Il nuovo modello può rilevare gli effetti a lungo termine di COVID con la radiografia del torace 2D
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Apprendimento contrastivo e sottoclassificazione delle immagini di tomografia computerizzata del polmone dopo COVID-19
Riepilogo
I pazienti che si sono ripresi dalla nuova malattia da coronavirus 2019 (COVID-19) possono manifestare una varietà di sintomi a lungo termine. Poiché il polmone è il sito più comune di infezione, Sequenze polmonari Possono essere costantemente presenti nei sopravvissuti al COVID-19. Per comprendere meglio i sintomi associati alla scarsa funzionalità polmonare nei pazienti post-COVID-19, miriamo a costruire modello di apprendimento profondo che svolge due compiti: differenziare tra soggetti post-COVID-19 e persone sane e identificare sottotipi post-COVID-19, sulla base di rappresentazioni latenti Scansioni di tomografia computerizzata (TC) del polmone.
Sono state analizzate scansioni TC di 140 soggetti post-COVID-19 e 105 controlli sani. È stato sviluppato un nuovo modello didattico introducendo la conversione del volume polmonare per apprendere le caratteristiche latenti dei fenotipi della malattia dalle scansioni TC inspiratorie ed espiratorie degli stessi soggetti. Il modello ha raggiunto la precisione 90% Per distinguere i soggetti post-COVID-19 dai controlli sani.
Due gruppi (C1 e C2) con caratteristiche distinte sono stati identificati tra i soggetti post-COVID-19. C1 ha mostrato una maggiore ritenzione d’aria indotta da malattie delle piccole vie aeree (4,10%, p = 0,008) e capacità diffusiva con % di CO prevista (% DLCO, 101,95%, p <0,001), mentre C2 ha ridotto il volume polmonare (4,40 L, p <0,001) .p < 0,001) e una maggiore opacità del vetro smerigliato (GGO%, 15,85%, p < 0,001).
Il modello di apprendimento della varianza è in grado di catturare le caratteristiche latenti di due sottotipi post-COVID-19 caratterizzati da presa d’aria a causa di una piccola malattia delle vie aeree e Pattern fibrotici interstiziali rispettivamente associati alle vie aeree. La scoperta di sottotipi post-COVID-19 indica la necessità di una diversa gestione e trattamento delle sequele a lungo termine nei pazienti post-COVID-19.
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Immagini TLC e VR di soggetti rappresentativi di ciascun gruppo. La prima e la terza colonna mostravano mappe di attivazione che indicavano regioni importanti per determinare se i soggetti erano post-COVID-19 (rosso) o soggetti di controllo (viola).
Commenti
Per i pazienti con sintomi respiratori persistenti del nuovo coronavirus, le radiografie del torace potrebbero non rivelare molto. Scansione 2D semplice Non riescono a distinguere Funzionalità polmonare compromessa. Per questa diagnosi è necessaria un’altra tecnologia di tomografia computerizzata tridimensionale (3D).
Tuttavia, molte cliniche mediche negli Stati Uniti non dispongono di apparecchiature per la scansione TC, lasciando i pazienti COVID a lungo termine con poche informazioni sulla funzione polmonare.
può cambiare. In un nuovo studio, i ricercatori dell’Università dell’Iowa hanno sviluppato un cosiddetto Modello di apprendimento a contrasto. Questo modello “imparare” di immagini composite 2D generate da immagini 3D CT per rilevare la funzione polmonare compromessa in pazienti con COVID prolungato. Un’altra tecnica chiamata trasferimento di apprendimentotrasmette quindi le informazioni diagnostiche polmonari dalla scansione TC alla radiografia del torace, consentendo alle apparecchiature per radiografia del torace di rilevare anomalie come se questi pazienti avessero utilizzato la scansione TC.
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