肺部CT影像体积计量软件量化新型冠状病毒肺炎激素分析

作者：张向荣; 曾谊; 林霏申; 胡春梅; 许传军; 李天一; 赵升杰; 魏巍; 张侠^*

来源：国际呼吸杂志, 2021, 41(17).

• 冠状病毒感染
• 体层摄影术, 螺旋计算机
• 人工智能
• 羟基皮质甾醇类

目的探索基于肺部CT影像病灶区域体积计量软件在新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019, COVID-19)患者转归及疗效评估中的临床价值, 为COVID-19患者激素的应用提供精准数据。方法回顾性研究。2020年1-4月于南京市第二医院住院诊治的102例COVID-19患者的临床资料。根据患者病程中是否应用激素分为两组, 激素组39例, 非激素组63例。应用基于肺部CT影像病灶区域体积计量软件分析病灶体积占全肺百分比(PV), 并比较两组患者的临床特征及核酸转阴时间。结果治疗后1 d, 激素组PV(7.03±1.20)%, 高于非激素组(4.10±0.84)%, 治疗后3 d, 激素组PV(9.45±1.32)%, 高于非激素组(4.15±0.78)%, 差异有统计学意义(P<0.05);随访60 d显示, 治疗28～60 d时, 两组肺部病灶减少程度趋向一致。以增加的肺部PV 1.50%为界值, 其对应的ROC曲线下面积为89.70%。筛选应用激素患者的敏感度87.18%, 特异度95.14%, 阳性预测值91.89%, 阴性预测值92.31%, 基于肺部CT影像病灶区域体积计量软件的影像评估与核酸检测结果具有较高的一致性(Kappa=0.786, P<0.01)。激素组中位核酸转阴时间为18 d, 非激素组患者中位核酸转阴时间为16 d, 两组核酸转阴时间差异无统计学意义(P=0.077)。以核酸检测为金标准, 评价人工智能对COVID-19的诊断和疗效评估, 其敏感度97.14%, 准确度91.18%, 阳性预测值90.67%, 阴性预测值92.59%。结论基于人工智能的肺部体积计量软件对于COVID-19患者的诊断、激素使用的指征及时机、预后的判断均给出了明确的量化指标, 值得在临床中推广应用。

• 单位
  苏州大学; 南京市第二医院; 南京中医药大学