深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析 |
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引用本文: | 赵建华,梁丹艳,吕高星,闫昕,刘宇,王晓兰,柴军.深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析[J].CT理论与应用研究,2023(5):587-594. |
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作者姓名: | 赵建华 梁丹艳 吕高星 闫昕 刘宇 王晓兰 柴军 |
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作者单位: | 1. 内蒙古自治区人民医院影像医学科;2. 内蒙古医科大学内蒙古临床医学院/包头医学院内蒙古临床医学院;3. 内蒙古自治区人民医院质量管理处统计室;4. 内蒙古医科大学研究生院;5. 内蒙古科技大学包头医学院研究生院 |
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摘 要: | 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~-470 HU病灶为主,占比达13.89%;其次为-47...
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关 键 词: | 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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