目的:探討CT低劑量掃描結合AI輔助診斷系統(tǒng)在新型冠狀病毒肺炎(以下簡稱"新冠肺炎")檢查中的可行性。方法:隨機抽取2020年2—3月在武漢火神山醫(yī)院經核酸檢測確診的新冠肺炎患者60例,體質量指數(body mass index,BMI)為20～25 kg/cm²。將患者隨機分為低劑量組和常規(guī)劑量組,每組30例。低劑量組采用70 kVp管電壓、自動管電流進行CT掃描,常規(guī)劑量組采用120 kVp管電壓、自動管電流進行CT掃描。掃描完成后均采用Karl 3D迭代重建算法重建圖像,結合AI輔助診斷系統(tǒng)對比2組圖像質量及識別新冠肺炎特征性病灶情況,并分別計算2組患者所接受的有效輻射劑量。采用Mann-Whiteney U檢驗和獨立樣本t檢驗進行統(tǒng)計學分析。結果:低劑量組與常規(guī)劑量組在識別新冠肺炎特征性病灶及圖像質量主觀評分方面差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。低劑量組的有效輻射劑量[(1.28±0.11)mSv]明顯低于常規(guī)劑量組[(6.88±1.25)mSv],二者差異有顯著統(tǒng)計學意義(P<0.05)。結論 :對于BMI在20～25 kg/cm2的新冠肺炎...

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圖1低劑量組AI輔助診斷系統(tǒng)對新冠肺炎特征性病灶識別結果

本研究中，新冠肺炎CT特征性改變包括磨玻璃密度影、實性斑片影、鋪路石征和索條影伴磨玻璃密度影，如圖1、2所示。低劑量組和常規(guī)劑量組應用AI輔助診斷系統(tǒng)對新冠肺炎CT特征性病灶識別結果對比詳見表3。從表3可以看出，2組AI輔助診斷系統(tǒng)識別新冠肺炎CT特征性病灶結果間差異無統(tǒng)計學意義....

圖2常規(guī)劑量組AI輔助診斷系統(tǒng)對新冠肺炎特征性病灶識別結果

圖1低劑量組AI輔助診斷系統(tǒng)對新冠肺炎特征性病灶識別結果2.4輻射劑量

本文編號：3962192