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        基于B線的肺部超聲評分定量評估肺部疾病研究進展

        2022-12-28 08:59:55于紅奎
        中國醫(yī)學影像技術(shù) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:數(shù)目分區(qū)含水量

        劉 曉,潘 敏,陳 芳,于紅奎

        [1.廣州中醫(yī)藥大學深圳醫(yī)院(福田)超聲科,廣東 深圳 518034;2.深圳市兒童醫(yī)院麻醉科,廣東 深圳 518038;3.廣州市婦女兒童醫(yī)療中心超聲科,廣東 廣州 510623]

        近年來,肺部超聲(lung ultrasound, LUS)廣泛用于診斷及評估肺實質(zhì)及間質(zhì)疾病,主要包括肺炎、急性呼吸窘迫綜合征、肺水腫、肺纖維化、氣胸、胸腔積液、肺不張及肺栓塞等,以指導治療、監(jiān)測療效[1]。根據(jù)LUS所示B線可定量評估肺含水量[2]。本文就基于B線的LUS評分定量評估肺部疾病研究進展進行綜述。

        1 檢測B線

        正常肺LUS可見多條等距平行于胸膜線的線樣高回聲,即A線,為混響偽像所致[1]。B線為起自胸膜線并與之垂直的無衰減束帶樣高回聲,可延伸至屏幕底部,并隨呼吸運動而移動,可遮擋A線,是肺部疾病的重要超聲表現(xiàn);但并非肺部解剖結(jié)構(gòu)在聲像圖中的表現(xiàn),而是超聲偽像,可能為振鈴偽像所致,即聲束在傳播過程中遇到纖薄的液體層,且其下方有極強的聲反射界面,絕大部分入射聲束在液體層與聲反射界面之間振蕩反射[3]。正常情況下,肺泡內(nèi)不含或僅含少量水分,無法產(chǎn)生振鈴偽像;而肺部存在病變情況下,肺間質(zhì)及肺泡內(nèi)的含水量增多,此時可見B線,且水分含量越高,則B線越多[2]。利用常規(guī)超聲診斷儀即可檢測B線,采用凸陣、線陣或相控陣探頭,基于二維超聲成像模式,垂直于肋骨或沿肋間隙,于縱切面及橫切面依次掃查全肺。

        2 定量評估B線

        定量評估B線時,需對肺部加以分區(qū)。早期多采用胸壁28點法,即于患者仰臥時將探頭置于其前胸壁左側(cè)第2~4肋間隙及右側(cè)2~5肋間隙分別與胸骨旁線、鎖骨中線、腋前線及腋中線交叉的28個點,并記錄于各點所見B線數(shù)目,相加得出總數(shù)目[4];還可將左、右胸壁各分為前上、前下、側(cè)上及側(cè)下共8個區(qū)[5];急癥床旁LUS則可采用簡化4分區(qū)法,即將左、右前胸壁各分為上、下兩部分[6]。此外尚有肺部12分區(qū)法和14分區(qū)法,前者將左、右胸壁前、側(cè)及后部各分為上、下兩部分[7],后者則在12分區(qū)法基礎(chǔ)上增加了雙側(cè)肋緣下部2分區(qū),即肺底[8]。

        動物模型研究及人體試驗均證實肺部B線數(shù)目與肺含水量密切相關(guān)[2],但直接記錄B線數(shù)目較為煩瑣,且不適用于評估肺泡-間質(zhì)綜合征。為此,有學者[5]提出采用LUS評分定量評估B線,即基于B線數(shù)目及分布對雙肺進行評分,以肺部各區(qū)域評分之和為LUS評分。PICANO等[9]根據(jù)B線數(shù)目評價肺部含水量:0分,B線≤5條,肺含水量正常;1分,B線6~15條,肺水輕度增加;2分,B線16~30條,肺水中度增加;3分,B線>30條,肺水重度增加。BRAT等[10]將雙肺各分為前、側(cè)、后3個區(qū),并根據(jù)每個區(qū)域中B線的數(shù)目、密度及肺實變程度對肺通氣情況進行評分:0 分,未見B線;1 分,1個肺區(qū)內(nèi)B 線≥3條而互相無融合;2分,B線密集、融合,伴或不伴胸膜下肺實變;3分,大范圍肺實變。BEAUBIEN-SOULIGNY等[11]以B線所占面積行LUS評分:0分,無B線;1分,所占面積<25%;2分,所占面積25%~50%;3分,所占面積51%~75%;4分,所占面積>75%。張穎等[12]認為不能僅根據(jù)B線數(shù)目進行LUS評分,還應結(jié)合其他超聲征象。

        3 LUS評分的臨床應用

        3.1 診斷肺部疾病 根據(jù)LUS評分可有效診斷兒童肺炎。CLAES等[13]以X線檢查為金標準,發(fā)現(xiàn)LUS評分診斷兒童肺炎的敏感度和特異度分別為98.0%和92.0%。LU等[14]對30例患者行LUS及CT檢查,并以胸部CT為標準,觀察LUS評分評估肺部病變的價值;結(jié)果顯示LUS評分評估輕、中、重度肺部病變的敏感度分別為68.8%、77.8%和100%,特異度分別為85.7%、76.2%和92.9%,準確率分別76.7%、76.7%和93.3%;動態(tài)超聲隨訪結(jié)果顯示,LUS評分與肺部病變程度呈正相關(guān)。

        3.2 評估病情及判斷預后 梁振宇等[15]發(fā)現(xiàn)LUS評分可用于鑒別不同程度新生兒呼吸窘迫綜合征(neonatal respiratory distress syndrome, NRDS)。RAZAK等[16]認為LUS評分與肺部充氣量成反比,且可有效評估肺部疾病嚴重程度,根據(jù)LUS評分可準確判斷接受經(jīng)鼻持續(xù)氣道正壓通氣支持治療的NRDS患兒是否需接受表面活性劑替代治療或機械通氣治療。尹欣等[17]采用LUS檢查支氣管肺發(fā)育不良患兒與正常早產(chǎn)兒,發(fā)現(xiàn)以LUS評分≥33分預測支氣管肺發(fā)育不良的敏感度和特異度均較高。此外,亦有研究[18]顯示以LUS評分≥4分判斷門診急性支氣管炎患兒是否需要入院治療的敏感度和特異度分別為50.00%和91.18%。

        LUS評分還可用于評估急性心力衰竭(acute heart failure, AHF)患者肺充血情況。PALAZZUOLI等[19]觀察AHF患者入院和出院時的LUS評分及其與腦鈉肽(brain natriuretic peptide, BNP)血漿濃度、超聲心動圖示左心室功能及左心室射血分數(shù)的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)LUS評分可有效評估AHF嚴重程度、監(jiān)測肺充血。

        3.3 指導治療 LUS可指導臨床制定新生兒肺部疾病治療方案,有效改善患兒預后;LUS評分則能預測NRDS早產(chǎn)兒是否需要接受肺表面活性劑治療[20];以LUS評分評估NRDS患兒是否需要接受固爾蘇治療的敏感度達100%,特異度為61%[10,21]。de MARTINO等[22]采用LUS檢查出生孕周≤30周的早產(chǎn)兒,發(fā)現(xiàn)LUS評分與其氧合指數(shù)相關(guān)(r=0.6,P<0.000 1),可用于預測患兒對肺表面活性劑的需求量,從而指導臨床治療。

        LUS還可用于床旁評估患者肺通氣情況。有學者[23]以LUS評分評估呼吸機相關(guān)肺炎患者經(jīng)抗生素治療后肺復張情況,發(fā)現(xiàn)LUS評分結(jié)果與臨床肺部感染評分高度相關(guān)。LU等[24]以LUS評分評估接受體外膜肺氧合(extracorporeal membrane oxygenation, ECMO)支持治療的重度ARDS患兒肺通氣情況,發(fā)現(xiàn)撤機后存活者的LUS評分顯著低于死亡者。

        3.4 用于手術(shù)及重癥患者 肺含水量增加可引起肺不張,為外科手術(shù)后重要肺部并發(fā)癥。既往研究[25]顯示,根據(jù)圍手術(shù)期LUS可監(jiān)測肺不張,并有助于診斷呼吸系統(tǒng)并發(fā)癥。SOUMMER等[7]以LUS評分預測術(shù)后拔管并發(fā)癥的發(fā)生率,結(jié)果顯示肺通氣不佳(LUS評分>17)與拔管后并發(fā)癥發(fā)生率呈明顯正相關(guān)(r=0.86)。此外,有學者[12]采用LUS評估心臟外科手術(shù)后患者肺部B線數(shù)目,發(fā)現(xiàn)其與采用半定量胸部X線和有創(chuàng)熱稀釋法評估結(jié)果具有較好的相關(guān)性。

        臨床上,重癥監(jiān)護患者常見肺含水量顯著增加,多繼發(fā)于急性心力衰竭、急性肺損傷或急性呼吸窘迫綜合征。YIN等[26]觀察LUS評分與重癥監(jiān)護室休克患者預后的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)LUS評分是28天死亡率的獨立危險因子,且入院時高LUS評分與預后不良有關(guān)。有學者[27]提出采用LUS評分指導制定重癥監(jiān)護患者補液方案,并可改善預后。

        3.5 其他 接受血液透析的終末期腎病患者常出現(xiàn)無明顯臨床癥狀的肺淤血。LUS評分可實時、動態(tài)監(jiān)測血液透析患者體內(nèi)液體狀態(tài),有效評估透析效果。另外,子癇前期表現(xiàn)為毛細血管滲漏及血漿膠體滲透壓降低,最終可致肺水腫;處理不及時可嚴重威脅孕婦安全。HAMMAD等[28]發(fā)現(xiàn)采用LUS評分可有效評估子癇前期孕婦肺水腫。

        4 小結(jié)與展望

        LUS具有便捷、費用低及無輻射等優(yōu)點,尤其適用于兒童;但也有其局限性:①無法顯示被骨骼遮擋的病變;②難以探查被胸膜下氣體遮擋的病變;③操作者依賴性較高。采用人工智能對肺超聲評分有所幫助,但尚處于初步探索階段,有待多中心、大樣本研究進一步觀察。

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