Ultrasound International Open

An open-access platform advancing ultrasound research across basic and clinical science.

Li S et al.

An End-to-end Interactive Software for Pediatric Pneumonia Severity Assessment from Lung Ultrasound Images

基于肺部超声图像评估儿童肺炎严重程度的端到端交互式软件

目的：开发并验证一款端到端交互式软件，整合肺部超声影像组学与机器学习技术，以实现床旁对儿童肺炎严重程度的客观评估。

材料与方法：本项回顾性研究纳入293例儿童患者的肺部超声图像数据，其中轻症肺炎患者157例，重症肺炎患者136例。从临床医生勾画的感兴趣区域（ROI）中共提取104个影像组学特征。采用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归进行特征筛选，并构建和评估了10种机器学习算法。采用SHapley Additive exPlanations（SHAP）方法对最优模型进行解释。最终确定的分类器被集成至交互式软件平台中，引导用户完成从图像上传到疾病严重程度预测的整个流程。

结果：作为该软件核心的轻量级梯度提升机（LightGBM）分类器在独立测试集中表现出优异的性能，其准确率为89.8%，敏感度为91.7%，特异度为88.6%，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为90.1%。SHAP分析识别并对关键预测特征的贡献进行了排序，其中形态学特征的影响最为显著。

结论：本研究开发了一款端到端交互式软件，成功利用肺部超声影像组学与机器学习技术，实现了对儿童肺炎严重程度的客观、准确和快速评估。该工具具有重要的应用潜力，有望推动诊断标准化，并为真实临床环境中的临床决策提供支持。

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