CT定量分析及人工智能对COPD急性加重的研究进展
Research progress of quantitative CT and artificial intelligence on acute exacerbation of COPD
林晓青 1夏艺 2范丽2
作者信息
- 1. 上海理工大学健康科学与工程学院,上海 200093
- 2. 海军军医大学第二附属医院放射诊断科,上海 200003
- 折叠
摘要
COPD急性加重(AECOPD)的疾病进展存在显著异质性,影像学早期评估有助于干预疾病进展,降低死亡率.胸部CT定量分析结合人工智能(AI)可以识别和定量局部肺结构和功能异常,这些成像指标对AECOPD有一定的预测作用,同时能评价疗效.未来胸部CT定量分析将向着更精确的测量方法和更低的辐射剂量方向发展,结合AI技术将极大地提升影像诊断的效率和质量.本文从肺气肿、气道病变、肺血管重塑、影像表型等方面对AECOPD进行文献综述回顾总结,旨在提高对AE-COPD的影像学认识及诊疗水平.
Abstract
Acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease(AECOPD)has significant heterogeneity in disease progression.Early imaging assessment can timely intervene in disease progression and reduce mortality.Quantitative analysis of chest CT combined with artificial intelligence(AI)can identify and measure focal pulmonary structural and functional abnormal-ities.These imaging indicators may have a predictive effect on AECOPD and evaluate therapeutic response.In the future,QCT will develop in the direction of more accurate measurement methods and lower radiation dose,and combining AI tech-nology will greatly improve the efficiency and quality of imaging diagnosis.In this paper,we reviewed the literature about AE-COPD in terms of emphysema,airway disease,pulmonary vascular remodeling,imaging phenotype to improve the imaging un-derstanding,diagnosis and treatment level of AECOPD.
关键词
肺疾病,慢性阻塞性/体层摄影术,螺旋计算机Key words
Pulmonary Disease,Chronic Obstructive/Tomography,Spiral Computed引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(82171926)
国家自然科学基金(81930049)
科技部重点研发计划(2022YFC2010002)
科技部重点研发计划(2022YFC2010000)
上海市科技创新行动计划(21DZ2202600)
国家卫生健康委能力建设和继续教育中心放射影像数据库建设项目(YXFSC2022JJSJ002)
上海市青年医学人才培养计划(沪卫人事[2020]087号)
出版年
2024
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