.
This article describes the development of a method that classifies semi-automatic degeneration of lumbar intervertebral discs in magnetic resonance T2-weighted images. The dataset consists of images of 210 discs obtained from94 individuals (20 to 80 year old). An artificial neural network of the multilayer perceptron with 6 inputs, 15 neuronsin the hidden layer and 1 output, was used to check the efficiency of this study. Obtained an average rate of sucess of81.42%, with a standard error of 9.11%.