| 振動応答イメージングによる肺の音行動の画像化 | |
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| 目的 | 呼吸の過程で発生する生理的振動 |
医学において、振動応答画像法(VRI)による肺音の挙動の画像化は、聴診器の概念をより進歩的なレベルに引き上げた新しいコンピュータベースの技術です。1816年にフランスのルネ・テオフィル・イアサント・ラエンネックが聴診器を発明して以来、医師は肺音を利用してさまざまな胸部疾患を診断してきました。今日、聴診は医師に患者の検査に関する広範な情報を提供します。しかし、 2004年に肺炎の診断について実施された臨床研究で見られるように、検査官のスキルはさまざまです。[1]
この技術は、呼吸の過程で気管支樹を流れる空気の流れが気管支樹の壁と肺実質自体に振動を生じさせるときに発生する生理的振動に基づいています。肺実質と胸壁を伝わって放出された振動エネルギーは体表面に到達し、そこで一連の音響センサーによって捕捉され記録されます。センサーは背中の肺領域上に配置されており、両方の肺からこれらの信号を同時に受信できます。これらの信号は複雑なアルゴリズムによって変換され、呼吸サイクル中のエネルギー強度の空間的変化を表示します。強度の変化は、呼吸サイクル中の気流の変化に従います。つまり、吸気と呼気中に流量が増減します。 [2] VRI技術は、これらの変化をグレースケールベースの動的画像として表します。暗いほど振動強度が高く、明るいほど振動強度が低くなります。[3]
VRIと肺音行動
VRI が振動エネルギーに関して提供する最も重要な情報は、吸気時と呼気時の肺音の挙動と機能であり、これには 12 秒間の各肺の個々の呼吸強度 (または振動エネルギー) グラフも含まれます。健康な人の正常な肺の振動エネルギーの分布パターンは、中心に向かって進化し (おそらく中心の大きな気道の初期の気流分布を反映している)、左右の肺に対して同時に遠心的に発達します。吸気のピークに続いて、吸気の終わりに向かって振動エネルギーの求心的な回帰が起こります。同じパターンが呼気相でも同様に繰り返されます。吸気は呼気に比べてより活発なプロセスであるため、吸気振動エネルギーのピークは呼気エネルギーのピークよりも高くなります。最大エネルギー フレーム (MEF) (吸気のピークでの振動エネルギーの最大分布を表す動的画像上のフレーム) では、右と左のゾーンの形状、領域、画像強度は似ていますが、左側の強度が高くなる傾向があります。[4]振動エネルギーグラフは、両肺および各肺の行動パターンをグラフで表したものです。正常な肺を持つ健康な人の場合、グラフは12秒間の呼吸期間を通じて繰り返される一貫したパターンを示します。グラフは吸気時にMEFフレームでピークまで増加し、その後呼気に向かって減少します。呼気中のグラフパターンは吸気時のものと似ていますが、強度は低くなります。右と左の強度グラフを比較すると、グラフは同期しており、同時にピークに達し、ほぼ同じ強度レベルにあります。[要出典]
慢性閉塞性肺疾患(COPD)などの肺疾患は、肺の気道が狭くなり、気流が制限されて息切れを引き起こします。気流制限のため、VRI 呼吸パターンは健康な人の呼吸パターンとは異なります。パターンは肺間で非同期性を示し、振動エネルギー差のピークを示します。この非同期性のため、肺の周囲の輪郭は滑らかではなく、「でこぼこした」または「ディスコ」のような外観になります。[5]振動エネルギー グラフは一貫性のないパターンを示し、吸気と呼気を区別することは困難です。右肺と左肺を比較すると、エネルギー グラフは異なる時間にピークに達し、強度レベルが異なります。[引用が必要]
結論
研究では、正常な肺音には異常な肺音と区別できる特徴があることが示されており[6]、音響肺画像の潜在的な臨床的価値を裏付けています。12 秒間に 40 点の振動エネルギーを同時に記録し、得られたすべての情報を 1 枚の画像に表示する VRI を使用すると、医師は記憶にあまり依存しなくなります。この方法を使用するもう 1 つの利点は、データを保存して後で後続の記録と比較できることです。[7]最後に、VRI 検査は無害で、エネルギーを放出せず、潜在的に有害な放射線学的検査とは異なり、非侵襲的で放射線がありません。[8] VRI 法に関する多くの文献が出版されているにもかかわらず、まだかなり新しいため、限界があることに注意することが重要です。臨床的価値は前述の研究に限定されており、患者の詳細な病歴、投薬、現在の症状の提示を含む完全な患者の検査などの重要な要素は、医師が患者の治療をどのように進めるかを決定するプロセスに非常に貴重です。[引用が必要]
参照
参考文献
- ^ Murphy RL, Vyshedskiy A, Power-Charnitsky VA, Bana Dhirendra S, Marinelli Patricia M, Wong-Tse A, Paciej R (2004). 「肺炎患者における自動肺音分析」. Respiratory Care . 49 (12): 1490–7. PMID 15571639. 2012年7月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ^ Yosef M、Langer R、Lev S、Glickman YA (2009 年 9 月 17 日)。「正常な肺における振動反応画像に対する気流速度の影響」。Open Respir Med J。3 : 116–22。doi : 10.2174 / 1874306400903010116。PMC 2761668。PMID 19834576。
- ^ Becker, Heinrich D. (2009). 「振動応答イメージング - ついに本物の聴診器が誕生」.呼吸. 77 (2): 236–239. doi :10.1159/000181147. PMID 19052444. S2CID 35193741.
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- ^ Wang, Zhen; Jean, Smith; Bartter, Thaddeus (2009). 「閉塞性気道疾患の診断における肺音分析」呼吸. 77 (2): 134–138. doi :10.1159/000178023. PMID 19033680. S2CID 20555396.
- ^ Kompis, M; Pasterkamp, H; Wodicka, GR (2001). 「人間の胸部の音響画像」. Chest . 120 (4): 1309–21. doi :10.1378/chest.120.4.1309. PMID 11591576.
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- ^ Mauri D、Kamposioras K、Proiskos A、Xilomenos A、Peponi C、Dambrosio M、Zacharias G、Koukourakis G、Pentheroudakis G、Pavlidis N (2006)。「古い習慣はなかなか消えない:プライマリケアにおけるスクリーニング目的の胸部X線撮影」。The American Journal of Managed Care。12 ( 11): 650–656。PMID 17090221。
