Resumen

Este estudio tuvo como objetivo explorar el efecto de las imágenes de tomografía computarizada (TC) procesadas por tecnología de detección de bordes de imagen basada en el algoritmo Canny mejorado en el diagnóstico de pacientes con movilidad disfuncional por accidente cerebrovascular y evaluar el valor de aplicación clínica de la enfermería de rehabilitación temprana (ERT). Se seleccionaron 114 pacientes diagnosticados y tratados en el hospital y sospechosos de tener disfunción del movimiento por accidente cerebrovascular como objetos de investigación, y se dividieron aleatoriamente en dos grupos, cada uno con 57 pacientes. Los pacientes del grupo de control fueron diagnosticados con examen de TC convencional, y los pacientes del grupo de observación fueron diagnosticados en base a las imágenes de TC procesadas por la tecnología de detección de bordes de imagen basada en el algoritmo Canny mejorado. Los pacientes del grupo de observación se dividieron en un grupo C y un grupo O. Los pacientes (27 casos) del grupo O recibieron entrenamiento de rehabilitación dentro de los 3 días posteriores a la

• 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; Tomografía computarizada; Tecnología de detección de bordes de imagen; Pacientes de accidente cerebrovascular; Disfunción de movilidad; Enfermería de rehabilitación temprana
• Keywords:Study; Computed tomography; Image edge detection technology; Stroke patients; Mobility dysfunction; Early rehabilitation nursing