Resumen

Este trabajo tuvo como objetivo explorar el papel de la información de la angiografía por TC proporcionada por el algoritmo de aprendizaje profundo en el diagnóstico y las complicaciones de la enfermedad, centrándose en la valvulopatía aórtica congénita y la estenosis grave de la válvula aórtica. Se seleccionaron como objetos de investigación 120 pacientes que se sometieron a cardiografía por ultrasonido para estenosis aórtica y se sometieron a implantación de válvula aórtica transcatéter (TAVI) en el hospital. Los pacientes se sometieron a un examen de TC del algoritmo de aprendizaje profundo en el plazo de una semana. Los métodos de medición fueron el método del diámetro largo y corto, el método del área y el método del perímetro. El algoritmo de aprendizaje profundo se utilizó para medir el diámetro largo y corto, el área y el perímetro de la zona objetivo antes del procesamiento de imágenes de TC. Los resultados mostraron que el diámetro medio de la medición del diámetro largo y corto fue de 95 I (0,84, 0,92), el diámetro medio de la medición del perímetro fue de 95 I (0,68, 0,87), y el diámetro medio de la medición del área fue de 95 I (0,72, 0,91). De los 52 pacientes, 35 eran hipertensos (67%), 13 diabéticos (25%), 6 tenían insuficiencia renal crónica (Cr > 2 mg/dL) (11%) (2 casos se trataron con hemodiálisis, 3,8%), 11 tenían enfermedad pulmonar crónica (21%), 9 tenían enfermedad cerebrovascular (17,3%) y aleteo auricular y fibrilación auricular. El aprendizaje profundo puede lograr excelentes resultados en el procesamiento de imágenes de TC, y fue de gran importancia para el diagnóstico de pacientes con TAVI, mejorando la tasa de éxito del tratamiento y el pronóstico de los pacientes.

• 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:pacientes, procesamiento de imágenes de TC, diámetro medio, casos, IC, algoritmo, valvulopatía aórtica congénita, estenosis grave de la válvula aórtica, implantación de válvula aórtica transcatéter, información de angiografía por TC.
• Keywords:patients, CT image processing, average diameter, cases, CI, algorithm, congenital aortic valve disease, severe aortic valve stenosis, transcatheter aortic valve implantation, CT angiography information