АННОТАЦИИ К СТАТЬЯМ (ЖУРНАЛ ``МЕДИЦИНА И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ`` №3, 2022)

Кенц А.С., Зотин А.Г., Хамад Ю.А., Симонов К.В., Кругляков А.С.

Сравнительный анализ лабораторных и лучевых методов исследования со степенью тяжести пациентов при COVID-19

Резюме: Исследование посвящено поиску корреляции и ретроспективной оценке лабораторных и инструментальных данных со степенью тяжести пациентов при СOVID-19. Выполнено усовершенствование методики интерпретации и анализа динамических изменений, связанных с COVID-19, на КТ снимках легких. Методика включает ключевые этапы: предварительная обработка, сегментация с цветовым кодированием, расчет и оценка признаков для выделения областей с вероятной патологией (включая комбинированную оценку признаков). Анализ и интерпретация проводится на формирующейся базе данных пациентов. При этом выделяются следующие критерии: КТ исследование легких в динамике и клинические данные (степень тяжести, температура, сатурация и др.). Результаты лабораторных исследований анализируются с акцентом ключевого показателя – интерлейкин-6. Данный показатель является маркером значимых и серьезных изменений тяжести состояния пациента.

Ключевые слова: КТ-изображение, патология легких от COVID-19, фиброз легких, прогноз результатов, анализ изображения текстуры, контрастирование с цветовой кодировкой.

А.S. Kents, A.G. Zotin, Y.A. Hamad, K.V. Simonov, A.S. Kruglyakov 

Comparative analysis of laboratory and radiation methods of studies with the degree of severity of patients with COvID-19

Summary: The study is devoted to the search for a correlation and a retrospective assessment of laboratory and instrumental data with the severity of patients with COVID-19. An improvement was made in the methodology for interpreting and analyzing dynamic changes associated with COVID-19 on CT scans of the lungs. The technique includes key steps: pre-processing, color-coded segmentation, calculation and feature evaluation to highlight areas of probable pathology (including combined feature evaluation). Analysis and interpretation is carried out on the emerging database of patients. In this case, the following criteria are distinguished: CT examination of the lungs in dynamics and clinical data (severity, temperature, saturation, etc.). The results of laboratory studies are analyzed with an emphasis on the key indicator – interleukin-6. This indicator is a marker of significant and serious changes in the severity of the patient’s condition.

Keywords: CT image, Lung Pathology from COVID-19, Pulmonary Fibrosis, Prognosis of outcomes, Texture Image Analysis, Color-coded Contrasting.

DOI: 10.34219/2306-3645-2022-12-3-5-10

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Симонов Константин Васильевич – доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования СО РАН: e-mail: simonovkv@icm.krasn.ru

Simonov Konstantin Vasilyevich – Doctor of technical sciences, Leading researcher, Institute of Computational Modeling SB RAS: e-mail: simonovkv@icm.krasn.ru

Зотин Александр Геннадьевич – кандидат технических наук, доцент Сибирского государственного университета науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева: e-mail: zotin@sibsau.ru

Zotin Aleksandr Gennadievich – Candidate of technical science, Associate professor, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology: e-mail: zotin@sibsau.ru

Кенц Анжелика Станиславовна – врач-рентгенолог, Федеральный Сибирский научно-клинический центр ФМБА России: e-mail: lika.kents@mail.ru

Kents Anzhelika Stanislavovna – Radiologist, Federal Siberian Scientific and Clinical Center FMBA of Russia:
e-mail: lika.kents@mail.ru

Хамад Юсиф Ахмед – кандидат технических наук, Сибирский федеральный университет:
e-mail: y.albayati8@gmail.com

Hamad Yousif Ahmed – Candidate of technical science, Siberian Federal University: e-mail: y.albayati8@gmail.com

Кругляков Алексей Сергеевич – аспирант Института вычислительного моделирования СО РАН:
e-mail: piggsyy@gmail.com

Kruglyakov Aleksey Sergeevich – post-graduate student of the Institute of Computational Modeling SB RAS:
e-mail: piggsyy@gmail.com