Resumen

La inteligencia artificial (IA) ha realizado diversos avances en las tcnicas de segmentacin de imgenes en el campo de la imagen mdica. Este artculo presenta un mtodo de segmentacin de imgenes de TC de tumores hepticos basado en tecnologa de imagen mdica basada en IA. En este estudio se propone un algoritmo de agrupacin de medias (KMC) basado en inteligencia artificial que se compara adems con el mtodo de crecimiento de regiones (RG). En este estudio, se seleccionaron como objetos de investigacin 120 pacientes con tumores hepticos en el Post Graduate Institute of Medical Education & Research Hospital, Chandigarh, India, y se clasificaron segn la funcin heptica (ChildPugh), con 58 casos en grado A y 62 casos en grado B. La experimentacin indica que el tumor heptico mostraba baja densidad en la TC simple, realce moderado en la fase arterial de la exploracin realzada y defecto de llenado de baja densidad en el vaso sanguneo implicado en la fase venosa portal (PVP). Se observ que el examen por TC es ms sensible a la metstasis heptica que el carcinoma hepatocelular (). Los resultados obtenidos muestran el buen efecto de deposicin de la emulsin quimioterpica de lipiodol (LCTE) en el grupo de contraste con grupo sanguneo rico, que represent el 53,14%, y los pacientes con grupo sanguneo pobre, que representaron el 25,73%, mostraron un efecto de deposicin pobre. La comparacin con el mtodo de vanguardia revela que el efecto de segmentacin del algoritmo KMC es mejor que el del mtodo RG convencional.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Segmentación de imágenes; Imagen médica; Tumor hepático; Tomografía computarizada; Algoritmo KMC
• Keywords:Artificial intelligence; Image segmentation; Medical imaging; Liver tumor; CT scan; KMC algorithm