SOUND

令和４年度研究助成 【サウンド技術振興部門】より

肺音解析を用いた非侵襲で簡便な胸膜癒着の判別方法開発
岡山大学学術研究院医歯薬学域・AI人材養成産学協働プロジェクト

谷岡 真樹准教授

膜癒着の評価する先行研究は、以下３点が挙げ１．研究の背景られる。

癌再発例や広範囲の肺癌、転移性大腸癌を含①超音波診断1）,2)

め、肺手術は胸腔鏡手術（図１）が主流であ

経胸壁超音波のSliding signを利用することる。手術の既往や肺炎等の炎症により胸壁とで高い評価精度を得ているが、施行にかかる時肺の癒着、胸膜癒着が生じる（図１）。胸腔鏡間と労力やエコー施行者の技術の差など実際に手術の際、体表からのポート挿入（図2）時に、通常診療の運用には課題がある。

胸膜癒着があると剥離による出血や肺損傷の②CT

３）リスクがある。そのためなるべく胸膜癒着の動的換気による4D-CTも評価可能とされてない部位へのポート挿入を検討する。しかしいるが、必要となる特殊なマルチスライスCT

癒着の評価には４次元CT、胸壁超音波、声音を導入する施設は限定され汎用性が低いこと、振盪など特殊または熟練の技術が必要である。

また施行に長時間要し、実臨床応用されていな
い。

国内外の研究状況
胸膜癒着部の肺音や声音の特徴をAI・深層学習により評価する研究は国内外にない。胸Parietal pleura

図2
Lung

図１

胸腔鏡手術の際のポート挿入部位

一般的な胸腔鏡手術の際に挿入するポートの胸膜癒着癒着を剥離する様子部位

がん研有明病院ホームページ参照

17

SOUND

図3

③声音振盪

声音振盪

両手を患者さんの背中に当てて、手に伝わる振動で声音振盪を確認する。

４）

法である声音振盪（図3）に着目した。

患者への侵襲がなく、かつ簡便に評価できる

声音振盪は胸膜癒着により肺の生理的な動き手法だが、人の感覚に頼っており客観性に乏しが抑制され、正常な肺と比較して異なる呼吸音

く、評価者の熟練が必要となることが課題であまたは声音が得られることから、低い声音を発り、実臨床では活用されない。

した際に左右の肺から伝わる音の差を聞き分け

上記の背景から、本研究では、胸腔鏡手術予ることで癒着の有無を判別する方法である。患定者の肺音を聴取し、その後手術時に直接癒着者に対して侵襲がなく、かつ簡便に評価できるの有無を確認することで、胸膜癒着の有無に関手法だが、人の感覚に頼っており客観性に乏し係する肺音の特徴を探索する。

く、評価者の熟練が必要となることが課題であ

２．研究目的る。
そこで、本研究では、手術を予定している患前向き観察研究により、手術予定の患者の肺者に対し、胸腔鏡挿入予定箇所を中心に体表部音や声音を収集し、音響特性に特異点があるかの複数箇所に電子聴診器を取り付け肺音ならびを、機械学習を含めて探索的に検討する。そしに声音を取得する。肺音ならびに声音を取得後、て胸膜癒着の有無を判別する人工知能、深層学実際に治療を行い、ポート挿入予定箇所の癒着習モデルを構築することで、術前に音のみで客の有無を確認し、胸膜癒着による音響特性に特観的かつ簡便な胸膜癒着判別を可能にする。将異点があるかを、機械学習を含めて探索的に検来的に医師・患者ともに負担をかけない客観性討する。具体的にはフーリエ変換した肺音情報のある鑑別手法を確立するため、本研究は胸膜を、メルスペクトログラムとして図式化し、ニ癒着を音により特定するモデル作成の足掛かりューラルネットワークを用いて特徴量を検出すとして重要である。

る。尚、本研究では胸壁超音波によるスライデ

３．研究内容我々は、従来から存在する胸膜癒着の評価方

18ィングサインを胸膜癒着所見として参照する。
またタルクによる胸膜癒着術後の肺癌患者をコントロールとして最大10名分肺音を収集する。

SOUND

図4

研究の概要

４．研究計画②声音振盪への着目
上述したが我々は、胸膜癒着の評価方法とし胸腔鏡下手術予定の患者50名から健側３かて従来からなる声音振盪に着目した。声音振盪

所・患側３か所の計６か所に複数の電子聴診器

は胸膜癒着により肺の生理的な動きが抑制さを取り付け肺音ならびに声音を取得する。従れ、正常な肺と比較して異なる呼吸音または声って300の呼吸音データ、300の声音データを音が得られることから、低い声音を発した際に得る。また、経胸壁超音波によるSliding sign

左右の肺から伝わる音の差を聞き分けることでを胸膜癒着所見として参照する。その後手術時癒着の有無を判別する方法である。人工知能・に、ポート挿入予定箇所の癒着の有無を確認す

深層学習は医療者が見分けられる情報についてる。また同じ聴取・超音波検査を、タルク等にはその特徴を精度高く判断できる。

よる胸膜癒着術後の肺癌患者に行い、胸膜癒着音のコントロールとする。音響特性は、フーリ③超音波所見との比較

エ変換した肺音・声音情報を、メルスペクトロ

胸腔鏡手術では患側の胸膜癒着の情報が得らグラム等として図式化した音データをVGG16、れるが、対側の情報は得られない。呼吸音・声simCLR等のニューラルネットワークを用いて音の左右差を比較する際に、対側胸膜に癒着がモデル化する（図４）。

ないことを傍証するため超音波によるSliding

５．特色・独創的な点①胸膜癒着の確実な情報
岡山大学病院では年間300例の胸腔鏡手術のsignを確認する。

６．研究完成時の予想される成果と社会生
活、日常生活に与える影響

ビデオ所見により胸膜癒着状態、部位の確実な本研究の成果をもとにして、将来的に胸膜癒情報が取得できる。術前の呼吸音・声音と癒着着の有無を判別できるアルゴリズムを構築するの情報を比較可能である。

ことが出来れば、術前に肺音ならびに声音を取得するだけで胸膜癒着の有無が客観的に診断で19

SOUND図５

自験例

肺障害のない正常人の呼吸音メルスペクトログラム

右中葉、癒着なし

左中葉、癒着あり

６－A

右上葉切除後、左下葉肺癌

右上葉、癒着あり

左上葉、癒着なし

６－B
図６20

食道がん術後除後一部に癒着のある患者（６－A、６－B）の呼吸音メルスペクトログラム

SOUNDきるようになれば、下記2点が期待できる。

月中旬時点で10名を登録している。患者情報は・胸腔鏡手術前に聴診するだけで胸膜癒着のあ仮名匿名化加工を行った上で解析する。

る部位へのポート挿入を避けることができ、図６に２例の深呼吸時の呼吸音メルスペクト

肺手術時の出血ならびに臓器損傷リスクが低ログラムを示す。６－A、６－Bともに癒着が減される。

ある肺の呼吸音は全体として減弱している。ま・タルク、ピシバニールを用いた胸膜癒着が成た６－Aの癒着側（左中葉）では、特に呼気音功かどうかを非侵襲的にベッドサイドで簡便が減弱している。今後さらに症例を積み重ね、に、そして経時的に繰り返し診断可能となる。

胸膜癒着時呼吸音の特徴を示すAIモデルを作

７．進捗状況
我々は自験例として、健常人では左右差がな成する。

関連文献

い呼吸音・声音の取得、客観的なスペクトログ

1）小林ら

胸部外科

ラム作成が可能であることを確認した（図５）
。

2）安川ら

胸部外科  72（8）,567 − 569, 2019.

さらに本研究は、前向き観察研究として2022

74（7）,509 − 513, 2021.

3）Euro Radiol. 2019（10）：5247 − 5252.

年７月15日に岡山大学倫理審査委員会に承認さ4）山 木 戸 られた。参加者には適切な同意を取得した上で10

1997.

日内会誌

86：2206 − 2212,21