Resumen

El objetivo de este estudio era explorar el diagnóstico de la sepsis grave complicada con lesión renal aguda (LRA) mediante información de imagen ultrasónica basada en el algoritmo de red neuronal acoplada a impulsos (RNCP) de inteligencia artificial. En este estudio, se construyó un algoritmo de mejora de la información de la imagen ultrasónica basado en la inteligencia artificial PCNN y se comparó con el algoritmo de ecualización de histograma y el algoritmo de transformación lineal. Después, se aplicó al diagnóstico por imagen ultrasónica de 20 casos de sepsis grave combinada con AKI en el hospital. El estado de cada paciente se diagnosticó mediante el rendimiento de la imagen ecográfica, el cambio del índice de resistencia renal (IRR), la puntuación ecográfica y el análisis de la curva característica del operador receptor (ROC). Se observó que la distribución del histograma de este algoritmo era relativamente uniforme, y la información de cada nivel de gris se retenía y realzaba de forma evidente, lo que tenía el mejor efecto en este algoritmo; había una marcada diferencia individual en los valores de RRI. En general, los valores de RRI mostraron una ligera tendencia al alza tras el ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI). Se tomó el RRI como variable dependiente, el tiempo como modelo de efectos fijos y los pacientes como efecto aleatorio; el valor del parámetro del tiempo se situó entre 0,012 y 0,015, p=0,000<0,05. Además, no hubo grandes diferencias en la puntuación ultrasónica entre las distintas mediciones temporales (t = 1,348 y p=0,128>0,05). El área bajo la curva ROC del RRI para el diagnóstico de AKI al 2º, 4º y 6º día fue de 0,758, 0,841 y 0,856, respectivamente, siendo todas ellas superiores a 0,5 (p<0,05). En conclusión, el algoritmo propuesto en este estudio podría mejorar significativamente la cantidad de información en las imágenes de ultrasonido. Además, el cambio de los valores de RRI medidos mediante imágenes ecográficas basadas en la inteligencia artificial PCNN se asoció con la LRA.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:RRI, algoritmo, inteligencia artificial PCNN, LRA, estudio, sepsis grave, imágenes ecográficas, mejora de la información de la imagen ecográfica, lesión renal aguda, pulso de inteligencia artificial
• Keywords:RRI, algorithm, artificial intelligence PCNN, AKI, study, severe sepsis, ultrasound images, ultrasonic image information enhancement, acute kidney injury, artificial intelligence pulse