胸膜超声在呼吸系统疾病中的应用现状及展望

孙 哲 马姣姣,3 张 波,3*

(1.中国医学科学院北京协和医学院,北京 100730;2.中日友好医院超声医学科,北京 100029;3. 国家呼吸医学中心 呼吸和共病全国重点实验室 国家呼吸疾病临床研究中心 中国医学科学院呼吸病学研究院 中日友好医院呼吸中心,北京 100029)

呼吸系统疾病是全球第三大死亡原因之一,仅次于心血管疾病和肿瘤,对全世界的公共卫生领域构成重大威胁[1]。胸膜对调控胸腔内环境的稳态起到十分重要的作用[2]。19世纪60年代,Joyner等[3]首次使用超声对胸膜进行评估,因便携、实时、无辐射等优点,逐步应用于临床,现已成为胸膜检查的首选影像学方法。胸膜超声是肺部超声(lung ultrasound, LUS)的重要补充,是诊断呼吸系统疾病的重要部分。目前,LUS更新版国际共识[4]于2022年问世。LUS通过混响伪像等进行疾病的诊断和鉴别诊断,其基本原理是肺泡或肺间质气液比例失调引起的声像图变化。学者们的研究[5-6]大多聚焦于B线和实变两征象的超声表现及产生机制。胸膜与肺部生理与疾病存在密切联系[7],目前超声对胸膜的临床评估包括形态、厚度和运动状态等方面。本文从胸膜静态和动态评估以及新技术在胸膜超声中的应用这三方面内容,对胸膜超声的应用现状展开综述,并提出胸膜超声的局限性及待解决的问题,为超声诊断呼吸系统疾病提供新的思路。

1 常规超声评估胸膜

1.1 胸膜静态评估

胸膜线是胸壁软组织和肺组织的交界面,在超声图像上表现为厚度约2 mm的强回声带,其原理是胸膜和肺内气体之间的巨大声阻抗差,超声束在两者交界面上产生强反射[8]。在超声影像中,正常胸膜线是位于肋下光滑、清晰、规则的线性高回声。超声图像中的胸膜线是一种反射界面,而不是真实的胸膜线。因此,在超声上测量的胸膜线厚度不同于真实的胸膜厚度。此外,胸膜线厚度的测量存在主观因素,与探头频率、检查部位以及操作者的测量方式有明显相关性。超声测量胸膜线厚度的正常值尚未达成共识,约0.5～3 mm,差异较大[9-10]。在未来,需要更大样本的数据和更规范的测量来确定不同人群胸膜线厚度的正常界值。

超声可对胸膜病变进行定性和定量评估。当胸膜线出现增粗、模糊、连续性中断或消失等均提示病变。且胸膜下的形态改变,即胸膜下实变和实变内支气管充气征阳性也可提示胸膜异常[11]。赵浩天等[12]对胸膜形态提出了定量评分,根据其清晰程度和完整性,评0～3分。0分定义为胸膜清晰、光滑;1分为胸膜模糊、规则、完整;2分为胸膜粗糙、欠规则、偶见局灶性中断;3分为胸膜显著不规则,连续性弥漫性中断,城垛样改变。此分类方法可一定程度上标化胸膜形态,但该研究样本量较小,且未考虑到同一患者的肺部分区不同可能会出现不同的胸膜形态这一重要特点。因此,可针对不同肺部分区对上述胸膜形态评分进行改良。

不同呼吸系统疾病对应不同的胸膜超声特征:肺水肿是指多种原因导致液体积聚在肺间质或肺泡腔,病变不累及胸膜[13],胸膜线正常。慢性阻塞性肺疾病患者存在小气道慢性炎症,导致壁层胸膜弹性减退[14],超声表现为胸膜增厚,偶可见胸膜线粗糙、边界模糊[13]。肺部炎症渗出常累及胸膜,超声表现为胸膜不均匀增厚,形态杂乱或欠光滑,胸膜下存在低回声区,与周围组织边界不清[9,11,15]。肺栓塞相关病变位于肺下叶,通常与胸膜炎性胸痛区域相关,超声表现为基于胸膜的多发性、低回声、呈楔形的实质病变,在病变内可以检测到异常回声[16]。然而,肺栓塞的超声表现并不特异,需要与其他疾病进行鉴别,如肺炎、支气管癌、肺外恶性肿瘤转移和单纯性胸膜炎。间质性肺疾病患者由于肺间质中胶原蛋白积累,出现持续炎症或纤维化,导致肺结构扭曲和肺泡通气受损[17],超声图像上表现为胸膜厚度明显增加,胸膜线不规则,呈颗粒状,最常见于双下肺野,严重者可呈典型的弥漫性连续性破坏,凹凸不平,形似“城垛”[18-19]。

胸膜超声检查可以较容易地发现周围型肺部占位,对其进行定位(胸膜外、胸膜或肺实质),判断肿块范围及其性质(实性、囊性或复杂)。胸膜外肿瘤常取代其上的胸膜层,与肋骨破坏或肌肉浸润有关。当胸膜病变起源于脏层或壁层胸膜时,通常局限于胸膜腔,或浸润胸壁或肺实质。良性胸膜肿瘤在超声上表现为圆形或卵圆形,均匀低回声,且不浸润周围结构。恶性胸膜肿瘤在超声上则表现为从壁层胸膜产生的不规则、边界清楚、通常不均匀的肿块,常破坏脏层胸膜的正常轮廓,可能伴随胸腔积液或胸壁/肋骨侵犯[20]。胸膜下肺转移瘤表现为圆形、椭圆形或小叶状等不均匀结构,病变周围以低回声的光晕和毛刺为特征,伴中央坏死,常伴胸腔积液。

超声在胸腔积液(pleural effusion, PE)方面的应用已有40余年的历史[21],可用于确定积液位置,估计积液量,并通过特定的回声特征判断其性质。液体积聚导致胸膜壁层和脏层分离,超声表现为肺和胸壁之间的无回声区域。大于5 mL的PE即可在超声上显示。Yang等[22]将PE分为以下四个类别:无回声、复杂无分隔、复杂分隔和均匀回声。积液超声特征对疾病有一定指向性。双侧PE常为漏出液,超声表现为无回声区域;相比之下,渗出液有回声,伴或不伴回声复杂[23]。恶性PE多表现为渗出液特征,常出现漩涡现象[24]。慢性或更活跃的恶性肿瘤可能导致纤维间隔的形成,出现胸膜或膈肌结节性积液[25]。积液呈分隔状常提示胸膜腔感染。一项研究[26]显示,“悬浮微泡征”有助于区分脓胸和非脓胸,可能是由于脓液更容易与空气混合,导致空气滞留。此外,胸膜超声还可用于PE量的估算。针对不同患者,不同体位,研究者们开展了一系列研究[27-30],探索超声估算PE的方式,但未达成共识。超声对于积液量的可靠估计仍然具有挑战性,可能受到患者胸腔大小、体位(直立、仰卧、侧卧)、膈肌位置(腹压高、膈神经麻痹、膈疝)、积液量、肺实变的存在、探头放置位置和方向、检查者专业知识以及观察者间和观察者内部差异的影响。因此,亟需严格规范的超声检查流程来规范不同临床情境下,超声估计PE量的方式方法。在未来,若想进一步精确计算积液量,可通过科学研究设计PE的三维重建模型。

1.2 胸膜动态评估

超声可以动态观察器官活动,并量化其运动幅度。胸膜超声中最重要的是评价是否存在胸膜滑动征,即高回声的胸膜线随呼吸滑动的征象,在M型超声中表现为“海岸征”[31]。存在正常胸膜滑动提示该部位胸膜腔密闭,即脏壁两层胸膜紧密贴合;且该部位及以上肺泡可完成肺通气。赵浩天等[12]对胸膜滑动的定量评估进行了定义:在呼气末和吸气末,分别沿胸膜线方向测量肺肝交界点距声窗左缘的距离,两者之差称为“胸膜滑动位移”,在该研究中,正常人胸膜滑动位移为(15.19±4.45) mm。

多种呼吸系统疾病均可导致胸膜滑动征存在异常。当胸膜腔被气体或液体填充时,脏壁两层胸膜分离,胸膜滑动消失。研究[32]表明,胸膜滑动征存在即可排除气胸。肺点存在对于识别气胸有100% 特异性[33],并且在胸壁上多个位置标记肺点,可用于确定气胸范围[34]。PE患者的胸膜滑动消失,M超呈现“正弦波征”[35]:即在呼吸过程中,两层胸膜间距离在吸气相变小、呼气相增加的周期现象。因此,“正弦波征”可用来鉴别胸腔积液和其他原因导致的胸膜增厚。另一种情况是脏层胸膜紧贴壁层胸膜,但失去相对滑动,这提示局部肺泡通气消失。胸膜滑动消失可能出现在胸膜粘连、完全性肺不张、慢性阻塞性肺疾病过度充气、巨大肺大疱、大面积肺纤维化、窒息、心脏呼吸骤停等疾病中[29,36-37]。此外,当肺切除术后(无脏层胸膜)、胸壁皮下气肿等情况也不会出现胸膜滑动。

2 超声新技术的应用

斑点追踪技术、弹性成像、超声造影等超声新技术以及人工智能逐步应用于胸膜超声中,使得超声检查信息量更加丰富、结果更加客观、可靠。

2.1 斑点追踪技术

斑点追踪技术(speckled tracking imaging, STI)最初应用于心脏,在心肌组织与超声波束的相互作用下,产生特定的声学标志物,即斑点。STI可以追踪斑点在整个心动周期内的位移,进而对心肌运动速度、位移、应变等参数进行量化。目前,STI正逐步应用于胸膜超声中。Tzadok等[38]发现在急性失代偿性心力衰竭患者和新型冠状病毒肺炎患者中,胸膜位移的幅度和速度存在显著差异。STI还可以通过最大纵向胸膜应变值量化胸膜滑动。Duclos等[39]发现,在气胸患者中,最大纵向胸膜应变平均值为1%±1%,而正常胸膜滑动人群的最大纵向胸膜应变平均值为46%±32%。当STI诊断气胸的灵敏度和特异度均为100%时,最大纵向胸膜应变的截断值为4%。因此,STI可以量化胸膜滑动,为胸膜疾病的检测开辟新视角,但其结论仍需进一步的前瞻性研究来证实。

2.2 超声弹性成像

弹性成像技术将组织硬度可视化,以彩色图像形式呈现,可分为应变弹性成像(strain elastography, SE)、声辐射力脉冲弹性成像(acoustic radiation force impulse, ARFI)、剪切波弹性成像(shear wave elastography, SWE)。多项研究[40-45]表明,弹性成像可以通过应变比(strain ratio, SR)或剪切波速(shear wave velocity, SWV)区分胸膜下肺部病变的良恶性(表1),但未就弹性截断值达成共识。两项多中心研究[46-47]中显示,可以通过弹性值来区分胸腔积液的良恶性。将胸膜超声和弹性成像相结合,可以作为一种定量方法,评估周围型肺部病变和胸腔积液,从而快速、准确对病变性质进行判断。

表1 胸膜超声弹性成像在周围型肺占位中的应用Tab.1 Application of pleural ultrasonic elastography in peripheral pulmonary space-occuping lesions

2.3 超声造影

在常规超声基础上,通过静脉注射六氟化硫微泡,可有效增强组织器官的血流信号,反映血流灌注状态,便于疾病诊断及鉴别诊断。超声造影(contrast enhanced ultrasound, CEUS)可以通过造影剂分布均匀性、增强模式、达峰时间等特征鉴别周围肺部病变的性质,区分结节[48-49]和积液[50]的良恶性。但也有学者[51-52]认为CEUS无法区分周围型肺部占位的良恶性。研究[53-55]表明,在穿刺活检前使用CEUS描绘病灶靶区,重新调整活检路径,可以提高诊断准确性,降低并发症的发生率。

除了临床常用的六氟化硫微泡外,在基础研究中,有研究团队[56-57]发现,脂质体纳米气泡可提高肺癌的超声成像质量和诊断准确性,通过连接药物,还可以发挥其治疗能力,具有用于癌症靶向治疗的潜力。此外,检测微血管密度可早期评估肿瘤新生血管。研究[58-60]显示,在兔和小鼠肺外周肿瘤模型中,CEUS参数与未分化微血管(CD31+)密度显著相关,可以更有效地评估周围型肺癌的血管生成,在人类身上同样得到了相应的印证。

2.4 人工智能在胸膜超声中的应用

目前,胸膜超声的深度学习模型主要集中在胸膜线定位及其形态的辨别。Tripathi等[61]提出了一种具有注意力机制的无监督转运神经网络框架,可以在超声图像中自动识别胸膜线的形态特征。Carrer等[62]提出了一种基于隐马尔科夫模型和维特比算法的胸膜线检测和定位的自动无监督方法,对胸膜线的识别时间小于等于2 s,并基于支持向量机的监督分类程序对新型冠状病毒肺炎患者进行严重程度分级。在实际应用中,仅定位胸膜线是远不够的,Bassiouny等[63]首次提出,使用一种基于更快的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,fRCNN)的深度学习模型提取胸膜形态特征,包括正常胸膜、不规则胸膜和增厚胸膜,进而区分正常肺和病理性肺部疾病。目前,深度学习算法仅应用于胸膜超声静态特征的评估上。在未来,有望借助人工智能对胸膜滑动征等动态特征进行定量表征,以及自动计算胸腔积液量,自动识别肺结节并判断其性质。

3 胸膜超声的局限性

胸膜超声存在一定局限性。只有当病变累及胸膜及胸膜周围结构时,才能在超声上观察到异常胸膜线和胸膜下改变。此外,由于胸壁存在肋骨,超声只能探查70%的胸膜表面[64]。另外,目前的研究结果受到检查人群的异质性、患者胸膜固有特性的变化以及研究的样本量较小等限制,多项内容未达成共识。如各年龄段超声影像中胸膜线厚度的正常值待确定;胸膜形态和动态运动的定量评价标准待研究;胸腔积液量的标准化评估方法;胸膜超声检查的标准化流程和质量控制需尽快达成共识。

胸膜超声在呼吸系统疾病的诊断中展现出一定的价值,也具有巨大的应用潜力,如目前深度学习算法只应用在胸膜静态评估中,如果进一步深入分析胸膜滑动征等动态超声征象、构建三维模型准确计算胸腔积液量、自动识别周围型肺结节并判断其性质等方面,可能会提供给临床更多的诊断信息。未来需要更加规范、统一的操作流程和大样本多中心的研究,探索胸膜超声的应用价值。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明孙哲:搭建综述框架,检索文献,撰写论文;马姣姣:审定论文;张波:总体把关,审定论文。