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基于CT征象的新型冠状病毒感染临床分型与年龄相关性分析
1
作者
刘婧
柴军
+5 位作者
梁丹艳
闫昕
吕高星
刘宇
王晓兰
赵建华
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第3期367-372,共6页
目的:分析不同年龄奥密克戎(Omicron)变异株新型冠状病毒感染(COVID-19)胸部CT征象与临床分型关系,提高对COVID-19影像表现的认识。方法:回顾性分析75例COVID-19的胸部CT资料,男40例,女35例,平均年龄(46.2±17.2)岁,按照不同年龄段...
目的:分析不同年龄奥密克戎(Omicron)变异株新型冠状病毒感染(COVID-19)胸部CT征象与临床分型关系,提高对COVID-19影像表现的认识。方法:回顾性分析75例COVID-19的胸部CT资料,男40例,女35例,平均年龄(46.2±17.2)岁,按照不同年龄段分为A、B和C组,比较3组病例胸部CT病灶分布、累及肺叶侧别、数目和密度等表现与临床分型的差异。结果:75例Omicron变异株感染COVID-19患者均有流行病学史;性别在各临床分型间差异无统计学意义;重型、危重型患者的平均年龄高于轻型及普通型患者;在左肺上叶、右肺上叶、右肺中叶分布均高于普通型,重型患者病灶在左肺下叶、双肺分布高于普通型。病灶均以磨玻璃密度影、实变为主;重型、危重型占比在A、B和C组中呈递增趋势,其病灶范围较普通型大。结论:奥密克戎(Omicron)变异株感染的COVID-19患者均有流行病学史,不同年龄组患者的临床分型、胸部CT征象具有一定特征,熟悉这些特征有助于重症COVID-19预测。
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关键词
体层摄影术
X线计算机
新型冠状病毒感染
临床分型
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职称材料
新型冠状病毒感染临床转归与CT表现相关性研究
2
作者
柴军
梁丹艳
+1 位作者
王晓兰
赵建华
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第5期621-626,共6页
目的:分析奥密克戎(Omicron)变异株BF.7感染中型新型冠状病毒感染(COVID-19)不同临床转归胸部CT表现差异,提高对近期COVID-19的影像认识。方法:回顾性分析126例内蒙古自治区人民医院感染奥密克戎BF.7毒株不同临床转归中型COVID-19患者...
目的:分析奥密克戎(Omicron)变异株BF.7感染中型新型冠状病毒感染(COVID-19)不同临床转归胸部CT表现差异,提高对近期COVID-19的影像认识。方法:回顾性分析126例内蒙古自治区人民医院感染奥密克戎BF.7毒株不同临床转归中型COVID-19患者的胸部CT特点,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),A组103例,男65例,女38例,平均年龄(73.98±11.53)岁,B组23例,B组23例,男16例,女7例,平均年龄(73.43±12.53)岁;比较两组病例年龄、性别及胸部CT病灶分布、密度,累及肺叶情况的差异。结果:126例COVID-19患者均有流行病学史,年龄、性别在两组中差异无统计学意义,B组病灶在左肺上叶、下叶、右肺上叶、中叶、下叶及双肺中体积占比均高于A组。病灶均以磨玻璃阴影、实变为主,范围较A组大。结论:中型COVID-19转为重症患者的胸部CT表现有别于未转为重症者,分析其影像特点,可为临床诊治及预后评估提供参考依据。
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关键词
体层摄影术
X线计算机
新型冠状病毒感染
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职称材料
基于AI的多组学分析方法鉴别新型冠状病毒感染和社区获得性肺炎的价值
3
作者
王晓兰
赵建华
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第3期357-366,共10页
目的:旨在评估基于影像组学特征和常规临床信息(包括临床症状及临床检验数据)的多组学模型在区分新型冠状病毒感染(COVID-19)和社区获得性肺炎(CAP)方面的分类性能。方法:收集奥密克戎(Omicron)变异株引起的COVID-19确诊患者和其他病毒...
目的:旨在评估基于影像组学特征和常规临床信息(包括临床症状及临床检验数据)的多组学模型在区分新型冠状病毒感染(COVID-19)和社区获得性肺炎(CAP)方面的分类性能。方法:收集奥密克戎(Omicron)变异株引起的COVID-19确诊患者和其他病毒感染引起的CAP确诊患者临床及胸部CT影像资料,基于数据集构建影像组学模型、临床特征模型、多组学模型,通过受试者工作特性曲线(ROC)分析评估每个模型的分类性能。结果:选择8个影像组学特征和7个临床特征来构建影像组学模型、临床特征模型、多组学模型。在测试集中,影像组学模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.759,临床特征模型AUC为0.853,多组学模型AUC为0.9。结论:基于AI的多组学分析方法构建的多组学模型分类性能高于影像组学模型和临床特征模型,对COVID-19和CAP的鉴别诊断具有可行性。
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关键词
人工智能
新型冠状病毒感染
社区获得性肺炎
影像组学
检验组学
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职称材料
深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析
4
作者
赵建华
梁丹艳
+4 位作者
吕高星
闫昕
刘宇
王晓兰
柴军
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第5期587-594,共8页
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...
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-470~-370 HU,占比为11.07%;密度为30~70 HU实性病灶及密度为-70~30 HU较少,占比仅3.22%和4.75%。B组大部分呈磨玻璃密度影,以病灶密度为-570~-470 HU、-470~-370 HU与-370~-270 HU为主,占比分别为13.18%、12.58%、12.52%;密度为-570~-470 HU的病灶占比与A组差异无统计学意义,余各密度病灶体积及体积占比高于A组,呈病灶密度越高,B组占比较A组越高的趋势。结论:感染病灶体积较大、实性成分较多及多种CT征象并存常提示肺部炎症较重,容易进展为重症,基于深度学习的胸部CT定量测量有助于评估COVID-19预后及预警重症。
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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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职称材料
不同年龄人群新型冠状病毒感染CT表现分析
5
作者
赵建华
梁丹艳
+1 位作者
王晓兰
柴军
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第5期603-611,共9页
目的:分析不同年龄人群新型冠状病毒感染(COVID-19)胸部CT影像特征,提高对不同年龄人群COVID-19影像表现的认识。方法:回顾性分析476例COVID-19的胸部CT资料,男275例,女201例,按照不同年龄段分为A组(0~45岁)33人、B组(45~60岁)72人、C组...
目的:分析不同年龄人群新型冠状病毒感染(COVID-19)胸部CT影像特征,提高对不同年龄人群COVID-19影像表现的认识。方法:回顾性分析476例COVID-19的胸部CT资料,男275例,女201例,按照不同年龄段分为A组(0~45岁)33人、B组(45~60岁)72人、C组(60~75岁)203人、D组(75岁以上)168人,共4组,比较4组病例胸部CT病灶累及肺叶侧别、数目、密度和病灶分布等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:476例COVID-19患者均有流行病学史,性别在各组间差异无统计学意义。4组病例双肺下叶病灶最为多见,A组病灶多位于单侧肺,C组和D组病灶以双肺分布多见。各组病灶体积、体积占比随年龄增大呈递增趋势,且分布均以双肺下叶为主,其中A、C和D组均以右肺下叶最为常见且体积及体积占比最大,B组以左肺下叶病灶体积及占比较大;与A组比较,C组各项指标增大,差异均有统计学意义,且右肺下叶病灶体积与B组比较差异有统计学意义;D组左肺上叶病灶体积与A组比较明显增大,占比较A组和B组明显增大,余D组全肺及右肺上叶、中叶、下叶及左肺下叶病灶体积及体积占比较A、B和C组均明显增大,且差异有统计学意义。病灶均以磨玻璃密度影及实变为主,A组以纯磨玻璃密度最多见,混合磨玻璃密度次之,实变密度少见;D组病灶以实变密度较多见,大多呈混合磨玻璃密度;B和C组纯磨玻璃、混合磨玻璃、实变密度病灶出现情况介于A组和D组之间;各组病灶密度均以磨玻璃密度为主,CT值区间以-570~-470 HU及-470~-370 HU为主,D组各CT值区间病灶体积均较A、B和C组高,体积占比均较A组高且差异有统计学意义。结论:本组研究COVID-19患者均有流行病学史,熟悉不同年龄人群胸部CT特征可使临床诊疗工作更具针对性,可为COVID-19病情监测以及个体化防治措施提供参考。
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关键词
体层摄影术
X线计算机
新型冠状病毒感染
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职称材料
题名
基于CT征象的新型冠状病毒感染临床分型与年龄相关性分析
1
作者
刘婧
柴军
梁丹艳
闫昕
吕高星
刘宇
王晓兰
赵建华
机构
内蒙古
自治区人民医院
内蒙古
自治区人民医院影像
医学
科
内蒙古
自治区人民医院质量管理处统计室
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
内蒙古
医科
大学
研究生院
内蒙古
科技
大学
包头
医学院
研究生院
出处
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第3期367-372,共6页
基金
内蒙古自治区人民医院院内基金项目(基于深度学习的病毒性肺炎不同临床转归胸部CT评价(2020YN08))
内蒙古医科大学科技百万工程联合项目(宫腔造影联合三维能量多普勒对绝经后子宫内膜病变的评价(YKD2020KJBW(LH)072))
包头医学院研究生教育教学改革项目(人工智能在放射影像学专业学位研究生教学中的初步应用(B-YJSJG202303))。
文摘
目的:分析不同年龄奥密克戎(Omicron)变异株新型冠状病毒感染(COVID-19)胸部CT征象与临床分型关系,提高对COVID-19影像表现的认识。方法:回顾性分析75例COVID-19的胸部CT资料,男40例,女35例,平均年龄(46.2±17.2)岁,按照不同年龄段分为A、B和C组,比较3组病例胸部CT病灶分布、累及肺叶侧别、数目和密度等表现与临床分型的差异。结果:75例Omicron变异株感染COVID-19患者均有流行病学史;性别在各临床分型间差异无统计学意义;重型、危重型患者的平均年龄高于轻型及普通型患者;在左肺上叶、右肺上叶、右肺中叶分布均高于普通型,重型患者病灶在左肺下叶、双肺分布高于普通型。病灶均以磨玻璃密度影、实变为主;重型、危重型占比在A、B和C组中呈递增趋势,其病灶范围较普通型大。结论:奥密克戎(Omicron)变异株感染的COVID-19患者均有流行病学史,不同年龄组患者的临床分型、胸部CT征象具有一定特征,熟悉这些特征有助于重症COVID-19预测。
关键词
体层摄影术
X线计算机
新型冠状病毒感染
临床分型
Keywords
tomography
X-ray computed
coronavirus disease 2019
clinical classification
分类号
R814 [医药卫生—影像医学与核医学]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
新型冠状病毒感染临床转归与CT表现相关性研究
2
作者
柴军
梁丹艳
王晓兰
赵建华
机构
内蒙古
自治区人民医院影像
医学
科
内蒙古
自治区人民医院质量管理处统计室
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
内蒙古
科技
大学
包头
医学院
研究生院
出处
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第5期621-626,共6页
基金
内蒙古自治区人民医院院内基金项目(基于深度学习的病毒性肺炎不同临床转归胸部CT评价(2020YN08))
包头医学院研究生教育教学改革项目(人工智能在放射影像学专业学位研究生教学中的初步应用(BYJSJG202303))
+1 种基金
内蒙古医科大学2023年度高等教育教学改革研究项目(“人工智能+教学”模式在医学影像学专业教学中的应用探索(NYJXGG2023139))
内蒙古自治区卫生健康科技计划项目(超高分辨率CT靶扫描技术联合低剂量对诊断亚实性肺结节的价值(202201015))。
文摘
目的:分析奥密克戎(Omicron)变异株BF.7感染中型新型冠状病毒感染(COVID-19)不同临床转归胸部CT表现差异,提高对近期COVID-19的影像认识。方法:回顾性分析126例内蒙古自治区人民医院感染奥密克戎BF.7毒株不同临床转归中型COVID-19患者的胸部CT特点,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),A组103例,男65例,女38例,平均年龄(73.98±11.53)岁,B组23例,B组23例,男16例,女7例,平均年龄(73.43±12.53)岁;比较两组病例年龄、性别及胸部CT病灶分布、密度,累及肺叶情况的差异。结果:126例COVID-19患者均有流行病学史,年龄、性别在两组中差异无统计学意义,B组病灶在左肺上叶、下叶、右肺上叶、中叶、下叶及双肺中体积占比均高于A组。病灶均以磨玻璃阴影、实变为主,范围较A组大。结论:中型COVID-19转为重症患者的胸部CT表现有别于未转为重症者,分析其影像特点,可为临床诊治及预后评估提供参考依据。
关键词
体层摄影术
X线计算机
新型冠状病毒感染
Keywords
tomography
X-ray computed
coronavirus disease 2019
分类号
R814 [医药卫生—影像医学与核医学]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
基于AI的多组学分析方法鉴别新型冠状病毒感染和社区获得性肺炎的价值
3
作者
王晓兰
赵建华
机构
内蒙古
科技
大学
包头
医学院
研究生院
内蒙古
自治区人民医院影像
医学
科
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
出处
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第3期357-366,共10页
基金
内蒙古自治区人民医院院内基金(基于深度学习的病毒性肺炎不同临床转归胸部CT评价(2020YN08))
包头医学院研究生教育教学改革项目(人工智能在放射影像学专业学位研究生教学中的初步应用(BYJSJG202303))。
文摘
目的:旨在评估基于影像组学特征和常规临床信息(包括临床症状及临床检验数据)的多组学模型在区分新型冠状病毒感染(COVID-19)和社区获得性肺炎(CAP)方面的分类性能。方法:收集奥密克戎(Omicron)变异株引起的COVID-19确诊患者和其他病毒感染引起的CAP确诊患者临床及胸部CT影像资料,基于数据集构建影像组学模型、临床特征模型、多组学模型,通过受试者工作特性曲线(ROC)分析评估每个模型的分类性能。结果:选择8个影像组学特征和7个临床特征来构建影像组学模型、临床特征模型、多组学模型。在测试集中,影像组学模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.759,临床特征模型AUC为0.853,多组学模型AUC为0.9。结论:基于AI的多组学分析方法构建的多组学模型分类性能高于影像组学模型和临床特征模型,对COVID-19和CAP的鉴别诊断具有可行性。
关键词
人工智能
新型冠状病毒感染
社区获得性肺炎
影像组学
检验组学
Keywords
artificial intelligence
coronavirus disease 2019
community-acquired pneumonia
radiomics
clinlabomics
分类号
O242 [理学—计算数学]
R814 [医药卫生—影像医学与核医学]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析
4
作者
赵建华
梁丹艳
吕高星
闫昕
刘宇
王晓兰
柴军
机构
内蒙古
自治区人民医院影像
医学
科
内蒙古
自治区人民医院质量管理处统计室
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
内蒙古
医科
大学
研究生院
内蒙古
科技
大学
包头
医学院
研究生院
出处
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第5期587-594,共8页
基金
内蒙古自治区人民医院院内基金项目(基于深度学习的病毒性肺炎不同临床转归胸部CT评价(2020YN08))
包头医学院研究生教育教学改革项目(人工智能在放射影像学专业学位研究生教学中的初步应用(BYJSJG202303))
+1 种基金
内蒙古医科大学2023年度高等教育教学改革研究项目(“人工智能+教学”模式在医学影像学专业教学中的应用探索(NYJXGG2023139))
内蒙古自治区卫生健康科技计划项目(超高分辨率CT靶扫描技术联合低剂量对诊断亚实性肺结节的价值(202201015))。
文摘
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-470~-370 HU,占比为11.07%;密度为30~70 HU实性病灶及密度为-70~30 HU较少,占比仅3.22%和4.75%。B组大部分呈磨玻璃密度影,以病灶密度为-570~-470 HU、-470~-370 HU与-370~-270 HU为主,占比分别为13.18%、12.58%、12.52%;密度为-570~-470 HU的病灶占比与A组差异无统计学意义,余各密度病灶体积及体积占比高于A组,呈病灶密度越高,B组占比较A组越高的趋势。结论:感染病灶体积较大、实性成分较多及多种CT征象并存常提示肺部炎症较重,容易进展为重症,基于深度学习的胸部CT定量测量有助于评估COVID-19预后及预警重症。
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
Keywords
deep learning
tomography
X-ray computed
coronavirus disease 2019
分类号
O242 [理学—计算数学]
R814 [医药卫生—影像医学与核医学]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
不同年龄人群新型冠状病毒感染CT表现分析
5
作者
赵建华
梁丹艳
王晓兰
柴军
机构
内蒙古
自治区人民医院影像
医学
科
内蒙古
自治区人民医院质量管理处统计室
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
内蒙古
科技
大学
包头
医学院
研究生院
出处
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023年第5期603-611,共9页
基金
内蒙古自治区人民医院院内基金项目(基于深度学习的病毒性肺炎不同临床转归胸部CT评价(2020YN08))
包头医学院研究生教育教学改革项目(人工智能在放射影像学专业学位研究生教学中的初步应用(BYJSJG202303))
+1 种基金
内蒙古自治区卫生健康科技计划项目(超高分辨率CT靶扫描技术联合低剂量对诊断亚实性肺结节的价值(202201015))
内蒙古医科大学2023年度高等教育教学改革研究项目(“人工智能+教学”模式在医学影像学专业教学中的应用探索(NYJXGG2023139))。
文摘
目的:分析不同年龄人群新型冠状病毒感染(COVID-19)胸部CT影像特征,提高对不同年龄人群COVID-19影像表现的认识。方法:回顾性分析476例COVID-19的胸部CT资料,男275例,女201例,按照不同年龄段分为A组(0~45岁)33人、B组(45~60岁)72人、C组(60~75岁)203人、D组(75岁以上)168人,共4组,比较4组病例胸部CT病灶累及肺叶侧别、数目、密度和病灶分布等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:476例COVID-19患者均有流行病学史,性别在各组间差异无统计学意义。4组病例双肺下叶病灶最为多见,A组病灶多位于单侧肺,C组和D组病灶以双肺分布多见。各组病灶体积、体积占比随年龄增大呈递增趋势,且分布均以双肺下叶为主,其中A、C和D组均以右肺下叶最为常见且体积及体积占比最大,B组以左肺下叶病灶体积及占比较大;与A组比较,C组各项指标增大,差异均有统计学意义,且右肺下叶病灶体积与B组比较差异有统计学意义;D组左肺上叶病灶体积与A组比较明显增大,占比较A组和B组明显增大,余D组全肺及右肺上叶、中叶、下叶及左肺下叶病灶体积及体积占比较A、B和C组均明显增大,且差异有统计学意义。病灶均以磨玻璃密度影及实变为主,A组以纯磨玻璃密度最多见,混合磨玻璃密度次之,实变密度少见;D组病灶以实变密度较多见,大多呈混合磨玻璃密度;B和C组纯磨玻璃、混合磨玻璃、实变密度病灶出现情况介于A组和D组之间;各组病灶密度均以磨玻璃密度为主,CT值区间以-570~-470 HU及-470~-370 HU为主,D组各CT值区间病灶体积均较A、B和C组高,体积占比均较A组高且差异有统计学意义。结论:本组研究COVID-19患者均有流行病学史,熟悉不同年龄人群胸部CT特征可使临床诊疗工作更具针对性,可为COVID-19病情监测以及个体化防治措施提供参考。
关键词
体层摄影术
X线计算机
新型冠状病毒感染
Keywords
tomography
X-ray computed
coronavirus disease 2019
分类号
R814 [医药卫生—影像医学与核医学]
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
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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征象的新型冠状病毒感染临床分型与年龄相关性分析
刘婧
柴军
梁丹艳
闫昕
吕高星
刘宇
王晓兰
赵建华
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
新型冠状病毒感染临床转归与CT表现相关性研究
柴军
梁丹艳
王晓兰
赵建华
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023
0
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职称材料
3
基于AI的多组学分析方法鉴别新型冠状病毒感染和社区获得性肺炎的价值
王晓兰
赵建华
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023
0
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职称材料
4
深度学习定量测量对新型冠状病毒感染预后的分析
赵建华
梁丹艳
吕高星
闫昕
刘宇
王晓兰
柴军
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023
0
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职称材料
5
不同年龄人群新型冠状病毒感染CT表现分析
赵建华
梁丹艳
王晓兰
柴军
《CT理论与应用研究(中英文)》
2023
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职称材料
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