Resumen

Este trabajo tuvo como objetivo investigar el reconocimiento de características de imagen y la enfermería clínica de la lesión pulmonar relacionada con la artritis reumatoide infantil (CRA) bajo el algoritmo de mínima redundancia de correlación máxima del aprendizaje automático. En este estudio, se seleccionaron 18 niños con CRA en el hospital como el grupo reumatoide para explorar el método de enfermería, y 18 niños sanos fueron seleccionados como grupo de control. El algoritmo de mínima redundancia de correlación máxima del aprendizaje automático se comparó con el algoritmo de ganancia de información y el algoritmo de puntuación de Fisher y se aplicó en imágenes de tomografía computarizada (TC) de 18 niños con CRA. La precisión de clasificación del algoritmo en este estudio (94.52%) fue mayor que la del algoritmo de ganancia de información (88.64%) y el algoritmo de puntuación de Fisher (81.24%). La puntuación de alveolitis en TC (2.35 ± 0.72 puntos)

• 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; Reconocimiento de características de imagen; Enfermería clínica; Artritis reumatoide infantil; Lesión pulmonar; Aprendizaje automático
• Keywords:Investigating; Image feature recognition; Clinical nursing; Childrens rheumatoid arthritis; Lung injury; Machine learning