Resumen

El objetivo de este estudio fue investigar el valor diagnóstico de la ecografía con contraste (CEUS) basada en el algoritmo de agrupamiento de -medias (KMC) para la vulnerabilidad de la placa de ateroma carotídea (CAA). En este estudio, 90 pacientes con CAA fueron asignados a un grupo de control (grupo A) y a un grupo experimental (grupo B). El método de angiografía y la detección por ecografía basada en KMC se aplicaron para diagnosticar a los pacientes con CAA de los dos grupos, respectivamente. Los resultados mostraron que la sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo de los pacientes del grupo B (92,3%, 90,1% y 94,8%) para el diagnóstico de la CAA fueron notablemente más altos que los de los pacientes del grupo A (81,4%, 88,6% y 75,3%) (). La tasa de detección de los pacientes del grupo B (83%, 85%) fue significativamente más alta que la de los pacientes del grupo A (65%, 71%) en cuanto a la

• 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:Ultrasonido con contraste; Algoritmo de agrupamiento k-means; Vulnerabilidad; Placa aterosclerótica carotídea; Sensibilidad; Especificidad
• Keywords:Contrast-enhanced ultrasound; K-means clustering algorithm; Vulnerability; Carotid atherosclerotic plaque; Sensitivity; Specificity