傅钢泽，陶洁洁，孙厚长，杨运俊，王美豪

温州医科大学附属第一医院 放射科，浙江 温州 325015

随着多层螺旋CT 和人工智能（artificial intelligence,AI）技术不断发展，软件能实现肺内病灶自动分割和三维容积数据测定。CT定量分析在胸部疾病的运用较为广泛，如慢性阻塞性肺炎的全肺定量评估与肺结节的定量分析[1-4]。CT检查是病毒性肺炎筛查的重要检查手段[5]，近期也有报道[6-7]将病毒性肺炎的CT定量分析应用于临床研究。然而以往在病毒性肺炎的影像学上基本采用半定量分析评估，缺乏相对精准的定量评估方法。本研究以48例COVID-19患者作为研究对象，将其医学数字成像和通信（digital imaging and communications in medicine,DICOM）格式CT薄层资料用AI软件测量并计算出病变区域肺质量，旨在探讨病变肺质量与病毒性肺炎患者发病早期常见临床特征及实验室指标的相关性。

1 对象和方法

1.1 对象 收集2020年1月19日至2月31日期间温州医科大学附属第一医院、温州医科大学附属第二医院及乐清市人民医院经核酸检测阳性，并确诊为COVID-19，且可获得完整CT薄层DICOM格式电子版的患者。排除标准：①首次CT检查没有发现肺炎的患者；②CT检查伪影明显或病灶边界不清无法准确分割；③CT检查在发病时间10 d以上。最终获得具有DICOM格式薄层CT资料的患者48例，记录性别、年龄、体温、发病时间、白细胞计数、淋巴细胞计数、C反应蛋白值等临床资料。本研究通过温州医科大学附属第一医院伦理委员会批准。

1.2 检查方法 使用的C T 机型为Phillips Brilliance 16 层、GE LightSpeed VCT 64 层。扫描参数：管电压120 kV，管电流30～150 mAs，层厚5.00 mm，重建层厚0.625～1.5 mm，螺距0.99～ 1.20，矩阵512×512。……