[論文レビュー] Multimedia Respiratory Database (RespiratoryDatabase@TR): Auscultation Sounds and Chest X-rays

Gökhan Altan, Yakup Kutlu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2021

Phonocardiography and Auscultation Techniques被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、75名の被験者（30名が健常、45名が呼吸器疾患を有する）から得られた同期化された肺音・心音、レントゲン画像、肺機能検査（PFT）およびSGRQ-Cアンケートを統合した、新しいマルチメディア呼吸器データベース「RespiratoryDatabase@TR」を紹介する。本データセットは聴診、画像診断、臨床的指標の統合的分析を可能にし、マルチモーダルデータ統合によるAI駆動の呼吸器および循環器疾患診断を支援する。

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.

研究の動機と目的

• 聴診、画像診断、機能的データを統合した包括的でマルチモーダルな呼吸器データベースを構築し、疾患診断の向上を図ること。
• 複数の解剖学的部位からの肺音および心音の同期記録を可能にし、診断精度の向上を図ること。
• 胸部レントゲン画像のコンピュータ支援画像解析を、聴診および機能的呼吸データと併せて用いることで、包括的な疾患評価を可能にすること。
• AIモデルの訓練および評価を目的とした、検証済みで臨床的にラベル付けされたデータセットを提供すること。

提案手法

• デジタル stethoscope を用いて、4チャンネルの心音（大動脈弁、肺動脈弁、三尖弁、 mitral）および12チャンネルの肺音（前後、上部・中間部・下部肺および肋横筋角）を同時に記録する。
• 各被験者に対して後前位の胸部レントゲン画像、肺量計曲線、SGRQ-Cアンケートを収集する。
• PFT、レントゲン画像、聴診の臨床的評価を根拠に、2名の呼吸器専門医によるデータの検証およびラベル付けを実施する。
• 画像処理技術を用いて胸部レントゲン画像のコンピュータ支援画像解析を実施し、自動的呼吸器疾患検出を支援する。
• 音声、放射線、機能的データのマルチモーダルデータを統合し、統一されたデータベースとして構築し、クロスモーダル研究を可能にする。
• 構造化されたデータラベル付けを適用することで、AIアプリケーションにおける臨床的妥当性および再現性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 12チャンネルの肺音および4チャンネルの心音を同期して記録することで、単一チャンネル記録と比較して、呼吸器および循環器疾患の異常検出精度が向上するか？
• RQ2 胸部レントゲン画像と聴診およびPFTデータを統合することで、呼吸器疾患診断の精度はどのように向上するか？
• RQ3 胸部レントゲン画像のコンピュータ支援画像解析が、肺音および心音の音声解析と併用された場合、呼吸器疾患の病態を同定する上でどの程度補完的役割を果たすか？
• RQ4 生理的および音声データと組み合わせたSGRQ-Cアンケートデータの統合は、慢性呼吸器疾患における患者のフェノタイプ同定をどの程度向上させるか？
• RQ5 統一的でマルチモーダルな呼吸器データベースは、呼吸器医学分野におけるAIモデルの訓練に実現可能であり、臨床的価値があるか？

主な発見

• 本データベースには75名の被験者（30名が健常、45名がアスタマ、COPD、または気管支炎を有する）が含まれており、呼吸器研究に適した多様な被験者群を提供する。
• 12の肺音および4つの心音部位からの同期マルチチャンネル聴診データにより、呼吸音の詳細な空間マッピングが可能となる。
• 2名の呼吸器専門医による臨床的検証により、聴診、PFT、画像診断の各分野におけるラベルの信頼性が確保されている。
• PFTの肺量計曲線およびSGRQ-Cデータを音声および画像データと統合することで、包括的な患者フェノタイプ同定が可能となる。
• 音声、画像、機能的データのクロスモーダル分析を可能にするため、マルチモーダルAI研究を支援する。
• コンピュータ支援画像処理に適した胸部レントゲン画像が提供されることで、肺画像診断分野における自動診断ツールの開発が促進される。