Resumen

La investigación tuvo como objetivo discutir la función analítica del algoritmo de red neuronal convolucional (CNN) basado en imágenes de resonancia magnética (IRM) en la correlación entre la hernia discal lumbar (HDL) y la variación angular e irregular de la articulación facetaria lumbar (AFJ). En primer lugar, se construyó un algoritmo de IRM basado en CNN (CNNM), y se introdujeron los algoritmos de campo aleatorio de Markov (MRF) y de C-medias difusas (FCM) para su comparación. Mientras tanto, todos los pacientes recibieron un examen de IRM lumbar, y se adoptó el algoritmo CNNM en las imágenes de IRM. Los resultados mostraron que la sensibilidad, especificidad, precisión y precisión (98,53%, 93,65%, 99,56% y 98,74%, respectivamente) del algoritmo CNNM fueron superiores a las del algoritmo MRF (90,41%, 81,11%, 91,18% y 91,13%, respectivamente) y del algorit

• 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:Red neuronal convolucional; Imágenes de resonancia magnética; Hernia discal lumbar; Articulación facetaria; Algoritmo; Variación irregular
• Keywords:Convolutional neural network; MRI images; Lumbar disc herniation; Facet-joint; Algorithm; Irregular variation