目的全自动人工智能(AI)系统定量分析新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病例胸部CT图像,为判断COVID-19病例重症转化和早期临床干预提供依据。方法选择2020年1月23日—2月14日武汉市武昌医院收治的83例COVID-19确诊病例为研究对象。收集病例临床资料,参考《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第七版)》将病例纳入普通组和重症组,利用胸部CT图像的全自动AI系统定量化图像参数,比较两组病例的CT影像学特征。结果普通组46例,重症组37例,年龄分别为(62.68±13.69)岁和(50.52±12.45)岁。重症组和普通组病例总肺部病变百分比[M (QR)]分别为19.80%(21.69%)和9.78%(13.24%),总肺病变体积分别为622.87 (1 145.73) cm3和333.55(401.77) cm3,右下叶病变体积分别为205.73 (246.95) cm3和126.02 (164.21) cm3,肺CT值在-300~-200 Hu时的左肺体积分别为26.50 (21.20) cm3和21.43 (13.11) cm3,右肺体积分别为38.02 (48.78) cm3和26.92 (18.04) cm3,差异均有统计学意义(P<0.05)。疾病症状出现后第10~16 d肺部病变体积达到高峰。结论 COVID-19重症病例肺病变体积较大,尤其是右下肺,应在疾病症状出现后第10~16 d加强监测,为临床重症转化提出早期预警。
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