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基于CT影像特征预测COVID-19患者肺部病变进展
被引量:
1
1
作者
苏祝平
王海宝
+5 位作者
王嗣伟
李若梅
程庆红
高宗根
刘东峰
张梦琦
《中山大学学报(医学科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期286-294,共9页
[目的]基于不同阶段COVID-19患者肺部病变变化,利用CT影像学特征建立列线图模型,探讨其预测病变是否进展的效能。[方法]对136例新冠肺炎患者进行回顾性研究,均经2次以上CT扫描。这些患者数据被分成三个队列(训练队列,以及验证队列1和2)...
[目的]基于不同阶段COVID-19患者肺部病变变化,利用CT影像学特征建立列线图模型,探讨其预测病变是否进展的效能。[方法]对136例新冠肺炎患者进行回顾性研究,均经2次以上CT扫描。这些患者数据被分成三个队列(训练队列,以及验证队列1和2)。训练队列中的患者根据发热症状开始至首次CT的时间分为三组,分析比较各组之间临床表现和CT特征。根据患者的CT特征构建了一个预测疾病进展的列线图,并对其性能进行了评估。[结果]训练队列包括41名患者。根据三个CT特征:不规则条索影、充气支气管征和不规则形态病灶的比例≥50%,生成了预测疾病进展的列线图,AUC(95%CI)=0.906(0.817,0.995)。训练队列的C指数为0.906,内部验证的C指数为0.892。验证队列1(34例):AUC(95%CI)=0.889(0.793,0.984);验证队列2(61例):AUC(95%CI)=0.876(0.706,1.000)。校准曲线表明,列线图预测值与观测值具有较好的一致性。[结论]基于CT影像组学建立的列线图模型可以预测患者肺部病灶的转归,具有较高的敏感性和特异性。根据新冠肺炎患者的CT影像特征变化,即当出现不规则条索影、充气支气管征和不规则形态病灶的比例≥50%时,肺部病灶将会得到改善。
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关键词
COVID-19
计算机断层扫描
疾病进展
列线图
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职称材料
题名
基于CT影像特征预测COVID-19患者肺部病变进展
被引量:
1
1
作者
苏祝平
王海宝
王嗣伟
李若梅
程庆红
高宗根
刘东峰
张梦琦
机构
安徽医
科
大学
第一
附属
医院
放射
科
中国科技大学
附属
第一
医院
离子
医学
中心
(
合肥
离子
医学
中心
)
影像
科
合肥
市第二人民
医院
新区放射
科
中国科
学技术
大学
附属
第一
医院
感染病区介入
科
合肥
市
第一
人民
医院
滨湖院区CT室
出处
《中山大学学报(医学科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期286-294,共9页
基金
合肥市卫健委2020年新冠肺炎疫情防控科研项目(Hwk2020yb003)。
文摘
[目的]基于不同阶段COVID-19患者肺部病变变化,利用CT影像学特征建立列线图模型,探讨其预测病变是否进展的效能。[方法]对136例新冠肺炎患者进行回顾性研究,均经2次以上CT扫描。这些患者数据被分成三个队列(训练队列,以及验证队列1和2)。训练队列中的患者根据发热症状开始至首次CT的时间分为三组,分析比较各组之间临床表现和CT特征。根据患者的CT特征构建了一个预测疾病进展的列线图,并对其性能进行了评估。[结果]训练队列包括41名患者。根据三个CT特征:不规则条索影、充气支气管征和不规则形态病灶的比例≥50%,生成了预测疾病进展的列线图,AUC(95%CI)=0.906(0.817,0.995)。训练队列的C指数为0.906,内部验证的C指数为0.892。验证队列1(34例):AUC(95%CI)=0.889(0.793,0.984);验证队列2(61例):AUC(95%CI)=0.876(0.706,1.000)。校准曲线表明,列线图预测值与观测值具有较好的一致性。[结论]基于CT影像组学建立的列线图模型可以预测患者肺部病灶的转归,具有较高的敏感性和特异性。根据新冠肺炎患者的CT影像特征变化,即当出现不规则条索影、充气支气管征和不规则形态病灶的比例≥50%时,肺部病灶将会得到改善。
关键词
COVID-19
计算机断层扫描
疾病进展
列线图
Keywords
COVID-19
computed tomography
disease progression
nomogram
分类号
R816 [医药卫生—放射医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CT影像特征预测COVID-19患者肺部病变进展
苏祝平
王海宝
王嗣伟
李若梅
程庆红
高宗根
刘东峰
张梦琦
《中山大学学报(医学科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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