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《人工智能胸部CT鉴别COVID-19与社区获得性肺炎》

  • 来源专题：新发突发疾病（新型冠状病毒肺炎）
  • 编译者： 蒋君
  • 发布时间：2020-04-17

  • 利用胸部CT对COVID-19进行自动、准确的检测是值得研究的。目的建立全自动胸部CT检测COVID-19的框架，并对其性能进行评价。材料与方法在这项回顾性多中心研究中，建立了一个深度学习模型COVID-19检测神经网络（COVNet），用于从胸部容积CT检查中提取COVID-19的视觉特征。包括社区获得性肺炎（CAP）和其他非肺炎CT检查，以测试模型的稳健性。数据集收集于2016年8月至2020年2月之间的6家医院。根据受试者操作特征曲线下面积、敏感性和特异性评价诊断性能。结果共收集3322例患者4356例胸部CT检查资料。平均年龄49±15岁，男性略多于女性（1838对1484；p值=0.29）。在独立测试集中，检测COVID-19的每次检查敏感性和特异性分别为127例中的114例（90%[95%CI:83%，94%]）和307例中的294例（96%[95%CI:93%，98%]），AUC为0.96（p值<0.001）。在独立测试集中，每次检测CAP的敏感性和特异性分别为87%（152/175）和92%（239/259），AUC为0.95（95%CI:0.93，0.97）。结论深度学习模型能准确检测COVID-19并与社区获得性肺炎及其他肺部疾病相鉴别。

  • 原文来源：;https://kopernio.com/viewer?doi=10.1148%2Fradiol.2020200905&token=WzIxODM0MjgsIjEwLjExNDgvcmFkaW9sLjIwMjAyMDA5MDUiXQ.Ogur5iFTEE2xX-REDENE86J2AVQ
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  • 《放射科医师在胸部CT鉴别COVID-19与病毒性肺炎中的表现》
    • 来源专题：新发突发疾病（新型冠状病毒肺炎）
    • 编译者：蒋君
    • 发布时间：2020-03-26
    • 背景：尽管在筛查人群中COVID-19诊断具有较高的敏感性，但COVID-19肺炎的胸部CT表现被认为是非特异性的。目的：评价美国和中国放射科医师在胸部CT上鉴别COVID-19与病毒性肺炎的表现。方法：回顾性分析2020年1月6日至2月20日在湖南省普罗维登斯市7家医院收治的219例COVID-19阳性和胸部CT异常的病例。在7天内，共有205名呼吸道病原体阳性的病毒性肺炎患者和CT检查结果与原始放射诊断结果一致或高度可疑的肺炎患者被从位于里约热内卢普罗维登斯的罗德岛医院确诊。三位中国放射科医生对所有胸部CT（n=424）进行了盲检，以区分COVID-19与病毒性肺炎。随机选择58例年龄匹配的病例，并由4个美国放射科医生以类似的方式进行评估。记录两组不同的CT表现，并进行比较。结果在所有胸部ct中，3名中国放射科医生分别正确区分了83%（350/424）、80%（338/424）和60%（255/424）。7名放射科医生的敏感性分别为80%、67%、97%、93%、83%、73%、70%，特异性分别为100%、93%、7%、100%、93%、93%、100%。与非COVID-19肺炎相比，COVID-19肺炎更可能有外周分布（80%vs. 57%，p<0.001），磨玻璃样混浊（91%vs. 68%，p<0.001），细网状混浊（56%vs. 对22%，p<0.001），血管增厚（59%vs. 22%，p<0.001），但不太可能有中心+外周分布（14.％vs. 35％，p <0.001），胸腔积液（4.1%vs. 39%，p<0.001）和淋巴结病变（2.7%vs. 10.2%，p<0.001）。结论：中美两国放射学家在胸部CT上对COVID-19与病毒性肺炎的鉴别诊断具有较高的特异性和中等的敏感性。
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  • 《5月19日_人工智能帮助快速诊断COVID-19》
    • 来源专题：COVID-19科研动态监测
    • 编译者：xuwenwhlib
    • 发布时间：2020-05-20
    • 信息名称：人工智能帮助快速诊断COVID-19 1.时间：2020年5月19日 2.机构或团队：西奈山伊坎医学院、四川大学、浙江大学第二附属医院、蚌埠医学院第一附属医院、中山大学第五附属医院、南溪山医院、阜阳市第二人民医院、亳州骨伤科医院影像中心、武汉大学附属人民医院、纽约East River医学影像、威尔康乃尔医学院、麻省综合医院 3.事件概要： 西奈山伊坎医学院联合多家机构在Nature Medicine发表论文“Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19”。 目前，SARS-CoV-2病毒特异性逆转录酶聚合酶链反应(RT-PCR)是诊断COVID-19的主要方法，然而，完成这个测试需要2 天时间，并且需要辅助一系列测试来排除假阴性的可能，加之缺乏RT-PCR检测盒，因此迫切需要寻找替代方法以快速、准确的诊断COVID-19患者。胸部计算机断层扫描(CT)在评估疑似SARS-CoV-2感染患者时具有重要价值，然而，仅凭CT的预测，准确率不高，因为一些患者在疾病的早期可能表现为正常的放射学。在本研究中，文章利用人工智能(AI)算法将胸部CT的表现与临床症状、暴露史和实验室检测结合起来，快速诊断出COVID-19阳性患者。在一组279名患者的测试中，人工智能系统获得了0.92曲线下面积，与高级胸部放射科医生具有相同的灵敏度。人工智能系统还提高了CT扫描正常而RT-PCR为阳性患者的检出率，而放射科医生却将所有这些患者归为COVID-19阴性。当CT扫描和相关可用的临床病史结合时，AI系统可以帮助快速诊断COVID-19患者。 4.附件： 原文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-020-0931-3
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