Summary
والهدف من هذا البروتوكول هو توفير طريقة فعالة للوقت لتقسيم كميات الاهتمام على الأشعة المقطعية عالية الدقة لاستخدامها في مزيد من التحليلات الإشعاعية.
Abstract
تجزئة مهمة معقدة، التي يواجهها علماء الأشعة والباحثين كما الأشعة والتعلم الآلي تنمو في الإمكانات. ويمكن أن تكون العملية إما تلقائية أو شبه آلية أو يدوية، حيث أن الأولى غالباً ما لا تكون دقيقة بما فيه الكفاية أو سهلة التكاثر، والأخيرة تستغرق وقتاً طويلاً بشكل مفرط عند إشراك مناطق كبيرة ذات مقتنيات عالية الدقة.
وتتألف الأشعة المقطعية عالية الدقة من الصدر من مئات الصور، وهذا يجعل النهج اليدوي تستغرق وقتا طويلا بشكل مفرط. وعلاوة على ذلك، تتطلب التعديلات التي تطرأ على البارينشيمال أن يكون تقييم الخبراء من حيث المظهر العادي؛ وبالتالي ، فإن النهج شبه التلقائي لعملية التجزئة هو ، على حد علمنا ، الأكثر ملاءمة عند تقسيم الالتهاب الرئوي ، خاصة عندما تكون ميزاتها غير معروفة.
للدراسات التي أجريت في معهدنا على التصوير من COVID-19، اعتمدنا 3D Slicer، وهو برنامج مجانية التي تنتجها جامعة هارفارد، والجمع بين عتبة مع أدوات فرشاة الطلاء لتحقيق تجزئة سريعة ودقيقة من الرئة المهيئة، عتامة الزجاج الأرض، والدمج. عندما تواجه حالات معقدة، وهذا الأسلوب لا يزال يتطلب قدرا كبيرا من الوقت للتعديلات اليدوية المناسبة، ولكن يوفر وسيلة فعالة للغاية لتحديد شرائح لاستخدامها لمزيد من التحليل، مثل حساب النسبة المئوية للبارانشيما الرئة المتضررة أو تحليل النسيج من مناطق الزجاج الأرض.
Introduction
في العام الحالي، يواجه العالم حالة طوارئ صحية، وهي الجائحة الناجمة عن رواية فيروس كورونا، سارس-2. وحتى لو كانت جوانب كثيرة حتى الآن تتعلق بالأمراض الفسيولوجية للعدوى التي تصيب عدوى COVID-19 لا تزال غير واضحة، فإنها تشترك في عدة خصائص مع "أسلافها" بالسارس 1 ومتلازمة الشرق الأوسط التنفسية. على وجه الخصوص، وقد ثبت أن البروتينات ارتفاع فيرين تتفاعل مع أنجيوتنسين تحويل انزيم نوع-2، وهو مستقبلات ممثلة بشكل جيد على الخلايا البطانية السنخية، ولكن في كل مكان في الكائن البشري، وبالتالي وجود القدرة على إعطاء أعراض الجهازية1.
للتشخيص، المعيار الحالي هو رد فعل سلسلة النسخ العكسي في الوقت الحقيقي (RT-PCR)، وهو اختبار يتم إجراؤه على مسحات البلعوم. على الرغم من أن التصوير الإشعاعي غير معترف به رسميا في مسار التشخيص للكشف عن المرض، أثبت التصوير المقطعي عالي الدقة (HRCT) أنه مساعدة قيمة للإدارة السريرية والوبائية للمرضى المصابين، وذلك بسبب الحساسية المنخفضة نسبيًا للـ RT-PCR، والندرة الحالية للمختبرات المتخصصة والكواشف اللازمة، والاعتماد العالي على المشغل.
أصدرت جمعية الأشعة في أمريكا الشمالية (RSNA) بيانًا إجماعيًا ، أيدته جمعية الأشعة الصدرية والكلية الأمريكية للأشعة (ACR) ، والذي يصنف مظهر CT لـ COVID19 إلى أربع فئات من أجل توحيد التقارير ، وتقسيم أنماط الالتهاب الرئوي الخلالي إلى "نموذجي" و "غير نمطي" و "غير محدد" و "سلبي"2.
يتميز النمط "النموذجي" بوجود عتامة الزجاج الأرضي على شكل دائري (GGO) ، وعادة ما يكون مع موقع شبه الجنبي على الأجزاء القاعدية الظهرية. يمكن أن يرتبط GGO مع مناطق "الرصف المجنون" من سيتا سميكة، أو علامات أخرى لتنظيم الالتهاب الرئوي. ويتميز النمط "غير محدد" بعدم وجود نتائج نمط "نموذجية"، مع انتشار مناطق "ريغو" مع توزيع ما حولية، مع أو بدون مناطق موحدة. يتميز النمط "غير النمطي" إما بغياب العلامات "النموذجية" أو "غير المحددة" ، ووجود عمليات دمج لوبار ، "شجرة في برعم" ، سماكة سلسة من السب والانصاق الجنبي ؛ في هذا العرض التقديمي لا GGO يمكن الكشف عنها. يتميز النمط "السلبي" بغياب النتائج المرضية المذكورة أعلاه.
وفقا للأدب، قد يقدم بعض المرضى مع المشتبه به السريرية عالية من COVID-19 بدعم من المعايير الوبائية والتصوير النتائج مع سلبية RT-PCR3،4. من ناحية أخرى, وقد أفيد أن المرضى الذين يعانون من إيجابية RT-PCR والنتائج السريرية موحية, لا تقدم النتائج المرضية على HRCT5.
في الوقت الحاضر ، من الأهمية بمكان بالنسبة للمجتمع العلمي تطبيق تقنيات تحليل الصور عند دراسة خصائص هذا المرض كميا. وقد طبقت دراسة حديثة تقنية تجزئة الآلي من برينشيما الرئة لتحديد النسبة المئوية للرئة المهيجة في المرضى المتضررين من COVID-19، وربط هذه القيمة مع التكهن، وإثبات أن المرضى الذين يعانون من تورط الرئة أكثر شدة تشكل المزيد من خطر أن يتم إدخالها في وحدة العناية المركزة (وحدة العناية المركزة)، ووجود أسوأ النتائج6.
تجزئة هو كفاف المناطق ذات الاهتمام (ROIs) داخل حجم المكتسبة من خلال تقنية التصوير، مثل HRCT. ويمكن القيام بهذا النشاط عن طريق ثلاث طرق: يدوية وشبه آلية وتلقائية. تجزئة يدوية، وذلك بفضل تجربة أخصائي الأشعة المدربين، ويتكون من وضع العلامات voxels تنتمي إلى المنطقة المرضية. مساوئ هذه الطريقة الرئيسية هي مقدار كبير من الوقت المطلوب وحقيقة أنه يعتمد على المشغل.
تسمح الطرق شبه التلقائية بتسريع تجزئة المشغل حيث يمكن للمشغل تعديل قناع تجزئة تم الحصول عليه من خلال الطرق التقليدية لمعالجة الصور (على سبيل المثال ، عتبة كثافة البكسل ، التجمع ، إلخ). ومع ذلك ، فإن هذه التقنيات ليست سهلة التنفيذ في الممارسة السريرية لأنها تتطلب تدخلاً يدويًا واسع النطاق في الحالات الأكثر تعقيدًا18.
تستخدم أساليب التجزئة التلقائية، ذات الاستخدام المحدود حالياً، الذكاء الاصطناعي للحصول على الـ ROIs. وعلى وجه الخصوص، تهدف دراسة حديثة إلى استخدام تجزئة تلقائية في القياس الكمي لمناطق الزجاج الأرضي في المرضى الذين يعانون من الالتهاب الرئوي الخلالي COVID-1919. تعريف بروتوكول تجزئة للمناطق المرضية على الصور HRCT هو الخطوة الأولى الحقيقية نحو تحليل الخلايا الإشعاعية اللاحقة، من أجل تحديد الميزات التي يمكن أن تساعد على فهم المزيد من علم الأمراض الفسيولوجية للمرض، وتعمل كعامل تنبؤ دقيق يحتمل أن تؤثر على العلاج.
تقدم هذه الورقة دليلًا للحصول على شرائح دقيقة وفعالة تمثل النتائج المرضية للالتهاب الرئوي COVID-19 باستخدام "3D Slicer"7و8و9و10.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
ويتبع هذا البروتوكول المبادئ التوجيهية للجنة الأخلاقيات المؤسسية للبحوث البشرية.
1. تحميل الصور DICOM
- قم بتنزيل صور DICOM ونقلها في محطة العمل المخصصة للتجزئة ، مع تثبيت البرنامج ثلاثي الأبعاد. إذا كان يخطط للعمل على كمبيوتر شخصي، فإخفاء هوية بيانات DICOM.
2. استيراد دراسة HRCT على البرمجيات 3D Slicer
- في شاشة فتح البرامج (المقابلة لقسم الترحيب بـ Slicer في القائمة المنسدلة) حدد تحميل بيانات DICOM. بدلاً من ذلك، حدد رمز DCM في الزاوية اليسرى العليا من شريط الأدوات.
- في الزاوية اليسرى العليا من لوحة متصفح DICOM حدد استيراد، ثم حدد موقع دراسة HRCT. حدد المجلد الذي به صور DCM، ثم حدد استيراد.
- الآن بعد أن تم استيراد دراسة HRCT بنجاح، انقر على زر التحميل.
3. إنشاء الشرائح
- إنشاء مقاطع في قسم التجزئة من القائمة المنسدلة أو مباشرة في المقطع الفرعي محرر المقطع الموجود في قسم التجزئة في القائمة المنسدلة، أو مرة أخرى كرمز مخصص في شريط الأدوات.
- في القائمة المنسدلة بجوار وحدة التخزين الرئيسية، حدد دراسة HRCT.
- حدد إضافة وإنشاء ثلاثة مقاطع جديدة، والتي سيتم تسميتها تلقائياً الجزء 1 و2 و3. انقر نقرا مزدوجا فوق كل واحد وإعادة تسميتها على التوالي "tlv" (مجموع الرئة Parenchyma)، "غغو" (عتامة الزجاج الأرضي) و "سلبيات" (الدمج). إذا كانت في دراسة HRCT تتعايش نتائج مرضية إضافية ، مثل الانصباب الجنبي ، وسرطان الرئة ، والمناطق الليفية وما إلى ذلك ، قم بإنشاء شرائح إضافية. وينطبق الشيء نفسه على القطع الأثرية.
4. تعريف الجزء TLP
ملاحظة: يعد تعريف دقيق لشريحة TLP أساسيًا، حيث سيتم استخدامه لإخفاء الموارد البشرية عبر التهاون أثناء تعريف شرائح GGO واواكت وا لاقسائح أقراص ا.ا.ة.
- كخطوة أولى، في قسم محرر المقطع، بعد اختيار الجزء TLP، اختر أداة العتبة.
- تعيين عتبة كبيرة بما يكفي لتشمل كل من parenchyma الرئة صحية والعتامات الزجاج الأرض. باستخدام القيم المبلغ عنها في الأدب العلمي مع التعديلات اللازمة للامتثال لتعريف الكتاب المدرسي من GGO، وجدنا أن وضع عتبة بين -1000 HU و-250 HU يعمل بشكل جيد6،14،15،16،17. ثم حدد تطبيق.
- الجزء المحدد لذلك سوف تشمل كل من الهواء داخل الرئتين والهواء خارج الصدر (أي، والهواء خارج المريض). من أجل عزل الرئة parenchyma، استخدم أداة الجزر، وجدت في محرر الجزء، واختيار الحفاظ على الجزيرة المحددة. غادر انقر داخل الصدر بحيث سيتم استبعاد أي شيء خارج الصدر من الجزء.
- بعد ذلك ، تشمل أي منطقة من الدمج داخل الجزء TLP. وعادة ما تكون عمليات الدمج قيم توهين (وحدات هوندسفيلد: HU) مماثلة لتلك التي من الأنسجة الرخوة التي تشكل جدار الصدر وmediastinum. هذا هو السبب في أن أداة Threshold لا يمكن استخدامها لهذا الغرض و عمليات الدمج ستحتاج إلى إضافتها يدويًا، باستخدام أدوات Scissors و Paint الموجودة في محرر المقطع.
- استخدم أداة المقص لإضافة أجزاء من رئة الزنتشيما إلى الجزء. اختر عملية ملء داخل، حدد نموذج حر كشكل ومتناظرة كقطع شريحة. اختيار سمك مناسب لحجم الدمج (على سبيل المثال، من 3 إلى 20 ملم)؛ ومن ثم، بدء تدريجيا إضافة أجزاء صغيرة من TLP، حتى تم تضمين الدمج تماما.
- أداة الطلاء أسهل و أسرع في بعض الأحيان في الاستخدام، ولكن قد تكون أقل دقة، اعتماداً على المساحة التي تريد تضمينها. عندما يكون خيار فرشاة Sphere نشطًا، يمكن لهذه الأداة إضافة أجزاء ثلاثية الأبعاد من برنشيما الرئة إلى الجزء. يمكن تعديل حجم الفرشاة بسهولة.
- في حين إضافة الدمج إلى الجزء TLP، لا تشمل أجزاء من الجدار الصدري أو توستينوم. هذا يمكن أن يكون صعبا كما هو الحال في المرضى المتضررين من COVID19 الدمج المجاورة للجدار الصدري الخلفي شائعة جدا. استخدم أداة المسح لتصحيح التجزئة أو حدد تراجع لتجاهل الإجراء الأخير.
- في هذه المرحلة، استخدم خوارزمية التنعيم مرة أخرى لحذف العيوب الصغيرة التي قد حدثت أثناء الجزء اليدوي من التقسيم. الآن تم إبرام تعريف الجزء TLP.
5- تعريف الجزء المتعلق بـ GGO
- لتعريف مقطع GGO، استخدم أداة العتبة.
- حدد مقطع GGO.
- تعيين العتبة بين -750 HU و-150 HU.
- قبل تحديد تطبيق، انتقل إلى قسم الإخفاء أسفل مباشرة وحدد TLP في القائمة المنسدلة منطقة القابلة للتحرير. في القائمة المنسدلة الكتابة فوق الجزء الآخر، حدد بلا. هذا مهم للغاية ، إذا تم تخطيه ، بمجرد تعريف الجزء GGO ، سيتم أيضًا تعديل الجزء TLP. يجب تجنب ذلك، حيث أن الجزء TLP هو القناع الذي يتم تعريف كافة الأجزاء الأخرى.
- الآن حدد تطبيق.
- عند هذه النقطة سيكون من الضروري على الأرجح استخدام خوارزمية تجانس مرة أخرى، من أجل استبعاد جميع السفن الصغيرة والعناصر الفيزيولوجية التي لها كثافة مماثلة لتلك التي من الزجاج الأرض من الجزء. ابدأ بحجم Kernel 3 مم، وإذا لزم الأمر، قم بزيادته تدريجياً، إلى حد أقصى من 6 إلى 7 مم. لاحظ أن زيادة حجم Kernel أكثر من اللازم قد تحدد فقدان مساحات صغيرة من الزجاج الأرضي ، والتي من شأنها أن تترك خارج الجزء GGO. وبسبب هذا، يجب استخدام خوارزمية تجانس مع الحذر المناسبة.
- في هذه الحالة أيضًا ، قم بتطبيق التصحيحات المطلوبة باستخدام أداة Paint، Scissors و Erase. خلال هذه المرحلة تذكر للحفاظ على قناع TLP النشطة في جميع الأوقات لتجنب بما في ذلك أجزاء من جدار الصدر المتاخمة للمناطق "الزجاج الأرضي" داخل الجزء. وذلك لأنه، إذا تم تقسيمها بشكل خاطئ، فإنها ستستبعد تلقائيا.
- عند الحصول على هذا الجزء ، إيلاء اهتمام وثيق للوجود المحتمل للتحف الناتجة عن حركات الموقد والحجاب الحاجز (وهذا يحدث إذا لم يتمكن المريض من حبس أنفاسه أثناء الامتحان). إذا كان موجوداً ومدرجاً سابقاً في الجزء TLP، قم بإزالة هذه القطع الأثرية من الجزء "الزجاج الأرضي"، على سبيل المثال من خلال أداة "الجزر" باستخدام خيار إزالة جزيرة مختارة أو باستخدام أدوات المقص والمحو. اعتمادا على هدف الدراسة، قد يتم تقسيم القطع الأثرية بشكل منفصل، وذلك باستخدام شريحة مخصصة أو تضمينها في الجزء TLP واستبعادها من قطاعات أخرى. الآن تم تعريف الجزء GGO.
6. تعريف الجزء وا كنت
- لتعريف مقطع أقراص CDs، تابع بنفس الطريقة لتعريف مقطع GGO.
- حدد مقطع أقراص ا ا.سي. تأكد من العمل مع قناع TLP نشط دائما.
- تعيين عتبة كافية. بالنسبة للدمج، يختلف النطاق، تقريبًا، من -150 HU إلى 100 HU.
- تطبيق خوارزمية تجانس متفاوتة حجم Kernel حسب الحاجة.
- استخدام مزيج من أدوات مقص، محو، الطلاء والجزر من أجل الحفاظ داخل الجزء فقط الدمج الحقيقي ، باستثناء السفن الكبيرة ، والمقاصد الجنبي ، والتحف ، والعصابات disventilatory وغيرها من الآفات غير المتعلقة COVID.
- إذا لزم الأمر، قد يتم تطبيق عملية تجانس نهائية.
7. إنقاذ القطاعات
- حفظ القطع كملف ".nrrd" أو تحويل إلى تعيينات تسمية ثنائية من الوحدة النمطية "البيانات".
8. استخراج وحدات التخزين من الأجزاء المحددة.
- من الوحدة النمطية "إحصاءات قطاع" الحصول على جدول مع تفاصيل حول وحدة التخزين وأسطح المقاطع.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
وقد تم تحسين الطريقة المقترحة من خلال التجارب والأخطاء، واختبارها على 117 مريضاً أصيبوا بالالتهاب الرئوي من قبل COVID-19 مع اختبار RT-PCR إيجابي.
بعد منحنى التعلم القصير، يمكن أن يختلف الوقت اللازم للحصول على الأجزاء من 5 إلى 15 دقيقة، حسب نمط العرض التقديمي.
وكما هو مبين في الشكل 1،فإن الطريقة تعطي قطعا دقيقة: يمكن ملاحظة ذلك عن طريق ملاحظة المراسلات الدقيقة مع لجنة حقوق الإنسان في الجمهورية. يساعد العرض ثلاثي الأبعاد على تقييم المراسلات ومراجعة نتائج التجزئة بسرعة. ويمكن الحصول على تقييم كمي لكمية الرئة المصابة بالبارينشية، لتكرار النتائج التي تم الإبلاغ عنها من كولومبي وآخرون6 ولانزا وآخرون13.
الشكل 1: حجم النتائج التمثيلية والتحليل السطحي. تمثل لقطة الشاشة من واجهة Slicer ثلاثية الأبعاد النتائج التي تم الحصول عليها من وحدة "إحصاءات الجزء" ، والتي يمكن استخدامها لتقييم حجم ريحانة الرئة المصابة كمياً. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
يمثل التقسيم خطوة أساسية لإجراء دراسات أشعة كمية حديثة، وهو ضروري لتطبيق تقنيات تحليل الأشعة أو النسيج. تمثل النتائج المرضية في الرئتين واحدة من أكثر النواحي تحديًا للجزء ، لعدم وجود حدود تشريحية محددة واختلاف صغير في قيمة التوهين عند مقارنتها بالمناطق الصحية.
يجب أن تقدم الصور المصدر مع الحد الأدنى من القطع الأثرية إذا كان ذلك ممكنا، وخاصة في المناطق المرضية، وهذا من الصعب في بعض الأحيان لتحقيق عند دراسة المرض الذي يعرض للخطر حبس التنفس. ولذلك، يمكن للباحثين النظر في استبعاد HRCTs للخطر أو تحديد شريحة مخصصة للتحف التي سيتم استبعادها من مزيد من التحليل.
فمن الممكن لتثبيت تمديد لشريحة 3D، ودعا "منصة تصوير الصدر"11، والذي يسمح أسرع، والعمليات الأكثر الآلي على قطاعات الرئة، مع اهتمام خاص على الرئة المهيّدة. تقرر عدم اعتماد هذه الطريقة ، لأنها تتطلب تدخلًا يدويًا واسعًا عندما يكون لـ GGO وعمليات الدمج توزيعًا دون غشاء الجنبي ، وهو ما ينطبق على علم الأمراض الذي تم استكشافه في هذه الورقة.
وقد تم الإبلاغ عن طريقة تجزئة التلقائي لأمراض الرئة الخلالي12; وحتى مع ذلك، تتطلب هذه الطريقة وجود معرفة سابقة من الميزات المناطق المتضررة. تمثل التقنية المقترحة في هذه الدراسة نهجًا سهل التعلم ويمكن استنساخه لتجزئة النتائج المرضية للرئة ، وهي الميزات المستخرجة منها والتي يمكن أن توفر وسائل مستقبلية تلقائيًا لتجزئة أمراض الرئة الفيروسية الخلالية ، وتمثل عوامل تنبؤ دقيقة.
طريقة التقسيم المقترحة لها بعض القيود.
أولا وقبل كل شيء ، وتحميل الصور DICOM من محطات العمل هي العملية التي قد تتطلب قدرا متفاوتا من الوقت ، وبالتالي القيام بذلك لأعداد كبيرة من المرضى قد يكون عملا مزعجا. أي تطبيق محتمل لهذه الطريقة تجزئة لممارسة العيادة يجب أن تنظر في هذه المسألة الحرجة، حتى النقطة التي تصبح الإضافات التجزئة متاحة على نطاق واسع على منصات PACS.
ثانيا، قد يكون تجزئة المناطق المرضية ذات الصلة COVID-19 معقدة في المرضى الذين يعانون من أمراض الرئة المزمنة المتزامنة (مثل سرطان الرئة، والتليف الرئوي، وما إلى ذلك) الذين تتكون النتائج الإشعاعية في المناطق ذات الكثافة نفسها من تلك النموذجية من أنماط COVID-19. وينبغي النظر في نفس القلق في الأشعة المقطعية مع التحف التنفسية. هذه القطع الأثرية شائعة جدا في المرضى الذين يعانون من عدوى COVID-19، ويجري عادة ذات الصلة إلى ضيق التنفس وفشل الجهاز التنفسي، وخاصة في المرضى الذين تتراوح أعمارهم بين كبار السن / في منتصف العمر.
وعلاوة على ذلك، المرضى الذين يعانون من الالتهاب الرئوي الخلالي الحاد (تتميز العديد من الدمج الرئة والعتامات الرصف مجنون) تتطلب تجزئة يدوية أكثر شمولا، وبالتالي، كمية هائلة من الوقت. بشكل عام، كلما ارتفعت شدة الالتهاب الرئوي الخلالي، كلما كان التقسيم اليدوي أكثر شمولاً، كلما طال وقت التجزئة.
ومع ذلك، فإن درجة الدقة التي توفرها تقنيات التقييم المتقدمة مثل تلك التي اقترحتها لانزا وكولومبي يمكن أن تضيف معلومات محدودة عن المرضى الذين يعانون من أمراض الرئة الشديدة بالفعل مقارنة بالتقييمات السريرية والإشعاعية القياسية20.
وأخيراً، تجدر الإشارة إلى أن أي أخصائي أشعة ليس لديه خبرة في مقسم 3D يحتاج إلى وقت تدريب مناسب، لأنه ليس برنامجًا بديهيًا ويتطلب بعض الوقت لإتقانه حتى في وظائفه في باسيلار.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
ولا يوجد في أي من أصحاب البلاغ تضارب في المصالح.
Acknowledgments
وقد دعم هذا العمل بتمويل من قسم الأشعة في جامعة بولونيا.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| CT Scanner | General Electrics Healthcare | 64-MDCT VCT lightSpeed | The CT scanner used for HRCT acquisitions |
| Desktop Computer | ThinkCentre | The computer used to download the DICOM files and run 3D Slicer |
References
- Zheng, Y., et al.
- Simpson, S., et al. Radiological Society of North America Expert Consensus Statement on Reporting Chest CT Findings Related to COVID-19. Endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College of Radiology, and RSNA. Radiology: Cardiothoracic Imaging. 2, 2 (2020).
- Xie, X., et al. Chest CT for Typical 2019-nCoV Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR Testing. Radiology. , 200343 (2020).
- Huang, P., et al. Use of Chest CT in Combination with Negative RT-PCR Assay for the 2019 Novel Coronavirus but High Clinical Suspicion. Radiology. 295 (1), 22-23 (2020).
- Fang, Y., et al. Sensitivity of Chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR. Radiology. , 200432 (2020).
- Colombi, D., et al. Well-aerated Lung on Admitting Chest CT to Predict Adverse Outcome in COVID-19 Pneumonia. Radiology. , 201433 (2020).
- 3D Slicer [software]. , Available from: https://www.slicer.org (2020).
- Kikinis, R., Pieper, S. D., Vosburgh, K. 3D Slicer: a platform for subject-specific image analysis, visualization, and clinical support. Intraoperative Imaging Image-Guided Therapy. Jolesz, F. A. 3 (19), 277-289 (2014).
- Kapur, T., et al. Increasing the impact of medical image computing using community-based open-access hackathons: The NA-MIC and 3D Slicer experience. Medical Image Analysis. 33, 176-180 (2016).
- Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
- Chest Imaging Platform [software]. , Available from: https://chestimagingplatform.org (2020).
- Wang, J., Li, F., Li, Q. Automated segmentation of lungs with severe interstitial lung disease in CT. Medical Physics. 36 (10), 4592-4599 (2009).
- Lanza, E., et al. Quantitative chest CT analysis in COVID-19 to predict the need for oxygenation support and intubation. European Radiology. , (2020).
- Yao, G. Value of window technique in diagnosis of the ground glass opacities in patients with non-small cell pulmonary cancer. Oncology Letters. 12 (5), 3933-3935 (2016).
- Kauczor, H. U., et al. Automatic detection and quantification of ground-glass opacities on high-resolution CT using multiple neural networks: comparison with a density mask. American Journal of Roentgenology. 175 (5), 1329-1334 (2000).
- Funama, Y., et al. Detection of nodules showing ground-glass opacity in the lungs at low-dose multidetector computed tomography: phantom and clinical study. Journal of Computed Assisted Tomography. 33 (1), 49-53 (2009).
- Hansell, D. M., et al. Fleischner Society: glossary of terms for thoracic imaging. Radiology. 246, 697-722 (2008).
- Heye, T., et al. Reproducibility of Dynamic Part II. Comparison of Intra- and Interobserver Variability with Manual Region of Interest Placement versus semiautomatic lesion segmentation and histogram analysis. Radiology. 266, 812-821 (2013).
- Zhang, H. T., et al. Automated detection and quantification of COVID-19 pneumonia: CT imaging analysis by a deep learning-based software. Nuclear Medicine and Molecular Imaging. 14, 1-8 (2020).
- Alhazzani, W., et al. Surviving Sepsis Campaign: guidelines on the management of critically ill adults with Coronavirus Disease 2019(COVID-19). Intensive Care Medicine. 46 (5), 854-887 (2020).
