Resumen

Este estudio tuvo como objetivo explorar el valor de la tecnología de resonancia magnética (RM) procesada por algoritmos de optimización de redes neuronales convolucionales (CNN) en la investigación clínica de pacientes con dolor crónico causado por puntos gatillo miofasciales (PGM). En primer lugar, en referencia al algoritmo iterativo tradicional, este estudio iteró la red de convolución y la capa de consistencia de datos en su totalidad varias veces, lo que aumentó la capacidad de ajuste de la capa de consistencia de datos y de la red. Cuando se aplicó a la evaluación por resonancia magnética, se pudo concluir que el efecto de su método de reconstrucción fue mejor que la red neuronal convolucional tradicional sin la capa de consistencia de datos. El borde de la imagen era claro y el efecto de restauración de los detalles era mejor. Se recopilaron 100 pacientes con dolor crónico de cuello causado por PGM y se dividieron en un grupo de tratamiento con ultrasonido y un grupo de inyección de anestésico local, con 50 casos en

• 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:Imagen por resonancia magnética; Red neuronal convolucional; Dolor crónico; Puntos gatillo miofasciales; Investigación clínica; Inyección de anestésico local
• Keywords:Magnetic resonance imaging; Convolutional neural network; Chronic pain; Myofascial trigger points; Clinical research; Local anesthetic injection