Applications of CT in the Early Prediction of Different Clinical Types of COVID -19 Pneumonia
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摘要:
目的 探讨新型冠状病毒肺炎（COVID-19）不同临床分型的临床及影像学表现及CT在早期预测不同临床分型的应用价值。 方法 回顾性分析2020年1月至2月云南省确诊的143例COVID-19患者的胸部CT平扫图像及临床资料，根据COVID-19诊疗方案（第7版），将所有患者分为轻型（28例）、普通型（92例）、重型（18例）和危重型（5例），并分析其临床特征及CT表现。比较临床分型与CT表现（病变分布、密度、范围、形态、内部/周围特征、周围血管改变等）间的相关性及各影像特征的预测效能。 结果 临床表现以发热（60/143，41.9%）、咳嗽（57/143，39.9%）症状为主，重型患者更易出现高热表现。重型和危重型患者更常见于老年患者。危重型患者淋巴细胞总数减低[（0.6±0.2）×109/L]个。除轻型患者外，6例患者CT首诊未见明显异常，余109例中，重型（10.8±4.9）个和危重型（10.8±6.4）个患者首次CT检查肺段累及数目较普通型（5.8±4.6）个多（P < 0.001）。病灶形态为楔形病灶（59/109，54.1%）、榕树冠征（35/109，32.1%）、病变内/周围出现血管增粗（87/109，79.8%）、血管集束征（65/109，59.6%）在重型和危重型患者出现概率较高（P < 0.05）。各型患者中病变数目、病变密度、病变形态（类圆形、不规则形），病变内部/周围特征（铺路石征、晕征、支气管扩张）并未显示差异有统计学意义（P > 0.05）。肺段受累数目及出现楔形病变、榕树冠征有较好的预测效能，AUC分别为0.769、0.759、0.697，血管增粗及血管集束征预测效能稍低，AUC分别为0.626，0.667。多指标联合，其预测效能进一步提高，AUC为0.854。 结论 CT不仅在COVID-19的早期诊断起到至关重要的作用，同时能够对患者病情的严重程度及预后进行评估。 Abstract:Objective To investigate the clinical and CT image characteristics of COVID-19 pneumonia, and the predictive value of CT in the early stage of different clinical types. Methods Chest CT and clinical data of confirmed 143 patients with COVID-19 pneumonia in January to February 2020 were enrolled. According to the diagnosis and treatment of COVID-19 pneumonia（trial version 7）, all the patients were classified into the mild （n = 28）, common （n = 92）, severe （n = 36）, and critical （n = 5） type, and their clinical findings and CT findings were analyzed. CT features included lesions' distribution, density, extension, shape, interior/ periphery features, vascular changes. Then the prediction performance of image features were analyzed. Results The main clinical manifestations were fever （60/143, 41.9%） and cough （57/143, 39.9%）. High fever was more common seen in severe patients. Severe and critical types were more common in elderly patients. And the total number of lymphocytes reduced （0.6±0.2x10^9/L） in critical patients. Except for mild patients, there were 6 cases without the obvious abnormality in the first CT diagnosis. In the remaining 109 cases, the number of pulmonary segments involved in the first CT examination of severe patients was significantly higher than that of common patients （5.88 ± 6）（P < 0.001）. Severe and critical COVID-19 showed wedge-shape （59/109, 54.1%） or Ficus crown sign （35/109, 32.1%） lesions more frequently than in common COVID-19 and the thickening of blood vessels （87/109, 79.8%） and vascular clustering signs （65/109, 59.6%） in / around the lesions were more likely to occur in severe and critical types （P < 0.05）. There was no significant difference in the number of lesions, lesion density, lesion morphology （round, irregular） and internal/peripheral features of the lesion （crazy-paving sign, halo sign, bronchiectasis）（P > 0.05）. Area under the curve （AUC） of the number of involved lung segments, wedge-shape and Ficus crown sign （AUC: 0.769, 0.759, 0.697, respectively） were higher compared with that of thickening of blood vessels and vascular clustering signs （AUC: 0.626, 0.667, respectively）. Combined model resulted in a further increased diagnostic performance （AUC: 0.854）. Conclusion Chest CT findings not only play an important role in the early diagnosis of COVID-19, but also can evaluate the severity and prognosis of patients. -
Key words:
- COVID-19 pneumonia /
- Computed tomography /
- Clinical types
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云南地处中国西南，为内陆高原地区，以山地为主，外部环境缺碘，曾是我国碘缺乏病的重灾区之一，有资料显示，1920年至1945年期间，云南患地方性甲状腺肿的患者约占总人口的20%～25%，且女性患者多于男性，山谷居民几乎全部患病[1]。我国自1979年在全国范围内实行碘缺乏病的防治工作，主要措施是在碘缺乏病区实行食盐加碘，至1992年全国有5亿人食用加碘食盐，地方性甲状腺肿率下降至7%左右。但是自1996年我国开始实行全民食盐碘化（universal salt iodination，USI）法规以来，我国居民从碘适宜状态变为碘过量状态，甲状腺疾病发病率呈上升趋势，甲状腺疾病谱也发生了很大的变化[2]，故碘与甲状腺疾病的相关性研究成为热点。本研究旨在研究甲状腺疾病与尿碘、甲功指标、年龄、性别等的相关性，探讨甲状腺疾病发生的危险因素，从而为昆明市甲状腺疾病的防治工作提供一定理论依据。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
收集2018年1月到12月至昆明市第一人民医院甘美医院内分泌科体验和门诊就诊的患者共266例。根据有无甲状腺疾病分为：无甲状腺疾病组59例，甲状腺疾病组207例。无甲状腺疾病组指：甲状腺功能及甲状腺超声均正常。甲状腺疾病组为：甲状腺功能及/或甲状腺超声异常（包括亚临床甲减、亚临床甲亢、甲减、甲亢、桥本氏甲状腺炎、甲状腺结节。其中亚临床甲减38例，亚临床甲亢12例，甲减4例，甲亢4例，桥本氏甲状腺炎并甲功正常33例，甲状腺结节89例，桥本结节并甲功正常27例）。排除标准：有甲状腺手术史，合并妊娠、糖尿病、肝肾功能异常、垂体功能减退、垂体瘤、亚急性甲状腺炎等的患者及近6个月内使用过碘造影剂或含碘药物者。此研究项目通过昆明市第一人民医院医学伦理学委员会批准，所有研究对象均已签署知情同意书。
1.2 方法
1.2.1 尿碘检测方法
留取空腹晨尿15 mL，采用国家标准化尿碘检测方法-砷铈催化分光光度法测定尿碘[3]。
1.2.2 一般指标
由专人使用同一设备准确测量身高及体重，计算体重指数（body mass index，BMI）：体重（kg）/身高（m2），并记录年龄及性别。
1.2.3 血生化指标测定
抽取清晨空腹静脉血测甲功、肝肾功能、血脂等，TT3、TT4、FT3、FT4、TGAb及TPOAb采用放射免疫法测定，TSH采用电化学发光法测定。
1.2.4 超声检查
由有资质的超声科医师采用日本生产的飞利浦超声仪对全体受试者进行甲状腺超声检查。
1.3 统计学处理
采用SPSS17.0软件包进行相关相关统计分析。所有数据均进行正态性检验，正态分布计量用（ $\bar x \pm s$）表示，2组间比较采用t检验，非正态分布计量用中位数及M（P25，P75）表示，2组间比较采用秩和检验，计数资料采用χ2检验，甲状腺疾病的危险因素分析采用Logistic回归分析，P < 0.05具有统计学意义。
2. 结果
2.1 2组间一般资料及尿碘的比较
无甲状腺疾病组与有甲状腺疾病组比较，性别、年龄、T4、TPOAb、TGAb、尿碘，差异有统计学意义（P < 0.05），其中，有甲状腺疾病组尿碘中位数（143.30 µg/L）低于无甲状腺疾病组（178.30 µg/L）。身高、体重、体重指数、FT4、T3、FT3、TSH比较，2组间差异无统计学意义（ P > 0.05），组间具有可比性，见 表1。
表 1 一般资料比较Table 1. General information of the two groups因素 无甲状腺疾病组 有甲状腺疾病组 性别（男/女） 18/41 38/169 身高（m） 1.64 ± 0.078 1.63 ± 0.068 体重（kg） 59.48 ± 10.05 59.64 ± 7.42 体重指数（kg/m2） 21.97 ± 2.30 22.50 ± 1.94 年龄（岁） 33.00（28.00，42.00） 42.00（34.00，55.00） T4（nmol/L） 92.30（80.20，112.60） 102.10（89.50，121.50） FT4（pmol/L） 14.77（13.73，16.71） 14.75（13.13，16.49） T3（nmol/L） 1.58（1.43，1.75） 1.62（1.41，1.80） FT3（pmol/L） 4.73（4.21，5.07） 4.63（4.21，5.11） TSH（mIU/L） 2.43（1.78，3.58） 2.96（1.55，5.16） TPOAb（IU/mL） 30.80（28.00，37.60） 539.30（43.10， 1300.00 ）TGAb（IU/mL） 19.00（16.00，23.20） 38.60（17.00，274.3） 尿碘（µg/L） 178.30（136.40.241.10） 143.30（89.50，212.00） 2.2 甲状腺疾病危险因素的多因素Logistic回归分析结果
以性别、年龄、T4、TPOAb、TGAb、尿碘为自变量，以是否检出甲状腺疾病为因变量，进行多因素Logistic回归分析。结果显示：年龄（OR 1.140、95%CI：1.033-1.257、P = 0.009）、尿碘（OR 0.983、95%CI：0.971-0.996、P = 0.008）及TPOAb（OR 1.018、95%CI：0.979-1.059、P = 0.020）是甲状腺疾病的独立危险因素，见表2。
表 2 甲状腺疾病危险因素的多因素Logistic回归分析结果Table 2. Multivariate logistic regression analysis of risk factors of thyroid diseases因素 B P OR 95%CI 年龄（岁） 0.131 0.009 1.140 1.033～1.257 尿碘（µg/L） −0.017 0.008 0.983 0.971～0.996 T4（nmol/L） 0.003 0.856 1.003 0.971～1.037 TPOAb（IU/mL） 0.018 0.020 1.018 0.979～1.059 TGAb（IU/mL） 0.078 0.062 1.081 0.966～1.173 性别 2.719 0.146 15.172 0.395～59.695 3. 讨论
碘是合成甲状腺激素必须的元素之一，也是引起甲状腺疾病的重要因素之一，很多研究均显示碘摄入量与甲状腺疾病的发生呈“U”字型关系，长期碘摄入不足或过量均会引起甲状腺疾病，只有适量摄入才可维持人体健康。人体里的碘主要通过肾脏和消化道排出体外，其排泄量与摄入量基本相等，而经肾脏排出的碘约占其总排出量的90%左右，所以尿碘水平可基本反映碘的摄入量，故可用尿碘浓度中位数（MUI）来作为评估人群碘营养状况的指标[4]。
本研究，单因素分析研究提示：有甲状腺疾病组与无甲状腺疾病组比较，女性发病明显高于男性，且年龄更大，血清T4、TPOAb、TGAb水平更高，差异有统计学意义（P < 0.05）。提示对于老年女性，更应该关注甲状腺疾病的发生发展，另外对于TPOAb、TGAb水平增高的人群，应该定期监测甲状腺超声及甲功变化，必要时进行及时的干预和治疗。
多因素Logistic回归分析显示：年龄、尿碘及TPOAb是甲状腺疾病的独立危险因素。其中，年龄（OR 1.140，B 0.131）和TPOAb（OR 1.018，B 0.018）与甲状腺疾病的发生呈正相关，也就是说，年龄越大或TPOAb越高，甲状腺疾病的发生风险就越高，与单因素分析结果相符；而尿碘（OR 0.983，B -0.017）与甲状腺疾病的发生呈负相关，即尿碘水平越低，更易发生甲状腺疾病，在单因素分析中，笔者也得到了有甲状腺疾病组的尿碘中位数（143.30 µg/L）低于无甲状腺疾病组（178.30 µg/L）的结论。
碘在人体的生长发育过程中起着极为重要的作用，碘缺乏病主要是因为自然环境碘缺乏导致人体碘营养不良而产生的一组疾病，低碘性甲状腺肿是最常见的表现，它是机体适应和代偿缺碘的结果[5]。儿童及妊娠妇女缺碘可造成儿童智力低下和身体发育迟缓、新生儿甲减等严重后果，而地方性克汀病是严重碘缺乏病的表现，是胚胎期和新生儿期严重缺碘与甲状腺功能低下所造成的大脑与中枢神经系统发育分化障碍的结果[6]。由于这类疾病危害巨大，故在全球范围内很多国家均进行了一系列的补碘措施来治疗和预防此类疾病的发生。就我国而言，至2000年在国家水平上已基本实现了消除碘缺乏病的阶段目标，但是随着全民补碘，碘过量的问题越来越多的引起国内外学者的关注和争论，认为与近年来甲状腺疾病高发有一定关系。中国医科大学附属第一医院在2001年完成的大规模流行病学横断面对比研究指出：碘摄入量增加主要导致了低碘地区临床甲亢发病率的一过性增加及过度补碘地区的临床甲减及亚临床甲减发病率显著增加，并使水源性高碘地区的甲状腺癌患病率增加[7]。2005年调查显示[8]，高碘甲状腺肿分布在我国11个省份，受累人口约为
3000 万人，在病情较重的乡镇中，8～10岁儿童的甲状腺肿大率超过30%。因此，在2000年及2011年，国家先后2次进行食盐加碘浓度的下调，并允许各省份根据本地区情况选择食盐加碘浓度，说明此问题也引起了国家的重视，并采取了干预措施。2012年云南省按国家要求制定了新的食盐碘含量标准，并分别于2010年（调整前）和2015年（调整后）在全省进行抽样评估，结果显示2015年儿童MUI 由2010年的289.0 µg/L下降到157.3 µg/L，从碘超适宜量水平变为碘适宜水平[9]，但自2015年后鲜有进一步的调查评估，随着食盐碘浓度下调后时间的延长，甲状腺疾病的发生率变化情况还需要进行更多的研究。TPOAb是自身免疫性甲状腺疾病（autoimmune thyroid disease，AITD）重要的自身抗体之一，它是合成甲状腺激素的关键酶。TPO表位的异常表达或TPO和TPOAb的免疫反应是引起AITD患者甲状腺细胞损伤的重要机制[10]。甲状腺自身抗体能够诱发甲状腺自身免疫紊乱，可与环境因素及遗传因素共同作用从而引起甲状腺疾病的发生[11]。我国有研究显示，高碘地区的甲状腺自身抗体阳性率显著高于碘适宜的人群[12]。王娟娟等[13]也发现AITD组的TPOAb水平高于对照组，且与尿碘水平呈正相关，提示AITD患者体内的高碘状态可能是促进疾病发生发展的重要因素之一。
本研究结果显示，尿碘、TPOAb和甲状腺疾病之间有着密切关系，低碘、TPOAb阳性均可促进甲状腺疾病的发生及发展，合理补碘对于防治甲状腺疾病的发生及发展有着重要意义；而TPOAb作为AITD的重要自身抗体之一，特别是自身免疫性甲状腺炎（autoimmune thyroiditis，AIT）最敏感的抗体，在疾病早期具有重要的诊断意义，而怎样在亚临床阶段降低和干预TPOAb水平，从而阻止或延缓AIT的发生及发展，目前尚无有效的治疗手段，根据薛利敏[14]的研究显示，补硒联合低碘饮食可降低AIT患者的 TPOAb 水平，延缓甲状腺的炎症反应，减少自身免疫反应对甲状腺组织的破坏，从而对AIT起到一定的治疗作用。期待之后更多研究能找到AIT的早期预防、延缓甲减发生的新途径。
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图 1 不同分型的COVID-19患者影像特征
图A、B轻型COVID-19，女，36岁，发热当天就诊，CT轴位（A）和冠状位（B）未见肺炎表现。图C、D普通型COVID-19，男，46岁，咳嗽、发热6 d就诊，CT轴位（C）和冠状位（D）肺窗示右肺下叶及左肺上叶舌段类圆形或不规则磨玻璃密度影，以胸膜下多见。图E、F重型COVID-19，女，64岁，发热、畏寒1 d就诊，首次核酸检测为阴性。CT轴位（E）示双肺下叶背段片状楔形磨玻璃及实性混合密度影，其内可见“铺路石”征，病灶内血管增粗及血管集束征（箭头），冠状位（F）示多个肺叶受累。图G、H危重型COVID-19，男，76岁，发热、咳嗽10 d就诊，CT轴位（G）可见双肺上叶大片状融合磨玻璃密度为主病变，右肺病灶内可见血管增粗及血管集束征（箭头），呈“榕树冠”征表现，冠状面；（H）示双肺广泛病灶。
Figure 1. Image features in different clinical types of COVID -19 pneumonia
图 2 不同分型的COVID-19患者影像特征ROC曲线
Figure 2. ROC curve of image features in different clinical types of COVID -19 pneumonia
表 1 不同临床分型患者临床特征[
$\bar x \pm s$ /n（%）]Table 1. Clinical features of different clinical types of COVID -19 pneumonia [
$\bar x \pm s$ /n（%）]参数 总计（n = 143） 轻型（n = 28） 普通型（n = 92） 重型（n = 18） 危重型（n = 5） F/χ2 P 性别 男 70（48.9） 12 46 9 3 0.709 0.871 女 73（51.1） 16 46 9 2 年龄（岁） 42.1 ± 18.9 26.4 ± 16.7bcd 42.7 ± 16.8acd 55.3 ± 13.5ab 71.2 ± 4.6ab 18.173 < 0.001* 流行病学史 湖北武汉旅居史 107（74.8） 18 71 15 3 3.196 0.306 与确诊病人密切接触史 34（23.8） 10 20 2 2 暴露史不明 2（1.4） 0 1 1 0 首发症状 发烧 60（41.9） 6 37 15 2 17.621 0.001* 乏力 19（13.3） 1 14 2 2 5.762 0.113 头痛 6（4.2） 2 3 1 0 1.107 0.557 咳嗽 57（39.9） 10 37 8 2 0.364 0.943 肌肉酸痛 10（7.0） 1 5 3 1 4.738 0.134 呕吐、腹泻 2（1.4） 0 1 0 1 6.135 0.121 无明显症状 32（22.4） 11 21 0 0 11.250 0.011* 发病到首次CT检查时间（d） 3.3 ± 4.6 3.0 ± 3.6 3.4 ± 5.1 3.8 ± 3.4 1.8 ± 2.9 0.283 0.837 首次核酸检测 阳性 130（90.9） 26 84 15 5 1.896 0.593 阴性 13（9.1） 2 8 3 0 白细胞总数（×109/L） 5.65 ± 2.54 6.6 ± 2.4b 5.2 ± 1.7ac 6.8 ± 4.9b 4.7 ± 1.0 3.703 0.014* 淋巴细胞总数（×109/L） 1.33 ± 0.61 1.7 ± 0.7bcd 1.3 ± 0.5ad 1.2 ± 0.5a 0.6 ± 0.2ab 6.191 0.001* 与轻型组比较，aP < 0.05；与普通型组比较，bP < 0.05；与重型组比较，cP < 0.05；与危重型组比较，dP < 0.05；4组间比较，*P < 0.05。 
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表 2 不同临床分型COVID-19患者影像特征[
$\bar x \pm s$ /n（%）]Table 2. Image features of different clinical types of COVID -19 pneumonia [
$\bar x \pm s$ /n（%）]发现 总计（n = 109） 普通型（n = 87） 重型（n = 17） 危重型（n = 5） F/χ2 P 病变分布 单发 12（11） 12 0 0 2.497 0.280 多发 97（89.0） 75 17 5 磨玻璃密度及实变 单纯GGO病灶 97（89.0） 76 17 4 2.753 0.252 GGO与实变混合病灶 51（46.8） 41 7 3 0.570 0.752 全实变病灶 16（14.7） 13 2 1 0.233 0.89 病变范围 外周胸膜下 69（63.3） 57 10 2 1.499 0.473 周边与中心同时受累 40（36.7） 30 7 3 肺段受累数目（个） 6.8 ± 5.1 5.8 ± 4.6bc 10.8 ± 4.9a 10.8 ± 6.4a 9.759 < 0.001* 病变形态和内部/周围特征 类圆形 90（82.6） 74 13 3 2.583 0.275 楔形 59（54.1） 38 16 5 19.013 < 0.001* 不规则形 63（57.8） 48 11 4 1.589 0.425 铺路石征 32（29.3） 22 9 1 5.465 0.065 晕征 55（50.4） 47 6 2 2.225 0.329 榕树冠征 35（32.1） 21 11 3 12.606 0.002* 支气管扩张 14（12.8） 8 5 1 5.432 0.066 血管改变 血管增粗 87（79.8） 65 17 5 6.970 0.031* 血管集束征 65（59.6） 46 14 5 8.681 0.013* 其他伴随征象 纵隔淋巴结肿大（横径≥1 cm） 1（0.9） 0 1 0 − 胸膜腔积液 4（3.7） 3 1 0 − 与普通型组比较，bP < 0.05；与重型组比较，cP < 0.05；与危重型组比较，dP < 0.05；3组间比较，*P < 0.05。
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表 3 不同分型的COVID-19患者影像特征诊断预测效能
Table 3. Prediction performance of image features in different clinical types of COVID -19 pneumonia
影像特征 肺段受累数 楔形 榕树冠征 血管增粗 血管集束征 多指标联合 曲线下面积 0.769 0.759 0.697 0.626 0.667 0.854 95%CI 0.661～0.877 0.664～0.854 0.569～0.826 0.512～0.741 0.551～0.785 0.782～0.927 敏感度 0.591 0.955 0.636 1.0 0.864 0.909 特异度 0.828 0.563 0.759 0.253 0.471 0.69
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[1] Xu X,Chen P,Wang J,et al. Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak and modeling of its spike protein for risk of human transmission[J]. Sci China life sci,2020,63(3):457-460. doi: 10.1007/s11427-020-1637-5 [2] World Health Organization. WHO Director - General’ s remarks at the media briefing on 2019-nCoV on 11 February 2020[EB/OL].（2020-02-11）[2020-02-12]. https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-gen-eral-s-remarks-at-the-media-briefing-on-2019-ncov-on-11-february-2020. [3] Coronaviridae Study Group of the International Committee on Taxonomy of Viruses. The species severe acute respiratory syndrome-related coronavirus:Classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2[J]. Nat Microbiol,2020,5(4):536-544. doi: 10.1038/s41564-020-0695-z [4] 国家卫生健康委员会卫生应急办公室. 截至3月6日24时新型冠状病毒肺炎疫情最新情况[EB/OL]. http://www.nhc.gov.cn/yjb/s7860/202003/4cda391851a544279cb36f334944ca6e.shtml [5] 国家卫生健康委员会. 新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第七版）[EB/OL]. http://www.nhc.gov.cn/yzygj/s7653p/202003/46c9294a7dfe4cef80dc7f5912eb1989.shtml [6] Ren LL,Wang YM,Wu ZQ,et al. Identification of a novel coronavirus causing severe pneumonia in human:a descriptive study[J]. Chin Med J(Engl),2020,133(9):1015-1024. doi: 10.1097/CM9.0000000000000722 [7] Wan Y, Shang J, Graham R, et al. Receptor recognition by novel coronavirus from Wuhan: an analysis based on decade-long structural studies of SARS[J/OL]. J Virol, 2020, 94（7）: e00127-20. [8] 中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎应急响应机制流行病学组. 新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析[J]. 中华流行病学杂志,2020,41(2):145-151. doi: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.003 [9] Huang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China[J/OL]. Lancet, 2020, 395（10223）: 497-506. [10] Chung M, Bernheim A, Mei X, et al. CT imaging features of 2019 novel coronavirus（2019-nCoV）[J/OL]. Radiology, 2020, 295（1）: 202-207. [11] Lei J, Li J, Xiaolong Q. CT Imaging of the 2019 Novel Coronavirus（2019-nCoV）Pneumonia[J/OL]. Radiology, 2020, 295（1）: 18. [12] Xu Z, Shi L, Wang Y, et al. Pathological findings of COVID-19 associated with acute respiratory distress syndrome[J/OL]. Lancet Respir Med, 2020, 8（4）: 420-422. [13] 黄璐,韩瑞,于朋鑫,等. 新型冠状病毒肺炎不同临床分型间CT和临床表现的相关性研究[J]. 中华放射学杂志,2020,54(4):300-304. doi: 10.3760/cma.j.cn112149-20200205-00087 期刊类型引用(0)
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