Resumen

Este trabajo tuvo como objetivo explorar el valor de aplicación clínica de la tecnología de imágenes de TC basada en el algoritmo de segmentación del Atlas óptimo (OASA) en el diagnóstico de la neumonía por micoplasma (MP) en niños. Se seleccionaron ochenta y ocho niños con MP y se dividieron en el grupo A (imagen de TC basada en el OASA) y el grupo B (radiografía de tórax) según los métodos de diagnóstico. Se compararon la tasa de detección, el rendimiento de las características de la imagen y la satisfacción con la calidad de la imagen de los dos grupos de niños. Los resultados mostraron que la tasa de detección del grupo A fue del 97.73% y la del grupo B fue del 95.46%, y no hubo una diferencia considerable entre los dos (>0.05). La tasa de detección de derrame pleural en los niños del grupo A fue notablemente superior a la del grupo de radiografía, mientras que la tasa de detección de sombras broncovasculares aumentadas fue considerablemente

• 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:Aplicación clínica; Tecnología de imágenes de TC; Algoritmo de segmentación óptimo Atlas; Neumonía por micoplasma pediátrica; Tasa de detección; Satisfacción con la calidad de la imagen
• Keywords:Clinical application; CT imaging technology; Optimal Atlas segmentation algorithm; Pediatric mycoplasma pneumonia; Detection rate; Image quality satisfaction