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RA ist eine gefährliche und chronische Erkrankung, die bereits in einem frühen Stadium analysiert und erkannt werden sollte. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, einen neuen Ansatz zur Identifizierung von rheumatoider Arthritis durch Bildverarbeitungstechniken für das Knie und einen neuronalen Netzwerkklassifikator zu entwickeln. Jedes bereitgestellte Kniebild muss dabei entweder als normal oder abnormal klassifiziert werden. Das vorgeschlagene System verwendet Kniebilder aus einer erstellten Datenbank, die 300 Bilder für die Trainingsphase und 300 Bilder für die Testphase umfasst. Die verwendeten Bildverarbeitungstechniken erleichtern die Diagnose dieser Krankheit, indem sie die Anzeichen und Symptome der rheumatoiden Arthritis analysieren und aufzeigen, indem sie nützliche und notwendige Merkmale oder Muster wie den Abstand zwischen Femur und Tibia, Gelenkschäden, Knochenverbreiterung und Versteifung extrahieren. Darüber hinaus hilft das entwickelte System den Ärzten bei der genauen Klassifizierung der RA-Knie-Röntgenbilder, da es so konzipiert ist, dass es die visuelle Inspektion durch den Menschen simuliert, die auf der Visualisierung einiger relevanter Merkmale und Anzeichen von RA basiert.

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9786209761911

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