Sobre la base de los subconjuntos ordenados (OS), se construyó un método lagrangiano de aumento lineal (OS-LALM), que luego se combinó con el método de gradiente optimizado (OGM) para construir el OS-LALM-OGM, con el fin de discutir la aplicación de las imágenes de tomografía computarizada (TC) basadas en OS-LALM-OGM en la evaluación de las manifestaciones clínicas y las complicaciones de los pacientes antes de la implantación de la válvula aórtica transcatéter (TAVI). La OS-LALM-OGM se comparó con la retroproyección filtrada (FBP) y la OS-LALM. Además, se aplicó para evaluar las condiciones de 128 pacientes antes de TAVI. Se observó que la relación señal-ruido máxima (PSNR) de OS-LALM-OGM era mayor que la de FBP y OS-LALM cuando el número de iteraciones era de 5, 20 y 40, mientras que el error cuadrático medio (RMSD) era el opuesto (P<0,05). La proporción de disnea fue la más alta, 38,28%, seguida de angina (19,53%) y desmayos (21,09%). El diámetro largo del anillo y el diámetro interno medio del anillo medidos por la imagen de TC basada en el algoritmo OS-LALM-OGM fueron mucho mayores que el diámetro interno del anillo aórtico medido por la TC basada en el algoritmo FBP (P<0,05); la sensibilidad de evaluación (95,24%) y la especificidad (85,85%) de la TC basada en el algoritmo OS-LALM-OGM fueron obviamente mayores que las de la radiografía, que fueron 84,43
y 76,77%, respectivamente (P<0,05). En resumen, el algoritmo OS-LALM-OGM propuesto tuvo un efecto relativamente excelente en la reconstrucción de imágenes de TC. La imagen de TC basada en el algoritmo OS-LALM-OGM mostró un mejor rendimiento en la evaluación de pacientes antes de TAVI que el algoritmo FBP tradicional, mostrando una mayor sensibilidad y especificidad.
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