Resumen

El estudio se centró en la aplicación del algoritmo de seguimiento de speckle en la segmentación de imágenes ecocardiográficas a color de pacientes con fibrilación auricular combinada con insuficiencia cardíaca. En primer lugar, se introdujeron los métodos de flujo óptico y de coincidencia de bloques sobre la base del algoritmo de nivel de conjunto multifásico. Luego, se aplicó el método de coincidencia de bloques piramidales para construir un modelo piramidal de abajo hacia arriba según cada imagen, y así se construyó un nuevo algoritmo de segmentación de imágenes ecocardiográficas a color. El algoritmo de seguimiento de speckle basado en el método de coincidencia de bloques piramidales se aplicó para segmentar imágenes ecocardiográficas a color de 136 pacientes con fibrilación auricular e insuficiencia cardíaca y se comparó con el diagnóstico tradicional en cuanto a sensibilidad, especificidad y precisión. Se encontró que la suavidad de la curva y la precisión del algoritmo en este

• 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:Algoritmo; Segmentación; Seguimiento de moteado; Imágenes ecocardiográficas en color del corazón; Fibrilación auricular; Insuficiencia cardíaca
• Keywords:Algorithm; Segmentation; Speckle tracking; Cardiac color ultrasound images; Atrial fibrillation; Heart failure