Characteristics and Evolution of Computed Tomography Images in Coronavirus Disease 2019 Pneumonia
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摘要: 目的：分析不同时期新型冠状病毒感染的CT影像特点及演变规律。方法：回顾性分析2022年12月至2023年1月期间113例河北省人民医院确诊COVID-19患者不同时期的CT征象，观察其变化趋势。32例患者行1次CT检查，41例行CT检查2次，20例行CT检查3次，15例行CT检查4次，5例行CT检查5次。本组113例患者共行CT检查259次。其中早期（新冠感染 7 d以内）32例患者CT检查32次，进展期（新冠感染8～30 d）74例患者CT检查87次，转归期（新冠感染12～57 d）89例患者CT检查140次。分析患者每次CT特点。结果：早期CT表现为磨玻璃密度影26次，实变+磨玻璃密度影 6次。进展期磨玻璃密度影32次，实变+磨玻璃密度影 55次。转归期48次磨玻璃密度影，90次实变+磨玻璃密度影。112例患者为多叶多发病灶，其中1例在转归期为单叶多发病灶。早期胸膜下分布13次，支气管血管束周围+胸膜下分布 19次。进展期胸膜下分布24次，支气管血管束周围+胸膜下分布 63次。转归期胸膜下分布48次，2次完全吸收好转，支气管血管束周围+胸膜下分布 90次。早期磨玻璃密度影内小叶间隔增粗32次，病灶内血管增粗32次。进展期病灶内小叶间隔增粗85次，病灶内血管增粗87次。转归期小叶间隔增粗5次，病灶内血管增粗1次，48次伴条索影。早期1次支气管气充气征，进展期6次胸腔积液，6次支气管充气征，3次肺气肿，转归期2次支气管充气征，1次胸腔积液。结论：不同时期新冠肺炎患者的CT影像特点有所差别，了解其演变规律对指导临床治疗至关重要。Abstract: Objective: To analyze the computed tomography (CT) imaging features and evolution of different stages of coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods: A retrospective analysis was conducted on the CT images of 113 patients diagnosed with COVID-19 at Hebei Provincial People's Hospital between December 2022 and January 2023 to observe the trends of imaging changes. Results: All 113 patients were clinically diagnosed with COVID-19. Among these, 32, 41, 20, 15, and five patients underwent CT examination once, twice, three times, four times, and five times, respectively. A total of 259 CT examinations were performed in this group of 113 patients. Among them, 32 were early-stage (within 7 days of COVID-19 infection) examinations, 87 were progression-stage CT examinations, and 140 were recovery-stage CT examinations. Analysis of the imaging features of each CT examination of the patients was performed to identify the imaging features and evolution rules of COVID-19. Among the 32 examinations performed in 32patients with early-stage disease (within 7 days of COVID-19 infection), 26 cases showed ground-glass density shadows and six cases additionally showed solid nodules. In the progression stage (8 ~ 30 days after COVID-19 infection), among the 87 CT examinations in 74 patients, 62, 11, and one patient underwent examinations one, two, and three times, respectively. The 87 examinations revealed there 32 cases with ground-glass density shadows and 55 cases with additional solid nodules. In the recovery stage (12 ~ 57 days after COVID-19 infection), 89 patients underwent 140 CT examinations. Among these, 48, 32, eight, and one patient underwent CT examinations once, twice, three times, and four times, respectively. Among the 140 CT examinations, 48 cases showed ground-glass density shadows, while 90 cases additionally showed solid nodules. Moreover, 112 patients had multiple lesions in multiple lobes, with only one case having multiple lesions in a single lobe. Regarding the distributions, in the early stage, 13 cases had subpleural distributions and 19 cases had peribronchovascular and subpleural distributions. In the progression stage, 24 cases had subpleural distribution, and 63 cases had peribronchovascular and subpleural distributions. In the recovery stage, 48 cases had subpleural distribution, two cases showed complete absorption and improvement, and 90 cases had peribronchovascular and subpleural distribution, with 48 cases accompanied by reticular shadows. Regarding thickening of the interlobular septa and vessels within the lesions, in the early stage, 32 cases showed thickening of the interlobular septa and vessels within the lesions. In the progression stage, 85 cases showed thickening of the interlobular septa and 87 cases showed thickening of vessels within the lesions. In the recovery stage, five cases showed thickening of the interlobular septa, one case showed thickening of vessels within the lesions, and 48 cases were accompanied by linear shadows. Finally, in the early stage, one case showed bronchial gas inflation. In the progression stage, six cases showed pleural effusion, six cases showed bronchial inflation, and three cases showed pulmonary emphysema. In the recovery stage, two cases showed bronchial inflation and one case showed pleural effusion. Conclusion: The characteristics of CT images differed in patients with new coronary pneumonia at different times. Understanding this evolution is important to guide clinical treatment.
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Keywords:
- CT /
- novel coronavirus pneumonia /
- image characteristics /
- changing trends
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铅酸蓄电池因其低廉的价格，被广泛应用，成为场（厂）内机动车的主要动力能源，但其缺点非常明显，使用寿命偏短，一般1～2年即需更换，维护保养麻烦，且易对环境产生污染。随着节能环保锂电池的出现，场（厂）内机动车有了更高效的动力解决方案，与传统铅酸蓄电池相比，锂电池具有充电时间短、运行时间长、功能可靠稳定、环保无污染等优势，因此越来越多的厂家开始采用锂电池作为场（厂）内机动车动力源[1-4]。
在场（厂）内机动车辆安全技术监察规程中，仅对蓄电池车辆电气和控制系统进行了具体检测说明，而未对锂电池本身进行控制，这给现场检验检测以及事故车辆调查分析带来困难。作为主要用于公园、游乐场所、酒店、度假村等封闭性区域的旅游观光车（场（厂）内机动车辆的一种），长期在室外运行，且部分车辆有涉水路段，其电池进水概率大，易造成电池内短路、内阻增大、循环次数衰减、容量衰减等故障甚至车辆事故，如充电时引起电池管理系统的误判从而引发电池自燃[5-6]。由于锂电池封装后是密封状态，拆解检测将对电池内部造成不可逆影响。
工业CT是一种观测内部结构的无损检测技术，广泛应用于失效分析领域，能够在不破坏锂离子电池的前提下，以二维断层图像或三维立体图像的形式，直观地展示电池内部极片接触不良、电解液分布不均匀等情况。马天翼等[7]以不同型号的锂离子动力电池单体为研究对象，利用计算机断层扫描技术对锂离子电池内部结构进行分析，探讨了电池的内部结构和性能衰减的关系。刘娟[8]通过工业CT研究了锂电池内部三维结构，分析了内部缺陷，并对锂离子电池的生产工艺和质量控制提出指导建议。田君等[9]利用X射线三维CT对锂离子电池安全性能进行了分析，并展望了该种检测方法的前景。顾文钧[10]通过磷酸铁锂电池与传统锂电池的对比，以及在场（厂）内机动车辆上装车测试结果，为锂电池在场（厂）内机动车辆上的合理应用提供了参考。
本文将根据场（厂）内机动车辆用锂电池使用特点，创新利用工业CT扫描技术来观察进水后锂电池的内部结构，解决锂电池封装后无法通过一般手段进行内部检测的问题，并结合进水前后锂电池充放电情况分析其性能衰减与内部结构之间的关系，阐明锂电池失效原因[11-13]，为场（厂）内机动车辆用锂电池现场检验检测以及安全技术监察规程制修订提供理论参考，特别是可为锂电池事故车辆调查分析提供科学依据。
1. 试验过程
1.1 试验样品
试验样品长期在涉水路段通行，电池进水，出现充放电故障，车辆电池模组由16节单体和电池管理系统（BMS）组成，标称电压48 V（表1）。图1为电池单体试验样品。
表 1 试验样品情况Table 1. Information on test sample名称 材质 标称电压/V 故障原因 外观情况 使用时间/天 使用区域 锂电池 磷酸铁锂 3.2 进水 完好 300 景区 1.2 仪器设备
采用天津三英精密仪器股份有限公司生产的nanoVoxel4000多用性高分辨率工业CT（图2），像素细节分辨能力500 nm，空间分辨率2 μm，最高电压300 kV，采用非晶硅平板探测器，像素矩阵3072×3072，成像面积427 mm×427 mm，可检测样品尺寸600 mm×550 mm（直径×高度）。
1.3 试验方法
如图3所示，将试验样品置于中间样品台，其左侧为X射线源，右侧为探测器，各部件均处于铅房内，确保试验人员不受X射线影响，X射线从射线源发射，穿透试验样品后由探测器中的成像单元接收，通过计算机将数字信号转化为显示图像。
采用三代锥束扫描，X射线源电压设置为290 kV，电流为140 μA，图像分辨率61.4 μm，SOD为443.87 mm，SDD为722.92 mm，成像面积443 mm×722 mm，具体扫描测试条件如表2所示。
表 2 扫描测试试验条件Table 2. Scanning test conditions序号 试验内容 电压/kV 电流/μA 曝光时间/s 图像分辨率/ μm 空间分辨率/ μm 1 极片孔隙 290 140 1 61.4 61.4 2 极片褶皱 290 140 1 61.4 61.4 3 极片对齐度 290 140 1 61.4 61.4 4 电池异物 290 140 1 61.4 61.4 2. 结果和讨论
2.1 锂电池CT无损检测
2.1.1 极片孔隙增大的CT图像分析
由于该车辆长期通行在涉水路段，电池存在进水现象。对比图4（a）～图4（c），可以明显观察到，进水后锂电池左侧极片之间孔隙明显增大，最大孔隙在2 mm左右，而未进水锂电池左右两侧极片之间孔隙未发生明显变化。锂电池的极片孔隙之间分布着电解液，电解液在正负极之间起着运输锂离子进行电流传导的作用，是连接正负极的桥梁，孔隙的变化将影响电解液的分布，甚至会使锂电池容量衰减、内阻增大。
2.1.2 极片褶皱的CT图像分析
电池内部结构的规整程度与制造、使用均有关系。从图5（a）和图5（c）可以看到，进水后锂电池存在电极规整度不一的情况，部分区域极片存在褶皱现象，最大褶皱长度约160 mm；而未进水锂电池如图5（b）极片未发生褶皱，规整度较佳。
极片褶皱由于电池进水，导致极片材料孔隙增大，增大的孔隙使极片不断弯曲，在反复充放电过程中膨胀、收缩，从而会出现更多的褶皱，使电池容量减小，内阻增加，甚至出现析锂。
2.1.3 极片对齐度不良的CT图像分析
由于褶皱极片的存在，并随着充放电次数的增加，经过反复膨胀和收缩的极片，会出现翻折现象，大量极片对齐度不良，加剧极片破损、电池内部短路的风险。从图6（a）和图6（c）可以看到，进水后锂电池极片之间排列不齐，弯曲严重，空间分布不均匀。
2.1.4 电池内异物的CT图像分析
锂电池内部异物主要是在电池生产过程中产生的。对比图7中A区、B区及其他区域，可以发现A区、B区在锂电池的两层电极之间，存在粒径约100 μm×100 μm的金属异物，在电池使用过程中，该异物很可能会引起微区温度过高，使电池发生短路，也可能在充放电过程中导致隔膜破解，正负极微短路。
2.2 进水前后锂电池电化学性能
2.2.1 电流变化
通过分析电池管理系统（battery management system，BMS）统计结果，随机选取进水前后某一天内（24 h）电池充放电电流数据（图8），发现进水后放电电流减小明显。进水前该电池在行驶爬坡过程中最大电流可达300 A，而在进水后最大放电电流只能达到150 A左右。结合CT扫描不难看出水的进入增加了极片之间的空隙，且水会与电解液中的六氟磷酸锂反应，降低锂盐浓度，增加电解液阻抗，导致放电电流明显减小，而反应的产物HF会腐蚀正极集流体，进一步降低放电电流。
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图 8 进水前后电池充放电电流变化情况Figure 8. Changes in battery charging and discharging currents before and after water ingress2.2.2 电压变化
根据电池管理系统（BMS）记录情况，随机选取进水前某天（24 h）及进水当天（24 h）电池电压数据（图9），发现进水时电压下降明显。进水前，锂电池在使用过程中的电压应为稳定下降。进水后，电池的电解液瞬间被稀释，电压会明显下降，且在进水过程中可能有大粒径金属晶体被带入锂电池的两层电极之间，在电池使用过程中，该异物使电池组中的一块电池发生正负极微短路，导致电池管理系统检测的总电压远小于48 V，但在之后的行驶过程中水逐渐脱干，异物转移至非极片间的其他位置，短路消失，电压恢复原状 。
2.2.3 SOC（剩余电量）变化
根据电池管理系统（BMS）记录情况，随机选取进水前某天（24 h）及进水当天（24 h）电池剩余电量（state of charge，SOC）数据（图10），发现进水时SOC下降明显。进水前，锂电池在使用的过程中SOC应为稳定下降。进水后，电池的电解液被稀释，且有电池短路的情况，当电池管理系统检测到短路时需进行警报处理遂将该电池的SOC降至警报值以下从而避免电池出现更多风险，当短路消失后电池管理系统迅速判断情况恢复正常，并重新测量了电池的SOC。
2.2.4 电池容量变化
放电过程中的磷酸铁锂电池，正极磷酸铁锂处于嵌锂状态，负极出于脱锂状态；而在充电状态下，正极的磷酸铁锂材料完全脱锂，负极发生嵌锂。通过高分辨率工业CT对锂电池的扫描检测，不难看出，进水后该电池的正负极片并没有出现破裂或断裂的现象，即排除了电容量减小是正负极片失活造成的，从而证明造成磷酸铁锂电池容量衰减的主要因素是活性Li的损失。其原因是H2O会与电解液中的六氟磷酸锂反应，降低锂盐浓度增加电解液阻抗，电池容量衰减快，且反应的产物HF会腐蚀正极集流体，使得活性物质脱落、失活，电池循环寿命变短。再加之进水后的极片孔隙增大、极片褶皱、极片对齐度不良和电池出现内异物，会导致电池容量大幅下降。
LiPF6+H2O→POF3↑+HF+LiF↓
根据电池容量（C）＝放电电流（A）×放电时间（h），分别在BMS管理系统中选取进水前后，在相同使用工况下，SOC减少相同量的两个时间段（表3），计算电池容量变化的平均值，得出进水后电池容量下降10.6％。
表 3 进水前后电池电容变化情况Table 3. Battery capacitance changes before and after water ingress序号 SOC变化/％ 进水前时间段/s 进水前放电电流/A 进水后时间段/s 进水后放电电流/A 1 80 14:15:05 76.5 11:30:18 58.5 2 79 14:15:56 75.7 11:30:59 61.1 3 78 14:16:34 75.4 11:31:43 59.4 4 77 14:16:59 75.5 11:32:05 57.9 5 76 14:17:26 75.3 11:32:33 58.7 6 75 14:17:49 75.7 11:33:21 60.6 7 74 14:18:13 74.6 11:33:50 60.9 8 73 14:18:35 76.3 11:34:55 59.1 9 72 14:19:09 76.1 11:35:17 59.6 10 71 14:19:24 75.3 11:35:41 60.4 11 70 14:20:15 75.7 11:36:09 60.6 3. 结论
本文通过对进水后场（厂）内机动车用锂离子电池进行高分辨率工业CT扫描，并结合电池管理系统（BMS）充放电情况，分析了进水电池内部结构的变化与电池性能之间的关系，得到以下结论。
（1）锂电池进水是导致其结构发生变化的原因，且进水后随着充放电次数的增加，会加剧锂电池性能的衰减。
（2）锂电池内部杂质、孔隙增大、极片褶皱、极片弯曲等会引起电池容量降低、内阻增大甚至存在短路风险。
（3）通过高分辨率工业CT扫描，可以全面了解故障锂电池的内部结构，有助于锂电池安全性能分析和评价。
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图 1 新冠肺炎不同时期CT表现
Figure 1. CT imaging features and evolution of different stages of COVID-19
表 1 不同时期CT表现
Table 1 CT findings in patients with new coronary pneumonia in different periods
CT表现 早期 进展期 转归期 磨玻璃 26（81％） 32（37％） 48（34％） 实变+磨玻璃 6（19％） 55（63％） 90（64％） 胸膜下分布 13（40％） 24（28％） 48（34％） 胸膜下+支气管血管周围分布 19（60％） 63（72％） 90（64％） 多叶 32（100％） 87（100％） 137（98％） 单叶 1（2％） 其内小叶间隔增粗 32（100％） 85（97％） 5（3％） 其内血管增粗 32（100％） 87（100％） 1（10％） 支气管充气征 1（3％） 6（7％） 2（1％） 条索 48（55％） 48（34％） 胸腔积液 6（7％） 1（1％） 肺气肿 3（3％） 
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[1] LI Q, GUAN X H, WU P, et al. Early transmission dynamics in wuhan, china, of novel coronavirus-infected pneumonia[J]. The New England Journal of Medicine, 2020, 382(13): 1199−1207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316
[2] 湖南省医学会放射学专业委员会, 湖南省医学会影像技术专业委员会. 新型冠状病毒肺炎影像学检查、诊断及医院内感染预防与控制: 湖南省放射学专家共识[J]. 中南大学学报(医学版), 2020,45(3): 221−228. [3] 国家卫生健康委办公厅, 国家中医药局综合司. 《新型冠状病毒感染试行诊疗方案(试行第十版)》[J]. 全科医学临床与教育, 2023,21(1): 5−9. [4] 姚永刚, 杜静波, 廖建勇, 等. 新型冠状病毒肺炎的CT征象研究[J]. CT理论打应用研究, 2020,29(2): 169−176. DOI: 10.15953/j.1004-4140.2020.29.02.07. YAO Y G, DU J B, LIAO J Y, et al. Study of chest CT features of COVID-19[J]. CT Theory and Applications, 2020, 29(2): 169−176. DOI: 10.15953/j.1004-4140.2020.29.02.07. (in Chinese).
[5] 中华人民共和国国家卫生健康委员会医疗应急司. 《新型冠状病毒感染诊疗方案(试行第十版)》调整要点[J]. 中国医药, 2023,18(2): 167. [6] WANG W L, XU Y L, GAO R Q, et al. Detection of SARS-CoV-2 in different types of clinical specimens[J/OL]. The Journal of the American Medical Association, 2020, 323(18): 1843-1844.
[7] AI T, YANG Z L, HOU H Y, et al, et al. Correlation of chest CT and RT-PCR testing in coronavirus disease 2019 (COVID-19) in China: A report of 1014 cases[J/OL]. Radiology, 2020, 296(2): E32-E40.
[8] FANG Y, ZHANG H, XIE J, et al. et al. Sensitivity of chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR[J/OL]. Radiology, 2020, 296(2): E115-E117.
[9] JEFFREY P K, BRENT P L, JONATHAN H C, et al. Essentials for radiologists on COVID-19: An update-radiology scientific expert panel[J/OL]. Radiology, 2020, 296(2): E113-E114.
[10] 杨立平, 李文贵, 高万军, 等. 3例聚集性发病新型冠状病毒肺炎CT表现[J]. 中国医学影像技术, 2020,36(2): 314−315. doi: 10.13929/j.issn.1003-3289.2020.02.037 YANG L P, LI W G, GAO W J, et al. CT manifestations of 3 cases of clustered novel coronavirus pneumonia[J]. Chinese Journal of Medical Imaging Technology, 2020, 36(2): 314−315. (in Chinese). doi: 10.13929/j.issn.1003-3289.2020.02.037
[11] 李莉, 王珂, 任美吉, 等. 新型冠状病毒肺炎早期胸部CT表现[J]. 首都医科大学学报, 2020,41(2): 174−177. doi: 10.3969/j.issn.1006-7795.2020.02.005 LI L, WANG K, REN M J, et al. Early chest CT findings of novel coronavirus pneumonia[J]. Journal of Capital Medical University, 2020, 41(2): 174−177. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1006-7795.2020.02.005
[12] 汪锴, 康嗣如, 田荣华, 等. 新型冠状病毒肺炎胸部CT影像学特征分析[J]. 中国临床医学, 2020,27(1): 27−31. WANG K, KANG S R, TIAN R H, et al. Analysis of chest CT imaging features of novel coronavirus pneumonia[J]. Chinese Journal of Clinical Medicine, 2020, 27(1): 27−31. (in Chinese).
[13] 陈月华, 张涛. 新型冠状病毒肺炎的临床特征及CT影像表现[J]. CT理论与应用研究, 2020,29(2): 155−162. DOI: 10.15953/j.1004-4140.2020.29.02.05. CHEN Y H, ZHANG T. Clinical features and CT imaging findings of patients with corona virus disease-19[J]. CT Theory and Applications, 2020, 29(2): 155−162. DOI: 10.15953/j.1004-4140.2020.29.02.05. (in Chinese).
[14] DONG D, TANG Z, WANG S, et a1. The role of imaging in the detection and management of COVID-19: A review[J]. IEEE Reviews in Biomedical Engineering, 2021, 14: 16−29. doi: 10.1109/RBME.2020.2990959
[15] 贾翠宇, 赵大伟, 冯骥良, 等. 重症COVID-19的肺部影像学表现及演变特点分析[J]. 北京医学, 2020, 42: 489-492. JIA C Y, ZHAO D W, FENG J L, et al. Analysis of lung imaging manifestations and evolution characteristics of severe COVID-19[J]. Beijing Medical Journal, 2020, 42: 489-492. (in Chinese).
[16] YING Z, LING W, SUQIN B. Meta-analysis of chest CT features of patients with COVID-19 pneumonia[J]. Journal of Medical Virology, 202l, 93(1): 241-249.
[17] 曹玉芳, 王小智, 谢晓红, 等. 新型冠状病毒、细菌和病毒性肺炎患者胸部影像学特征分析[J]. 中华危重病急救医学, 2023,35(1): 28−31. doi: 10.3760/cma.j.cn121430-20210318-00394 CAO Y F, WANG X Z, XIE X H, et al. Analysis of chest imaging features in patients with novel coronavirus, bacterial and viral pneumonia[J]. Chinese Journal of Critical Care Emergency Medicine, 2023, 35(1): 28−31. (in Chinese). doi: 10.3760/cma.j.cn121430-20210318-00394
[18] 刘祥龙, 李燕, 房凌宇, 等. CT在新型冠状病毒肺炎诊断及临床分型中的价值[J]. 中国CT和MRI杂志, 2022,20(5): 105−107. doi: 10.3969/j.issn.1672-5131.2022.05.034 LIU X L, LI Y, FANG L Y, et al. Value of CT in the diagnosis and clinical classification of novel coronavirus pneumonia[J]. Chinese Journal of CT and MRI, 2022, 20(5): 105−107. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1672-5131.2022.05.034
[19] 王苏丹, 李宏军, 张岩岩. 新型冠状病毒肺炎患者胸部CT影像动态变化及临床特征分析[J]. 北京医学, 2022,44(10): 907−913. WANG S D, LI H J, ZHANG Y Y. Dynamic changes and clinical features of chest CT images in patients with novel coronavirus pneumonia[J]. Beijing Medical Journal, 2022, 44(10): 907−913. (in Chinese).
[20] 中国研究型医院学会感染与炎症放射学专业委员会, 中国医师协会放射医师分会感染影像专业委员会, 中华医学会放射学分会传染病学组中国性病艾滋病防治协会感染(传染病)影像工作委员会, 等. 《新型冠状病毒肺炎影像诊断指南(2020 年第二版简版)》[J]. 首都医科大学学报, 2020,41(2): 168−173. doi: 10.3969/j.issn.1006-7795.2020.02.004 -
期刊类型引用(1)
1. 权朝明，陈晓文，孟祥飞，王建华，殷霄飞，杨发虎，李世斌. 储能用锂电池无损检测技术研究进展及应用展望. 电源技术. 2025(02): 292-299 . 
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