Resumen

Este estudio se llevó a cabo para explorar el efecto diagnóstico de la resonancia magnética (RM) basada en el algoritmo de reducción de rango bajo (LRM) con prioridad de esparsidad de gradiente para la fractura de meseta tibial (FMT) combinada con lesión de menisco (FMT+LM). En este estudio, se combinó la información previa del bloque de imagen de RM sin ruido con la prioridad de auto-fase, se introdujo la prioridad de gradiente de RM para eliminar el efecto de oscilación, y se construyó un nuevo algoritmo de reducción de ruido de imagen de RM, que se comparó con el algoritmo de fusión de difusión anisotrópica (ADF). Posteriormente, se aplicó el algoritmo de reducción de rango bajo basado en la prioridad de esparsidad de gradiente al diagnóstico de 112 pacientes con FMT+LM ingresados en el hospital, y los resultados se compararon con los de la imagen de RM sin reducción de ruido. Luego, se observó la incidencia

• 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:Algoritmo; Resonancia magnética; Eliminación de ruido; Lesión de menisco; Fractura de meseta tibial; Diagnóstico
• Keywords:Algorithm; MRI; Denoising; Meniscus injury; Tibial plateau fracture; Diagnostic