Szerző szerinti böngészés "Zilahi, Anna"

Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
  • Nincs kép
    TételKorlátozottan hozzáférhető
    Mellkas CT textúra elemzés a COVID-19 és más etiológiájú tüdőgyulladások elkülönítésére
    Zilahi, Anna; Béresová, Monika; Általános Orvostudományi Kar::Orvosi Képalkotó Intézet; Általános Orvostudományi Kar::Orvosi Képalkotó Intézet::Radiológiai Tanszék; DE--Általános Orvostudományi Kar
    Bevezetés: A mellkas CT vizsgálatokat gyakran használták a 2019-es koronavírus okozta megbetegedésben a tüdő kóros elváltozásainak kimutatására és a betegség progressziójának nyomon követésére a kezelési folyamat során. A CT felvételeken végzett textúra elemzés egy további eszköz lehet a mellkas CT kiértékelésében olyan betegeknél, akiknél a COVID-19 vírusfertőzéshez kapcsolódó tüdőgyulladás klinikai gyanúja áll fenn. Célkitűzés: Célunk volt felmérni a textúra analízis jelentőségét a koronavírus (SARS-CoV-2) és egyéb etiológiájú tüdőgyulladás megkülönböztetésére mellkas CT képeken. Anyagok és módszerek: 2020-ból származó 53 beteg COVID-19 diagnózissal igazolt (PCR teszt pozitív) és 2019-es évből 53 kontroll személy (nem covidos) CT képanyagának a textúra elemzését végeztük. Minden esetben interstíciális tüdőgyulladásra utaló, GGO (ground glass opacity) CT jelek voltak jellemzőek. A textúra analízist LifeX programmal végeztük. A tüdő ablakos CT képeken a léziókon a VOI kijelölés manuálisan történt a GGO centrumára fókuszálva. A 95 textúra index közül a GLCM (gray-level co-occurrence matrix), GLRLM (gray-level run length matrix), GLZLM (gray-level zone length matrix) és az NGTDM (neighborhood gray-tone difference matrix) alapú paraméterekre fókuszáltunk. Statisztikai elemzést SPSS szoftverrel végeztük, a normalitás vizsgálat után, két mintás t- próba, Mann-Whitney U teszt és ROC görbeelemzés is történt. Eredmények: Szignifikáns különbség a két vizsgált csoport között (p≤0.001) a GLCM alapú számolások esetén 6, a GLRLM mátrix számolások esetén 4, és a GLZLM mátrix számolások esetén 7, az NGTDM mátrix alapú számolások esetén 2 textúra paraméterre volt jellemző. ROC görbeelemzést is végeztünk, mely esetén a szignifikáns paraméterek görbe alatti területe AUC>0.8; p=0.000 értékekkel megfelelő szenzitivitással és specificitással differenciálhatják a COVID-19 okozta tüdőgyulladást a más etiológiájú tüdőgyulladásoktól. Összefoglalás: A textúra analízis nem invazív módszerként használható a COVID-19-ben előforduló tüdőgyulladás és a nem covidos tüdőgyulladás megkülönböztetésére, illetve segíthet a COVID-19-ben szenvedő betegek jobb prognózisában és diagnosztizálásában.