CT图像纹理分析在新型冠状病毒肺炎临床分型诊断中的应用价值

作者：蒲如剑; 彭雪婷; 王现亮^*; 刘晓艺; 鞠文萍

来源：潍坊医学院学报, 2021, 43(02): 145-148.

DOI：10.16846/j.issn.1004-3101.2021.02.018

• 新型冠状病毒肺炎
• 纹理分析
• 临床分型

目的探讨CT图像纹理分析在新型冠状病毒肺炎临床分型诊断中的应用价值。方法回顾性分析2020年1月22日～3月5日潍坊地区经临床专家确诊的32例新型冠状病毒肺炎患者的影像及临床资料,并依据临床分型标准把32例患者分为普通组(轻型及普通型患者20例)和重症组(重型及危重型患者12例),运用Image J软件分别在各自病灶的最大层面沿病灶边缘手动勾画感兴趣区(ROI),测量其直方图参数及灰度共生矩阵参数,比较两组纹理参数差异,对有统计学意义的指标绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC),预测纹理分析的效能。结果纹理参数标准差、偏度、峰度、角二阶矩、对比和熵共6组参数差异有统计学意义(P<0.05),其中标准差、角二阶矩和熵3组参数诊断效能较高,AUC分别为0.761,0.860,0.866,采用二元逻辑回归分析将标准差、角二阶矩和熵3组纹理参数联合分析,其中,标准差联合熵及标准差联合角二阶矩AUC分别为0.910,0.904,诊断效能更好。结论 CT图像纹理分析在新型冠状病毒肺炎临床分型诊断中具有一定的价值。

• 单位
  潍坊医学院; 潍坊市人民医院