Semi-quantitative software evaluation of COVID-19 CT examinations—correlation with clinical parameters
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Background: Software-guided semi-quantitative analysis of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia in lung computed tomography (CT) datasets for severity assessment. Further to correlate imaging findings with the need of intensive care medicine and clinical parameters. Methods: This single-center retrospective study analyzed 66 consecutive patients (31 females, mean age 64.6±16.2 years) with lung CT datasets from 12/2020 to 05/2021 and confirmed COVID-19 pneumonia. Lung CT datasets were evaluated using a semi-quantitative software for segmentation and quantification. Correlation with underlying diseases, laboratory parameters and further course were assessed, including intubation and need for intensive care. Results: Total lung volume was 3,903.65±1,185.67 mL, mean volume of opacities was 866.52±829.29 mL, reflecting 23.54%±21.92% of total lung volume. Volume of high opacities was 186.88±208.15 mL reflecting 0.06%±0.07% of total lung volume. Overall, 12 patients died (18.2%), 10 patients (15.2%) required intubation and in 27 cases (40.9%) intensive care was necessary. In patients who died volume of opacities and high opacities were significantly higher (P<0.05). Significant differences with a risk for needing intensive care medicine were extensive pulmonary opacities, volume of high opacities, and percentage of high opacities (P<0.001 each). Conclusions: COVID-19 pneumonia may be semi-quantified using an artificial intelligence (AI)-based software approach. Quantitative methods could provide precise information on the volume of opacities and may allow detecting connections to patient therapy, including the need for intensive care.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Semi-quantitative software evaluation of COVID-19 CT examinations—correlation with clinical parameters
- Date Crossref
- 01/10/2025
- Éditeur
- AME Publishing Company
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Universität Ulm pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Technische Hochschule Ulm pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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TUM Klinikum pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University Hospital Ulm Department of Nuclear Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Siemens Healthineers (Germany) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Institute of Medical Microbiology and Hygiene pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Ulm University Medical Center Department of Diagnostic and Interventional Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Medicine and Health Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Technical University of Munich TUM-Neuroimaging Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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