肺音图在呼吸系统疾病诊治中的应用

肺音是反映肺部生理和病理特性的一项重要指标。建立能记录、分析、储存肺音的肺音分析系统———肺音图机及其分析软件 ,能客观地描述肺音 ,有助于医学教学。由于其参数受年龄、身高、气流速度和局部肺通气量影响 ,并与FEV1密切相关 ,故可作为肺部疾病早期诊断和鉴别诊断的有效方法 ,用于评估肺功能和支气管激发试验 ,并有助于危重病人肺通气功能的管理 ,使远程医疗成为现实。

肺通气功能正常的支气管哮喘患者气管呼吸音分析的研究

目的 观察肺通气功能正常的支气管哮喘患者气道炎症对呼吸音的影响。方法 33例肺通气功能正常的缓解期哮喘患者及 15例健康对照组在标准气流下采集呼吸音 ,呼吸音功率谱经快速傅立叶转换 (FFT)。结果 支气管哮喘患者呼气相呼吸音强度 (LSI)明显低于对照组 (P <0 0 1) ,而其最大功率频率 (PF)、曲线下四等份处频率 (Q2 5、Q50 、Q75)在吸、呼气相均高于正常对照组(P <0 0 5 )。结论 即使支气管哮喘患者肺通气功能正常 ,在标准气流下肺音图仍可反映气道炎症导致的形态改变 ,是一种新的。

支气管激发试验中呼吸音分析的研究

目的:评价肺音图能否作为支气管激发试验的监测指标。方法:选取肺通气功能正常的缓解期支气管哮喘患者18例、健康对照者6例,进行组胺支气管激发试验;对支气管激发试验用药前、后肺音图参数即肺音强度(LSI)、最大峰值处的频率(PF)、功率谱曲线下面积划成4等份处的频率(Q25、Q50、Q75);进行自身对照研究,并比较支气管哮喘组与健康对照组激发前、后肺音图参数的变异率。结果:支气管哮喘组激发后PF、Q50(分别为186.4±120.5,296.5±210.5,P<0.05和221.1±105.5,332.7±210.2.P<0.02)均有显著性增高。健康对照组组胺激发前、后肺音图参数均无明显差异(P<0.05)。支气管哮喘组与健康对照组激发前、后肺音图参数的变异率△PF％、△Q50%在吸气相两组差异有显著性。结论:肺音图参数能灵敏地反映气道炎症所致的气道形态改变对呼吸音的产生与传导的影响,是敏感、有效的支气管激发试验监测指标。

数字肺音人工智能分析与临床医师判断的一致性研究

目的评估数字肺音人工智能分析与临床医师判断的一致性。方法本研究为诊断性实验。采用非随机抽样方法应用2737条选自《国家远程医疗与互联网医学中心数字听诊平台》的真实的临床数字肺音数据,应用Luntech®数字听诊人工智能分析结果判断,根据肺音的粗糙程度、是否有啰音、啰音的强度、是否有干啰音和是否有湿啰音5个方面进行分类整理后建立人工智能分析结果数据库。同时,制定统一分类定义,临床医师对数字肺音进行以上5个方面判断,对比分析数字听诊人工智能和医师听诊的肺音分析结果的一致性。应用描述性方法对肺音图变化特征进行整体描述;以医师判断结果为"金标准",应用混淆矩阵计算分类准确度、召回率、虚警率、精确度、kappa值评价两者的一致性。结果Luntech®数字听诊人工智能分析对于是否为异常肺音、有无呼吸音粗糙、有无啰音、有无干啰音和有无湿啰音的判断准确度分别为98.39%、95.14%、96.60%、97.84%和96.97%,召回率分别为96.60%、88.34%、91.65%、92.70%和86.68%,虚警率分别为3.48%、2.43%、1.03%、0.92%和0.63%,精确度分别为97.00%、92.86%、97.71%、97.08%和96.98%;并且一致性良好(kappa值分别为0.931、0.873、0.921、0.941和0.898);对于啰音强度的判断结果具有较好的一致性(湿啰音kappa值=0.790,干啰音kappa值=0.889)。肺音图具有明显形态特征,人工智能肺音分析指数及肺音图可敏感反应肺音性质的变化。结论数字肺音人工智能分析及肺音图与临床医师判断有较好一致性。