原文服务方: 国际医学放射学杂志       
摘要:
目的 分析妊娠期患新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病人的临床及影像特征,并探讨人工智能(AI)在COVID-19诊断中的价值.方法 回顾性纳入CT影像及临床资料完整的确诊COVID-19女性病人70例,年龄22~39岁,排除CT无异常表现的轻型病人.其中,30例病人处于妊娠期(妊娠组),平均年龄(29.4±4.7)岁,余40例病人为普通组,平均年龄(29.6±3.9)岁.记录全部病人的病灶特征、分布、累及肺叶、伴随征象等影像表现并进行AI分析.采用卡方检验、t检验或Wilcoxon检验比较2组临床资料及CT特征间的差异,采用Kappa检验分析AI与放射科医生对不同CT征象诊断的一致性.结果 2组病人临床分型均为普通型.妊娠组无临床症状感染者(21例,70%)多于普通组(4例,10%),且发热及其他症状(胸闷、胸痛、乏力等)少于普通组病人(均P<0.05).妊娠组淋巴细胞百分比、中性粒细胞百分比、D-二聚体和C反应蛋白均高于普通组(均P<0.05).妊娠组CT分期多为早期,普通组多为进展期(P<0.05).2组病人CT特征比较,妊娠组单一磨玻璃密度影(GGO)更多,普通组多发GGO更多(均P<0.05),其他影像特征差异无统计学意义(P>0.05).AI与放射科医生对大部分CT征象诊断的一致性良好(均κ>0.8),对外周区域和GGO病灶的诊断一致性一般(κ为0.41~0.80);对纤维条索的诊断一致性不佳(κ=0.268).结论 妊娠期COVID-19病人多无明显症状,其CT特征及实验室检查与普通COVID-19病人存在一定差异.AI可作为诊断COVID-19的辅助工具.
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文献信息
篇名 妊娠期COVID-19病人的临床特征、CT表现及AI分析
来源期刊 国际医学放射学杂志 学科
关键词 新型冠状病毒肺炎 妊娠 体层摄影术,X线计算机 人工智能
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 262-266
页数 5页 分类号 R445.4|R816.4
字数 语种 中文
DOI 10.19300/j.2020.L18109
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王翔 华中科技大学同济医学院附属武汉市中心医院放射科 37 117 6.0 9.0
2 谢元亮 华中科技大学同济医学院附属武汉市中心医院放射科 17 17 2.0 3.0
3 张树桐 华中科技大学同济医学院附属武汉市中心医院放射科 15 36 4.0 5.0
4 吴小青 华中科技大学同济医学院附属武汉市中心医院放射科 1 0 0.0 0.0
5 陈建普 华中科技大学同济医学院附属武汉市中心医院放射科 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
新型冠状病毒肺炎
妊娠
体层摄影术,X线计算机
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
国际医学放射学杂志
双月刊
1674-1897
12-1398/R
大16开
1978-01-01
chi
出版文献量(篇)
2717
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