Resumen

En este trabajo se investigaron los valores predictivos del algoritmo de detección de objetivos de región de interés (ROI) basado en radiómica para la metástasis ganglionar del cáncer de endometrio (CE). Se seleccionaron 143 pacientes con CE ingresadas en el hospital como objetos de investigación y se dividieron aleatoriamente en un grupo de entrenamiento (grupo A) y un grupo de prueba (grupo B). Recibieron una resonancia magnética pélvica mejorada preoperatoria (MRI). Se aplicó el algoritmo ROI para extraer características y construir un modelo de radiómica de ganglios linfáticos de CE que fue comparado con un modelo predictivo integral de ganglios linfáticos de CE. Se empleó la curva característica de operación del receptor (ROC) para evaluar la eficiencia diagnóstica del modelo de radiómica y el modelo predictivo integral. Los resultados mostraron que tanto el modelo de radiómica (área bajo la curva (AUC) del grupo = 0,875 y AUC del grupo = 0,882) como el modelo predictivo integral

• 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:Valores; Región de interés; Radiómica; Cáncer de endometrio; Metástasis en ganglios linfáticos; Modelo predictivo
• Keywords:Values; Region of interest; Radiomics; Endometrial cancer; Lymph node metastasis; Predictive model