Resumen

Objetivo. Este estudio tuvo como objetivo optimizar las imágenes de TC de pacientes con fístula anal utilizando un algoritmo de red neuronal convolucional (CNN) para investigar la recuperación de la función anal. Métodos. Se seleccionaron como sujetos de investigación 57 pacientes con fístulas anales complejas ingresados en nuestro hospital entre enero de 2020 y febrero de 2021. De ellos, las imágenes de TC de 34 casos se procesaron utilizando la red neuronal de aprendizaje profundo, definida como el grupo experimental, y los 23 casos restantes sin procesar estaban en el grupo de control. El procesamiento de las imágenes de TC dependía del deseo del propio paciente. Los resultados de las imágenes se compararon con los resultados observados durante la cirugía. Resultados. Se observó que, en el grupo experimental, las imágenes eran más claras, con DSC = 0,89, precisión = 0,98 y recuerdo = 0,87, lo que indicaba que los efectos del procesamiento eran buenos; que los resultados de las imágenes de TC en el grupo experimental eran más coherentes con los observados durante la cirugía, y la diferencia era notable (P<0,05). Además, el grupo experimental presentó puntuaciones más bajas de RP (mmHg), AMCP (mmHg) y tasa de recidiva postoperatoria, observándose diferencias notables (P<0,05). Conclusiones. Las imágenes de TC procesadas por aprendizaje profundo son más claras, lo que conduce a una mayor precisión del diagnóstico preoperatorio, que se sugiere en las clínicas.

• 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:Imágenes de TC, grupo experimental, resultados de imágenes de TC, pacientes con fístula anal, recuperación de la función anal, fístulas anales complejas, red neuronal convolucional, tasa de recurrencia postoperatoria, casos, mmHg.
• Keywords:CT images, experimental group, CT imaging results, anal fistula patients, anal function recovery, complex anal fistulas, convolutional neural network, postoperative recurrence rate, cases, mmHg