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目的：人工智能（AI）定量分析比较新型冠状病毒感染德尔塔（Delta）和奥密克戎（Omicron）变异株感染患者的胸部CT影像学特征。方法：回顾性分析2022年2月20日至2022年4月19日在内蒙古自治区第四医院确诊的294例新型冠状病毒Delta变异株感染患者及2022年12月1日至12月30日在内蒙古自治区人民医院确诊的222例Omicron变异株感染患者的临床资料及首次CT影像学资料进行分析，分为Delta组和Omicron组，应用推想预测肺部感染辅助诊断软件进行定量计算，比较分析组间CT影像学征象及CT定量数据。结果：磨玻璃斑片影、磨玻璃结节影、索条、实变、铺路石征、小叶间隔增厚及病灶内增粗血管影等影像学征象在两组之间比较无统计学意义。Omicron组病灶分布较Delta组更容易出现沿支气管血管束分布；Delta组的全肺病灶体积、体积占比、右肺中叶病灶体积、体积占比、右肺下叶病灶体积、体积占比均高于Omicron组；Delta组患者病灶分布于-570～-470 HU体积、-470～-370 HU体积、-370～-270 HU体积、-270～-170 HU体积均高于Omicro... 相似文献
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目的:探讨人工智能（AI）体积密度法判断肺亚实性结节（SSNs）浸润性的价值。方法:回顾性分析106例患者的108枚SSNs的CT和病理结果，将结节分为腺体前驱病变组和腺癌组。通过肺结节AI软件测量并比较两组的最大CT值、最小CT值、平均CT值、峰度、偏度、Perc.25％、Perc.50％、Perc.75％、Perc.95％、结节体积、结节平均径等CT定量参数。使用Medcalc软件得出受试者工作特征曲线（ROC），评价诊断SSNs浸润性的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值，用逻辑回归分析评估他们的诊断性能。结果:SSNs的多数CT定量参数差异存在统计学意义，其中，诊断效能最高的是Perc.25％，AUC达0.797；其次为Perc.50％ 和平均CT值，AUC均为0.787。Logistic回归分析显示，将诊断效能最高的Perc.25％ 分别与Perc.50％ 和平均CT值两两建立联合诊断模型1，其中Perc.25％ 与平均CT值的模型诊断效能最高，且联合诊断模型诊断效能高于Perc.25％ 与平均CT值单独的诊断效能。Medcalc软件分析显示，Perc.25％≥-578 HU和平均CT值≥-468 HU的SSNs病理表现为腺癌的可能性大。将Perc.25％ 与结节平均径结合，可获得对判断SSNs浸润性非常有价值的联合诊断模型2。结论:AI体积密度法对SSNs的浸润性有较高的诊断价值，联合使用Perc.25％ 与平均CT值比单独使用更能准确地判断浸润性。 相似文献
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