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OS-LALM-OGM Algorithm-Based Computed Tomography Image for Characteristics and Comorbidities of Patients before Transcatheter Aortic Valve ImplantationImagen de tomografía computarizada basada en el algoritmo OS-LALM-OGM para las características y comorbilidades de los pacientes antes de la implantación de la válvula aórtica transcatéter

Resumen

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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