人工智能超声辅助诊断系统联合超声造影对ACR TI-RADS 4类结节的诊断价值

目的分析人工智能超声辅助诊断系统(AI-UADS)联合超声造影对ACR TI-RADS 4类结节的诊断价值。方法选取我院经手术病理证实的甲状腺结节患者84例,共92个结节,均为ACR TI-RADS 4类,其中恶性结节17个,良性结节75个,比较AI-UADS与超声造影单独及联合对ACR TI-RADS 4类良恶性结节的诊断效能。结果超声造影准确诊断恶性结节14个,良性结节61个,诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为82.35%、81.33%、81.52%、50.00%、95.31%;AI-UADS准确诊断恶性结节15个,良性结节62个,诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为88.24%、82.67%、83.70%、53.57%、96.88%;二者联合准确诊断恶性结节14个,良性结节70个,联合诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为82.35%、93.33%、91.30%、73.68%、95.89%。AI-UADS联合超声造影诊断甲状腺恶性结节的特异度和阳性预测值均高于单独诊断,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论AI-UADS和超声造影对甲状腺ACR TI-RADS 4类良恶性结节均具有较好的诊断效能,二者联合应用可有效提高诊断特异度和阳性预测值。

人工智能超声辅助诊断系统联合血清miR-211鉴别诊断甲状腺结节的临床价值

目的探讨人工智能超声辅助诊断系统(以下简称AI超声系统)联合血清miR-211鉴别诊断良恶性甲状腺结节的临床应用价值。方法选取我院经病理证实的甲状腺结节患者203例(良性146例,恶性57例,均为单发),术前均先行AI超声系统检查评估结节良恶性,再分别由1名高年资超声医师和1名低年资超声医师评估结节良恶性;检测并比较良恶性甲状腺结节血清miR-211的差异。分析AI超声系统及不同年资超声医师诊断结果与病理结果的一致性,计算并比较其诊断效能。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析血清miR-211鉴别良恶性甲状腺结节的诊断效能,比较AI超声系统联合血清miR-211与其单独应用的诊断效能。结果AI超声系统诊断良性结节119例,恶性结节84例,与病理结果的一致性一般(Kappa=0.627,P<0.01),其准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.76%、92.98%、78.77%、63.10%、96.64%;高年资超声医师诊断恶性结节124例,恶性结节79例,与病理结果的一致性一般(Kappa=0.607,P<0.01),其准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.27%、87.72%、80.13%、63.29%、94.35%;低年资超声医师诊断良性结节105例,恶性结节98例,与病理结果的一致性较差(Kappa=0.470,P<0.01),其准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别73.89%、89.47%、67.81%、52.04%、94.29%。三者诊断准确率、特异度比较差异均有统计学意义(均P<0.05);其中AI超声系统和高年资超声医师诊断准确率、特异度均高于低年资超声医师(均P<0.05)。恶性结节血清miR-211高于良性结节,差异有统计学意义(Z=7.807,P<0.05)。ROC曲线分析显示,血清miR-211鉴别诊断良恶性甲状腺结节的曲线下面积为0.853,诊断准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为84.24%、89.47%、82.19%、66.23%、95.24%。AI超声系统联合血清miR-211鉴别诊断良恶性甲状腺结节的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为90.15%、89.47%、90.41%、78.46%、95.65%,联合应用的诊断准确率、特异度、阳性预测值均高于AI超声系统和血清miR-211单独应用,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论AI超声系统在良恶性甲状腺结节鉴别诊断方面具有较好价值,其与miR-211联合应用可提高诊断准确率、特异度及阳性预测值。

超声人工智能辅助诊断系统在最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节诊断中的应用价值

目的探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统对最大径≤2 cm的乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类乳腺结节的诊断价值。方法回顾性分析2020年5月至2022年10月于上海中医药大学附属曙光医院进行超声检查并诊断为BI-RADS 4类乳腺结节的204例患者共210个最大径≤2 cm结节的二维超声图像。以术后病理结果为金标准,评价常规超声和AI系统(风险评分值阈值设为0.65、0.70)对最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节良恶性的诊断效能。结果210个乳腺结节中良性结节94个,恶性结节116个。高年资超声医师常规超声检查诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为75.53%,准确度为84.76%;AI系统(阈值0.65)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为71.28%,准确度为82.86%;AI系统(阈值0.70)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为90.52%,特异度为79.79%,准确度为85.71%。AI系统(阈值0.70)诊断BI-RADS 4a类结节的准确度高于常规超声和AI系统(阈值0.65)(79.41%vs 77.94%、75.00%)。高年资超声医师通过常规超声对最大径≤1 cm的结节诊断准确度最高,为86.36%,AI系统(阈值0.65)及AI系统(阈值0.70)准确度分别为81.82%、84.09%。结论超声AI辅助诊断系统可辅助鉴别诊断最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节的良恶性。

人工智能辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统在子宫颈癌筛查中应用的对比观察

目的对比观察人工智能(AI)辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统(TIS)在子宫颈癌筛查中的应用价值。方法选择25000例份宫颈液基薄层细胞涂片,按TBS-2014对宫颈细胞进行分类,分别采用“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片,计算两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值,比较两种阅片方式筛查结果与病理结果的一致性,并比较两种阅片方式筛查结果的灵敏度和特异度。结果“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度分别为90.40%、89.94%,特异度分别为99.43%、99.39%,阳性预测值分别为92.30%、91.78%,阴性预测值分别为99.28%、99.24%。“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片筛查结果与病理结果的一致性均较好(Kappa值分别为0.907、0.902),但两种阅片方式筛查结果的灵敏度、特异度比较差异均无统计学意义(P均>0.05),二者灵敏度一致性较好(Kappa值=0.752)、特异度一致性一般(Kappa值=0.539)。结论“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”阅片在子宫颈癌筛查中均表现出较高的灵敏度和特异度,且其筛查结果与病理结果的一致性较好,均可作为临床辅助阅片的手段。

后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统的临床应用场景探索

目的:基于临床验证性研究,探索后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统(AI-ADS)潜在的临床应用场景。方法:回顾性收集了来自三家医院的1049例胸部CT扫描数据,包括400例胸部CT表现正常的病例、233例新冠肺炎病例和416例其他社区获得性肺炎病例。六名高年资放射科医师参与了数据标注工作。采用敏感度、特异度、Dice系数和受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估人工智能系统在相应场景中的性能表现。结果:AI-ADS基于胸部CT识别各类型肺炎、细菌性肺炎、新冠肺炎、其他病毒性肺炎和其他社区获得性肺炎的AUC分别为0.968、0.983、0.992、0.941、0.958,检测各种肺炎的敏感度均超过0.90;鉴别病毒性肺炎和非病毒性肺炎的AUC达到0.950,敏感度为0.885,特异度为0.910;在新冠肺炎和其他社区获得性肺炎测试集中分割肺炎区域的平均Dice系数分别达到0.851和0.753。结论:AI-ADS在肺炎的检测预警、病灶定量分析以及鉴别诊断方面具有良好的性能,具备了后疫情时代的多场景应用价值。

人工智能电子阴道镜辅助诊断系统在宫颈癌筛查中的价值

目的分析人工智能(AI)电子阴道镜辅助诊断系统(简称AI电子阴道镜)在宫颈癌筛查中的价值。方法收集2023年1月至12月在广西壮族自治区妇幼保健院宫颈疾病诊治中心行阴道镜检查的214例患者,以病理结果为金标准,统计传统阴道镜、AI电子阴道镜的阳性检出率,并分析两者检查结果与病理结果的一致性。结果病理结果显示,宫颈上皮内瘤变(CIN)111例,CIN243例,CIN3115例,宫颈癌45例。AI电子阴道镜的阳性检出率为94.86%(203/214),与病理结果有较好的一致性(Kappa=0.851,P<0.001);传统阴道镜的阳性检出率为83.64%(179/214),与病理结果的一致性一般(Kappa=0.561,P=0.010)。结论AI电子阴道镜可以提高阳性检出率,与病理结果的一致性较高,有较好的临床应用前景,值得推广。

人工智能影像辅助诊断系统阅片在鉴别肺结节性质中的价值分析

目的探究人工智能影像辅助诊断系统阅片在鉴别肺结节性质中的价值,为临床诊断肺结节疾病提供参考依据。方法回顾性分析北大医疗潞安医院2022年6月至2023年6月收治的82例肺结节患者的临床资料,所有患者均接受电子计算机断层扫描(CT)检查,获得的CT图像进行人工阅片和人工智能影像辅助诊断阅片,并进行定性诊断。以病理检查为金标准,分析比较两种阅片方式对肺结节的检出情况及两种阅片方式对肺结节良、恶性的诊断效能。结果82例肺结节患者中共检出245个结节,其中结节直径<5 mm者154个,5 mm≤结节直径≤10 mm者66个,结节直径>10 mm者25个。与人工阅片相比,人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节直径<5 mm、5 mm≤直径≤10 mm的检出率升高;与人工阅片相比,人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节恶性的诊断特异度降低,灵敏度、阴性预测值均升高(均P<0.05)。结论人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节的检出率更高,并且诊断灵敏度、阴性预测值较高,但其特异度较低,因此会存在一定的假阳性率,建议临床上将两种阅片方式进行结合,以提高对肺结节的诊断准确性。

人工智能辅助评分系统联合超声弹性成像诊断甲状腺结节良恶性的价值探讨

探讨和分析人工智能辅助评分系统联合超声弹性成像诊断甲状腺结节良恶性的价值。方法 选取本院收治的130例甲状腺结节患者展开研究;所有患者在诊断过程中,患者先接受超声弹性成像技术诊断,然后再运用人工智能辅助评分系统进行诊断,最后将两种方式联合诊断;以患者病理诊断结果为金标准,就三种方式的准确率,以及其诊断效能进行对比分析,并就良性与恶性结节的AIAS评分与SR进行对比。结果 恶性甲状腺结节的AIAS评分(0.75±0.10)分与SR(6.49±2.24)均显著高于良性结节(P<0.05)。联合诊断诊断出180个,与病理诊断的结果无显著差异(P>0.05)。此外,从灵敏度、特异度和准确度来看,联合诊断分别达到了97.30%、98.37%和97.73%,均显著高于单独使用弹性超声成像或AIAS(P<0.05)。结论 在诊断甲状腺结节的过程中,运用人工智能辅助评分系统联合超声弹性成像能够较好地保证诊断准确性,可广泛推广使用。

基于人工智能的甲状腺超声诊断辅助教学系统

针对超声诊断教学资源分布不均、学习成本高等诸多问题,以甲状腺超声诊断教学为例,提出了建设基于人工智能的甲状腺超声诊断辅助教学系统。首先论述构建该系统的关键技术并对系统功能进行具体描述,重点阐述了通过人工智能构建的甲状腺结节超声诊断模型在辅助教学中的临床价值。该系统推动了超声诊断教学的变革,提供了学生自主学习的渠道,有利于促进标准化超声培训方式的形成。

基于人工智能的舌象辅助诊断系统

舌象诊断是中医诊断中必不可少的方法之一,其蕴含丰富的健康信息,可成为中医智能诊疗的关键落足点。文中基于用户使用逻辑开发应用程序,融合了人工智能技术提取舌象影像特征,根据中医舌诊规范和临床指南进行了智能分析;再利用分析结果与信息化平台融合,开发了信息化、智能化的舌象辅助诊断系统。

数字化X线胸片人工智能辅助诊断系统在肺结核诊断中的应用价值

目的:探究数字化X线胸片人工智能辅助诊断系统在肺结核诊断中的应用价值。方法:选取2017年8月—2023年7月上海健康医学院附属嘉定区中心医院放射科收治的肺结核患者140例,根据检查方法的不同分为两组,每组70例,分别给予传统人工诊断、数字化X线胸片人工智能辅助诊断系统诊断,比较两种方法的诊断价值。结果:数字化X线胸片人工智能辅助诊断系统的平均诊断时间为(1.97±0.62) min,短于传统人工诊断的(6.39±1.36) min,差异有统计学意义(P<0.05)。数字化X线胸片人工智能辅助诊断系统的符合率97.14%(68/70)高于传统人工诊断的78.57%(55/70),差异有统计学意义(P<0.05)。渗出浸润型影像学表现:病灶呈结节状,且出现模糊边缘。干酪型影像学表现:空洞存在不规则透亮,病灶呈片状阴影。空洞型影像学表现:大片病灶出现空洞,且附近多小片状影。急性血行播散型影像学表现:病灶大小、形态和密度一致,且均匀分布。结论:数字化X线胸片人工智能辅助诊断系统诊断肺结核价值较好,且有诊断时间短,诊断符合率高的优势。

肺结核病人工智能辅助诊断系统微信小程序的开发和应用

目的探索构建基于智能手机微信小程序的肺结核病在线智能辅助诊断系统,提高肺结核病诊断的准确率和效率。方法采用C5.0决策树算法,从汕头市结核病防治所2018年1月至2020年12月3174份结核门诊病案资料中,挖掘高价值的肺结核病诊断决策规则,建立诊断预测模型,进而开发肺结核病人工智能辅助诊断系统,并对其在肺结核病诊断中的准确性进行评估。结果2559例训练样本中通过数据挖掘出对肺结核病诊断具有显著价值的决策规则8条,置信度在77.49%~99.81%之间;对3174个研究对象中随机抽取的20%验证样本(肺结核确诊病例403例和非结核其他病例212例)进行验证,以原诊断为金标准,系统诊断的敏感度为94.79%(382/403)、特异性为96.23%(204/212)、准确性为95.28%(586/615)。结论基于智能手机微信小程序的肺结核病智能辅助诊断系统可作为肺结核病的在线辅助诊断工具,提高了肺结核病诊断的质量和效率。

CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断价值评估

目的评估超声肝脏造影报告及数据管理系统(CEUS LI-RADS)联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断价值。方法选取88例肝细胞肿瘤患者,均通过CEUS LI-RADS评估肝细胞肿瘤的良性与恶性,根据CEUS LI-RADS结果采用人工智能辅助决策模型进行诊断,比较CEUS LI-RADS和人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的单独诊断结果与联合诊断价值,并分析CEUS LI-RADS在不同病理特征肝细胞肿瘤诊断中的价值。结果CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断灵敏度、准确度高于单一方案诊断,漏诊率低于单一方案诊断,差异均具有统计学意义(P<0.05)。肝细胞肿瘤<5 cm的阳性患者和阴性患者CEUS LI-RADS分类LR-1~LR-3、LR-4、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。肝细胞肿瘤≥5 cm阳性患者和阴性患者LR-1~LR-3、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。不同分化程度肝细胞癌患者CEUS LI-RADS分类LR-3、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。结论CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对于肝细胞癌诊断准确度、灵敏度较高,可有效提高肝细胞癌诊断效能,降低漏诊率。

人工智能医学影像辅助诊断系统在肺结节筛查方面的临床应用探讨

人工智能医学影像辅助诊断系统在肺结节筛查方面的临床应用较为广泛,基于该系统的原理和具体应用中的潜力和优势分析,探讨其在提高肺癌的早期诊断和治疗效果方面的应用价值,发现该技术的不足之处以及进一步完善技术和标准,以确保其应用效果的可靠性和安全性。

人工智能辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌的应用价值

目的:探讨人工智能(AI)辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌中的应用价值。方法:选取2021年1月—2023年1月在烟台市烟台山医院经低剂量肺部CT扫描筛查的肺部结节患者80例(106个结节)为研究对象,以胸腔镜病理结果作为早期肺原位癌诊断“金标准”,分析基于AI辅助诊断系统对肺原位癌诊断的应用价值。结果:以胸腔镜病理结果为金标准,AI辅助诊断CT扫描诊断肺原位癌的灵敏度、特异度、阴性预测值、准确率分别为95.59%、94.74%、92.31%、95.28%,均高于专业医师CT扫描的79.41%、78.95%、68.18%、79.25%,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断CT扫描诊断肺原位癌的阳性预测值为97.01%,专业医师CT扫描为87.10%,差异无统计学意义(P>0.05)。AI辅助诊断CT扫描对直径<5 mm、5~10 mm的肺原位癌病灶检出率分别为81.82%、97.14%,均高于专业医师CT扫描的36.36%、80.00%,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断CT扫描、专业医师CT扫描对直径>10 mm肺结节的检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。AI辅助诊断CT扫描对实性、磨玻璃肺原位癌病灶检出率分别为94.44%、96.55%,均高于专业医师CT扫描的66.67%、79.31%,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断CT扫描、专业医师CT扫描对部分实性肺原位癌病灶的检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:AI辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌中具有较高的诊断效能,可作为临床医师早期筛查肺原位癌的有效手段。

DEMETICS超声智能辅助诊断系统联合ACRTI-RADS分类对甲状腺结节良恶性的诊断价值

目的研究DEMETICS超声智能辅助诊断系统结合美国放射学会(ACR)甲状腺影像报告与数据系统(TI-RADS)分类对甲状腺结节(TN)良恶性风险的评价作用。方法将我院2019年1月~2020年12月收治的400例TN患者纳入研究。分析不同良恶性TN的二维超声图像特征,以病理诊断结果为金标准,比较DEMETICS、ACR TI-RADS分类及二者联合诊断TN的效能,并比较不同性质TN患者血清内脂素以及脂联素水平。结果恶性结节边界模糊,形态不规则,纵横比≥1,内部低回声,后方回声减弱,微钙化和血流信号分级Ⅰ级占比均高于良性结节,而血流信号分级Ⅱ级、Ⅲ级占比均低于良性结节(P<0.05)。以病理结果为金标准,DEMETICS联合ACR TI-RADS分类诊断TN的灵敏度、特异度及准确度均高于DEMETICS或ACR TI-RADS分类单独诊断(P<0.05)。恶性结节患者血清内脂素水平高于良性结节患者,而脂联素水平低于良性结节患者(P<0.05)。结论DEMETICS联合ACR TI-RADS分类诊断TN恶性风险的价值较高。

人工智能辅助诊断系统联合CT检查肺结节的诊断价值

目的探讨人工智能(AI)辅助诊断系统联合CT检查肺结节的应用价值。方法选取本院收治的100例肺结节患者,全部患者均行CT、AI辅助诊断系统联合CT检查,比较2种方法诊断肺结节的检出情况、检查时间。以病理检查结果为参照,评价2种检查方法诊断恶性肺结节的效能。结果 AI辅助诊断系统联合CT检查的肺结节检出率为97.00%(97/100),高于CT检查的86.00%(86/100),差异有统计学意义(P <0.05)。AI辅助诊断系统联合CT检查的肺结节平均检出时间为(391.15±156.08) s,短于CT检查的(482.71±248.03) s,差异有统计学意义(P <0.05)。AI辅助诊断系统联合CT检查对诊断恶性肺结节的准确性、敏感性、特异性高于CT检查,漏诊率、误诊率低于CT检查,差异均有统计学意义(P <0.05)。结论采用AI辅助诊断系统联合CT检查能够有效检出肺结节,降低漏诊率,提高对恶性肺结节的诊断效能。

人工智能辅助评分系统联合超声弹性成像诊断甲状腺结节良恶性的价值

目的分析人工智能辅助评分系统联合超声弹性成像在甲状腺结节良恶性诊断中的应用价值。方法纳入甲状腺结节患者414例(共543个结节),分别使用甲状腺人工智能辅助评分系统和超声弹性成像技术对甲状腺结节进行分析,记录人工智能评分(AIAS)、应变率比值(SR)。对甲状腺良恶性结节的AIAS和SR进行二元Logistic回归分析,计算联合诊断预测因子。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分析AIAS、SR和两者联合诊断对甲状腺结节良恶性的价值。结果543个结节中,病理检查结果证实恶性病变339个(62.43%),良性病变204个(37.57%)。良性结节的AIAS、SR和联合预测因子均低于恶性结节,差异有统计学意义(P<0.05)。联合诊断的曲线下面积(AUC)高于AIAS和SR,差异有统计学意义(P<0.05)。结论人工智能辅助评分系统和超声弹性成像在单独诊断甲状腺结节良恶性中均具有一定的局限性,两者联合应用对甲状腺结节性质的诊断价值更高。

人工智能对乳腺影像辅助诊断的研究进展

图像分析技术和高通量计算方法的发展促进人工智能与医学影像交叉融合。人工智能的发展为从乳腺X线摄影、超声和MRI成像数据中获取有价值的信息提供了前所未有的机会。从影像数据中挖掘的关键信息,重塑了乳腺疾病患者的临床管理策略。本文对人工智能辅助乳腺影像的应用现状和发展方向进行综述。

人工智能肺炎辅助诊断系统在新型冠状病毒肺炎疑似病例CT筛查中的应用价值

目的初步探索人工智能肺炎辅助诊断系统在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疑似病例CT筛查中的应用价值。方法回顾性分析2020年1-3月郑州大学第一附属医院收治的206例COVID-19疑似病例的胸部CT及临床资料。其中COVID-19确诊患者61例(轻型1例,普通型29例,重型19例,危重型12例),排除COVID-19患者145例(85例为其他类型肺炎,60例胸部CT未见明显异常)。利用人工智能肺炎辅助诊断系统对206例COVID-19疑似患者做出"是否为病毒性肺炎"的初步诊断,计算灵敏度、特异度、阳性预测值、Youden指数及AUC等评价该系统对COVID-19的辅助筛查作用。利用该系统定量计算61例COVID-19确诊患者胸部CT肺炎感染区域的体积和密度,并进行随访。结果 (1)人工智能肺炎辅助诊断系统对COVID-19疑似患者辅助筛查的灵敏度、特异度、阳性预测值、Youden指数和AUC分别为75.4%、53.1%、40.4%、0.285和0.643。(2)肺炎辅助诊断系统可为COVID-19确诊患者提供客观的量化评价指标:全肺病灶体积、全肺病灶体积占全肺容积的百分比等。(3)经过2~34 d的随访,有3例危重型患者死亡,末次胸部CT的全肺病灶体积占全肺容积的百分比分别为54.5%、74.0%及84.6%。结论人工智能肺炎辅助诊断系统对COVID-19疑似病例的胸部CT有一定的筛查价值,可以定量评估肺炎感染区域的体积和密度,为患者病情评估或随访提供客观的量化指标。