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新型冠状病毒肺炎不同临床分型的定量CT影像参数表现

         
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目的 探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者不同临床分型的CT影像定量表现.方法 多中心回顾性分析2020年1月至2020年3月在浙江省五家医院确诊的COVID-19患者81例,搜集患者的一般资料、临床表现、临床分型、胸部CT影像和实验室检查资料.基于深度学习技术和患者的胸部CT影像定量参数:受累肺叶数、不同肺叶肺段的感染体积占比(％)与密度分布占比(％),采用多组别独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验,分析比较非正态分布量化参数.结果 COVID-19轻型29例,COVID-19普通型44例,COVID-19重型8例,三组患者的年龄差异有统计学意义(P=0.018).COVID-19轻型出现发热(>38?°C)的比例为55.2％,普通型为72.7％,重型为100％.实验室检查,COVID-19轻型和普通型均表现为中粒细胞计数正常或降低,重型患者的中粒细胞计数显著升高(P=0.042).三组的受累肺叶个数分别为0(2)、4(2)、4.5(1),组间差异有统计学意义(P0.05).结论 基于人工校正的深度学习分割模型可实现对COVID-19不同临床分型的受累肺叶个数、CT病灶分布、病灶密度分布的快速自动评估.胸部CT不仅可以早期诊断COVID-19,还能对其临床病程及严重程度进行评估.

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