Resumen

Explorar la aplicación de la autoeficacia en el análisis de imágenes de rayos X basado en redes neuronales convolucionales profundas (DCNN) en el cuidado y tratamiento de pacientes con osteoporosis y artritis reumatoide. En este estudio, 90 pacientes con osteoporosis fueron divididos en grupo de control y grupo experimental para el diagnóstico de rayos X combinado con DCNN. A los pacientes en el grupo de control se les brindó cuidados de enfermería rutinarios, mientras que a los del grupo experimental se les proporcionó cuidados de enfermería integrales. Se compararon el contenido mineral óseo, la autoeficacia, la ansiedad y la depresión en el fémur y la columna lumbar después del cuidado. Los resultados mostraron que la precisión, sensibilidad y tasa de falsos negativos en el reconocimiento de imágenes de rayos X de osteoporosis basado en DCNN fueron del 91%, 98% y 2%, respectivamente. Los contenidos minerales óseos del fémur y las vértebras lumbares en el grupo experimental fueron significativ

• 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:Autoeficacia; Análisis de imágenes de rayos X; Red neuronal convolucional profunda; Pacientes con osteoporosis; Cuidados de enfermería; Intervención de enfermería integral
• Keywords:Self-efficacy; X-ray image analysis; Deep convolutional neural network; Osteoporosis patients; Nursing care; Comprehensive nursing intervention