Resumen

Para realizar el reconocimiento automático de hematoma intracraneal y la medición precisa del volumen del hematoma en pacientes con ICH (hemorragia intracerebral), en este estudio se mejoró el algoritmo FCM (algoritmo de c-medias difusas), y se obtuvo un nuevo algoritmo de segmentación de nivel conjunto basado en FCM, FCRLS (nivel conjunto regularizado de c-medias difusas). Luego, se utilizaron 120 pacientes con ICH como objetos de investigación, y se evaluó el algoritmo FCRLS mediante los valores de sensibilidad, precisión y puntaje F para evaluar el efecto del reconocimiento de hematoma intracraneal. Las imágenes de TC de 48 pacientes con hematoma intracraneal se utilizaron como conjunto de datos del algoritmo FCRLS. Se segmentó el hematoma y se utilizaron el valor de coeficiente de similitud de Dice (DSC) y el tiempo de ejecución para evaluar los resultados de segmentación del algoritmo. Al mismo tiempo, se introdujeron los algoritmos de nivel conjunto (LS) y FCM para compar

• 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:Algoritmo; Hematoma; Pacientes; Segmentación; Evaluación; Volumen
• Keywords:Algorithm; Hematoma; Patients; Segmentation; Evaluation; Volume