Resumen

Este estudio tenía como objetivo analizar las características de imagen por ultrasonido de la neumonía infecciosa del recién nacido en diferentes condiciones y las diferencias en el desarrollo neuroconductual. Se construyó un algoritmo adaptativo de reducción de ruido de imagen (AID) basado en características de ondaleta multiescala. Se comparó con el algoritmo de reducción de ruido en el dominio de transformación (TDD) y el algoritmo de reducción de ruido en el dominio espacial (SDD) y se aplicó a imágenes por ultrasonido de recién nacidos con neumonía infecciosa. Se encontró que la relación pico-señal a ruido (PSNR), similitud estructural (SSIM) e índice de similitud de características (FSIM) del algoritmo construido eran mayores que los de los algoritmos TDD y SDD. Las puntuaciones de ultrasonido de los recién nacidos en el grupo no crítico (grupo A, puntuaciones de 1.54 ± 0.62) fueron todas

• 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:Estudio; Imágenes de ultrasonido; Neumonía infecciosa; Recién nacidos; Algoritmo de eliminación de ruido; Desarrollo neuroconductual
• Keywords:Study; Ultrasound imaging; Infectious pneumonia; Newborns; Denoising algorithm; Neurobehavioral development