Resumen

Para explorar y evaluar las manifestaciones de imagen de las complicaciones postoperatorias de las infecciones óseas y articulares basadas en el aprendizaje profundo, se realizó un estudio retrospectivo en 40 pacientes con infecciones óseas y articulares en el Departamento de Ortopedia del Hospital de Ortopedia de la provincia de Henan de la ciudad de Luoyang. Se utilizaron la sensibilidad y el coeficiente de similitud de Dice (DSC) para evaluar los resultados de imagen mediante el algoritmo de red neuronal convolucional (CNN). Se analizaron las características de imagen de las complicaciones postoperatorias en 40 pacientes. A continuación, se utilizaron tres métodos de imagen para diagnosticar las características. Se utilizaron la sensibilidad y la especificidad para evaluar el rendimiento diagnóstico de los tres métodos de imagen para las características de imagen. En comparación con los médicos profesionales y los algoritmos de biomarcadores, la sensibilidad del algoritmo CNN propuesto fue del 90,6%, y la del DSC fue del 84,1%. En comparación con los métodos tradicionales, el algoritmo CNN tiene una mayor resolución de imagen y un reconocimiento y división del área de la lesión más amplios y precisos. Las tres manifestaciones de absceso de partes blandas, inflamación del periostio y daño óseo fueron las características de imagen postoperatorias de las infecciones óseas y articulares. Además, en comparación con la radiografía, la exploración por TC y la RM eran mejores para el examen de las características de imagen. La TC y la RM tenían mayor sensibilidad y especificidad que la radiografía. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo CNN puede identificar y dividir eficazmente las imágenes patológicas y ayudar a los médicos a diagnosticar las imágenes de forma más eficiente en la clínica.

• 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:Algoritmo CNN, infecciones articulares, hueso, métodos de imagen, complicaciones postoperatorias, reconocimiento preciso del área de lesión, coeficiente de similitud Dice, red neuronal convolucional, mayor resolución de imagen, características de imagen postoperatorias
• Keywords:CNN algorithm, joint infections, bone, imaging methods, postoperative complications, accurate lesion area recognition, Dice similarity coefficient, convolutional neural network, higher image resolution, postoperative imaging features