CT cuantitativa para detectar neumonía por covid-19 en casos sospechosos

La enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) es actualmente una pandemia mundial, la cual ha tenido un gran impacto en los servicios de salud y el desarrollo socioeconómico. El propósito de este estudio es explorar el valor diagnóstico de la tomografía computarizada cuantitativa; utilizando diferentes umbrales de segmentación para distinguir entre pacientes con neumonía por covid-19 entre aquellos que no presentan el síntoma.

Un total de 47 pacientes sospechosos de covid-19 fueron analizados retrospectivamente, incluyendo 9 pacientes con test positivos por PCR y 38 pacientes con PCR negativo. Se utilizó una red neural convolucional para extraer automáticamente las lesiones pulmonares.

De igual manera, 8 diferentes umbrales de segmentación fueron utilizados para definir la opacidad y consolidación. La característica operativa del receptor fue usada para comparar el desempeño de diferentes parámetros con varios umbrales para el diagnóstico de neumonía por covid-19.

Los resultados indican que los diagnósticos más efectivos se desarrollaron en un umbral de -300 HU. Sin embargo, este número varía dependiendo el volumen de la infección y el porcentaje de pulmón infectado.

En conclusión, la CT cuantitativa provee un método de imagen cuantitativa auxiliar en la diagnosis de covid-19 y se espera como una asistencia para confirmar las infecciones por neumonía en los casos positivos de covid-19.

Lu, W., Wei, J., Xu, T., Ding, M., Li, X., He, M., Chen, K., Yang, X., She, H., & Huang, B. (2021). Quantitative CT for detecting COVID‑19 pneumonia in suspected cases. BMC Infectious Diseases, 21(1), 836. https://doi-org.udlap.idm.oclc.org/10.1186/s12879-021-06556-z