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Rofo 2020; 192(11): 1013-1014
DOI: 10.1055/a-1152-0382
DOI: 10.1055/a-1152-0382
Brennpunkt
Lernmodell zur Klassifikation eines Lungenemphysems im CT
Im CT können die typischen Merkmale einer COPD dargestellt und mit den Fleischner-Kriterien nach einer 6-Punkte-Skala klassifiziert werden. Doch eine solche visuelle Befundung ist subjektiv, zeitaufwendig und erfordert Übung. Deshalb entwickelten Humphries und seine Kollegen ein Lernmodell zur Fleischner-Klassifikation und testeten es an Kohorten der multizentrischen Studien COPDGene und ECLIPSE.
Publication History
Article published online:
28 October 2020
© 2020. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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Literatur
- 1 Schroeder JD. et al Relationships between airflow obstruction and quantitative CT measurements of emphysema, air trapping, and airways in subjects with and without chronic obstructive pulmonary disease. Am J Roentgenol 2013; 201: W460-W470 . doi: 10.2214/Am J Roentgenol.12.10102
- 2 Gonem S. et al. Applications of artificial intelligence and machine learning in respiratory medicine. Thorax 2020; DOI: 10.1136/thoraxjnl-2020-214556.
- 3 Lynch DA. et al Genetic Epidemiology of COPD (COPDGene) Investigators. CT-based Visual Classification of Emphysema: Association with Mortality in the COPDGene Study. Radiology 2018; 288: 859-866 . doi:10.1148/radiol.2018172294