Resumen

Este estudio tuvo como objetivo presentar una investigación sobre la importancia clínica de las imágenes de resonancia magnética (MRI) obtenidas con base en el algoritmo de inteligencia artificial de red neuronal de retropropagación (BPNN) para la artroplastia de cadera bajo anestesia general. En este estudio, se utilizó un método de revisión de casos para recopilar 100 pacientes que requerían reemplazo total de cadera. Luego fueron divididos aleatoriamente en un grupo de observación y un grupo de control. Basándose en el algoritmo de red neuronal, se analizaron las imágenes de los dos grupos de pacientes para juzgar su precisión. Luego se compararon la sensibilidad, especificidad y precisión de las imágenes de MRI basadas en algoritmos neuronales con las procesadas por radiólogos. Se encontró que la MRI procesada por la red neuronal BP tenía una buena precisión en el diagnóstico de enfermedades de la articulación de cadera en comparación con la TC. Mientras tanto, las imágenes procesadas por la red neuronal BP tenían una buena especificidad y precisión en compar

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Investigación; Significado clínico; Resonancia magnética; Red neuronal de retropropagación; Algoritmo de inteligencia artificial; Artroplastia de cadera.
• Keywords:Investigation; Clinical significance; Magnetic resonance imaging; Backpropagation neural network; Artificial intelligence algorithm; Hip arthroplasty.