kscn;L'k Papct. Palfy / Rehabilitacija - IL'tn . 1\.. �upi 3 r :!O/OJ 
UPORABA TERMOGRAFIJE 
PRI DIAGNOSTIKI SINDROMA 
ZAPESTNEGA PREHODA S POMOČJO 
UMETNE INTELIGENCE 
INFRARED THERMOGRAPHY BASED 
ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE 
FOR CARPAL TUNNEL SYNDROME 
DIAGNOS/S 
doc. dr. Breda Jesenšek Papež, dr.med., dr. Miroslav Palfy, univ. dipl. inž. rač. in inf. 
Inštitut za fizikalno in rehabilitacijsko medicino, UKC Maribor 
ljučne bese1 ie . 
sindrom zapestnega prehoda, termogr afija, umetna 
inteligenca 
Uvod: 
Uporaba termografije se kljub številnim prednostim v praksi 
ni obnesla (1). Ročna analiza slik se je izkazala za dolgotraj­
no in naporno delo, saj je natančnost pri določanju interesnjh 
področij s slik odločujoča za zanesljivost izvida (2). Zaželena 
je natančnost na 0,1 K. Želeli smo doseči večjo natančnost 
metode, zato smo razvili programsko orodje, ki poskrbi za 
analizo slik in avtomatizira postopek diagnostike sindroma 
zapestnega prehoda (SZP).
Metode: 
Najprej smo v pilotski študiji na majhnem številu učnih in 
testnih primerov razvili programsko orodje za analizo ter­
mografskih slik in preverili uspešnost na potrjenih primerih 
SZP (2). Nato smo v razširjeni študiji na podlagi klasifikacije 
s pomočjo nevronskih mrež ovrednotili uporabnost termo­
grafije v klinični praksi (3). 
Rezultati: 
V pilotsko študijo je bilo vključenih 23 bolnikov in 13 prosto­
voljcev (skupno 112 slik); v razširjeru raziskavi je sodelovalo 
71 bolnikov in 57 prostovoljcev (skupno 502 sliki). Izvedli 
smo različne klasifikacije rok in vsakič uporabili drugačno 
nevronsko mrežo z dvema skritima nivojema. Vsako klasifi­
kacijo smo petkrat ponovili, pri čemer smo naključno izbrali 
· 'Y words:
carpal tunnel syndrome, thermography, neural networks 
učne elemente. Uspešnost klasifikacije v pilotski študiji je 
bila 80 %, v razširjeni raziskavi pa 83 %. 
Razprava: 
Ročna analiza termogramov je zelo zamudna in nenatančna 
pri določanju interesruh področij z le-teh. Razvili in preverili 
smo uporabo programskega orodja. Rezultati kažejo, da 
termografije ne moremo priporočiti kot enakovredno dia­
gnostično metodo EMG preiskavi. Menjmo pa, da jo lahko 
uspešno uporabimo kot presejalno metodo za ugotavljanje 
težjih SZP. 
!. ite"'atura 
l. Ring EFJ. Thermal imaging technique-protocol and
sources of error in thermal imaging. In: A case book of
infrared imaging in clinical medicine. Warszawa: Med­
press, 2003: 8-9.
2. Jesensek Papez B, Palfy M, Turk Z. Infra.red thermography
based on artificial intelligence for carpaJ tunnel synd rome
diagnosis. J Int Med Res 2008; 36(6): 1363-70.
3. Jesensek Papez B, Palfy M, Mertik M, Turk Z. Infrared
thermography based on artificial intelligence as a scree­
ning method for carpal tunnel syndrome diagnosis. J lnt
Med Res 2009; 37(3): 779-90.