目的:探讨基于CT影像征象联合影像组学模型鉴别新型冠状病毒肺炎（COVID-19）和其他病毒性肺炎的临床价值。方法:回顾性分析2015年3月至2020年3月云南省15家医院实时逆转录聚合酶链反应检测为病毒性肺炎并接受胸部CT扫描的181例患者的临床和影像资料。根据患者的病毒类型分为COVID-19组（89例）和非COVID-19组（92例）；所有病例按7∶3的比例随机分层抽样分为训练集（126例）和测试集（55例）。从首诊平扫胸部CT图像中提取出肺炎征象和影像组学特征，分别建立独立预测模型和联合预测模型。通过受试者操作特征（ROC）曲线、连续净重新分类指数（NRI）校准曲线和决策曲线分析各种模型的诊断性能。结果:联合模型由3个重要的CT征象和14个筛选的影像组学特征构成。影像组学模型在训练集中鉴别诊断COVID-19组和非COVID-19组的ROC曲线下面积（AUC）为0.904，灵敏度为85.5
作者：黄益龙；张振光；李翔；杨云辉；李志鹏；周家龙；蒋元明；马寄耀；刘思耘；何波
来源：中华放射学杂志 2022 年 56卷 1期
