TY -的A2 -拉米雷斯,Gustavo AU -陈,梁AU -李,琼PY - 2021 DA - 2021/11/08 TI -分类算法CT成像在急性呼吸窘迫综合征的诊断和分析致病因素的SP - 4100856六世- 2021 AB -分类算法的研究集中在应用价值在CT图像处理的急性呼吸窘迫综合征(ARDS),旨在分析ARDS的致病因素。共有60 ARDS患者在选择医院,他们被分成ARDS组(38例)和non-ARDS组(22例)按诊断标准。没有显著差异在两组之间的通用数据(
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0.05
)。FWAC算法被引入CT成像对图像数据进行分类更准确。两组比较的左心室射血分数(LVEF)、氧合指数PaO2/ FiO2(P / F)、急性生理和慢性健康评估(APACHE II)分数,pH值,PaO2。结果表明,PaO2、P / F和APACHEⅱ评分两组没有统计学意义(
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0.05
)。ARDS的P / F组为136.12,与non-ARDS组143.04;APACHE II ARDS组的得分为40.1,与non-ARDS组为62.3,显示无显著差异(
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0.05
);ARDS的LVEF组为58.14,与non-ARDS组为46.26,显示显著差异(
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0.05
)。当最低支持0.3和0.5最低信心,复发的价值是0.7082和0.968诊断的价值。生成的规则FWAC算法可以准确地预测类别,与预期结果一致。这个算法的准确性高达98.7%,明显高于传统的CT成像(88.4%)。生成的规则FWAC更准确,协助医生ARDS的预防和诊断疾病。早产、窒息是ARDS的高危因素。总之,FWAC算法具有良好的分类能力ARDS的CT图像和显示精度高。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4100856 - 10.1155 / 2021/4100856摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER