[논문 리뷰] Multimedia Respiratory Database (RespiratoryDatabase@TR): Auscultation Sounds and Chest X-rays

Gökhan Altan, Yakup Kutlu외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 21.

Phonocardiography and Auscultation Techniques인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 75명의 참가자(건강한 30명, 폐질환 환자 45명)로부터 동기화된 폐 및 심장 소리, 촬영한 측면 흉부 X-레이, 폐기능검사(PFT), SGRQ-C 설문지를 포함하는 새로운 다중미디어 폐질환 데이터베이스인 RespiratoryDatabase@TR를 소개한다. 이 데이터셋은 진찰, 영상, 임상 지표를 통합 분석할 수 있게 하여, 다중모달리틱 데이터 융합을 통한 인공지능 기반의 폐 및 심장 질환 진단을 지원한다.

ABSTRACT

Auscultation is a method for diagnosis of especially internal medicine diseases such as cardiac, pulmonary and cardio-pulmonary by listening the internal sounds from the body parts. It is the simplest and the most common physical examination in the assessment processes of the clinical skills. In this study, the lung and heart sounds are recorded synchronously from left and right sides of posterior and anterior chest wall and back using two digital stethoscopes in Antakya State Hospital. The chest X-rays and the pulmonary function test variables and spirometric curves, the St. George respiratory questionnaire (SGRQ-C) are collected as multimedia and clinical functional analysis variables of the patients. The 4 channels of heart sounds are focused on aortic, pulmonary, tricuspid and mitral areas. The 12 channels of lung sounds are focused on upper lung, middle lung, lower lung and costophrenic angle areas of posterior and anterior sides of the chest. The recordings are validated and labelled by two pulmonologists evaluating the collected chest x-ray, PFT and auscultation sounds of the subjects. The database consists of 30 healthy subjects and 45 subjects with pulmonary diseases such as asthma, chronic obstructive pulmonary disease, bronchitis. The novelties of the database are the combination ability between auscultation sound results, chest X-ray and PFT; synchronously assessment capability of the lungs sounds; image processing based computerized analysis of the respiratory using chest X-ray and providing opportunity for improving analysis of both lung sounds and heart sounds on pulmonary and cardiac diseases.

연구 동기 및 목표

• 진단 향상을 위해 진찰, 영상, 기능적 데이터를 통합한 종합적이고 다중모달리틱 폐질환 데이터베이스를 구축하기.
• 다양한解剖학적 위치에서 폐 및 심장 소리를 동기화하여 기록함으로써 진단 정확도를 향상시키기.
• 흉부 X-레이의 컴퓨터 기반 분석을 폐기능 및 청진 데이터와 함께 지원하여 통합된 질환 평가를 가능하게 하기.
• 인공지능 모델 훈련 및 평가를 위한 검증된 임상 레이블이 부여된 데이터셋을 제공하기.

제안 방법

• 디지털 stethoscope를 사용하여 4채널 심장 소리(대동맥, 폐동맥, 삼중판, mitral) 및 12채널 폐소리(전측/후측, 상부/중부/하부 폐 및 갈비격막 각도)를 동시에 기록.
• 각 참가자에게 후면 전방 흉부 X-레이, 산산도 곡선, SGRQ-C 설문지를 수집.
• PFT, X-레이, 청진 결과를 기반으로 두 명의 폐과 전문의가 임상 평가를 통해 모든 데이터를 검증하고 레이블링.
• 흉부 X-레이의 컴퓨터 기반 분석을 위한 영상 처리 기법을 적용하여 자동 폐질환 진단 지원.
• 청각적, 방사선적, 기능적 데이터를 통합하여 다중모달리틱 데이터를 하나의 데이터베이스로 통합하여 교차모달 연구를 가능하게 하기.
• 구조화된 데이터 레이블링을 적용하여 향후 인공지능 응용 프로그램에서 임상적 관련성과 재현 가능성을 확보하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단일 채널 기록 대비 다중채널 동기화 폐 및 심장 소리 기록이 폐 및 심장 이상을 더 잘 탐지할 수 있는가?
• RQ2 흉부 X-레이 영상과 청진, PFT 데이터를 융합하면 폐질환 진단 정확도가 어떻게 향상되는가?
• RQ3 흉부 X-레이의 컴퓨터 기반 분석이 폐 및 심장 소리의 청각적 분석을 얼마나 보완할 수 있는가?
• RQ4 생리적 및 청각적 데이터와 함께 SGRQ-C 설문지 데이터를 융합하면 만성 폐질환에서 환자 프로파일링이 어떻게 향상되는가?
• RQ5 통합된 다중모달리틱 폐질환 데이터베이스의 구현 가능성과 임상적 가치는 무엇인가?

주요 결과

• 75명의 참가자(건강 30명, 천식, 만성폐색성폐질환 또는 기관지염 환자 45명)를 포함하여 폐질환 연구에 적합한 다양한 군을 제공한다.
• 12개 폐소리 및 4개 심장소리 위치에서의 다중채널 동기화 청진 데이터를 통해 폐소리의 공간적 맵핑이 가능해진다.
• 두 명의 폐과 전문의가 청진, PFT, 영상 소견 결과를 기반으로 레이블링하여 높은 신뢰도의 검증이 이루어졌다.
• PFT 산산도 곡선 및 SGRQ-C 데이터를 청각적 및 영상 데이터와 융합함으로써 환자 프로파일링이 종합적으로 가능해졌다.
• 소리, 영상, 기능 데이터의 교차모달 분석을 가능하게 하여 다중모달리틱 인공지능 연구를 지원한다.
• 컴퓨터 기반 영상 처리에 적합한 흉부 X-레이가 제공되어 폐 영상 진단 자동화 도구 개발을 촉진한다.