Resumen

Este estudio tuvo como objetivo comparar el papel de las imágenes de resonancia magnética (RM) y tomografía computarizada (TC) basadas en el algoritmo de denoising de matriz de rango bajo (LRMD) en el diagnóstico de aneurismas cerebrales (AC). Al comparar el papel de la RM y la TC en el diagnóstico de AC, sería útil formular estrategias de diagnóstico más razonables y proporcionar una base sólida para el tratamiento clínico de los pacientes. Se seleccionaron 80 pacientes con aneurisma cerebral ingresados en el hospital como objetos de investigación. Primero, se estableció el algoritmo LRMD y se aplicó al proceso de denoising de imágenes de RM y TC. Luego, se comparó la tasa de diagnóstico de AC por RM y TC antes y después del denoising, y se compararon las tasas de diagnóstico de los dos métodos para aneurismas de diferentes tamaños. Finalmente, se compararon la ubicación, focos y satisfacción del paciente con el aneurisma. Los resultados mostraron que las imágenes

• 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:Imagen por resonancia magnética; Tomografía computarizada; Matriz de rango bajo; Algoritmo de reducción de ruido; Aneurismas cerebrales; Diagnóstico.
• Keywords:Magnetic resonance imaging; Computed tomography; Low-rank matrix; Denoising algorithm; Cerebral aneurysms; Diagnosis.