Resumen

Para investigar la viabilidad de la ablación por radiofrecuencia (RFA) guiada por TC del tratamiento del carcinoma hepatocelular (cáncer primario de hígado), la seguridad y eficacia clínica del uso de algoritmos de aprendizaje profundo. Se incluyeron un total de 47 casos de pacientes con cáncer primario de hígado: 21 casos de lesiones hepáticas guiadas por TC en línea con RFA (grupo C-CT) y, en el mismo período, 26 casos de lesiones hepáticas guiadas por TC espiral en línea con RFA (grupo S-CT). Se registraron inmediatamente después de la operación total y el tiempo de ablación, se observó la dosis de radiación aceptable en la incidencia de complicaciones postoperatorias de 7 días, y se registró la estancia hospitalaria postoperatoria para evaluar la eficacia del tratamiento de las lesiones a 1, 3 y 6 meses después de la RFA. Todos los 47 pacientes tuvieron éxito; las tasas de éxito técnico fueron del 100%. Hubo una

• 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:Ablación por radiofrecuencia; Carcinoma hepatocelular; Algoritmos de aprendizaje profundo; Guiado por tomografía computarizada; Cáncer primario de hígado; Tratamiento
• Keywords:Radiofrequency ablation; Hepatocellular carcinoma; Deep learning algorithms; CT-guided; Primary liver cancer; Treatment