Explorando el vínculo entre un enfoque novedoso para el análisis del sonido pulmonar asistido por computadora y los biomarcadores de imágenes: un estudio transversal

Resumen

Antecedentes

El análisis del sonido pulmonar asistido por computadora (CALSA) tiene como objetivo superar las limitaciones asociadas con la auscultación pulmonar estándar eliminando el componente subjetivo y permitiendo la cuantificación de las características del sonido. En este estudio de prueba de concepto, se evaluó un novedoso enfoque automatizado en datos de pacientes reales comparando las características del sonido pulmonar con biomarcadores de imágenes estructurales y funcionales.

Métodos

Se reclutó a pacientes con fibrosis quística (FQ) de > 5 años de edad en un estudio transversal prospectivo. Las tomografías computarizadas se analizaron mediante el método de puntuación CF-CT e imágenes respiratorias funcionales (FRI). Se utilizó un estetoscopio digital para registrar los sonidos pulmonares en seis ubicaciones del tórax. Se determinaron las siguientes características del sonido: relaciones de potencia de la señal de espiración-inspiración (E/I) dentro de diferentes rangos de frecuencia, número de crepitantes por fase respiratoria y parámetros de sibilancias. Se calcularon modelos lineales de efectos mixtos para relacionar los parámetros CALSA con los biomarcadores de imágenes a nivel lobar.

Resultados

Se incluyeron 222 grabaciones de 25 pacientes con FQ. Se encontraron asociaciones significativas entre las relaciones E/I y las anomalías estructurales, de las cuales la relación entre 200 y 400 Hz parecía ser la más relevante clínicamente debido a su relación con las bronquiectasias, la obstrucción mucosa, el engrosamiento de la pared bronquial y el atrapamiento de aire en la TC. La cantidad de crepitantes también se asoció con múltiples anomalías estructurales, así como con la resistencia regional de las vías respiratorias determinada por FRI. Los parámetros de sibilancias no fueron considerados en el análisis estadístico, ya que se detectaron sibilancias en un solo registro.

Conclusiones

El presente estudio es el primero en investigar las asociaciones entre los hallazgos de la auscultación y los biomarcadores de imágenes, que se consideran el estándar de oro para evaluar el sistema respiratorio. A pesar de la naturaleza exploratoria de este estudio, los resultados mostraron varias asociaciones significativas que resaltan el valor potencial de CALSA automatizado como una nueva medida de resultados no invasiva en futuras investigaciones y práctica clínica.

Fondo

Los sonidos respiratorios contienen información valiosa para el diagnóstico y progresión de enfermedades pulmonares. La auscultación estándar, sin embargo, es un proceso subjetivo que depende de la audición y la experiencia del examinador. Además, no se pueden realizar registros permanentes y no se pueden cuantificar los patrones de respiración ni los cambios a lo largo del tiempo. Durante las últimas décadas se han desarrollado estetoscopios electrónicos y técnicas de procesamiento de señales digitales para superar estas limitaciones. El análisis del sonido pulmonar asistido por computadora (CALSA) proporciona información objetiva y puede usarse como una medida no invasiva y de bajo costo junto a la cama. En investigaciones anteriores se han propuesto varios métodos para el análisis computacional, que van desde métodos clásicos de procesamiento de señales hasta métodos de ciencia de datos que se basan en características para crear clasificadores utilizando estrategias de aprendizaje profundo (1, 2). Hasta la fecha, la mayoría de los algoritmos automatizados se han dirigido a la presencia de uno o más sonidos respiratorios accidentales en el registro del paciente para ayudar a los médicos a realizar un diagnóstico preciso. Por el contrario, en la literatura actual faltan parámetros continuos para indicar el nivel de gravedad de la enfermedad de un paciente. Estos valores de salida continuos podrían facilitar la comparación de registros y monitorear la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo. En este artículo, se realiza un novedoso análisis automatizado para caracterizar los sonidos respiratorios en sujetos con fibrosis quística (FQ), centrándose en la detección automatizada del ciclo respiratorio, la potencia del sonido inspiratorio y espiratorio, y el análisis de crepitantes y sibilancias. Como este enfoque es nuevo en el campo, se necesita una mejor comprensión de la relación entre las características del sonido respiratorio obtenidas y las medidas de resultado existentes para evaluar la salud respiratoria en datos de pacientes reales. En la actualidad, la tomografía computarizada (TC) es el estándar de oro para evaluar las anomalías estructurales de las vías respiratorias y del parénquima pulmonar en la FQ, como obstrucción mucosa, atrapamiento de aire, bronquiectasias y engrosamiento de la pared bronquial.3). Además, los conjuntos de datos de TC ofrecen la posibilidad de analizar datos con diferentes algoritmos. La imagen respiratoria funcional (FRI) es una técnica de imágenes 3D combinada con dinámica de fluidos computacional (CFD), que proporciona información específica del paciente a nivel lobar relacionada con el flujo de aire y la resistencia de las vías respiratorias (4). La generación y transmisión de sonidos pulmonares puede estar relacionada con el flujo de aire, la geometría del árbol bronquial, el estrechamiento de las vías respiratorias, la estabilidad de la pared de las vías respiratorias, la densidad del parénquima pulmonar, etc.5). Por lo tanto, esperaríamos desde un punto de vista fisiológico que los resultados obtenidos mediante CALSA automatizado se asocien con ciertos parámetros de imagen regionales. Una búsqueda en la literatura no reveló estudios previos que exploraran la asociación entre los hallazgos de la auscultación y las imágenes por TC. Por lo tanto, esta prueba de concepto tenía como objetivo evaluar hasta qué punto los sonidos pulmonares digitales utilizando un enfoque automatizado están relacionados con biomarcadores de imágenes estructurales y funcionales en sujetos con enfermedad pulmonar por FQ. Además, también se exploraron las asociaciones entre las características del sonido pulmonar y la espirometría como prueba clásica de función pulmonar.

Métodos

Población de estudio

En este estudio transversal prospectivo, se reclutó a pacientes en el Hospital Universitario de Amberes desde mayo de 2017 hasta enero de 2020. Se consideró participar a todos los pacientes a los que se les programó una TC de tórax durante este período de inscripción para limitar la exposición adicional a la radiación. Las indicaciones para realizar una TC de tórax incluyeron una TC de control para dar seguimiento a la progresión de la enfermedad o la participación en otro estudio clínico que requiriera una TC de tórax. Cuando se reclutó a los sujetos que participaban en otro estudio, debían estar en un régimen de tratamiento estable durante las últimas cuatro semanas. Es importante señalar que todas las evaluaciones del estudio se realizaron de acuerdo con los mismos protocolos que se describen a continuación y todas se organizaron el mismo día. Los sujetos eran elegibles para la inclusión si cumplían con los siguientes criterios: diagnóstico de FQ, edad > 5 años y clínicamente estables en el momento de la inclusión. Los pacientes se consideraron clínicamente estables si estaban en un régimen estable de medicación para la FQ durante cuatro semanas antes de las evaluaciones del estudio. Se excluyeron los pacientes con deterioro cognitivo. Antes de la participación, se obtuvo el consentimiento informado firmado de todos los sujetos y de sus padres/tutores en caso de que el sujeto fuera menor de edad. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Universitario de Amberes (BE300201630558).

Evaluaciones de estudios

Función pulmonar, datos demográficos y antropométricos.

Primero se recopilaron datos demográficos, incluida la fecha de nacimiento, el sexo y el origen étnico. Se midieron la longitud y el peso corporal para calcular el índice de masa corporal (IMC). La espirometría se realizó utilizando el Jaeger Masterscreen PFT (CareFusion, San Diego, EE. UU.) o el Spirostik (Geratherm Respiratory, Alemania) de acuerdo con los estándares ERS (6).

Imágenes por tomografía computarizada

Las tomografías computarizadas de tórax sin contraste se adquirieron con un escáner GE VCT LightSpeed ​​de 64 cortes en dos niveles de respiración, capacidad pulmonar total (TLC) y capacidad residual funcional (FRC), monitoreadas por un neumotacógrafo. Las configuraciones específicas del protocolo de escaneo se pueden encontrar en el material complementario. Las anomalías estructurales fueron cuantificadas utilizando la puntuación CF-CT por dos observadores independientes cegados a la identificación del sujeto, de los cuales un radiólogo de tórax experimentado y un investigador certificado (7, 8). Se puntuaron los siguientes componentes a nivel lobar: bronquiectasias (0 a 12), engrosamiento de la pared bronquial (0 a 9), taponamiento mucoso (0 a 6), anomalías parenquimatosas (0 a 9) y atrapamiento de aire (0 a 4,5). lo que resultó en una puntuación de gravedad general (0-40,5).

VIE

Se realiza una reconstrucción 3D de las vías respiratorias y los lóbulos pulmonares mediante la segmentación de las tomografías computarizadas. Las imágenes en dos niveles pulmonares, TLC y FRC, permiten evaluar los cambios geométricos a lo largo del ciclo respiratorio. Después de la segmentación y el posprocesamiento, los modelos se utilizaron para CFD para simular el flujo de aire resolviendo ecuaciones de Navier-Stokes promediadas por Reynolds para agregar un elemento funcional a las imágenes estáticas. Del análisis se extrajeron los siguientes parámetros: volumen de las vías respiratorias, atrapamiento de aire y resistencia de las vías respiratorias. La resistencia de las vías respiratorias dentro del modelo de vías respiratorias específico del paciente se calculó mediante CFD teniendo en cuenta la distribución relativa del flujo de aire interno a los respectivos lóbulos pulmonares. Se puede encontrar una descripción más detallada de la tecnología FRI en el material complementario y en trabajos publicados anteriormente (4, 9).

CALSA

Los sonidos respiratorios se registraron utilizando un estetoscopio digital (Thinklabs One, Thinklabs Medical LLC) en seis ubicaciones del tórax: dos basales posteriores, dos anteriores (segundo espacio intercostal, línea medioclavicular) y dos laterales (espacio intercostal cuarto-quinto, axilar medio). línea). Cada registro se realizó durante 25 a 30 s con el paciente sentado, mientras respiraba por la boca. El estetoscopio se conectó a la tarjeta de sonido de una computadora portátil con software comercial (Audacity, versión 2.1.2.). Los sonidos respiratorios se adquirieron de acuerdo con las pautas CORSA para adquisición a corto plazo (10).

Todos los análisis CALSA se realizaron en MATLAB (The MathWorks, Inc.). En general, el CALSA automatizado constaba de cuatro componentes principales: pasos de preprocesamiento y eliminación de ruido para mejorar la calidad de las grabaciones, descomposición de paquetes wavelet para separar los sonidos adventicios discontinuos de la señal, extracción del ciclo respiratorio y detección de picos de crepitación. McLane et al. publicaron un resumen detallado del análisis. (11), y se puede encontrar una descripción esquemática de los pasos de procesamiento en el material complementario (Figura E1). Se aplicó un enfoque semiautomático para la detección del ciclo respiratorio para permitir correcciones visuales si fuera necesario. La potencia de la señal durante la inspiración y la espiración se utilizó para calcular la relación espiración-inspiración (E/I) para diferentes bandas de frecuencia, es decir, 100–200 Hz, 200–400 Hz, 400–800 Hz y 800–1600 Hz. . La media…

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