Thin-cap fibroatheroma (TCFA) and plaque rupture have been recognized as the most frequent risk factor for thrombosis and acute coronary syndrome. Intravascular optical coherence tomography (IVOCT) can identify TCFA and assess cap thickness, which provides an opportunity to assess plaque vulnerability. We developed an automated method that can detect lipidous plaque and assess fibrous cap thickness in IVOCT images. This study analyzed a total of 4,360 IVOCT image frames of 77 lesions among 41 patients. To improve segmentation performance, preprocessing included lumen segmentation, pixel-shifting, and noise filtering on the raw polar (r, theta) IVOCT images. We used the DeepLab-v3 plus deep learning model to classify lipidous plaque pixels. After lipid detection, we automatically detected the outer border of the fibrous cap using a special dynamic programming algorithm and assessed the cap thickness. Our method provided excellent discriminability of lipid plaque with a sensitivity of 85.8% and A-line Dice coefficient of 0.837. By comparing lipid angle measurements between two analysts following editing of our automated software, we found good agreement by Bland-Altman analysis (difference 6.7+/-17 degree; mean 196 degree). Our method accurately detected the fibrous cap from the detected lipid plaque. Automated analysis required a significant modification for only 5.5% frames. Furthermore, our method showed a good agreement of fibrous cap thickness between two analysts with Bland-Altman analysis (4.2+/-14.6 micron; mean 175 micron), indicating little bias between users and good reproducibility of the measurement. We developed a fully automated method for fibrous cap quantification in IVOCT images, resulting in good agreement with determinations by analysts. The method has great potential to enable highly automated, repeatable, and comprehensive evaluations of TCFAs.

To analyze this characteristic of vulnerability, we developed an automated deep learning method for detecting microvessels in intravascular optical coherence tomography (IVOCT) images. A total of 8,403 IVOCT image frames from 85 lesions and 37 normal segments were analyzed. Manual annotation was done using a dedicated software (OCTOPUS) previously developed by our group. Data augmentation in the polar (r,{\theta}) domain was applied to raw IVOCT images to ensure that microvessels appear at all possible angles. Pre-processing methods included guidewire/shadow detection, lumen segmentation, pixel shifting, and noise reduction. DeepLab v3+ was used to segment microvessel candidates. A bounding box on each candidate was classified as either microvessel or non-microvessel using a shallow convolutional neural network. For better classification, we used data augmentation (i.e., angle rotation) on bounding boxes with a microvessel during network training. Data augmentation and pre-processing steps improved microvessel segmentation performance significantly, yielding a method with Dice of 0.71+/-0.10 and pixel-wise sensitivity/specificity of 87.7+/-6.6%/99.8+/-0.1%. The network for classifying microvessels from candidates performed exceptionally well, with sensitivity of 99.5+/-0.3%, specificity of 98.8+/-1.0%, and accuracy of 99.1+/-0.5%. The classification step eliminated the majority of residual false positives, and the Dice coefficient increased from 0.71 to 0.73. In addition, our method produced 698 image frames with microvessels present, compared to 730 from manual analysis, representing a 4.4% difference. When compared to the manual method, the automated method improved microvessel continuity, implying improved segmentation performance. The method will be useful for research purposes as well as potential future treatment planning.

血管内超声和光学相干断层扫描可广泛用于表征冠状动脉狭窄，并提供关键的血管参数以优化经皮干预。同时提供血管内极化敏感的光学相干断层扫描（PS-OCT），可提供血管结构的高分辨率横截面图像，同时还揭示了胶原蛋白和平滑肌等优惠的组织成分，从而增强了斑块表征。对这些特征的自动解释有望促进对冠状动脉瘤的自然历史和意义的客观临床研究。在这里，我们提出了一种使用新的多项损耗函数进行优化的卷积神经网络模型，除了导丝和斑块阴影外，还对管腔，内部和媒体层进行了分类。我们证明，我们的多类分类模型在检测冠状动脉解剖层方面优于最先进的方法。此外，所提出的模型将两类的常见成像伪像，并检测到增厚血管壁区域内的解剖层，这些层被其他研究排除在分析之外。源代码和受过训练的模型可在https://github.com/mhaft/octseg上公开获得

对骨关节炎（OA）的磁共振成像（MRI）扫描的客观评估可以解决当前OA评估的局限性。 OA客观评估是必需的骨，软骨和关节液的分割。大多数提出的分割方法都不执行实例分割，并且遭受了类不平衡问题。这项研究部署了蒙版R-CNN实例分割并改进了IT（改进的面罩R-CNN（IMASKRCNN）），以获得与OA相关组织的更准确的广义分割。该方法的训练和验证是使用骨关节炎倡议（OAI）数据集的500次MRI膝盖和有症状髋关节OA患者的97次MRI扫描进行的。掩盖R-CNN的三个修改产生了iMaskRCNN：添加第二个Roialigned块，在掩码标先中添加了额外的解码器层，并通过跳过连接将它们连接起来。使用Hausdorff距离，骰子评分和变异系数（COV）评估结果。与面膜RCNN相比，iMaskRCNN导致骨骼和软骨分割的改善，这表明股骨的骰子得分从95％增加到98％，胫骨的95％到97％，股骨软骨的71％至80％，81％和81％胫骨软骨的％至82％。对于积液检测，iMaskRCNN 72％比MaskRCNN 71％改善了骰子。 Reader1和Mask R-CNN（0.33），Reader1和ImaskRCNN（0.34），Reader2和Mask R-CNN（0.22），Reader2和iMaskRCNN（0.29）之间的积液检测的COV值（0.34），读取器2和mask r-CNN（0.22）接近COV之间，表明人类读者与蒙版R-CNN和ImaskRCNN之间的一致性很高。蒙版R-CNN和ImaskRCNN可以可靠，同时提取与OA有关的不同规模的关节组织，从而为OA的自动评估构成基础。 iMaskRCNN结果表明，修改改善了边缘周围的网络性能。

最近关于Covid-19的研究表明，CT成像提供了评估疾病进展和协助诊断的有用信息，以及帮助理解疾病。有越来越多的研究，建议使用深度学习来使用胸部CT扫描提供快速准确地定量Covid-19。兴趣的主要任务是胸部CT扫描的肺和肺病变的自动分割，确认或疑似Covid-19患者。在这项研究中，我们使用多中心数据集比较12个深度学习算法，包括开源和内部开发的算法。结果表明，合并不同的方法可以提高肺部分割，二元病变分割和多种子病变分割的总体测试集性能，从而分别为0.982,0.724和0.469的平均骰子分别。将得到的二元病变分段为91.3ml的平均绝对体积误差。通常，区分不同病变类型的任务更加困难，分别具有152mL的平均绝对体积差，分别为整合和磨碎玻璃不透明度为0.369和0.523的平均骰子分数。所有方法都以平均体积误差进行二元病变分割，该分段优于人类评估者的视觉评估，表明这些方法足以用于临床实践中使用的大规模评估。

通过磁共振成像（MRI）评估肿瘤负担对于评估胶质母细胞瘤的治疗反应至关重要。由于疾病的高异质性和复杂性，该评估的性能很复杂，并且与高变异性相关。在这项工作中，我们解决了这个问题，并提出了一条深度学习管道，用于对胶质母细胞瘤患者进行全自动的端到端分析。我们的方法同时确定了肿瘤的子区域，包括第一步的肿瘤，周围肿瘤和手术腔，然后计算出遵循神经符号学（RANO）标准的当前响应评估的体积和双相测量。此外，我们引入了严格的手动注释过程，其随后是人类专家描绘肿瘤子区域的，并捕获其分割的信心，后来在训练深度学习模型时被使用。我们广泛的实验研究的结果超过了760次术前和504例从公共数据库获得的神经胶质瘤后患者（2021 - 2020年在19个地点获得）和临床治疗试验（47和69个地点，可用于公共数据库（在19个地点获得）（47和69个地点）术前/术后患者，2009-2011）并以彻底的定量，定性和统计分析进行了备份，表明我们的管道在手动描述时间的一部分中对术前和术后MRI进行了准确的分割（最高20比人更快。二维和体积测量与专家放射科医生非常吻合，我们表明RANO测量并不总是足以量化肿瘤负担。

前列腺癌是美国男人的第二致致命癌症。虽然磁共振成像（MRI）越来越多地用于引导前列腺癌诊断的靶向活组织检查，但其效用仍然受到限制，因为假阳性和假否定的高率以及较低的读者协议。机器学习方法在前列腺MRI上检测和定位癌症可以帮助标准化放射科学诠释。然而，现有的机器学习方法不仅在模型架构中不等，而且还可以在用于模型培训的地面真理标签策略中。在这项研究中，我们比较不同的标记策略，即病理证实放射科标签，整个安装组织病理学图像上的病理学家标签，以及病变水平和像素级数字病理学家标签（先前验证了组织病理学图像上的深层学习算法以预测像素 - 整个安装组织病理学图像上的Gleason模式）。我们分析这些标签对训练有素的机器学习模型的性能的影响。我们的实验表明，用它们培训的（1）放射科标签和模型可能会错过癌症，或低估癌症程度，（2）与他们培训的数字病理学家标签和模型与病理学家标签有高度的一致性，而（3）用数字病理学家培训的模型标签在两种不同疾病分布的两种不同群组中达到最佳性能，而不管使用的模型建筑如何。数字病理学家标签可以减少与人类注释相关的挑战，包括劳动力，时间，和读者间变异性，并且可以通过使可靠的机器学习模型进行培训来检测和定位前列腺癌，帮助弥合前列腺放射学和病理学之间的差距在MRI。

风险的准确器官（OAR）分割对于减少治疗后并发症的放射治疗至关重要。达人指南推荐头部和颈部（H＆N）区域的一套超过40桨的桨，然而，由于这项任务的可预测的禁止劳动力成本，大多数机构通过划定较小的桨子和忽视的少数，选择了大量简化的协议与其他桨相关的剂量分布。在这项工作中，我们提出了一种使用深度学习的新颖，自动化和高效的分层OAR分段（SOARS）系统，精确地描绘了一套全面的42 H＆N OAR。 SOARS将42桨分层进入锚，中级和小型和硬质子类别，通过神经结构搜索（NAS）原则，专门为每个类别提供神经网络架构。我们在内在机构中使用176名培训患者建立了SOAR模型，并在六个不同的机构中独立评估了1327名外部患者。对于每个机构评估，它始终如一地表现出其他最先进的方法至少3-5％的骰子得分（在其他度量的相对误差减少36％）。更重要的是，广泛的多用户研究明显证明，98％的SOARE预测只需要非常轻微或没有直接临床验收的修订（节省90％的辐射脑神经工作负载），并且它们的分割和剂量准确度在于或小于帧 - 用户的变化。这些调查结果证实了H＆N癌症放射疗法工作流OAR描绘过程的强烈临床适用性，提高了效率，全面性和质量。

本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

Generalization is an important attribute of machine learning models, particularly for those that are to be deployed in a medical context, where unreliable predictions can have real world consequences. While the failure of models to generalize across datasets is typically attributed to a mismatch in the data distributions, performance gaps are often a consequence of biases in the 'ground-truth' label annotations. This is particularly important in the context of medical image segmentation of pathological structures (e.g. lesions), where the annotation process is much more subjective, and affected by a number underlying factors, including the annotation protocol, rater education/experience, and clinical aims, among others. In this paper, we show that modeling annotation biases, rather than ignoring them, poses a promising way of accounting for differences in annotation style across datasets. To this end, we propose a generalized conditioning framework to (1) learn and account for different annotation styles across multiple datasets using a single model, (2) identify similar annotation styles across different datasets in order to permit their effective aggregation, and (3) fine-tune a fully trained model to a new annotation style with just a few samples. Next, we present an image-conditioning approach to model annotation styles that correlate with specific image features, potentially enabling detection biases to be more easily identified.

膝关节X射线上的膝盖骨关节炎（KOA）的评估是使用总膝关节置换术的中心标准。但是，该评估遭受了不精确的标准，并且读取器间的可变性非常高。对KOA严重性的算法，自动评估可以通过提高其使用的适当性来改善膝盖替代程序的总体结果。我们提出了一种基于深度学习的新型五步算法，以自动从X光片后验（PA）视图对KOA进行评级：（1）图像预处理（2）使用Yolo V3-tiny模型，图像在图像中定位膝关节， （3）使用基于卷积神经网络的分类器对骨关节炎的严重程度进行初步评估，（4）关节分割和关节空间狭窄（JSN）的计算（JSN）和（5），JSN和最初的结合评估确定最终的凯尔格伦法律（KL）得分。此外，通过显示用于进行评估的分割面具，我们的算法与典型的“黑匣子”深度学习分类器相比表现出更高的透明度。我们使用我们机构的两个公共数据集和一个数据集进行了全面的评估，并表明我们的算法达到了最先进的性能。此外，我们还从机构中的多个放射科医生那里收集了评分，并表明我们的算法在放射科医生级别进行。该软件已在https://github.com/maciejmazurowowski/osteoarthitis-classification上公开提供。

人工智能（AI）技术具有重要潜力，可以实现有效，鲁棒和自动的图像表型，包括识别细微图案。基于AI的检测搜索图像空间基于模式和特征来找到兴趣区域。存在一种良性的肿瘤组织学，可以通过使用图像特征的基于AI的分类方法来识别。图像从图像中提取可用于的可覆盖方式，可以通过显式（手工/工程化）和深度辐射谱系框架来探索途径。辐射瘤分析有可能用作非侵入性技术，以准确表征肿瘤，以改善诊断和治疗监测。这项工作介绍基于AI的技术，专注于肿瘤宠物和PET / CT成像，用于不同的检测，分类和预测/预测任务。我们还讨论了所需的努力，使AI技术转换为常规临床工作流程，以及潜在的改进和互补技术，例如在电子健康记录和神经象征性AI技术上使用自然语言处理。

肾细胞癌（RCC）是一种常见的癌症，随着临床行为的变化。懒惰的RCC通常是低级的，没有坏死，可以在没有治疗的情况下监测。激进的RCC通常是高级的，如果未及时检测和治疗，可能会导致转移和死亡。虽然大多数肾脏癌在CT扫描中都检测到，但分级是基于侵入性活检或手术的组织学。确定对CT图像的侵略性在临床上很重要，因为它促进了风险分层和治疗计划。这项研究旨在使用机器学习方法来识别与病理学特征相关的放射学特征，以促进评估CT图像而不是组织学上的癌症侵略性。本文提出了一种新型的自动化方法，即按区域（Corrfabr）相关的特征聚集，用于通过利用放射学和相应的不对齐病理学图像之间的相关性来对透明细胞RCC进行分类。 CORRFABR由三个主要步骤组成：（1）特征聚集，其中从放射学和病理图像中提取区域级特征，（2）融合，放射学特征与病理特征相关的放射学特征在区域级别上学习，并且（3）在其中预测的地方学到的相关特征用于仅使用CT作为输入来区分侵略性和顽固的透明细胞RCC。因此，在训练过程中，Corrfabr从放射学和病理学图像中学习，但是在没有病理图像的情况下，Corrfabr将使用CORFABR将侵略性与顽固的透明细胞RCC区分开。 Corrfabr仅比放射学特征改善了分类性能，二进制分类F1分数从0.68（0.04）增加到0.73（0.03）。这证明了将病理疾病特征纳入CT图像上透明细胞RCC侵袭性的分类的潜力。

最近的人工智能（AI）算法已在各种医学分类任务上实现了放射科医生级的性能。但是，只有少数研究涉及CXR扫描异常发现的定位，这对于向放射学家解释图像级分类至关重要。我们在本文中介绍了一个名为Vindr-CXR的可解释的深度学习系统，该系统可以将CXR扫描分类为多种胸部疾病，同时将大多数类型的关键发现本地化在图像上。 Vindr-CXR接受了51,485次CXR扫描的培训，并通过放射科医生提供的边界盒注释进行了培训。它表现出与经验丰富的放射科医生相当的表现，可以在3,000张CXR扫描的回顾性验证集上对6种常见的胸部疾病进行分类，而在接收器操作特征曲线（AUROC）下的平均面积为0.967（95％置信区间[CI]：0.958---------0.958------- 0.975）。 VINDR-CXR在独立患者队列中也得到了外部验证，并显示出其稳健性。对于具有14种类型病变的本地化任务，我们的自由响应接收器操作特征（FROC）分析表明，VINDR-CXR以每扫描确定的1.0假阳性病变的速率达到80.2％的敏感性。还进行了一项前瞻性研究，以衡量VINDR-CXR在协助六名经验丰富的放射科医生方面的临床影响。结果表明，当用作诊断工具时，提出的系统显着改善了放射科医生本身之间的一致性，平均Fleiss的Kappa的同意增加了1.5％。我们还观察到，在放射科医生咨询了Vindr-CXR的建议之后，在平均Cohen的Kappa中，它们和系统之间的一致性显着增加了3.3％。

Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, it is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been developed, their effectiveness is low in advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs. Nevertheless, implementing such programs for AMD is usually unfeasible, since the population at risk is large and the diagnosis is challenging. All this motivates the development of automatic methods. In this sense, several works have achieved positive results for AMD diagnosis using convolutional neural networks (CNNs). However, none incorporates explainability mechanisms, which limits their use in clinical practice. In that regard, we propose an explainable deep learning approach for the diagnosis of AMD via the joint identification of its associated retinal lesions. In our proposal, a CNN is trained end-to-end for the joint task using image-level labels. The provided lesion information is of clinical interest, as it allows to assess the developmental stage of AMD. Additionally, the approach allows to explain the diagnosis from the identified lesions. This is possible thanks to the use of a CNN with a custom setting that links the lesions and the diagnosis. Furthermore, the proposed setting also allows to obtain coarse lesion segmentation maps in a weakly-supervised way, further improving the explainability. The training data for the approach can be obtained without much extra work by clinicians. The experiments conducted demonstrate that our approach can identify AMD and its associated lesions satisfactorily, while providing adequate coarse segmentation maps for most common lesions.

目的：（1）开发深度学习算法，以识别3D光学相干断层扫描（OCT）扫描中的视神经头（ONH）的主要组织结构; （2）利用这些信息在健康，光盘博森（奇数）和乳头膜ONHS之间鲁棒地区分。由于高颅内压（51只眼）和健康对照（100只眼睛），这是一种横截面对比研究，由于高颅内压（51只眼睛），以及健康的对照（100只眼）。使用OCT获得ONH的3D扫描，然后加工以改善深层组织可见性。首先，使用984 B-Scans（从130只眼睛）开发了深度学习算法，以识别：主要的神经/结缔组织和奇数区域。使用骰子系数（DC）评估我们的算法的性能。在第2步骤中，使用1500Ct卷设计了一个分类算法（随机林），以严格从其德鲁森和普拉拉马那肿胀得分（来自细分）来执行3级分类（1：奇数，2：Papilledema，3：健康） ）。为了评估性能，我们报告了每个类的接收器操作特征曲线（AUC）下的区域。我们的分割算法能够在存在时隔离神经和结缔组织和奇数区域。这是在测试集上的平均DC为0.93 $ 0.03的平均直流，相应于良好性能。分类是用高AUC的分类，即检测奇数，0.99美元0.01 0.01美元，用于检测Papilledema的0.99美元，0.98美元$ 0.02用于检测健康的ONH。我们的AI方法可以使用单个OCT扫描来准确地歧视奇数乳头。我们的分类表现非常出色，有需要在更大的人口中验证。我们的方法可能有可能建立10月作为神经眼科诊断成像的主干。

基于深度学习的疾病检测和分割算法承诺提高许多临床过程。然而，由于数据隐私，法律障碍和非统一数据采集协议，此类算法需要大量的注释训练数据，通常在医学环境中不可用。具有注释病理学的合成数据库可以提供所需的培训数据量。我们展示了缺血性卒中的例子，即利用基于深度学习的增强的病变分割的改善是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像转换模型，以合成大脑体积的磁共振图像，并且没有来自语义分割图的中风病变。此外，我们培养一种生成的对抗性网络来产生合成病变面具。随后，我们组合这两个组件来构建大型合成描边图像数据库。使用U-NET评估各种模型的性能，该U-NET在临床测试集上培训以进行段中风病变。我们向最佳性能报告$ \ mathbf {72.8} $％[$ \ mathbf {70.8 \ pm1.0} $％]的骰子分数，这胜过了单独临床图像培训的模型培训$ \ mathbf { 67.3} $％[$ \ mathbf {63.2 \ pm1.9} $％]，并且接近人类互相互联网骰子评分$ \ mathbf {76.9} $％。此外，我们表明，对于仅为10或50个临床案例的小型数据库，与使用不使用合成数据的设置相比，合成数据增强产生了显着的改进。据我们所知，这提出了基于图像到图像翻译的合成数据增强的第一个比较分析，并将第一应用于缺血性卒中。

医学图像分割模型的性能指标用于衡量参考注释和预测之间的一致性。在开发此类模型中，使用了一组通用指标，以使结果更具可比性。但是，公共数据集中的分布与临床实践中遇到的案例之间存在不匹配。许多常见的指标无法衡量这种不匹配的影响，尤其是对于包含不确定，小或空参考注释的临床数据集。因此，可能无法通过此类指标来验证模型在临床上有意义的一致性。评估临床价值的维度包括独立于参考注释量的大小，考虑参考注释的不确定性，体积计和/或位置一致性的奖励以及对空参考注释正确分类的奖励。与普通的公共数据集不同，我们的内部数据集更具代表性。它包含不确定的，小或空的参考注释。我们研究了有关深度学习框架的预测的公开度量指标，以确定哪些设置共同指标可提供有意义的结果。我们将公共基准数据集进行比较而没有不确定，小或空参考注释。该代码将发布。

异常气道扩张，称为牵引支气管扩张，是特发性肺纤维化（IPF）的典型特征。体积计算断层扫描（CT）成像捕获IPF中逐渐变细的丢失。我们假设气道异常的自动化量化可以提供IPF疾病程度和严重程度的估算。我们提出了一种自动化计算管道，系统地将气道树木从基于深度学习的气道分割中划分到其裂片和世代分支，从而从胸部CT获得气道结构措施。重要的是，透气阻止通过厚波传播的杂散气道分支的发生，并通过图表搜索去除气道树中的环，克服现有气道骨架算法的限制。在14名健康参与者和14名IPF患者之间比较了透气段（跨空间）和透气曲线曲线之间的逐渐变化。 IPF患者中，Airway interberering显着降低，与健康对照相比，Airway曲线曲调显着增加。差异在下叶中最大标记，符合IPF相关损伤的典型分布。透气是一种开源管道，避免了现有的气道定量算法的限制，并具有临床解释性。自动化气道测量可能具有作为IPF严重程度和疾病程度的新型成像生物标志物。