盆底下超声粒子群智能优化算法在术前和术后评估女性压力性尿失禁

文摘

本研究旨在探讨盆底下超声波的应用粒子群智能优化算法在术前和术后评估女性压力性尿失禁(隋)并为临床诊断提供了理论依据。在这项研究中,90名患者隋登记,被随机和同样分为空白组(健康体检),对照组(会阴超声波)和实验组(盆底超声波基于粒子群智能优化算法)。超声图像分割和处理是由粒子群智能优化算法。应力性尿失禁患者分为A组,和病人没有应力性尿失禁分为组b前外科检查的结果的标准来判断盆底超声诊断的准确性基于群体智能的优化算法。诊断的准确性应力UI实验组为90.38%,这是明显高于对照组(54.31%)和空白组(38.95%)(< 0.05)。形成尿道内口的百分比实验组为82.5%,这是明显高于对照组(65.4%)和空白组(12.5%),和各组之间存在统计上的差别(< 0.05)。在静息状态,垂直间距y膀胱颈部和耻骨的边缘的病人在B组大于,在B组,水平间距x膀胱颈部和耻骨的边缘小于空白组和组间有统计学差异(< 0.05)。在医学,垂直间距y膀胱颈部和耻骨的边缘的病人在B组小于B组,水平间距x膀胱颈部和边缘之间的耻骨大于B组膀胱颈部向下移动的距离大于,在B组,组间有统计学差异(< 0.05)。简而言之,盆底超声波基于粒子群智能优化算法是准确的诊断压力UI。盆底超声的应用程序UI的诊断为临床诊断提供了图像数据客观,有很高的应用价值。

1。介绍

女性盆底结构是复杂的,它由多个部分在一起形成一个支持系统,包括肌肉、筋膜、韧带和神经。他们相互支持,使盆底器官如子宫、膀胱、直肠正常位置(1]。如果盆底结构损坏或退化,它将导致弱支持并导致异常盆底器官的地位和作用。这些都是常见的临床女性盆底功能障碍疾病。女性盆底功能障碍疾病包括盆底器官脱落和尿失禁(UI)。有两种最常见的症状:盆底器官脱落和UI (2,3]。根据病因,UI划分为多个类别,例如压力性尿失禁(隋)和混合UI (4]。隋是最常见的类型的UI,指不小心从输尿管口当腹压突然升高(喷嚏、咳嗽、大笑、运动等)(5]。尽管隋不危及病人的生命,频繁的女性尿液渗漏会引起社会功能障碍,严重影响他们的生理和心理,严重降低女性的生活质量(6]。因此,加强医务人员的教育和早期诊断是治疗的关键隋7]。

目前主要有两种方法来诊断隋,主观症状和客观考试。主观症状的诊断女性隋发挥着不可替代的作用。目前,女性隋的辅助诊断方法主要包括尿动态检查,磁共振成像(MRI)检查,超声检查(8]。MRI可以区分女性盆底的软组织很好,但它不适合金属植入患者体内。此外,MRI是昂贵和困难,促进在诊所9]。虽然盆底的超声波不如MRI的表现女性盆底的软组织,会阴盆腔超声是一种非侵入性手术,经济实用。它还可以显示病人的盆底的解剖图像通过图像和数据,特别是具有更好的再现性前骨盆测量(10]。此外,许多研究表明,盆底超声波是一个非常重要的环节在治疗评价隋病人手术前后。因此,会阴盆底超声已广泛应用于女性隋的诊断病人和近年来已经成为研究的核心问题。

粒子群优化(PSO)是一种进化计算,进行博士埃伯哈特和肯尼迪博士提出的在1995年。基于动物集群活动行为的观察,个人组中分享信息让整个团队发展的运动的障碍点解决问题的空间,获得最优解(11]。算法的多目标优化问题存在于社会的各个领域,它扮演着越来越重要的作用在医学图像的优化。使用粒子群智能算法来解决医学图像中的多目标优化问题是当前研究的一个核心问题。其优点,已广泛应用于多目标优化的粒子群优化算法解决方案改进后的医学图像(12]。盆底超声波使用基于群体智能算法的研究来评估女性隋的术前和术后的应用效果,为后来的研究提供一些参考。

2。材料和方法

2.1。临床数据

在这个研究中,90名女性患者在医院收集从7月30日,2019年3月30日,2020年,90名患者被随机分为空白组(n= 30),对照组(n= 30)和实验组(n= 30)。健康检查、会阴超声波和盆底超声波基于粒子群智能优化算法被用于诊断和超声图像分割和处理是由粒子群智能优化算法(13]。之后,隋患者记录为A组,病人没有隋被记录为B组,他们进行了比较和分析。病人的年龄从22岁到60岁,平均年龄(49±8.28)年。病人的主要症状是不受控制的尿液溢出时腹压改变由于咳嗽,锻炼,和笑声。临床,从病人,病人可以控制尿液在仰卧位,但患者的尿液排出站时,可能会经历控制和患者严重的条件也可能经历躺着时不受控制的尿液排出。图1显示了泌尿系统的正常解剖。本研究主题已被医院的伦理委员会批准,所有患者参与这项研究签署知情同意书的操作。

入选标准如下:(1)患者经历了无意识的尿液排出时腹压增加(咳嗽、大笑等),(2)病人进行了临床病理检查,隋症状,和(3)没有精神病史的患者和正常交流。

排除标准如下:(1)患者不能完全完成考试(健康体检、会阴超声检查和盆底超声检查);(2)患者盆底器官脱垂(不包括膀胱突出);(3)患者服用利尿剂、激素和其他药物在就医前的三个月;(4)患者的疾病诊断和治疗前处理;(5)患者服用雌激素药物很长一段时间;(6)患者盆腔手术史或占位性疾病;(7)患者泌尿系统感染或其他疾病;(8)不清楚患者盆底超声波图像存储在数据;(9)患者严重隋,因为患有非常严重的隋是罕见的。

2.2。超声波检验方法

迈瑞医疗DC-7多普勒超声波诊断仪被选中。腹部探头是一个凸阵探头,探头的频率为2.5 MHz, 5.0 MHz。病人需要空膀胱考试前,病人需要在水平截石术的位置在考试。医生应用偶联剂与医学仪器再重新应用手套。2 d模式选择和介质压力探头放置在阴道口和阴道尿道口。双方的阴道大阴唇分开,在休息模式下,扫描得到的图像背后的线正中矢状位置。考试期间病人保持水平,确保调查的中心轴是平行的水平线和静止图像或超声图像被抓获后测量和分析。探测器不应该挤在检查以确保盆底器官都被感动了,减少误诊率。确保数据一致性,审计过程和检测的图像是由一个人完成。

2.3。粒子群算法的建设

粒子群算法受到鸟类的群体行为,鱼学校等等,进行Kenndey和埃伯哈特提出的。科学家把鸟的掠夺性行为作为一个例子。一群鸟在太空中寻找食物。只有一个食物来源在这个空间;没有鸟知道食物源的位置,但所有的鸟知道自己和食物之间的距离。在这种情况下,最直接和有效的方法为鸟类寻找食物是通过搜索周围的空间最近的鸟类的食物来源。科学家们从这一行为得到了灵感,然后提出了粒子群算法。POS算法从一组随机初始化粒子,和主要更新粒子的位置逐步获得最优解。在每次迭代中,粒子可以更新他们的粒子通过跟踪解决方案两种极端位置,一个是个人历史上最好的位置(不仅),另一是最好的位置在整个(bb)。POS的数学描述算法如图2。

这是假设O人口是粒子的数量,U范围空间的维数,在每个粒子的位置范围空间表示为

最好的位置表示为单个粒子

最好的位置在整个表示为

新的速度和位置的方程的人口是显示如下:

在方程(4)和(5), 代表粒子的指数, 是粒子的空间维度解决方案, 的迭代次数,N是迭代的最大数量。为了不失去普遍性,问题是最小化和解决。更新后的方程如下:

因为最初的PSO算法没有解决优化问题,学者和专家们提出了一个优化的POS算法。在接下来的方程,ψ是加权重,主要是平衡算法的全局和局部搜索能力。随着迭代次数的增加,ψ逐渐减少:

在方程(8),最大重量和吗是最低重量。最大重量通常设置为0.9,最低重量通常设置为0.4。因此,更新速度的迭代方程

2.4。观察指标

病人的指标进行比较,包括参数在不同条件下,流动的膀胱颈部,和尿道的旋转角度。BND的水平,URA所言,PVUA在三组比较14]。BND指膀胱颈部和之间的距离在静息状态下耻骨边缘URA所言指尿道倾向的差异之间的静止状态和并发状态。PVUA指膀胱后壁之间的角度和近端尿道并发状态。

2.5。统计处理

研究的数据处理进行了分析统计软件SPSS 19.0版本。测量数据所表达的平均值±标准偏差(±年代),统计数据所表达的百分比(%)t以及,χ2测试,等等。治疗成功率,第二次手术率和并发症的常规组和干预组的方差进行了测试试验。< 0.05被认为是统计学中不同组。

3所示。结果

3.1。不同的病人的基本数据

三组的差异基本数据显示,三组的平均年龄(49±8.28)年。空白组,患者的平均年龄(48±6.28)年,患者的平均体重(55.2±5.6)公斤,和病人的平均身高(158.3±5.78)厘米。在对照组,患者的平均年龄是49(±7.1)年,患者的平均体重(54.5±7.3)公斤,和病人的平均身高(159.2±4.1)厘米。在实验组中,患者的平均年龄(47±6.78)年,患者的平均重量是(56.5±5.3)公斤,和病人的平均身高(161.2±4.1)厘米。没有统计学差异的年龄,身高和体重的患者在三组和组之间的比较是可行的(> 0.05),如图3。

在图4历史上,没有显著差异糖尿病,高血压,吸烟和病程中三组患者(> 0.05)。

数据5- - - - - -7显示一名48岁的女性病人的超声检查结果诊断基于群体智能算法。PSO算法后的图像质量相对较好,噪声降低,清晰度明显提高。

3.2。算法性能比较

介绍了遗传算法和传统算法相比,该算法构造的研究,和敏感性,特异性和准确性的三个算法的计算盆地下患者的超声诊断。图8表明,敏感性、特异性和准确性的构造算法为病人诊断均明显高于传统遗传算法和粒子群算法,显著差异(< 0.05)。

3.3。每组患者的诊断准确性的差异

患者的超声图像诊断基于群体智能算法,如图9。隋在实验组的诊断正确率为90.38%,这是明显高于对照组(54.31%)和空白组(38.95%)。两组之间有统计学差异(< 0.05)。的形成率尿道口被诊断出基于群体智能算法。实验组的尿道口形成比例为82.5%,这是明显高于对照组(65.4%)和空白组(12.5%)。两组之间有统计学差异(< 0.05)。

3.4。不同病人的膀胱颈部活动度和尿道旋转

图10表明,A组的膀胱颈部的运动(20.78±1.87)°,和尿道的旋转(40.57±2.08)°。膀胱颈部的运动的B组(11.82±1.02)°,和尿道的旋转(28.18±1.73)°。两组之间的差异很明显,两组有统计学差异(< 0.05)。

3.5。不同患者的超声参数在不同的州

图11表明,A组和B组之间有相当大的差异在URA所言,PUVA最大并发状态(< 0.05)。没有明显的差异在两组之间的休息状态(UIA> 0.05)。

图12表明,在静息状态,膀胱颈部和垂直间距y膀胱颈部和耻骨的边缘在B组大于,在B组,和横向间距x膀胱颈部和耻骨的边缘小于空白组。组间有统计学差异(< 0.05)。图13表明,在医学,垂直间距y膀胱颈部和耻骨的边缘的病人在B组小于B组,水平间距x膀胱颈部和边缘之间的耻骨大于b组膀胱颈部向下移动的距离小于,A组和组之间有统计学差异(< 0.05)。膀胱颈部的距离(BND)值小于A组,有统计学差别组(< 0.05)。

4所示。讨论

UI是一种妇科疾病发病率高的中老年妇女。隋是更常见的类型之一。中老年妇女的发病率在55%以上,还有一部分未经处理的隋的女性,这种疾病的发病率是更高。隋已经成为女性的主要原因之一的穷人的生活质量和身心健康受损,迫在眉睫的是找到一个解决方案。盆底的应用效果分析超声波在隋和手术后,提出了一种基于粒子群智能优化算法的研究,这是与健康体检和会阴超声检查。患者的超声图像诊断基于群体智能算法,和结果表明,诊断准确性的隋实验组为90.38%,明显高于对照组(54.31%)和空白组(38.95%),和各组之间存在统计上的差别(< 0.05)。尿道口形成的患者被诊断为基于群体智能算法,和尿道口形成实验组患者的比例为82.5%,这是明显高于对照组(65.4%)和空白组(12.5%)。数据具有统计上的显著差异(< 0.05)。研究的结论是类似于布鲁克斯et al。15),两者都表明,改进的POS算法可以显著提高盆底超声诊断的准确性和尿道口形成的患者。有一定的优势和应用于超声波的检查和诊断。研究表明,运动区别前面和后面的墙壁形成的近端尿道膀胱颈漏斗当UI患者的腹部压力增加。患者的膀胱颈漏斗形成的百分比隋从18.6%到97.6%不等。阴et al。16]在研究,提出判断是否膀胱颈漏斗形成的标准诊断盆底超声波和评估2017年隋。诊断的敏感性、特异性和准确性的算法比遗传算法和传统算法显著提高(< 0.05),表明该算法能有效地改善患者的盆地超声的诊断效果隋,和改善程度优于传统算法。

根据尿道的膀胱颈部和旋转运动,膀胱颈部的运动在A组(20.78±1.87)°,和尿道的旋转(40.57±2.08)°。在B组,膀胱颈部的运动(11.82±1,02)°和尿道的旋转(28.18±1.73)°。两组之间的差异是显而易见的(< 0.05)。在静息状态,垂直间距y膀胱颈部和耻骨的边缘在B组大于,在B组,和横向间距x膀胱颈部和耻骨的边缘低于空白组。组间有统计学差异(< 0.05)。在医学,垂直间距y膀胱颈部和耻骨的边缘的病人在B组小于B组,水平间距x膀胱颈部和边缘之间的耻骨大于b组膀胱颈部向下移动的距离小于在A组,有统计学差异组(< 0.05)。膀胱颈部的距离(BND)值小于A组,有统计学差别组(< 0.05)。这是高度相似的研究结果Braekken et al。17),这是因为患者隋的盆底结构并没有改变。然而,很明显,变化发生在腹部压力增加,所以不能使用UIA妇女隋作为评价指标。一项由Nyhus et al。18)发现,在并发状态,隋的PUVA患者比正常女性要大得多。在静息状态,没有明显的差异之间的PUVA两组病人。随后,通过比较与隋20名妇女,20名健康女性Martan et al。19]发现PUVA健康女性显著低于隋病人休息和并发状态,和超声波显示贫穷urethral-bladder结支持当PUVA值太大。

5。结论

分析应用效果的盆底超声波隋之前和之后,基于粒子群优化智能算法进行了研究,这是与健康体检和会阴超声检查。它也应用于盆底隋患者的超声检查。结果表明,盆底超声波基于粒子群智能优化算法显著提高了诊断的准确性隋的病人。评价指标基于盆底超声被用于诊断隋。膀胱颈漏斗形成的速率,URA所言,和BND用于诊断隋、可靠并为临床诊断提供了详细的数据支持。然而,长期随访的患者并没有实现,缺乏长期的索引数据,所以我们无法分析盆地超声的诊断价值在长期康复的患者术后隋。此外,病人可能的小样本大小对研究结果有影响,所以应该考虑增加病人的数量进一步分析超声波的检测性能。总之,本研究提供数据支持与隋术前和术后评估的女性。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了河南省医学科技研究计划(没有。LHGJ20190378)。

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