Resumen

Este estudio tuvo como objetivo investigar la precisión diagnóstica de la resonancia magnética (RM) basada en el aprendizaje profundo de diccionarios en la estadificación TNM (tumor, ganglio y metástasis) del carcinoma de células renales. En este estudio, se seleccionaron 82 pacientes con cáncer renal como objeto de investigación. Los resultados fueron diagnosticados mediante RM con aprendizaje profundo de diccionarios, y la estadificación TNM fue realizada por personal de imagenología profesional. La imagen de RM será reconstruida después del aprendizaje profundo de diccionarios para mejorar su capacidad de reconocimiento de imágenes. El diagnóstico patológico será remitido al laboratorio de anatomía patológica del hospital para su diagnóstico. Se compararon los resultados de estadificación con los resultados de diagnóstico patológico, y los resultados fueron analizados mediante estadísticas de consistencia para evaluar el valor diagnóstico. Los resultados mostraron que la estadificación T fue significativamente consistente con el diagnóstico patológico. Se diagnosticaron incorrectamente 2 casos, y la tasa de precisión fue del

• 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:Estudio; Precisión diagnóstica; Resonancia magnética; Aprendizaje profundo de diccionario; Estadificación TNM; Carcinoma de células renales
• Keywords:Study; Diagnostic accuracy; Magnetic resonance imaging; Deep dictionary learning; TNM staging; Renal cell carcinoma