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目的:评价人工智能CT定量分析预测并评估COVID-19肺炎临床分型的相关性。方法:回顾性分析齐齐哈尔第一医院发热门诊收治2020年2月1日至2021年1月20日COVID-19确诊患者46例的临床及CT影像资料。比较人工智能（AI）定量分析中病灶累及全肺感染体积、磨玻璃密度体积（GGO体积）和实性密度体积（SO体积）与临床分型的相关性。结果:普通型26例、重型16例和危重型4例,临床表现以发热、咳嗽、乏力症状为主。重型和危重型更常见于年龄较大患者。3种临床分型肺部病变的CT表现均以GGO为主;普通型的全肺感染体积、GGO体积、SO体积比重型/危重型患者小,Spearman等级相关性分析显示全肺感染体积、GGO体积、SO体积均与临床分型具有显著相关（0.86、0.87和0.84）。结论:人工智能CT定量指标分析（感染体积、GGO体积、SO体积）与COVID-19肺炎临床分型具有较好的相关性。 相似文献
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