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新型冠状病毒肺炎不同临床分型的定量CT影像参数表现

摘要:

目的 探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者不同临床分型的CT影像定量表现.方法 多中心回顾性分析2020年1月至2020年3月在浙江省五家医院确诊的COVID-19患者81例,搜集患者的一般资料、临床表现、临床分型、胸部CT影像和实验室检查资料.基于深度学习技术和患者的胸部CT影像定量参数:受累肺叶数、不同肺叶肺段的感染体积占比(%)与密度分布占比(%),采用多组别独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验,分析比较非正态分布量化参数.结果 COVID-19轻型29例,COVID-19普通型44例,COVID-19重型8例,三组患者的年龄差异有统计学意义(P=0.018).COVID-19轻型出现发热(>38?℃)的比例为55.2%,普通型为72.7%,重型为100%.实验室检查,COVID-19轻型和普通型均表现为中粒细胞计数正常或降低,重型患者的中粒细胞计数显著升高(P=0.042).三组的受累肺叶个数分别为0(2)、4(2)、4.5(1),组间差异有统计学意义(P<0.001).三组的肺炎病灶体积占比分别为0(0.18%)、1.81%(3.69%)、5.14%(18.03%),轻型显著小于普通型和重型,且各肺叶肺段均具有统计学意义(P<0.001);感染病灶密度分布呈现同样趋势,且在CT值区间[-570,-60]HU轻型显著小于普通型和重型(P<0.001),而普通型与重型的肺炎病灶体积占比、感染病灶密度分布均无明显统计学差异(P>0.05).结论 基于人工校正的深度学习分割模型可实现对COVID-19不同临床分型的受累肺叶个数、CT病灶分布、病灶密度分布的快速自动评估.胸部CT不仅可以早期诊断COVID-19,还能对其临床病程及严重程度进行评估.

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作者: 王定君 [1] 陈晓荣 [1] 应明亮 [1] 黄朝晖 [2] 李鲁 [1] 王向明 [3] 曹登攀 [4] 高源 [5] 潘江峰 [1] 舒锦尔 [1] 马志超 [6] 刘柏韵 [6]
作者单位: 321000 浙江大学医学院附属金华医院 [1] 322100 浙江省东阳市人民医院 [2] 322000 浙江省义乌市中心医院 [3] 321300 浙江省永康市第一人民医院 [4] 325200 浙江省瑞安市人民医院 [5] 100025 北京推想科技有限公司 [6]
期刊: 《浙江临床医学》2021年23卷12期 1790-1792页 ISTIC
栏目名称: 检测诊断
发布时间: 2022-01-17
基金项目:
金华市科学技术局重点项目
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