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manbet官网登录
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manbet官网登录
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～-470HU体积、-470～-370HU体积、-370～-270HU体积、-270～-170HU体积均高于Omicron组.结论:Delta变异株感染患者肺炎早期CT病灶体积及体积占比Omicron组高,Omicron组病灶分布较Delta组更容易出现不典型的沿支气管血管束分布,人工智能肺炎辅助诊断系统对COVID-19患者定量评估肺炎感染区域体积及体积占
作者：张凯；柴军；刘瑞；赵建华；王璟琛
来源：CT理论与应用研究 2023 年 32卷 5期
