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Artículo

Multi-Slice Spiral Computed Tomography Image Features under Hybrid Iterative Reconstruction Algorithm in Staging Diagnosis of Bladder CancerCaracterísticas de la imagen de tomografía computarizada espiral multicorte bajo el algoritmo de reconstrucción iterativa híbrida en el diagnóstico de estadificación del cáncer de vejiga

Resumen

Objetivo. El objetivo de este estudio fue explorar la precisión de la tomografía computarizada (TC) espiral multicorte en el diagnóstico de estadificación preoperatoria del cáncer de vejiga basado en el algoritmo de reconstrucción iterativo híbrido, a fin de proporcionar una base de apoyo más razonable para guiar el trabajo clínico en el futuro. Métodos. Retrospectivamente, se seleccionaron 120 pacientes ingresados en el hospital desde julio de 2019 hasta abril de 2021, que fueron confirmados con carcinoma urotelial de vejiga por examen patológico después del tratamiento quirúrgico. Las imágenes de TC antes del procesamiento se establecieron como el grupo de control y aquellas después del procesamiento se establecieron como el grupo de observación según si fueron procesadas por el algoritmo iterativo híbrido. El examen patológico postoperatorio se utilizó como estándar para el análisis. Se compararon la precisión y la coherencia de los dos métodos. Resultados. La precisión de los resultados de cada estadio del grupo de observación (estadio T1: 91,09%, estadio T2: 89,66%, estadio T3: 88,89% y estadio T4: 88,89%) y la consistencia (estadio T1: 0,66, estadio T2: 0,69, estadio T3: 0,71 y estadio T4: 0,82) fueron superiores a las del grupo de control (precisión: T1-57,01%, T2-48,28%, T3-44,44% y T4-44,44%). La consistencia fue la siguiente: T1-0,32, T2-0,24, T3-0,37 y T4-0,43, y la comparación fue estadísticamente significativa (P < 0,05). Conclusiones. El valor de adopción de las características de la imagen basadas en el algoritmo de reconstrucción iterativa híbrida en el diagnóstico de la estadificación del cáncer de vejiga fue superior al de la TC espiral multicorte convencional, lo que indica que el algoritmo de reconstrucción iterativa híbrida tiene buenas perspectivas de adopción en el examen clínico.

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