近期，帝国理工学院Susan Copley教授团队在Meta-Radiology第2卷第3期发表了一篇题为《Thoracic CT imaging in obesity: Technical challenges, imaging findings and future outlook》的学术论文。本文主要从胸部CT影像学表现的病理机制、最佳扫描的技术考虑因素、人工智能身体形态测量法的广泛应用等方面综述了肥胖患者的胸部CT影像学，旨在推动肥胖症胸部CT成像领域的发展。
超重和肥胖是指对健康构成风险的异常或过度的脂肪积累，世界卫生组织提出以身体质量指数BMI> 30作为身体肥胖的标准。肥胖不仅对健康构成多种风险，也会影响医疗保健服务的各个方面，包括医学成像。鉴于肥胖症的多系统特质，其反过来也会对呼吸系统产生多种有害影响，最终导致呼吸系统疾病。然而，肥胖和肺部病理之间的相互作用复杂，可能导致多种病理风险增加。肥胖肺部成像也带来了各种技术挑战，如图像优化不佳可能导致常见的伪影。在这篇综述中，本文首先介绍了肥胖患者常见肺部病变的病理背景及其与CT的相关性，然后讨论了肥胖患者进行CT检查时的扫描技术考虑，最后简要回顾了机器学习和身体形态测量学在评估肥胖患者，特别是与肺癌相关患者中的应用和发展。鉴于全球肥胖患病率不断上升，更准确地了解肥胖患者肺部常见的影像学特征及其相关的病理相关性，可以改善肥胖患者的诊断、治疗和预后。
Suwathep P, Sheeka A, Copley S. Thoracic CT imaging in obesity: Technical challenges, imaging findings and future outlook[J]. Meta-Radiology 2024: 100100.
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编辑：欧漫
审核：赵伟
