Resumen

Es estudiar la aplicación del algoritmo de corrección de borde (ECA) en la segmentación de imágenes médicas de tomografía computarizada (TC), explorar su significado orientador en el análisis de las características clínicas de niños con neumonía por micoplasma refractaria (NMR), y discutir el valor terapéutico del lavado broncoalveolar por broncoscopia con fibra óptica (BAL) para la NMR. Se comparó la precisión del ECA en la segmentación de imágenes médicas de TC de niños con NMR con la del algoritmo de segmentación de cuenca (WSA) y el algoritmo de optimización de inteligencia de enjambre (SIOA). Las características clínicas y las características de imagen de 80 niños con NMR ingresados en el hospital de enero de 2018 a enero de 2020 fueron analizadas retrospectivamente basadas en el ECA. Todos los niños se dividieron en un grupo de lavado (grupo BAL, =69) y un grupo sin lavado (grupo no-BAL, =11) según si

• 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; Algoritmo de corrección de bordes; ECA; Tomografía computarizada; TC; Segmentación de imágenes médicas; Niños; Neumonía por micoplasma refractaria; RMPP; Broncoscopia fibroóptica; BAL; Algoritmo de segmentación de cuenca hidrográfica; WSA; Algoritmo de optimización de inteligencia de enjambre; SIOA; Características clínicas; Características de imagen; Broncoscopia; Características citológicas; Líquido BAL; BALF; Rendimiento de eliminación de ruido; Tasa de falsos negativos; FNR; Tasa de falsos positivos; FPR; Manifestaciones clínicas; Fiebre alta; Tos seca; Examen de TC de tórax; Consolidación; Atelectasia; Mucosa bronquial; Neutrófilos; Tasa de recuperación; Segmentación de imágenes de TC pulmonar; Componentes citológicos.
• Keywords:Study; Edge correction algorithm; ECA; Computed tomography; CT; Medical image segmentation; Children; Refractory mycoplasma pneumoniae; RMPP; Fiberoptic bronchoscopy; BAL; Watershed segmentation algorithm; WSA; Swarm intelligence optimization algorithm; SIOA; Clinical characteristics; Imaging characteristics; Bronchoscopy; Cytological characteristics; BAL fluid; BALF; Denoising performance; False negative rate; FNR; False positive rate; FPR; Clinical manifestations; High fever; Dry cough; Chest CT examination; Consolidation; Atelectasis; Bronchial mucosa; Neutrophils; Recovery rate; Lung CT image segmentation; Cytological components.