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J-GLOBAL ID:202202226025028486   整理番号:22A1036852

小児の市中肺炎の診断における反復再構成アルゴリズムに基づく胸部CTと超音波の値比較【JST・京大機械翻訳】

Value Comparison of Iterative Reconstruction Algorithm-Based Chest CT and Ultrasound in the Diagnosis of Community-Acquired Pneumonia in Children
著者 (3件):
資料名:
巻: 2022  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0689A  ISSN: 1058-9244  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本研究は,地域感染性肺炎(CAP)の小児のための最適な体重範囲における適応統計的反復再構成(ASiR)に基づく胸部コンピュータ断層撮影(CT)の診断価値を調査して,CAPの診断における胸部CTと超音波間の差異を見つけた。CAPと診断された106人の子供を研究対象として選択した。すべての対象は,CTと超音波スキャンを受けて,反復再構成の後のCT画像のノイズと胸大動脈と背筋のコントラスト対ノイズ比(CNR)を測定した。ASiR重量,ノイズ,およびCNRの間の相関を分析し,さらに比較した。さらに,肺硬化,異常な胸膜線,肺胞間質性症候群,および胸水のイメージング徴候における差異を,患者の超音波およびCTスキャンの下で観察した。CTスキャンと超音波の感度,特異性,陽性予測値(PV)と陰性PVを,小児におけるCAPの診断のためにさらに分析した。結果は,ASiR重量と画像ノイズが極度に,そして,負の相関([数式:原文を参照])であり,CNRとASiR重量が,極度に,そして,正に相関していた([数式:原文を参照])ことを示した。ASiR画像ノイズの40~60%は中間位置にあり,ASiRが40%と60%であったとき,CT画像における筋肉空間と皮下脂肪は明確であった。小児の60.38%がCAPと診断された。超音波およびCT検査後の肺硬化,間質性変化,胸水および無気肺の子供の割合は,あまり異ならなかった([数式:原文を参照])。ASiRの後,異常な胸膜線+B線/固結特徴を検出する際のCTの感受性は,最高93.75%であった。超音波診断の結果は胸部CT診断([数式:原文を参照])と一致した。これは,CAPの診断におけるASiRベースの胸部CTの感度,特異性,陽性PVおよび陰性PVが超音波のそれらに近いことを示した。Copyright 2022 Lijuan Wu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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呼吸器の診断 
引用文献 (22件):
  • A. K. C. Leung, A. H. C. Wong, K. L. Hon, "Community-acquired pneumonia in children," Recent Patents on Inflammation & Allergy Drug Discovery, vol. 12, no. 2, pp. 136-144, 2018.
  • C. W. Lanks, A. I. Musani, D. W. Hsia, "Community-acquired pneumonia and hospital-acquired pneumonia," Medical Clinics of North America, vol. 103, no. 3, pp. 487-501, 2019.
  • D. M. le Roux, H. J. Zar, "Community-acquired pneumonia in children - a changing spectrum of disease," Pediatric Radiology, vol. 47, no. 11, pp. 1392-1398, 2017.
  • A. Yazici, H. Er, "The correlation of computed tomography in the evaluation of septoplasty patients," Nigerian Journal of Clinical Practice, vol. 22, no. 9, pp. 1196-1200, 2019.
  • T. Soma, J. Ishioka, H. Tanaka, Y. Matsuoka, K. Saito, Y. Fujii, "Potential for computer-aided diagnosis using a convolutional neural network algorithm to diagnose fat-poor angiomyolipoma in enhanced computed tomography and T2-weighted magnetic resonance imaging," International Journal of Urology, vol. 25, no. 11, pp. 978-979, 2018.
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