虚拟成像试验优化了CT，冠状病毒疾病的X射线照相（COVID-19）

ARRS中的一篇开放式文章美国roentgenology杂志（（AJR）在有效评估和优化CT和放射线摄影和分析工具中使用虚拟成像试验的基础，以帮助管理冠状病毒病（COVID-19）大流行。

虚拟成像试验具有两个主要组成部分：针对性主体的代表性模型和成像扫描仪的现实模型 - 以及此的作者AJR文章开发了COVID-19患者的第一批计算模型，同时证明了原理的证明，如何将它们与成像模拟器结合使用，以进行COVID-19的成像研究。

首席作者埃桑·阿巴迪（Ehsan Abadi）解释说：“对于模型的身体习惯，我们使用了4-D扩展心脏 - 扭曲（XCAT）模型这是在杜克大学开发的。”

阿巴迪（Abadi）和他的杜克大学（Duke）同事随后从20个对SARS-COV-2感染的多次诊断确认患者的CT图像中分割了COVID-19异常的形态特征，并将其掺入XCAT模型中。

“在给定的疾病区域内，对XCAT中肺实质的质地和材料进行了修饰，以匹配临床图像中观察到的特性，” Abadi等人。继续。

使用特定的CT扫描仪（定义Flash，Siemens Healthineers）和经过验证的射线照相模拟器（DUKESIM）来帮助说明实用程序，该团队实际上对三个开发的COVID-19 Compure Phantoms进行了成像。

作者总结说：“主观上，模拟异常在形状和质地方面都是现实的，”他们的初步结果表明，异常区域的对比度比率为1.6、3.0和3.6，对于5-，，3.625-和50-MAS图片， 分别。