Resumen

Este estudio tuvo como objetivo explorar la aplicación de la ecografía del suelo pélvico bajo el algoritmo de optimización inteligente de enjambre de partículas en la evaluación preoperatoria y postoperatoria de la incontinencia urinaria de esfuerzo (IUE) femenina y proporcionar una base teórica para el diagnóstico clínico. En este estudio, se inscribieron 90 pacientes con IUE, que fueron asignadas al azar y de manera equitativa en un grupo en blanco (examen físico saludable), grupo de control (ecografía perineal) y grupo experimental (ecografía del suelo pélvico basada en el algoritmo de optimización inteligente de enjambre de partículas). La segmentación y procesamiento de la imagen ultrasónica fueron realizados por un algoritmo de optimización inteligente de enjambre de partículas. Los pacientes con incontinencia de esfuerzo fueron clasificados como grupo A, y los pacientes sin incontinencia de esfuerzo fueron clasificados como grupo B. Los resultados de exámenes quirú

• 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; Ecografía del suelo pélvico; Algoritmo de optimización inteligente de enjambre de partículas; Incontinencia urinaria de esfuerzo; Diagnóstico; Clínico
• Keywords:Study; Pelvic floor ultrasound; Particle swarm intelligent optimization algorithm; Stress urinary incontinence; Diagnosis; Clinical