基于定量CT成像的慢性阻塞性肺疾病(COPD)多组分精准评估研究进展

研究人员通过定量CT成像技术对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的肺部及全身表现进行系统性评估，创新性地整合深度学习实现全自动参数量化，揭示了CT参数与临床预后的关联，为COPD精准诊疗提供了新范式。

　　

慢性阻塞性肺疾病(COPD)作为高度异质性疾病，其肺部病变与全身表现呈现复杂多样性。通过定量计算机断层扫描(CT)成像技术，研究者不仅实现了对肺气肿(Emphysema)和小气道病变这两大核心特征的客观评估，更创新性地量化了肺血管重构、通气-灌注(V/Q)失衡、肺裂完整性等关键指标，甚至捕捉到骨质疏松和动脉粥样硬化等全身性改变。深度学习技术的引入使得CT参数的全自动分割与量化成为可能，图像标准化处理则显著提升了临床转化潜力。值得注意的是，多项研究证实特定CT定量参数与患者临床结局存在显著相关性，这为建立COPD精准分型体系和个体化治疗策略提供了影像组学依据。尽管技术层面已取得突破，如何将定量CT真正融入临床实践仍面临标准化与可及性等挑战。