Aim: This study aimed to examine the utility of computer-assisted quantitative assessment of chest
computed tomography (CT) images in the stratification of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)
severity.
Materials and Methods: This study was designed as a retrospective, single-center study and
included a total of 142 RT-PCR-confirmed COVID-19 patients. CT findings were visually evaluated
and noted for their morphology and distribution characteristics. Visual semi-quantitative score (VSS)
and computer-aided quantitative score (CQS) were calculated. The utility of the approach was
assessed based on its ability to predict the patients who would require intensive care.
Results: The presence of underlying fibrosis, air bubble sign, and co-occurrence of central and
peripheral lung area involvement were the CT findings that were significantly more commonly
encountered in patients with intensive care requirements during the follow-up period. We found a
significant positive correlation between total VSS and CQS (p<0.001). Total CQSs were significantly
higher in ICU patients (n=19) than non-ICU patients (n=123) (p<0.001).
Conclusion: Computer-aided quantitative assessment appears to be a valuable tool for radiologists to
assess the severity of COVID-19 pneumonia.
.
.
.
Amaç: Bu çalışma, Koronavirüs Hastalığı 2019 (COVID-19) şiddetinin sınıflandırılmasında göğüs
bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinin bilgisayar destekli kantitatif değerlendirmesinin faydasını
incelemeyi amaçlamıştır.
Araçlar ve Yöntem: 142 RT-PCR COVID-19 hastasını içeren retrospektif, tek-merkezli bir çalışma
tasarladık. Morfoloji ve dağılım özelliklerine göre BT bulgularının görsel değerlendirmesi not edildi.
Görsel yarı kantitatif skor (GKS) ve bilgisayar destekli kantitatif skor (BKS) hesaplandı. Yaklaşımın
faydası, yoğun bakıma ihtiyaç duyacak hastaları tahmin etme yeteneğine göre değerlendirildi.
Bulgular: Altta yatan fibrozis varlığı, hava kabarcığı bulgusu, santral ve periferik akciğer alanı
tutulumu birlikteliği takip döneminde yoğun bakıma ihtiyacı olan hastaların BT görüntülerinde anlamlı
olarak daha yüksek oranda görülen bulgulardı. Total GKS'lar ve BKS'lar arasında anlamlı pozitif
korelasyon saptadık (p<0.001). YBÜ hastalarının (s=19) toplam BKS'ları, YBÜ’de olmayan
hastalardan (s=123) anlamlı derecede yüksek saptandı. (p<0.001).
Sonuç: Bilgisayar destekli kantitatif değerlendirme, radyologların COVID-19 pnömonisinin şiddetini
değerlendirmeleri için değerli bir araç gibi görünmektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Radiology and Organ Imaging |
Journal Section | Research Articles |
Authors |
|
Publication Date | September 18, 2023 |
Submission Date | December 21, 2022 |
Published in Issue | Year 2023Volume: 62 Issue: 3 |