TY -的A2 -拉米雷斯,Gustavo盟——他,人非盟——太阳湾盟——沙Naxian PY - 2021 DA - 2021/12/23 TI -极端学习机去噪算法经阴道三维超声成像在诊断子宫内粘连SP - 5460333六世效率- 2021 AB -研究旨在消除噪声在三维经阴道超声(3 d)图像和提高诊断精度在子宫内粘连(IUA)。极端学习机(ELM)算法引入首次声明。一百三十例疑似IUA患者作为研究对象。榆树算法的去噪效果进行评估的均方误差(MSE),峰值信噪比(PSNR)和运行时间,及其诊断效率IUA从精确确定,特异性和灵敏度。此外,介绍了支持向量机(SVM)算法进行比较。发现的MSE和PSNR榆树算法分别为0.0021和64.5,分别和它的平均运行时间为11.22±0.89,SVM算法和榆树算法的均方误差值分别为0.0045和0.0021,PSNR值分别为52.3和64.5,分别和SVM算法的平均运行时间为16.35±1.33,和榆树算法的平均运行时间为11.22±0.89,优于SVM算法在去噪效果。此外,榆树算法显示出优秀的不同程度的IUA患者诊断效率。总之,榆树可以有效地消除噪声,在3 d图像和IUA展示优秀的诊断效率,值得临床应用。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5460333 - 10.1155 / 2021/5460333摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER