Resumen

Se trataba de explorar el efecto de los exámenes de TC y rayos X antes del reemplazo de cadera para predecir el colapso de la cabeza femoral necrótica bajo la clasificación de big data médica basada en el algoritmo de árbol de decisión de la optimización de diferencia de lobo gris (GWO) y proporcionar una base de examen más eficaz para el tratamiento de pacientes con osteonecrosis de la cabeza femoral (ONFH). De enero de 2019 a enero de 2021, un total de 152,000 pacientes con ONFH y reemplazo de cadera en los hospitales terciarios se inscribieron en este estudio. Se dividieron aleatoriamente en dos grupos, la muestra de estudio-grupo X (resultados del examen de rayos X) y el grupo basado en TC (resultados del examen de TC)-76.000 casos en cada grupo. Los resultados de la medición real de la cabeza femoral constituyen el patrón oro para evaluar el efecto de los dos grupos de métodos de detección. Los resultados de medición de la radiografía y la TC antes del reemplazo de cadera coinciden en gran medida con los resultados de detección de las muestras físicas de la cabeza femoral, lo que puede predecir eficazmente el colapso de la ONFH y llevar a cabo una estadificación precisa. Es digno de promoción 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:prótesis de cadera, ONFH, X, cabeza femoral, resultados del examen por TAC)-76, 000 casos, diferencia optimización lobo gris, muestras físicas de cabeza femoral, resultados reales de la medición, algoritmo de árbol de decisión, base efectiva del examen.
• Keywords:hip replacement, ONFH, X, femoral head, CT examination results)—76, 000 cases, difference grey wolf optimization, physical femoral head specimens, actual measurement results, decision tree algorithm, effective examination basis