Resumen

Este estudio tuvo como objetivo investigar el valor de aplicación de imágenes de ultrasonido optimizadas por el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM) en el análisis de eficacia de la litotricia láser de holmio en el tratamiento de cálculos urinarios. Se seleccionaron 92 pacientes para el tratamiento de CU como sujetos de investigación, con 46 casos en cada grupo. El grupo de control recibió litotricia neumática para diagnóstico y tratamiento. El grupo de observación recibió litotricia láser de holmio para el tratamiento de cálculos. El perímetro y área del defecto y la longitud y ancho de la distancia externa de la zona más efectiva del defecto se utilizaron como características de clasificación, y se construyó y aplicó un clasificador basado en SVM. Después del tratamiento, se evaluaron de manera integral la tasa de éxito, duración de la operación, tiempo de eliminación de cálculos y estancia hospitalaria de los dos grupos. Los resultados mostraron que la tasa de éxito del grupo de observación que adoptó la litotricia láser

• 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:Imágenes de ultrasonido; Algoritmo SVM; Litotricia con láser de holmio; Cálculos urinarios; Tasa de éxito; Complicaciones
• Keywords:Ultrasound images; SVM algorithm; Holmium laser lithotripsy; Urinary calculi; Success rate; Complications