肺超声伪影的产生机理、检测技术及临床应用∗

马泉龙 高 琨 张皓宇 钟 徽

(西安交通大学 西安 710049)

0 引言

超声技术在影像学检测中有着诸多的应用，但由于肺部空气和肋间组织声阻抗之间的高度失配，超声技术在肺部的应用存在着诸多的挑战。对于临床医师而言，超声医学图像中存在的诸多伪影如A线、B 线与Z 线，这些肺部伪像是最具价值的信息。对肺部伪影的识别和评估对于所对应的生理病理状态的研究是极为重要的，同样也是临床医师进行疾病诊断的重要依据。

1 肺部超声伪影

胸壁软组织与正常肺之间由一条细的、曲线状的胸膜线隔开。A 线伪影是具有等距离间隔且重复出现的水平回声线，间隔等于皮肤和胸膜线之间的距离。A 线的长度与胸膜线大致相同或更短，有时会因为通过肺部介质时存在的高声束衰减而变得不可见。图像中存在的从胸膜线产生的离散的类似激光的垂直高回声线状伪影被认为是由小叶间隔和其他胸膜下结构产生的超声混响引起[1]，这些伪影被称为B 型线。Z 线同样源自胸膜线，但是相较于B 线而言是较短的垂直彗尾状伪影，在正常人和胸膜腔内空气聚集异常的人的影像学检测中均有存在，但Z 线不会随着肺的滑动而随之移动，没有实际的临床研究意义。肺部超声图像中典型的线状伪影如图1所示[2]。B 模式图像(图1(a))和覆盖在其上的彩色线条标记(图1(b))。图像中两条B 线。红、蓝、黄和绿线分别表示胸膜线、A 线、B 线和Z 线。

图1 肺部超声图像中的线状伪影Fig.1 Linear artifacts in a lung ultrasound image

2 肺部伪影的产生机理

当存在特定的肺部病变时，超声成像结果会显示出不同的图像伪影。对这些伪影及其所对应的肺部疾病关系的正确理解在对患者进行疾病诊断时起着至关重要的作用。其中A 线、B 线和Z 线是超声检查肺部时常见的3 种不同伪影[3]。目前对于这些伪像的来源并没有一个确定的描述，只能在超声成像结果中看到它们的存在。Demi 等[4]在研究中探讨了一些临床中普遍出现的一些肺部伪影的可能成因，同时也介绍并讨论了B 线等肺部超声伪影的一些可能来源，尤其是研究了垂直的肺部伪像是否由振动气泡所产生。实验验证后认为除非振动气泡的直径与微气泡造影剂的直径相似，否则无法通过振动气泡来产生大于1 MHz 的频率。此外，微气泡的自由振动预计不会持续超过几微秒，因此，不会产生从胸膜线开始并延续到屏幕底部(4/6 cm)的伪影。

A 线被定义为肺部超声图像中的水平线状伪影，这些伪影彼此等距，并且与超声探头的距离是胸膜线与探头之间距离的倍数。胸膜线处声阻抗的不连续性非常高，反映了健康肺中入射声波的所有能量[5]。一旦回波到达探头，在介质中再次向后反射的那部分仍具有足够的能量再次到达胸膜线，被再次反射为第二回波并再次到达探头。因此，胸膜线在图像中一般有两个回波显示：第一个正确定位胸膜线位置，而第二个以两倍距离定位[6]。对于年轻、瘦弱且健康的受试者，回声穿过胸壁路径中的回声衰减(吸收和散射)极小，因此有时可以观察到的胸膜线数量大于两条，且均以相同的距离重复出现。当受试者的胸壁较厚、脂肪多并且肌肉萎缩时，情况就会相反。因此，一个瘦弱而营养丰富的人与肥胖或水肿人的肺部超声检测图像结果有着明显的区别[7]。

B 线(以前称为“彗尾”)目前在各种研究以及文章中被广泛定义为离散的类似激光的垂直高回声混响伪影，从胸膜线产生，一直延伸到所观测显示屏的屏幕底部且持续存在，并且当进行呼吸作用时会伴随着肺滑动过程进行同步的移动。一般情况下B 线的出现被认为与胸膜下组织病变等原因有关，例如当小叶间隔突然增厚时会局部地干扰胸膜线的镜面反射过程[8]。然而，根据对于泡沫模体[9]、气泡层[10]和健康的动物肺[11−12]获得的实验结果表明，B 线的存在除了与解剖学所定义的病理事件有关外，也与肺组织密度的增加有关，典型的有肺放气过程中伴随的肺组织密度增加。在这些实验中，设置简单的空隙便可以产生随机的线状伪影。特定空间分布的肺泡对声波能量的部分吸收以及随后逐渐再发射所引起的振动也会导致B 线的产生，这是Avruch 团队在多年前提出的假设[13]，用于解释肺部超声伪像的存在：所谓的振铃伪像，合适形状和大小的结构在受到声波冲击时产生振动，肺部组织不同的结构特性影响着声波的频率和持续时间，相邻4 个气泡之间的空间分布以及液体体积决定着振动结构的不同。此外，振荡式超声伪影的产生也可能与位于泡沫目标内部的非纯反射事件有关[7]。反射波之间的散射、吸收和干涉，是解释换能器从组织中接收到的信息的关键，当胸膜下肺内空气与组织之间的比例改变时，声学特性也会发生变化。根据这些假设，肺的实质病变与B 线的存在与否是受到胸膜的声学特性所影响的，并且是由胸膜下肺部空间的几何分布以及连通性的结构变化所引起。当肺间质积水、新形成的组织在小叶间隔和小叶内扩张或末端空隙不均匀地发生塌陷时，最终结果会导致胸膜表面上声学通道的打开，超声波可以通过这些通道进行传播，穿声通道对B 线的形成至关重要[9]。

如图2所示，当结构A1浸没在A2介质中时，声波与A1的相互作用可以用斯奈尔定律来描述：一部分入射波透射到A1，一部分反射回A2 介质[14−15]。只有当结构A1 的声学特性(密度和压缩率)与介质A2 的声学特性有很大不同时，入射波才被完全反射。然而，当结构A1 具有有限厚度时，假设S 和S′是界定A1 厚度的两个表面，则通过表面S 从A2 透射到A1的那部分波随后即被S′反射回介质A2。与此同时，不可忽略两个表面S 和S′之间的多次反射情况的存在。如果两个表面彼此远离，衰减系数高而反射率低(即两个介质A1 和A2 声阻抗相似)[16]，则在由A1 发出的时间信号中可能只观察到由两个表面S 和S′提供的初级回波。另一方面，如果反射率高(即两个介质A1 和A2 声阻抗差异大)，两个表面接近并且衰减最小，则S 和S′两者之间的多次反射可以具有足够的能量来在探头接收的信号中重复复制两个表面。这种混响效应被认为是产生B线伪影最简单的机制，图2(a)中展示了结构A1 浸没在介质A2 中的模型示意图，图2(b)显示了在高反射率、闭合表面和低衰减系数的情况下通过S 和S′的多次反射而获得的超声图像[17]。

图2 多次反射超声图像Fig.2 Multiple reflection ultrasound images

简而言之，如果存在与周围介质A2 的声学特性不同的小结构A1 (例如，被空气空间包围的扩大的肺间隔)被声波穿透，它就会捕获一部分波的能量，然后逐渐将其返回到介质A2。在此过程中，结构A1 成为了最终将声波发射到探头的“超声源”。伪影的长度由分隔A1 和A2 表面的反射指数以及两个介质A1 和A2 的衰减系数所决定[16]。图3和图4是两个肺部病理情况的例子[17]，它们局部改变了声波陷阱中胸膜线的结构。图3显示被空气空间所包围的一滴液体，图4显示膨胀的隔膜被空气空间包围，其中空气空间均暴露在超声波通过穿声通道穿透的环境中。被空气空间包围的一滴液体和膨胀的隔膜可以捕获超声脉冲的部分能量，并以B 线的形式逐渐释放被捕获的能量。

图3 声波陷阱的示例一Fig.3 Example One of acoustic trap

图4 声波陷阱的示例二Fig.4 Example Two of acoustic trap

3 B线定量及半定量检测技术

在肺部超声检查图像中，B 线是一条窄亮条，起源于内脏胸膜线并延伸至显示器边缘，肺超声检查中，两条相邻B 线之间的平均距离一般不超过7 mm[18]。临床上在进行肺部超声检查时，影响检查结果准确性的原因主要有技师经验不足以及对图像诊断结果的判断失误。通过计算机对检查结果进行辅助解释可以很好地解决这些问题，尤其在进行静水性肺水肿、病变性肺水肿或纤维化引起的弥漫性肺泡间质综合征诊断时，扫描结果中B 线数量的多少是确定肺部病理状态的重要指标。

对于肺超声中B 线的自动检测而言，因为在超声图像中B 线是一条白色的直线，首先考虑霍夫变换，因为其简单实用而被视为对直线检测最常用的算法。该变换使用直线的参数表示：r=xcosθ+ysinθ首先考虑，r是原点和直线之间的最短距离，θ是x轴和垂直于直线的向量之间的角度[19]。但对于医学图像中常遇到的乘性散斑噪声，霍夫变换不能很好地解决由于共线噪声边缘点产生的假峰问题，目前提出的专门处理散斑的技术通常需要几个预定义的阈值和参数，当在不同设置状态时采集数据需要进行数据的调整。而使用Radon变换来避免二值边缘检测过程[20]，这类似于霍夫变换，但它直接对灰度图像进行操作[21]。此前有研究使用基于Radon变换的直线检测方法，但在实际应用中，灰度图像被转换为二值梯度图像，这意味着仍然需要预定义的阈值。因为预定义阈值的存在并且在临床数据的采集过程中，需要考虑仪器以及采集效果不好等各种因素引起的图像模糊等情况。Brattain 等[22]提出了两种自动方法和一种半自动方法，研究中的方法采用了角度特征和阈值(Angular features and thresholding,AFT)。如果特征值超过预定阈值，则在特定图像列中检测到B线。

此外，Moshavegh等[23]使用交替顺序滤波(Alternate sequential filtering, ASF)，对掩膜应用重复的顺序形态打开和闭合方法，用于检测肺部超声扫描中的胸膜线和B线。首先在图像中描绘出胸膜线，之后进行对B 线的检测，B 线的显示是从胸膜线开始并逐渐延伸至屏幕图像的边缘。文献[23]中提出的算法首先使用随机游走的方法对胸膜线进行描绘，得到胸膜线的置信度图估计后排除掉胸膜线以上区域所对应的射频(Radio frequency, RF)数据，再通过对剩余区域的数据进行希尔伯特变换生成累积频率直方图，计算出图像中较强信号的区域，之后对所获得结果进行滤波，从而达到提取出B 线的目的。后来，Moshavegh等[24]又对自己提出的算法进行了改进，在保留扫描图像上胸膜线以下的RF数据后，对结果进行替代顺序过滤以及顶帽式过滤，从而更好地突出B线以及确保B 线横向分离。将高斯模型拟合到每个检测到的B 线，并计算与B 线相对应的拟合高斯模型的峰值，将其用于确定B 线的位置。

图5为三电平逆变器的故障诊断流程图,若电路发生简单故障时,可以直接通过相电压的输出波的形变化情况对故障进行诊断和定位;当发生复杂故障时,采用了MATLAB编程的方法对数据进行分类分析和检测,得出最后的编码结果。

Anantrasirichai 等[2]使用了基于Radon 变换和稀疏正则化的凸优化和非凸优化技术将其作为稀疏估计问题来处理，提出了一种新的散斑图像直线复原方法。通过全变分盲解卷积在Radon域中加入了一个额外的去模糊步骤，以增强线条可视化和提高对线条识别的能力。文献[2]中的自动识别B线的方法在Radon 变换域中使用简单的局部极大值技术，提出的解决超声图像直线检测逆问题的新方法，将Radon 变换和超声采集系统的点扩散函数(Point spread function, PSF)结合在一个方程中，从而同时实现直线检测和反卷积。此方法优势在于除了可以用于肺部超声图像中的B 线检测之外，还能够做到对A线和Z线的检测。

除了基于传统的信号处理的方式外，现代深度学习方法也逐渐的被应用于对B 线进行定量的检测，需要训练一个完全卷积神经网络来自动检测和定位超声扫描中的B 线[25]。文献[25]中提出的定位方法是“弱监督”的，即只基于图像数据来实现定位，能够尽可能的做到减少技术人员对检测结果的影响，有利于神经网络训练的稳定性。

除了以上集中基于信号处理等方式来对B 线进行定量检测外，临床上更多采用一些半定量技术(打分制)，即应用肺部超声技术，对于临床医生及患者感兴趣的区域，根据一定的评分方式(计算B 线得分)对不同的肺部区域进行打分[26−29]，最终求得整个肺部的总得分。肺部得分的不同往往对应着不同的临床表现。研究连续性肺超声评分与不同肺部疾病之间的对应关系，可以作为诊断疾病的重要参考指标。持续性地进行B 线评分，能够做到对疾病的诊疗过程以及治疗效果进行实时跟踪和把控。

评分方法普遍先对整体肺部检查区域进行划分，分割成为多个区域(一般划分为4∼12 个区域不等)，之后分别针对每个区域中B线的表征情况进行打分，相应小区域内B线数量较少获得较低分数，出现B 线拥挤且合并现象时则获得较高分数(小区域最高得分为3∼8 分不等，最低得分统一为0 分)，最后进行汇总从而得出整个肺部区域的评分结果。临床中当患者肺部检测结果中B 线数量较少且清晰可分离时，计数相对容易，但是当B 线数量较多，部分区域产生融合甚至出现“白肺”现象时开始，较多采用B 线融合面积(白色)和全屏幕面积(黑色)的比例进行估算的方式来进行打分，类似于在屏幕为全白时认定B 线数目达到最大，即最高评分[30]。目前不断有研究对评分系统进行改良，通过在原有针对于B 线数量测定方法中引入新的判定标准以及考虑胸膜表面对肺部伪影的影响等方式来得到一套新的肺部超声评分标准，并且采用新的评分标准后与肺部成像，特别是用肺充气评估的黄金标准：定量CT扫描来进行比较和验证[31−32]。

4 临床应用

肺部超声的临床应用领域主要在胸腔积液、重症监护中的肺炎、急性呼吸窘迫综合征(Acute respiratory distress syndrome, ARDS)和血液动力学检测等方面。其中典型的有用B线伪影检测的方法来判断周围肺充气功能的丧失(无组织实变)是由于间质病变的累积造成，还是仅仅由于肺收缩而没有组织学改变[12]。B线伪影主要出现在有心源性肺水肿(弥漫性和均匀分布)[33]、肺挫伤[34]、ARDS[35]和实变区周围存在肺炎的地方[36]。如图5[37]及图6[17]所示，图5为胸腔积液(PE)患者的胸壁膜和膈肌的超声示图，图5(a)中可以明显看出胸壁，紧邻肝脏的两层膈肌[1−2]被纤维隔膜隔开，图5(b)中使用曲面阵列传感器显示隔膜的各部分。在胸腔积液、心源性肺水肿以及肺纤维化患者的超声影像学检查中，可以很清楚地看到各类伪影的存在[38]，此外在健康人体肺部中也可能观察到B 型线[39]。图6(a)中A 线间隔清晰，数条B 线均匀分布，图6(b)中存在沿胸膜线密度增加的数条B 线，图6(c)中存在许多伪像的不均匀调制，图6(d)中伪影较少，存在轻微的肺充血征象。尽管特异性较低，但B 线的数量与肺水肿或肺纤维化的程度有着很高的关联性[40]。当液体从肺部排出，或者当肺炎或挫伤消退时，B线会同步消失[41]。

图5 胸腔积液(PE)患者的胸壁膜和膈肌的超声示图Fig.5 Ultrasound image of the parietal pleura and diaphragm in a patient with pleural effusion (PE)

图6 心源性肺水肿患者的B 线Fig.6 B Line in a patient with cardiogenic pulmonary edema

间质组织内的病理变化是产生弥漫性B 线的重要原因，B 线的存在是肺泡间质疾病的主要特征。B 线间隔小于3 mm 是肺泡间质疾病的征象[8]，但不能准确判定间质性肺疾病的存在。肺泡间质疾病可扩散为心源性和非心源性肺水肿，如ARDS、弥漫性间质性肺炎和肺纤维化。B 线的存在可以是双侧的，也可以只存在于肺部的一部分，并与局灶性间质性肺炎、肺挫伤或单纯与肺部气体含量的改变有关。当存在ARDS 和肺炎时会影响正常的肺滑动，可能与肺顺应性的丧失有关。心源性肺水肿可以保留肺滑动，而ARDS 可以改变肺滑动[42]，这有助于区分心源性肺水肿和ARDS。双侧多发弥漫性B 线伪影作为间质综合征的重要表征，线条数随空气含量减少和肺密度增加而增加。间质综合征的病因主要有多种原因引起的肺水肿(包括心源性肺水肿和ARDS)、间质性肺炎以及弥漫性实质性肺病(肺纤维化)。因为B 线伪影数量与肺水肿程度有相关性，血管外肺水(Extravascular lung water, EVLW)增加是胸部超声多发弥漫性B 线伪影的主要决定因素之一[43]。当液体从体内排出的同时会伴随着B线伪影的消失，这些临床的实验现象表明肺部超声可以作为评估液体是否排出的一种较为直观的方法[44−45]。肺部超声伪影诊断具体的肺部疾病的实际应用主要体现在：

(1)间质性肺疾病(弥漫性、局灶性)

(2)肺炎

荟萃分析证实了肺部超声可以用来对肺炎进行诊断[48−49]。B 线伪影常见于实变区域附近的原因，可能是由于炎症导致了周围组织水肿。胸膜线异常和融合的B 线伪影与胸腔积液以及存在肺实变区域有关。

(3)慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmoriary disease, COPD)

肺部超声技术在区分COPD 恶化和失代偿性心力衰竭时起着重要作用，因为COPD 并不存在B线伪影[50]。

(4)急性呼吸衰竭

急诊时对于肺间质积液的初步诊断对于区分急性呼吸衰竭是心源性还是非心源性至关重要[42]，B线伪影在这种情况下已被证明是一种有用的初级诊断方法。在急性肺损伤患者中，一定的肺充气程度(指清晰的CT 扫描实体)对应特定的超声成像结果[51−52]，肺部超声作为一个有用的、非侵入性的工具可以应用在预测机械通气患者的水合状态等方面[27]。

(5)监控流体超载

对不同状态的监测，例如对血液透析中的液体超载、EVLW 的半定量和肺通气进行研究。B 线伪影数量会根据肺水含量的改变而变化，当患者进行透析时，可以实时跟踪B 线伪影并因此判断是否已将血管外肺水从身体中移除。在心源性肺水肿患者中，评估B 线伪影和其数量的变化可以实现非侵入性的实时监测[1,53]。

B线的自动化检测可以极大地扩大肺部超声的应用范围，可以用于定量估计肺水肿和检测气胸，或是通过B 线数量的变化判断肺水肿的恢复程度，对B 线的自动识别及定量研究，具有重大的临床应用价值。肺部超声检查B线评分技术在临床中同样应用广泛，例如针对ARDS 的诊断，ARDS 的严重程度与B 线评分的增加有关[54]。此外也包括对肺氧合作用的检测[31]、间质性肺疾病与组织炎症[55]、急性肺损伤患者的呼吸功能障碍等多种疾病的诊断[30]，并且也可以对不同肺间质病变的肺超声评分与临床症状和实际肺功能损害程度的相关性进行评估[32]，肺部超声B线评分技术对于多种肺部疾病的诊断有着良好的辅助作用。在此次针对新冠肺炎患者的诊疗过程中，肺部超声评分技术为新冠肺炎危重患者提供了半定量的肺部超声结果分析并且进行了准确的肺损伤评估[28]。临床实验结果表明，患者肺炎越严重，肺部超声评估越准确。

5 发展趋势

肺部超声伪影，尤其是B 线伪影已被广泛作为诊断肺部疾病的标准之一，在对患者进行临床诊断中起着越来越关键的作用。关于肺部超声技术在不同疾病中应用的临床文献并不完整，并且对于肺部伪影的来源目前也没有准确的定论。目前关于B 线的产生原因以及形状变化原因的解释只是停留在初级阶段，临床上将这些图像的诊断信息量化的尝试也主要局限于垂直伪影的计数或者一些半定量的方法，以此来诊断疾病的严重程度。

只有在对肺部伪影的认识上取得进展，才能在肺部超声方面取得突破。未来关于肺伪影的研究以及发展趋势主要可以分为以下3 个方面：(1)可以通过建立物理模型、仿体模型等方式来研究肺部伪影的产生机制，以及研究不同成像参数对于B 线伪影产生的影响作用。(2)发展肺部伪影，特别是B线伪影的检测算法，可引入人工智能技术来对伪影进行更精确的定量研究分析。(3)临床应用方面，不断的从临床实践提高和加深对B 线伪影的数量和形状等特征的理解，探究肺部伪影对于诊断间质综合征、胸腔积液和胸膜下组织实变等肺部疾病的临床意义。值得注意的是，因为B 线伪影是一个低特异性的迹象，可能会因为多种影响因素而产生变化。临床诊断时需要将病人的临床症状、病史、体格检查与影像学结果相结合，首先考虑患者临床情况的严重程度与病史等因素，这与B 线伪影的扩展和扩散模式密切相关，然后才可以将肺部超声B 线伪影作为临床诊断参考。

通过肺部超声影像对疾病进行诊断时除了病史等因素外仍存在诸多的影响因素，需要进一步的研究来进行技术调整，例如探究不同的探头以及机器因素是否会对肺部伪影产生影响。对于广泛被应用于临床的肺部超声评分系统，尤其需要考虑其局限性，即纵向扫描可以清楚地看到肋骨之间的胸膜，但它的显示受到肋间空间宽度的限制，肋间空间的宽度在患者之间和肋间空间之间可能存在较大的差异，从而可能会造成基于可视伪影数量变化而导致的肺部评分的不同，最终导致评分可靠性的降低[56]。在不同的肺部疾病中，肺超声B 线评分与多种因素有关，目前的研究较多将研究重点聚焦于对于不同肺部超声评分系统的比较以及探究针对于不同疾病的诊断适用于采用哪种评分系统较为合适。可以针对于不同的疾病继续开发不同的评分标准；使用不同的超声探头，并且多次重复扫描来降低因主观因素导致的测量结果的不准。总结来说，目前肺部超声技术的应用依然有很多需要改进和完善的地方：

(1)不同的超声探头，操作人员技能的熟练程度等因素会直接影响成像结果，从而进一步地影响后续定量及半定量检测结果的准确性；(2)在进行半定量打分时，评分标准目前并没有完全的统一；(3)肺超声B线不能严格区分肺部疾病的病变性质，故对于部分有多种肺脏基础疾病的患者，仍需结合其他临床资料从而更加精确的诊断；(4)肺部超声在对危重患者进行检查时均为仰卧位，体位难以改变，必然导致遗漏位于肺后的组织病变[28]。

综上所述，对肺部超声伪影的持续研究可以帮助那些使用超声技术来进行疾病诊断的人员更好地进行肺部肿瘤的识别以及诊断其他诸如肺水肿、间质性肺炎和肺挫伤等肺部疾病。肺部超声检查能够较灵活地诊断多种肺部疾病，能够对患者进行疾病的早期诊断，同时也可以大大减少医疗工作者的工作量，提高肺部疾病诊断的效率，具有广阔的发展空间。相信随着对肺部超声伪影的产生机理、伪影检测方法以及临床应用研究的不断深入，超声成像技术对于肺部疾病诊疗的优势也会进一步显现。