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医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿
AIRADF：人工智能启用
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