COVID-19各临床分型对应CT表现及人工智能辅助应用价值

目的:探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)各临床分型的CT表现,分析人工智能辅助技术的应用价值。方法:结合"uAI新冠肺炎智能辅助分析系统"回顾性分析2020年1月23日至2020年2月25日收治的临床及CT资料完整的44例COVID-19病例。结果:①CT表现临床轻型患者4例,胸部CT呈阴性。临床普通型患者32例,CT表现为单侧或双肺多发病灶,呈片样或楔形样磨玻璃影,其内可见血管及支气管穿行,常伴有小叶间隔增厚,可见"铺路石"征及支气管充气征,部分病变内部可见小范围肺实变。临床重型/危重型病例共8例,CT表现为病变范围广泛,磨玻璃影、实变及纤维条索混杂,多伴有"铺路石"征、支气管充气征。②人工智能辅助诊断软件病灶标记范围与肉眼观察相比具有较好的一致性。4例轻型患者病灶总体积显示为零。32例临床普通型患者病灶总体积为(109.9±94.9)cm^3,病灶内部磨玻璃影体积为(55.3±50.4)cm^3,实变体积为(34.9±35.0)cm^3。8例重型/危重型患者病灶总体积为(858.1±351.9)cm^3,病灶内部磨玻璃影体积(486.7±204.0)cm^3,实变体积(204.1±119.3)cm^3。普通型、重型/危重型患者的病灶总体积、内部磨玻璃体积及实变体积组间的差异有显著统计学意义(P <0.001)。以人工智能辅助诊断软件提供的各肺叶病灶占比进行统计,临床普通型患者肺损伤评分为(3.8±1.2)分,重型/危重型患者肺损伤评分为(10.4±5.1)分,二者之间的差异有统计学意义(P <0.05)。ROC曲线显示以5.5分为肺损伤界值时,预测临床分型的效能最高,ROC曲线下面积为0.996。结论:COVID-19的CT表现为多发的肺外围或胸膜下的磨玻璃影,其内含正常走行的血管及支气管,病变范围增大、增多或实变代表病情进展。人工智能辅助技术可有效识别COVID-19病灶,提供病灶总体积、内部磨玻璃影及实变体积相关数据,对患者肺损伤程度进行准确量化评分,为临床预后评估提供帮助,同时提高影像医师的工作效率。

人工智能辅助CT在COVID-19筛查及病情监测中的应用

目的探讨人工智能辅助CT在COVID-19病变筛查以及病情监测评估中的应用价值。方法收集27例COVID-19患者的CT影像资料,其中男性14例,女性13例,年龄28~85岁(48.9±14.3岁)。将图像输入基于深度学习模型的"uAI新冠肺炎智能辅助分析系统",软件自动批量进行肺炎病灶识别和标记,并自动计算病变总体积、内部磨玻璃影体积及实变区域体积。通过PACS系统对人工智能辅助诊断软件识别病灶进行人工诊断复核,记录软件识别区域假阳性或假阴性情况,并通过手动修复少数假阳性或假阴性图像。结果人工智能辅助诊断软件可对肺炎病灶进行自动识别和标记,并计算出患者病灶总体积、内部磨玻璃影体积及实变区域体积。通过人工复核诊断显示人工智能辅助诊断软件对病灶标记的范围与肉眼观察相比具有较好的一致性。20例临床普通型患者均未见假阳性或假阴性病例;重症及危重症患者中有3例患者可见局部软件标记病灶呈假阳性表现,临床患者类型组间的差异有统计学意义(P<0.05)。人工智能辅助诊断软件提供的随访功能可直观的以图片及图表方式呈现两次检查病灶范围及密度变化的对比情况。人工复核诊断显示2例患者可见局部病灶标识区域呈假阴性表现,3例患者可见假阳性表现,临床患者类型组间的差异有统计学意义(P<0.05)。结论人工智能辅助CT可有效识别COVID-19病灶,并提供病灶相关数据信息。在患者病情评估方面通过图片及图表方式可直观的显示病变范围及内部密度差异的变化,为临床评效提供客观数据支持,同时提高了影像医师的工作效率。

低剂量CT在输入性新型冠状病毒肺炎病情监测中的应用

目的探讨低剂量CT复查在新型冠状病毒肺炎病情监测中的应用价值。方法选取42例新型冠状病毒肺炎患者治疗后采取低剂量CT复查并与首诊常规剂量CT对比,分析病变影像学变化并进行影像评估。结果1)首次低剂量CT复查显示4例首诊CT阴性患者仍为阴性表现。首诊CT检查阳性患者中磨玻璃影最常见(38/38),其次为实变(25/38)、纤维条索(17/38),典型影像学特征包括病变内血管增粗(31/38)、“支气管充气征”(23/38)、“铺路石征”(14/38)。低剂量CT复查对磨玻璃影、实变及纤维条索均清晰显示,与首诊常规剂量CT检查对比,二者于同层面具有较好的可对比性。38例阳性患者磨玻璃影均仍可见,26例病灶范围缩小,5例变化不明显,7例范围增大,5例内部新增实变。25例首诊实变者复查范围出现变化,其中17例范围缩小或内部密度减低,余变化不明显或范围增大。新型冠状病毒肺炎的一些典型影像学特征如病变内血管增粗、“铺路石征”、“支气管充气征”等亦可显示,由于患者入院治疗后病情变化较快,相关影像学特征显示呈下降趋势;2)首次低剂量CT复查影像评估好转30例,无明显变化5例,进展7例。统计学分析显示有无基础病/手术史、临床分型为其影响因素(P<0.05)。结论新型冠状病毒肺炎患者短期内影像变化较快,低剂量CT与常规剂量CT检查相比在病变显示方面一致性较好,在保证图像质量的同时,能有效的减低患者所受的辐射伤害。