呼吸音成像技术在气道阻塞性疾病诊断中的应用

呼吸音成像技术在气道阻塞性疾病诊断中的应用【摘要】患者的呼吸音对患者临床的气道阻塞信息具有良好的提示作用，而仅凭肺部声音难以进行有效的定量分析。随着计算机技术在医学领域的广泛应用，对测量与分析呼吸音提供了一种全新的科学方式。本文主要对呼吸音成像技术在气道阻塞性疾病诊断中的应用展开分析讨论，也是笔者对自己工作、研究的一个总结。

【关键词】呼吸音成像；气道阻塞性疾病；呼气相；吸气相；振动能量

文章编号：1004-7484（2013）-02-0544-01

根据有关资料记载，每年的急性呼吸困难患者在400万人次以上。最为常见的呼吸困难的诱因是慢性与急性的呼吸系统与心脏疾病，其中又以气道阻塞最为常见。特别当非气道阻塞疾病与气道阻塞疾病重叠时，会使临床的诊断变得异常困难，因此，临床急诊中对该病的快速诊断对于患者的预后影响很大。就当前的诊断技术而言，想要以单独的检查手段来进行呼吸困难原因的诊断，难度极大。患者的呼吸音对患者临床的气道阻塞信息具有良好的提示作用，而仅凭肺部声音难以进行有效的定量分析。随着计算机技术在医学领域的广泛应用，对测量与分析呼吸音提供了一种全新的科学方式。本文主要对呼吸音成像技术在气道阻塞性疾病诊断中的应用展开

分析讨论，现将具体报告如下：

1 资料与方法

1.1 一般资料统计2010年1月至2011年1月期间，我院相关

科室所收治的71例呼吸困难患者的资料，在71例患者中，男性37例，女性34例；年龄在19-84岁之间，平均年龄为（48±16）岁。其中，32例患者为哮喘和慢性气道阻塞所导致的急性呼吸困难（气道组），该组中，男性16例，女性16例，平均年龄为（49±18）岁；39例患者为非气道阻塞所导致的呼吸困难（非气道组），该组中，男性21例，女性18例，平均年龄为（47±16）岁。所有患者均由内科医生进行常规的放射线、体格、生理功能、实验室与病史的检查。排除情况：混合性呼吸困难与不能静坐以及血流动力学不稳定者。将16例没有心肺疾病的正常人群设立为对照组，其中，男性11例，女性5例，平均年龄为（48±12）岁。三组患者无论是年龄、性别，还是文化程度和家庭背景等方面都不存在较大差异，具有可比性，不具有统计学意义（p>0.05）。

1.2 方法采用呼吸音成像技术进行检查。

1.2.1 对呼吸音的记录使三组患者保持坐位，其中，气道阻塞组与非气道阻塞组患者于就诊的当天进行呼吸音记录。采取震动反应的成像装置进行患者呼吸音的收集，具体操作是：把36个传感器分成6排、2列，并将其贴于患者的后背部位，采用真空仪在计算机控制下对受试者20s的呼吸进行记录。将录制的信号与滤波控制在150hz-250hz的范围内，对心脏与其他非呼吸振动频率进行控制。在患者的呼吸音图像中偶尔会出现人为的干扰图像或背景噪音，不过这些干扰因素都容易被识别并剔除。

1.2.2 分析数据该成像技术主要是由118帧静态图像以0.17

秒/张的运动速度所组成的20秒动态图像，在每个呼吸周期中都包含了呼气峰（pev）以及吸气峰（piv）2个能量峰，对于能量峰值等方面的数据的获取，都是由专用计算机来完成的。该软件可以对呼吸周期中的呼气与吸气之间的比值、pev与piv之间的振动峰值比进行计算。

1.3 统计学分析采用spss1

2.0软件对本研究的数据进行统计学的分析，计数资料的对比应用卡方检验，而计量资料的对比应用t检验，p<0.05说明差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 静态图像以及动态图像的特征通过对上述三组患者的对比分析，我们可以发现，对照组中正常人群的吸气相最大的强度明显高于呼气相的最大强度，他们的双肺声音模式具有一致性，其左右肺的图像轮廓表现为不间断的周边圆滑状，此外，对照组中的正常人群左右肺部的影像强度、大小、面积以及平面分布的相似度都比较高。而非气道组患者的声音图像则表现为二维图像，其左右肺的图像轮廓同样表现为不间断的周边圆滑状，其图像轮廓与对照组的相似度较高，但其面积要比对照组的图像小。从动态图像中可以看出，气道组患者的双肺声音模式都不同步，在不同的时间段内，患者的左右肺不同区域的声音能量峰也不同，其二维图像中的肺部边缘轮廓呈现出凹凸不平、不光滑的现象。

2.2 呼吸声音的能量指标见表1。

3 讨论

随着计算机控制系统在气道阻塞性疾病诊断过程中的广泛应用，呼吸音成像技术已经成为了测量以及分析呼吸音的新方式，它对于呼吸音的记录也呈现出多种形式。比如，将多个静态的二维图像有机的结合在一起，使其成为较为连贯的动态图像，将灰度不同的核素通气扫描图像（图中的黑色部分表示呼吸音的强度），按照其灰度由小到大或由大到小的顺序进行排列，然后将其转化为动态图像，从动态图像中可以看出，图像灰度与呼吸声强度的增减是同步的。

本文通过研究发现，气道组的i/e时间比、i/e振动峰值比、静态图像的特征以及动态图像的特征都与其它两组有着明显的差异。该技术的使用为区分呼吸困难患者是否存在气道阻塞疾病的诊断提供了便利，在对患者是否具有气道阻塞性疾病进行诊断时。其鉴别要点有以下三点：一是气道阻塞性疾病患者的呼吸音在静态与动态图像中的异质性较为明显；二是气道阻塞性疾病患者的呼气与吸气相的振动能量有不同的分布，呼气相的能量较大；三是气道阻塞性疾病患者的呼气相较长。

参考文献

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