RESUMO
OBJETIVOS: avaliar e classificar a atividade inflamatória nas articulações sacroilíacas de pacientes com espondiloartrite em imagens de ressonância magnética, utilizando atributos de textura e de histograma de níveis de cinza. MÉTODOS: imagens de 51 pacientes foram avaliadas retrospectivamente e segmentadas manualmente por um radiologista. Trinta e nove atributos de brilho e de textura foram utilizados para caracterizar a presença ou ausência de processo inflamatório. A classificação foi realizada utilizando-se diferentes classificadores e avaliada por um método de validação cruzada com 10-fold. RESULTADOS: uma rede neural multicamadas, utilizando o conjunto total de atributos, alcançou o melhor desempenho no estudo, obtendo 0,915 de área sob a curva ROC, 0,864 de sensibilidade e 0,724 de especificidade. CONCLUSÕES: o processamento computadorizado implementado possui bom potencial como base para o desenvolvimento de uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico de processo inflamatório de articulações sacroilíacas de pacientes com espondiloartrites.
GOAL: to evaluate and classify the inflammatory process in sacroiliac joints of patients with spondyloarthritis in magnetic resonance imaging using attributes of texture and gray-level histogram. METHODS: images from 51 patients were retrospectively evaluated and manually segmented by a radiologist. Thirty nine attributes of histogram and texture were used to characterize the presence or absence of the inflammatory process. Classification was performed by several classifiers and evaluated with a 10-fold cross-validation. RESULTS: a multilayer neural network and all extracted attributes obtained highest diagnostic performance in the study with 0.915 of area under the ROC curve, 0.864 of sensitivity and 0.724of specificity. CONCLUSIONS: the implemented computerized processing presents good potential as a starting point for the development of a tool to aid the diagnosis of inflammatory process of sacroiliac joints of patients with spondyloarthritis.