预测COVID-19后遗症患者肺纤维化风险

本研究解决了COVID-19后遗症（PASC）患者肺纤维化风险评估的不足。我们提出一种新颖的多中心胸部CT分析框架，结合深度学习和放射组学，实现了82.2%的分类准确率和85.5%的AUC，旨在为早期检测PASC相关肺纤维化提供重要的临床指导。