Mellkas CT textúra elemzés a COVID-19 és más etiológiájú tüdőgyulladások elkülönítésére

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorBéresová, Monika
dc.contributor.advisordeptÁltalános Orvostudományi Kar::Orvosi Képalkotó Intézet
dc.contributor.advisordeptÁltalános Orvostudományi Kar::Orvosi Képalkotó Intézet::Radiológiai Tanszék
dc.contributor.authorZilahi, Anna
dc.contributor.departmentDE--Általános Orvostudományi Kar
dc.date.accessioned2024-05-24T07:37:52Z
dc.date.available2024-05-24T07:37:52Z
dc.date.created2024-04-17
dc.description.abstractBevezetés: 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.
dc.description.correctorLB
dc.description.courseorvosi diagnosztikai analitikus
dc.description.courseactnappali
dc.description.courselangmagyar
dc.description.coursespecRadiográfia
dc.description.degreeBSc/BA
dc.format.extent44
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/370265
dc.language.isohu
dc.rights.accessrestricted
dc.subjecttextúra elemzés
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectMellkas CT
dc.subject.dspaceOrvostudomány
dc.titleMellkas CT textúra elemzés a COVID-19 és más etiológiájú tüdőgyulladások elkülönítésére
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 2 (Összesen 2)
Nincs kép
Név:
Mellkas_CT_textúra_elemzés _a_COVID_zilahi_anna_vegleges.pdf
Méret:
2.59 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
Szakdolgozat
Megjelenítés
Nincs kép
Név:
DOC439.pdf
Méret:
33.39 KB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
Melléklet
Megjelenítés
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
2.35 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás:
Letöltés
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Általános Orvostudományi Kar)