本工具是一款专业的 肺超声纹理特征联合12分区超声评分预测研究助手, 支持 回顾性分析 前瞻性研究 临床模型构建 等多种研究场景。 通过智能算法分析肺超声纹理特征与12分区评分,自动预测新生儿呼吸窘迫综合征(RDS)预后不良风险, 显著提升您的 临床科研效率。
将新生儿肺部分为12个区域(每侧6个),根据超声表现(实变、A线、B线等)进行0-3分评分,总分与疾病严重程度相关。
利用计算机视觉分析肺部超声图像的纹理特征,量化肺泡间质综合征的程度,辅助预测呼吸窘迫综合征的预后风险。
本工具基于大量临床文献数据和深度学习模型训练,LUS评分联合纹理特征对RDS预后具有较高的预测价值。
主要针对疑似或确诊为RDS的新生儿,特别是早产儿,具体请结合临床实际情况判断。