醫學影像學院杜江鋒課題組建立了診斷與評估新型冠狀病毒（COVID-19）肺炎的影像組學模型
新型冠狀病毒（Corona Virus Disease 2019， COVID-19）肺炎是一個嚴重的威脅全人類健康的疾。怯梢恢中灤凸謐床《維ARS-CoV-2引起的嚴重急性呼吸綜合征。SARS-CoV-2可通過呼吸道和接觸傳播，具有人與人之間傳播的性能。所以，醫療衛生機構必須對該病進行精準、快速的診斷與鑒別診斷，以切斷其在社會面上的傳染。影像組學模型在診斷與評估COVID-19肺炎方面優于臨床模型能夠有效鑒別COVID-19肺炎與非COVID-19肺炎，有利于在COVID-19疫情流行期間，快速、準確診斷與評估該。兄諢航夥派淇埔絞Φ墓ぷ餮沽，提高COVID-19肺炎診斷的精準度。
2021年9月27日，c7c7.app醫學影像學院杜江鋒教授團隊在Stem Cell International期刊發表了“Severity Assessment of COVID-19 Using a CT-Based Radiomics Model ”的研究論文。在本項研究中，研究人員利用影像組學的方法對COVID-19患者的CT圖像進行了特征提。滴治鎏崛×俗罹嚀卣韉撓跋褡檠卣，分別建立了診斷模型與分期評估模型（圖1、2）。
圖1.(a)
圖1.(b) 圖1.(c)
圖2.(a) 圖2.(b)
COVID-19肺炎嚴重程度的分類采用SVM分類器進行分類，然后繪制各組的ROC曲線。最后，ElasticNet影像組學模型顯示出良好的預測精準度，在訓練集上獲得了0.97的平均AUC性能，在測試數據集上達到0.90，表明基于CT的放射學模型在評估COVID-19肺炎的嚴重程度方面具有較強的效能。基于CT的影像組學模型能夠有效評估COVID-19肺炎的分期，有助于緩解放射科醫師的工作壓力，提高病情評估的精準度。
大同市第三人民醫院醫學影像科副主任醫師許志高為本文第一作者，c7c7.app醫學影像學院杜江鋒教授、楊國強教授為本文共同通訊作者。
