深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析
目的:分析基于深度学习定量测量新型冠状病毒感染(COVID-19)患者胸部CT炎性病灶的特征,预警重症的发生,提高对COVID-19预后的认识.方法:回顾性分析477例首次确诊为中型COVID-19患者的胸部CT,男276例,女201例,根据是否转为重症(重型/危重型)分为A组(未转为重症)、B组(转为重症),比较两组病例病灶分布、累及肺叶侧别、数目等CT基本征象及基于深度学习的病灶体积、体积占比和密度等的差异.结果:477例COVID-19患者均有流行病学史,年龄、性别在两组间的差异无统计学意义.B组全肺及各肺叶病灶体积及体积占比高于A组.A组病灶以右肺下叶为主,占比高于其它肺叶,达3.32％;其次为左肺下叶,占比为2.08％;左肺上叶病灶体积占比较其他肺叶低,仅为0.25％.A组部分患者右肺上叶、右肺中叶及左肺上叶无病灶.B组病灶呈双肺分布,各肺叶均有;其中以右肺下叶、左肺下叶分布为主,占比最高,分别为57.86％和54.76％;右肺中叶体积占比较其他肺叶低,为34.73％.各组病灶均以磨玻璃密度影为主.A组以密度为-570～-470HU病灶为主,占比达13.89％;其次为-470～-370HU,占比为11.07％;密度为30～70HU实性病灶及密度为-70～30HU较少,占比仅3.22％和4.75％.B组大部分呈磨玻璃密度影,以病灶密度为-570～-470HU、-470～-370 HU 与-370～-270HU 为主,占比分别为 13.18％、12.58％、12.52％;密度为-570～-470HU 的病灶占比与A组差异无统计学意义,余各密度病灶体积及体积占比高于A组,呈病灶密度越高,B组占比较A组越高的趋势.结论:感染病灶体积较大、实性成分较多及多种CT征象并存常提示肺部炎症较重,容易进展为重症,基于深度学习的胸部CT定量测量有助于评估COVID-19预后及预警重症.
深度学习、体层摄影术、X线计算机、新型冠状病毒感染
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O242;R814;R563.1(计算数学)
内蒙古自治区人民医院院内基金项目;包头医学院研究生教育教学改革项目;内蒙古医科大学高等教育教学改革研究项目;内蒙古自治区卫生健康科技计划项目
2023-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
587-594
