Resumen

Este estudio tuvo como objetivo explorar el efecto diagnóstico de la angiografía coronaria (CAG) basada en el algoritmo de red neuronal convolucional completamente convolucional (FCNN) en pacientes con enfermedad coronaria (CHD) y sospecha (no diagnosticada) de isquemia miocárdica. En este estudio, se seleccionaron 150 pacientes con CHD no diagnosticada con isquemia miocárdica en el hospital como objetos de investigación. Fueron divididos en un grupo de observación y un grupo de control mediante el método de números aleatorios. Los pacientes en el grupo de observación fueron examinados con CAG con la asistencia del algoritmo de red neuronal convolucional (CNN), mientras que los pacientes en el grupo de control recibieron CAG convencional. El coeficiente de Dice del índice de evaluación del efecto de segmentación fue de 0,89, lo que mostró que el efecto de procesamiento de imágenes del algoritmo fue bueno. No hubo diferencia estadística en las tasas de lesiones de uno/dos vasos entre los dos grupos, y

• 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:Estudio; Angiografía coronaria; Red neuronal convolucional; Isquemia miocárdica; Enfermedad coronaria; Algoritmo
• Keywords:Study; Coronary angiography; Convolutional neural network; Myocardial ischemia; CHD; Algorithm