关节炎是一种影响数十万人的普遍疾病，会导致关节发炎。它有许多不同的原因，如果医生要正确治疗这种疾病，重要的是他们可以准确地确定患者患有哪种类型的关节炎。这通常不是一件容易的事。必须考虑许多不同的参数，并且通常只有随着疾病的进展才能做出明确的诊断。
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) 计算机科学 5 模式识别主席的计算机科学家和 Universitätsklinikum Erlangen 医学 3-风湿病学和免疫学系和放射学研究所的医生进行了一项研究，以调查神经网络可以确定患者是否患有类风湿性关节炎(RA) 或银屑病关节炎 (PsA)。结果：人工智能能够在 75% 的案例中区分这两种类型。
该团队最近才研究了神经网络是否可以使用高分辨率计算机断层扫描图像确定关节炎的类型。他们成功了。根据放射研究所的 Frank Roemer 教授的说法，“与 CT 相比，MRI 的优势在于 MRI 扫描可以更准确地了解炎症的程度和受影响的关节结构。”
在这项研究中，由计算机科学家 Lukas Folle 领导的团队使用来自 649 名患者的五种不同的 MRI 序列来训练和测试一个创新的神经网络。该网络能够根据 MRI 图像对 75% 的病例中的关节炎患者进行分类。
此外，该团队测试了神经网络如何对银屑病病例进行分类，这通常会发展为 PsA。该网络正确地将后来发展为 PsA 的大多数银屑病病例分类为 PsA。
Folle 认为“神经网络有可能发现银屑病患者的早期变化或其他结构特征，并使用这些特征对它们进行相应的分类。”
“我们的结果表明，MRI 扫描可以显示神经网络已确定与分类各种形式的关节炎相关的变化，这些变化迄今为止尚未被描述，”PD 补充道。参与这项研究的医生大卫西蒙博士。“我们现在的目标是继续训练和改进神经网络，以期将其用于临床实践，”Lukas Folle 解释道。
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