Resumen

En este trabajo, se analizaron los factores de riesgo relacionados y los resultados perinatales de mujeres embarazadas con diabetes gestacional (DG) basados en el diagnóstico por ultrasonido Doppler a color (UDC). En este estudio se construyó un algoritmo de imagen de UDC basado en el algoritmo de retropropagación (BP) (BPC) y se aplicó a imágenes de UDC de 80 mujeres embarazadas con DG. Además, se introdujeron los algoritmos de estimación de amplitud y fase (APES) y de haz adaptativo de baja complejidad (LCA) para comparar con BPC sucesivamente. Se encontró que el coeficiente de similitud de Dice (96.44%), la sensibilidad (95.45%) y la especificidad (91.56%) de BPC fueron mayores que las de APES (83.97%, 85.84%, 78.45%) y LCA (84.74%, 86.29%, 82.35%), mientras que su tiempo de ejecución (6.44 ± 1.39 s) fue más corto que

• 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:Factores de riesgo; Resultados perinatales; Diabetes mellitus gestacional; Ecografía Doppler en color; Algoritmo de imágenes de CDU; Mujeres embarazadas
• Keywords:Risk factors; Perinatal outcomes; Gestational diabetes mellitus; Color Doppler ultrasound; CDU imaging algorithm; Pregnant women