Прайс-лист
Заполните пожалуйста форму и мы свяжемся с вами!
Метод автоматической ультразвуковой диагностики для измерения угла прогрессии во время родов
Ф. Конверсано1, М. Пеккариси1, П. Пизани1, М. Ди Паола1, Т. Де Марко1, Р. Франкини1, А. Греко1, Г. Д’амброджо2, С. Кашаро1
1Национальный исследовательский совет, Институт клинической физиологии, Лечче, Италия; 2Кафедра акушерства и гинекологии, Больница Санта-Катерина-Новелла, Галатина, Лечче, Италия
В статье представлена новая методология количественного автоматического измерения угла прогрессии для контроля хода родов. Результаты, полученные с помощью системы SensUS Touch, оценивались в сравнении с анализом тех же изображений опытным врачом. Важным аспектом исследования также стало то, что авторы выбрали в качестве ориентира центроид лобкового симфиза, а не его дистальную точку.
Резюме
Целью этого исследования было оценить точность и надежность метода ультразвукового исследования для автоматической оценки угла прогрессии (AoP) во время родов.
Исследование проводилось на 39 беременных во втором периоде родов с плодом в головном предлежании. Угол прогрессии был измерен в общей сложности за 95 сеансов сбора данных как автоматически с помощью инновационного алгоритма, так и вручную опытным УЗИ специалистом, который не знал результатов алгоритма. Результаты, полученные при влагалищном исследовании, использовались в качестве эталона, по которому оценивалась производительность алгоритма.
Для преодоления трудностей, возникающих при визуализации лобкового симфиза с помощью УЗИ, AoP измеряли, рассматривая в качестве ориентира симфиза его центроид, а не его дистальную точку, тем самым обеспечивалась высокая надежность и воспроизводимость измерений, при этом сохранялась объективность и точность оценки прогрессирования родов.
Исследование выявило сильную и статистически значимую корреляцию между значениями AoP, измеренными с помощью алгоритма, и эталонными значениями (r = 0,99, P < 0,001). Высокая точность автоматического метода подтверждается также соответствующими высокими значениями коэффициента детерминации (r2 = 0,98) и малыми остаточными ошибками (среднеквадратичная ошибка — 2°27', 2,1%. Общая согласованность между двумя методами, оцененная с помощью анализа Бланда-Альтмана, привела к незначительной средней разнице в 1°1' (пределы согласованности = 4°29').
Описанное выше позволяет сделать выводы, что предлагаемый автоматический алгоритм является надежным методом измерения AoP. Его (относительная) независимость от врача может снизить риск человеческих ошибок и ускорить время получения ультразвукового снимка, что должно помочь в ведении хода родов.
Ключевые слова: роды; интранатальное УЗИ; наблюдение родов; поддержка в принятии медицинского решения; угол прогрессии; ультразвуковое исследование.
Введение
Интранатальная оценка хода родов в настоящее время осуществляется посредством субъективного и инвазивного трансвагинального пальцевого осмотра, о неточности которого неоднократно сообщалось в литературе1-6. Научные данные свидетельствуют о том, что при влагалищном исследовании высока частота ошибок
(до 88% случаев) при определении параметров течения родов, таких как положение головки плода по отношению к тазу матери, раскрытие шейки матки и положение головки плода по отношению к его телу2,6-10. Таким образом, ведение беременности и родов нуждается в новых подходах и клинических рекомендациях, на которые
можно положиться, с объективными показаниями для стандартизированного количественного
мониторинга и принятия соответствующих медицинских решений, позволяющих на раннем
этапе определить наиболее подходящий способ родоразрешения. В недавних публикациях продемонстрирована роль ультразвуковых методов исследования в измерении параметров, указывающих на ход родов8,11-18. Например, оценка угла прогрессии (AoP) с помощью трансперинеального УЗИ обеспечивает объективный, точный и воспроизводимый метод определения продвижения головки плода во время родов14, 19. Оценка AoP также может применяться для ведения доношенных беременностей8, 20 и для прогнозирования способа родоразрешения15, 21. Тем не менее использованию этих методов в повседневной практике препятствует отсутствие полностью
автоматических и объективных подходов, обеспечивающих поддержку принятия клинических
решений в режиме реального времени.
В связи с этим наша исследовательская группа разработала алгоритм отслеживания в ре-
жиме реального времени для неинвазивного и автоматического мониторинга AoP во время второго периода родов и предварительно протестировала его как на симуляторе родовспоможения, так и на небольшой выборке
рожениц22, 23. Целью настоящего исследования было представить улучшенную версию нашего алгоритма и оценить его точность в клинической практике.
МЕТОДЫ
Пациенты
Исследование проводилось в отделении акушерства и гинекологии больницы Санта-Катерина-Новелла в Галатине, Лечче, Италия. Критериями включения были: одноплодная беременность при сроке гестации 37 недель
и более, головное предлежание плода, второй период родов, отсутствие документально подтвержденных пороков развития плода, отсутствие кесарева сечения в анамнезе, отсутствие противопоказаний к естественным
родам, неосложненная беременность и отсутствие тяжелой степени ожирения матери. Наблюдение проводилось с 1 февраля по 31 марта 2016 года, ко всем роженицам применялась стандартная тактика ведения родов в соответствии со стандартными местными процедурами.
Дополнительные транслабиальные УЗ-снимки были выполнены после сокращения матки, как
подробно описано ниже. Тип родоразрешения каждой пациентки был записан в нашу базу данных для предварительного изучения возможных корреляций между значениями параметров, измеренных с помощью УЗИ, и способом родоразрешения. Протокол исследования был одобрен этическим комитетом больницы, и все пациентки дали информированное письменное согласие на участие.
Ультразвуковая система и получение снимков
Ультразвуковые исследования проводились с использованием системы SensUS Touch (Amolab Srl, Лечче, Италия; www.amolab.it) – УЗ-устройства, состоящего из планшетного персонального компьютера, оснащенного конвексным преобразователем, с номинальной частотой 3,5 МГц.
Устройство было предоставлено в «открытой» конфигурации для исследовательских целей,
что, в частности, позволило интегрировать наш новый программный алгоритм, предназначенный для мониторинга родов в режиме реального времени посредством полностью автоматизированного расчета AoP на основе полученных интранатальных ультразвуковых изображений.
Однако для настоящего обсервационного исследования, чтобы избежать любого возможного вмешательства в решения по ведению родов, анализ изображений в реальном времени был отключен и заменен автономной обработкой полученных изображений.
Каждой роженице была выполнена серия транслабиальных УЗ-исследований на разных позициях головки плода. Все снимки были выполнены во втором периоде родов, в течение 1 минуты после пиковой интенсивности сокращения матки.
Первое УЗ-сканирование было выполнено сразу после поступления пациентки в родильное отделение (обычно, но не обязательно в начале второго этапа). Общее количество УЗ-сканирований зависело от положения головки плода во время первого исследования и общей продолжительности второго периода родов. Временной
интервал между последовательными УЗ-исследованиями варьировался и всегда определялся медицинским персоналом, целью которого было вести УЗ-наблюдение за продвижением голов ки плода; УЗИ выполнялось каждый раз, когда врачу нужно было визуализировать движение головки плода.
При каждом исследовании оператор располагал датчик продольно в транслабиальной области, стремясь одновременно визуализировать лобковый симфиз горизонтально в верхней центральной части изображения и края головки плода в нижней части (рис. 1). Чтобы упростить этот процесс, на интерфейсе системы также
отображалась эллипсоидальная направляющая для правильного позиционирования лобкового симфиза в УЗ-поле зрения. Как только была достигнута правильная визуализация, врач начинал 5-секундную съемку: были получены
100 изображений в В-режиме (с частотой ~ 20 кадров/сек.), которые сохранялись для последующего автономного анализа, когда каждое ультразвуковое изображение анализировалось автоматическим алгоритмом. Затем результаты, полученные с помощью автоматического алгоритма, сравнивались с результатами, полученны-
ми путем влагалищного исследования (т. е. сегментации) эталонных структур анатомических ориентиров на одном репрезентативном изображении (эталонное изображение), отобранном для влагалищного исследования во время
постобработки опытным УЗИ-специалистом, который не знал результатов алгоритма. Следует отметить, что изображения, полученные во время первого исследования, обрабатывали с помощью алгоритма автоматической сегментации, тогда как для снимков с последующих исследований использовался другой алгоритм, основанный на автоматическом отслеживании паттернов, чтобы оптимизировать вычислительные ресурсы и время расчета. Оба алгоритма были полностью автоматическими, и для каждого исследования обрабатывались все 100 полученных
изображений, одно из которых выбиралось для анализа вручную (контрольное изображение).
Угол прогрессии: определение и предварительные исследования
Согласно Barbera et al.14, AoP определяется как угол между продольной осью лобкового симфиза и линией, идущей от переднего края лобкового симфиза по касательной к переднему краю черепа плода. В настоящем исследовании, чтобы повысить надежность и воспроизводимость, AoP измеряли с использованием центроида лобкового симфиза, а не его дистальной точки в качестве ориентира, поскольку это более стабильный маркер, который легче обнаружить.
Таким образом, полученный AoP представлял собой угол между продольной осью лобкового симфиза и линией, идущей от его центроида по касательной к переднему краю черепа плода. Технически центроид определяется как точка, соответствующая «центру масс» лобкового симфиза, и может быть определен аналитически с помощью вычислений, учитывающих расположение отдельных пикселей симфиза и значения их интенсивности. С практической точки зрения врач может легко и с оптимальной точностью определить центроид как центр симметрии самой яркой области симфиза на изображении. В нашем случае выбор центроида, а не дистальной точки в качестве анатомического ориентира был основан на двух факторах: (1) трудность, с которой обычно сталкивается врач при правильной визуализации переднего края лобкового симфиза на полученных изображениях, что ограничивает надежность и воспроизводимость измерений AoP; и (2) тот факт, что для реализации полностью
В статье представлена новая методология количественного автоматического измерения угла прогрессии для контроля хода родов. Результаты, полученные с помощью системы SensUS Touch, оценивались в сравнении с анализом тех же изображений опытным врачом. Важным аспектом исследования также стало то, что авторы выбрали в качестве ориентира центроид лобкового симфиза, а не его дистальную точку.
Резюме
Целью этого исследования было оценить точность и надежность метода ультразвукового исследования для автоматической оценки угла прогрессии (AoP) во время родов.
Исследование проводилось на 39 беременных во втором периоде родов с плодом в головном предлежании. Угол прогрессии был измерен в общей сложности за 95 сеансов сбора данных как автоматически с помощью инновационного алгоритма, так и вручную опытным УЗИ специалистом, который не знал результатов алгоритма. Результаты, полученные при влагалищном исследовании, использовались в качестве эталона, по которому оценивалась производительность алгоритма.
Для преодоления трудностей, возникающих при визуализации лобкового симфиза с помощью УЗИ, AoP измеряли, рассматривая в качестве ориентира симфиза его центроид, а не его дистальную точку, тем самым обеспечивалась высокая надежность и воспроизводимость измерений, при этом сохранялась объективность и точность оценки прогрессирования родов.
Исследование выявило сильную и статистически значимую корреляцию между значениями AoP, измеренными с помощью алгоритма, и эталонными значениями (r = 0,99, P < 0,001). Высокая точность автоматического метода подтверждается также соответствующими высокими значениями коэффициента детерминации (r2 = 0,98) и малыми остаточными ошибками (среднеквадратичная ошибка — 2°27', 2,1%. Общая согласованность между двумя методами, оцененная с помощью анализа Бланда-Альтмана, привела к незначительной средней разнице в 1°1' (пределы согласованности = 4°29').
Описанное выше позволяет сделать выводы, что предлагаемый автоматический алгоритм является надежным методом измерения AoP. Его (относительная) независимость от врача может снизить риск человеческих ошибок и ускорить время получения ультразвукового снимка, что должно помочь в ведении хода родов.
Ключевые слова: роды; интранатальное УЗИ; наблюдение родов; поддержка в принятии медицинского решения; угол прогрессии; ультразвуковое исследование.
Введение
Интранатальная оценка хода родов в настоящее время осуществляется посредством субъективного и инвазивного трансвагинального пальцевого осмотра, о неточности которого неоднократно сообщалось в литературе1-6. Научные данные свидетельствуют о том, что при влагалищном исследовании высока частота ошибок
(до 88% случаев) при определении параметров течения родов, таких как положение головки плода по отношению к тазу матери, раскрытие шейки матки и положение головки плода по отношению к его телу2,6-10. Таким образом, ведение беременности и родов нуждается в новых подходах и клинических рекомендациях, на которые
можно положиться, с объективными показаниями для стандартизированного количественного
мониторинга и принятия соответствующих медицинских решений, позволяющих на раннем
этапе определить наиболее подходящий способ родоразрешения. В недавних публикациях продемонстрирована роль ультразвуковых методов исследования в измерении параметров, указывающих на ход родов8,11-18. Например, оценка угла прогрессии (AoP) с помощью трансперинеального УЗИ обеспечивает объективный, точный и воспроизводимый метод определения продвижения головки плода во время родов14, 19. Оценка AoP также может применяться для ведения доношенных беременностей8, 20 и для прогнозирования способа родоразрешения15, 21. Тем не менее использованию этих методов в повседневной практике препятствует отсутствие полностью
автоматических и объективных подходов, обеспечивающих поддержку принятия клинических
решений в режиме реального времени.
В связи с этим наша исследовательская группа разработала алгоритм отслеживания в ре-
жиме реального времени для неинвазивного и автоматического мониторинга AoP во время второго периода родов и предварительно протестировала его как на симуляторе родовспоможения, так и на небольшой выборке
рожениц22, 23. Целью настоящего исследования было представить улучшенную версию нашего алгоритма и оценить его точность в клинической практике.
МЕТОДЫ
Пациенты
Исследование проводилось в отделении акушерства и гинекологии больницы Санта-Катерина-Новелла в Галатине, Лечче, Италия. Критериями включения были: одноплодная беременность при сроке гестации 37 недель
и более, головное предлежание плода, второй период родов, отсутствие документально подтвержденных пороков развития плода, отсутствие кесарева сечения в анамнезе, отсутствие противопоказаний к естественным
родам, неосложненная беременность и отсутствие тяжелой степени ожирения матери. Наблюдение проводилось с 1 февраля по 31 марта 2016 года, ко всем роженицам применялась стандартная тактика ведения родов в соответствии со стандартными местными процедурами.
Дополнительные транслабиальные УЗ-снимки были выполнены после сокращения матки, как
подробно описано ниже. Тип родоразрешения каждой пациентки был записан в нашу базу данных для предварительного изучения возможных корреляций между значениями параметров, измеренных с помощью УЗИ, и способом родоразрешения. Протокол исследования был одобрен этическим комитетом больницы, и все пациентки дали информированное письменное согласие на участие.
Ультразвуковая система и получение снимков
Ультразвуковые исследования проводились с использованием системы SensUS Touch (Amolab Srl, Лечче, Италия; www.amolab.it) – УЗ-устройства, состоящего из планшетного персонального компьютера, оснащенного конвексным преобразователем, с номинальной частотой 3,5 МГц.
Устройство было предоставлено в «открытой» конфигурации для исследовательских целей,
что, в частности, позволило интегрировать наш новый программный алгоритм, предназначенный для мониторинга родов в режиме реального времени посредством полностью автоматизированного расчета AoP на основе полученных интранатальных ультразвуковых изображений.
Однако для настоящего обсервационного исследования, чтобы избежать любого возможного вмешательства в решения по ведению родов, анализ изображений в реальном времени был отключен и заменен автономной обработкой полученных изображений.
Каждой роженице была выполнена серия транслабиальных УЗ-исследований на разных позициях головки плода. Все снимки были выполнены во втором периоде родов, в течение 1 минуты после пиковой интенсивности сокращения матки.
Первое УЗ-сканирование было выполнено сразу после поступления пациентки в родильное отделение (обычно, но не обязательно в начале второго этапа). Общее количество УЗ-сканирований зависело от положения головки плода во время первого исследования и общей продолжительности второго периода родов. Временной
интервал между последовательными УЗ-исследованиями варьировался и всегда определялся медицинским персоналом, целью которого было вести УЗ-наблюдение за продвижением голов ки плода; УЗИ выполнялось каждый раз, когда врачу нужно было визуализировать движение головки плода.
При каждом исследовании оператор располагал датчик продольно в транслабиальной области, стремясь одновременно визуализировать лобковый симфиз горизонтально в верхней центральной части изображения и края головки плода в нижней части (рис. 1). Чтобы упростить этот процесс, на интерфейсе системы также
отображалась эллипсоидальная направляющая для правильного позиционирования лобкового симфиза в УЗ-поле зрения. Как только была достигнута правильная визуализация, врач начинал 5-секундную съемку: были получены
100 изображений в В-режиме (с частотой ~ 20 кадров/сек.), которые сохранялись для последующего автономного анализа, когда каждое ультразвуковое изображение анализировалось автоматическим алгоритмом. Затем результаты, полученные с помощью автоматического алгоритма, сравнивались с результатами, полученны-
ми путем влагалищного исследования (т. е. сегментации) эталонных структур анатомических ориентиров на одном репрезентативном изображении (эталонное изображение), отобранном для влагалищного исследования во время
постобработки опытным УЗИ-специалистом, который не знал результатов алгоритма. Следует отметить, что изображения, полученные во время первого исследования, обрабатывали с помощью алгоритма автоматической сегментации, тогда как для снимков с последующих исследований использовался другой алгоритм, основанный на автоматическом отслеживании паттернов, чтобы оптимизировать вычислительные ресурсы и время расчета. Оба алгоритма были полностью автоматическими, и для каждого исследования обрабатывались все 100 полученных
изображений, одно из которых выбиралось для анализа вручную (контрольное изображение).
Угол прогрессии: определение и предварительные исследования
Согласно Barbera et al.14, AoP определяется как угол между продольной осью лобкового симфиза и линией, идущей от переднего края лобкового симфиза по касательной к переднему краю черепа плода. В настоящем исследовании, чтобы повысить надежность и воспроизводимость, AoP измеряли с использованием центроида лобкового симфиза, а не его дистальной точки в качестве ориентира, поскольку это более стабильный маркер, который легче обнаружить.
Таким образом, полученный AoP представлял собой угол между продольной осью лобкового симфиза и линией, идущей от его центроида по касательной к переднему краю черепа плода. Технически центроид определяется как точка, соответствующая «центру масс» лобкового симфиза, и может быть определен аналитически с помощью вычислений, учитывающих расположение отдельных пикселей симфиза и значения их интенсивности. С практической точки зрения врач может легко и с оптимальной точностью определить центроид как центр симметрии самой яркой области симфиза на изображении. В нашем случае выбор центроида, а не дистальной точки в качестве анатомического ориентира был основан на двух факторах: (1) трудность, с которой обычно сталкивается врач при правильной визуализации переднего края лобкового симфиза на полученных изображениях, что ограничивает надежность и воспроизводимость измерений AoP; и (2) тот факт, что для реализации полностью
Лобковый симфиз
Рисунок 1. Типичное ультразвуковое изображение в В-режиме, полученное транслабиально во время второго периода родов: в верхней части изображения виден лобковый симфиз, а в нижней – края головки плода.
Края головки плода
Рисунок 2. Типичное ультразвуковое изображение в B-режиме, полученное транслабиально во время второго периода родов, на котором дистальная точка лобкового
симфиза четко не видна, а центроид лобкового симфиза четко определяется с помощью процедуры, описанной в тексте.
Также показана эллипсоидальная направляющая для правильного размещения симфиза на изображении.
симфиза четко не видна, а центроид лобкового симфиза четко определяется с помощью процедуры, описанной в тексте.
Также показана эллипсоидальная направляющая для правильного размещения симфиза на изображении.
автоматического алгоритма расчета AoP, характеризующегося высокой воспроизводимостью, центроид представляет собой лучший вариант, чем дистальная точка, поскольку он всегда находится в легко определяемом участке кости с высокой эхогенностью, тогда как дистальная точка, расположенная на границе симфиза, часто
имеет значение уровня серого, очень близкое к фоновому шуму. На рисунке 2 показан пример типичного ультразвукового изображения в В-режиме, на котором дистальная точка лобкового симфиза плохо видна, в то время как центроид определяется довольно четко с помощью процедур, описанных выше.
Легкость обнаружения центроида была подтверждена специальным предварительным исследованием, проведенным на 10 добровольцах, которые соответствовали тем же критериям включения, что и использованные для исследовательской группы. Опытный УЗИ-специалист получил три транслабиальных ультразвуковых
изображения, соответствующие трем разным позициям головки плода, от каждой участницы исследования, что дало в общей сумме 30 различных изображений. Было создано пять идентичных копий каждого изображения, а полученные 150 изображений были упорядочены в случайной последовательности. Второго опытного УЗИ-специалиста попросили отметить на каждом изображении центроид и дистальную точку симфиза или указать, что одна или обе эти точки не видны на изображении. По каждой группе из пяти идентичных изображений были
рассчитаны средние значения пяти центроидов и пяти дистальных точек исходя из предположения, что они находятся достаточно близко к истинным положениям точек. Было рассчитано расстояние между каждой отдельной отмеченной точкой и соответствующей средней точкой, и отдельные точки, расстояние которых
было <2 мм от среднего значения, были помечены как «правильно идентифицированные».
Для каждого набора из пяти идентичных изображений в качестве меры воспроизводимости идентификации точек принималось среднее расстояние между отдельными отмеченными точками и соответствующей средней точкой.
Важно подчеркнуть, что решение о выборе центроида лобкового симфиза в качестве маркера не должно влиять на точность мониторинга прогрессирования родов, потому как оно оценивается через развитие во времени
последовательных значений AoP, независимо от самих значений.
Анализ данных УЗИ для расчета угла прогрессии
Автономный анализ полученных изображений проводился с использованием полностью автоматического алгоритма, в котором использовалась комбинация морфологических фильтров и методов распознавания образов для идентификации лобкового симфиза и головки плода, а также для расчета AoP. Важно упомянуть, что
все этапы расчетов с помощью автоматического алгоритма проводились без участия человека
и без каких-либо исправлений вручную.
Принцип работы алгоритма
Схематическая иллюстрация принципа работы алгоритма показана на рисунке 3. Каждый сеанс сбора данных, состоящий из последовательности 100 кадров, полученных за 5-секундный период, обрабатывался с помощью следующих шагов:
1. Проверка предварительного изображения на основе полутонов и анализа геометрических характеристик с целью оценки пригодности изображения для последующих этапов обработки и отбраковка изображений недостаточного качества.
2. Поиск необработанных костных структур, основанный только на положениях кластеров пикселей и значениях их яркости уровня серого. Термин «необработанные» указывает на то, что для этой первой попытки сегментации маркеров может потребоваться дальнейшее уточнение, поскольку идентифицированные кластеры пикселей могут содержать некоторые дефекты из-за фонового шума.
3. Идентификация лобкового симфиза и головки плода на основе либо морфологических фильтров для автоматической идентификации костных структур (изображения из первого сбора данных), либо методов отслеживания шаблонов (изображения из последующих сеансов получения изображений).
4. Совместная регистрация координат лобкового симфиза и головки плода, направленная на определение взаимного положения выявленных ориентиров.
5. Расчет AoP с использованием приведенного выше метода определения.
имеет значение уровня серого, очень близкое к фоновому шуму. На рисунке 2 показан пример типичного ультразвукового изображения в В-режиме, на котором дистальная точка лобкового симфиза плохо видна, в то время как центроид определяется довольно четко с помощью процедур, описанных выше.
Легкость обнаружения центроида была подтверждена специальным предварительным исследованием, проведенным на 10 добровольцах, которые соответствовали тем же критериям включения, что и использованные для исследовательской группы. Опытный УЗИ-специалист получил три транслабиальных ультразвуковых
изображения, соответствующие трем разным позициям головки плода, от каждой участницы исследования, что дало в общей сумме 30 различных изображений. Было создано пять идентичных копий каждого изображения, а полученные 150 изображений были упорядочены в случайной последовательности. Второго опытного УЗИ-специалиста попросили отметить на каждом изображении центроид и дистальную точку симфиза или указать, что одна или обе эти точки не видны на изображении. По каждой группе из пяти идентичных изображений были
рассчитаны средние значения пяти центроидов и пяти дистальных точек исходя из предположения, что они находятся достаточно близко к истинным положениям точек. Было рассчитано расстояние между каждой отдельной отмеченной точкой и соответствующей средней точкой, и отдельные точки, расстояние которых
было <2 мм от среднего значения, были помечены как «правильно идентифицированные».
Для каждого набора из пяти идентичных изображений в качестве меры воспроизводимости идентификации точек принималось среднее расстояние между отдельными отмеченными точками и соответствующей средней точкой.
Важно подчеркнуть, что решение о выборе центроида лобкового симфиза в качестве маркера не должно влиять на точность мониторинга прогрессирования родов, потому как оно оценивается через развитие во времени
последовательных значений AoP, независимо от самих значений.
Анализ данных УЗИ для расчета угла прогрессии
Автономный анализ полученных изображений проводился с использованием полностью автоматического алгоритма, в котором использовалась комбинация морфологических фильтров и методов распознавания образов для идентификации лобкового симфиза и головки плода, а также для расчета AoP. Важно упомянуть, что
все этапы расчетов с помощью автоматического алгоритма проводились без участия человека
и без каких-либо исправлений вручную.
Принцип работы алгоритма
Схематическая иллюстрация принципа работы алгоритма показана на рисунке 3. Каждый сеанс сбора данных, состоящий из последовательности 100 кадров, полученных за 5-секундный период, обрабатывался с помощью следующих шагов:
1. Проверка предварительного изображения на основе полутонов и анализа геометрических характеристик с целью оценки пригодности изображения для последующих этапов обработки и отбраковка изображений недостаточного качества.
2. Поиск необработанных костных структур, основанный только на положениях кластеров пикселей и значениях их яркости уровня серого. Термин «необработанные» указывает на то, что для этой первой попытки сегментации маркеров может потребоваться дальнейшее уточнение, поскольку идентифицированные кластеры пикселей могут содержать некоторые дефекты из-за фонового шума.
3. Идентификация лобкового симфиза и головки плода на основе либо морфологических фильтров для автоматической идентификации костных структур (изображения из первого сбора данных), либо методов отслеживания шаблонов (изображения из последующих сеансов получения изображений).
4. Совместная регистрация координат лобкового симфиза и головки плода, направленная на определение взаимного положения выявленных ориентиров.
5. Расчет AoP с использованием приведенного выше метода определения.
Рисунок 3. Схематическое изображение алгоритма полностью автоматической идентификации лобкового симфиза и головки плода и расчета угла прогрессии (AoP) во время родов.
После того как этот процесс был применен ко всем 100 изображениям, относящимся к конкретному сеансу сбора данных, результаты использовались для идентификации одного изображения, представляющего весь сеанс (эталонное изображение, которое будет использоваться для сегментации вручную). Выбранным снимком
было изображение, ассоциированные параметры которого (AoP, координаты центра симфиза,
координаты центра головки плода, радиус головки плода) были ближе всего к соответствующим средним значениям.
Автоматическая идентификация костных поверхностей
По каждому изображению из сеанса получения данных алгоритм обеспечивает полностью автоматическую идентификацию костных структур с помощью шагов, описанных ниже.
В частности, специально разработанный подход к автоматической сегментации был применен к изображениям первого сбора данных, а алгоритм отслеживания шаблонов был применен для изображений из последующих сеансов сбора данных, чтобы оптимизировать вычислительные ресурсы и время расчета.
Автоматическая сегментация
Автоматическая сегментация, описанная ниже, применялась только к изображениям первого сбора данных.
1. Обнаружение костной структуры. Ориентиры костной структуры (лобковый симфиз и головка плода) были предварительно идентифицированы в соответствии с их положением на ультразвуковом изображении
и интенсивностью их пикселей. Затем изображение было преобразовано в бинарную карту (рис. 4а и 5а, b).
2. Сегментация лобкового симфиза.
a. Применение медианного фильтра (рис. 4b).
b. Морфологическая оценка, включая выборочную пороговую оценку на основе геометрического распределения кластеров белых пикселей (рис. 4b).
c. Заполнение отверстий структуры (рис. 4c).
Эта морфологическая операция выполняет «заполнение отверстий» для идентифицированного маркера, обеспечивая правильную идентификацию всех пикселей изображения лобкового симфиза, которые были ошибочно
исключены из эталонной структуры на предыдущих этапах, как часть идентифицированного маркера.
d. Обнаружение центроида с использованием исходного ультразвукового изображения, замаскированного полученной бинарной картой (рис. 4d).
e. О бнаружение продольной оси посредством морфологической оценки сегментированного лобкового симфиза (рис. 4d).
3. Проверка достоверности изображения лобкового симфиза, основанная на общих геометрических параметрах, связанных с ориентацией продольной оси симфиза и, возможно, необнаруженными частями лобкового симфиза.
4. Сегментация головки плода.
a. Применение медианного фильтра (рис. 5c, d).
b. Морфологическая оценка (рис. 5c, d).
c. Заполнение отверстий структуры (рис. 5e, f).
d. Слияние структур головки плода (рис. 5g).
e. О пределение радиуса головки плода и координат центра путем выбора только идентифицированных пикселей, которые оптимизируют соответствие переднего края головки плода окружности (рис. 5h).
5. Проверка достоверности изображения головки плода на основе геометрических параметров, значений интенсивности уровней серого в пикселях внутри идентифицированных структур и анализа положения головки плода.
После повторения этого процесса до тех пор, пока не будут проанализированы все 100 изображений, относящихся к первому сеансу сбора данных конкретной пациентки, алгоритм оценивает относительное положение идентифицированных структур-ориентиров (т. е. центроида лобкового симфиза и головки плода) и вычисляет значение AoP. Шаблоны пикселей, соответствующие структурам ориентиров, идентифицированным при первом сборе данных, затем использовались в качестве эталона для алгоритма отслеживания шаблонов, используемого для идентификации структур в последующих сеансах сбора данных, как описано ниже.
На рисунках 4 и 5 показано, как шаги автоматической сегментации будут применяться к изображению на рисунке 1 для определения продольной оси и центроида лобкового симфиза (рис. 4) и профильных путей, соответствующих
головке плода (рис. 5). Окончательный результат процесса показан на рисунке 6.
После того как этот процесс был применен ко всем 100 изображениям, относящимся к конкретному сеансу сбора данных, результаты использовались для идентификации одного изображения, представляющего весь сеанс (эталонное изображение, которое будет использоваться для сегментации вручную). Выбранным снимком
было изображение, ассоциированные параметры которого (AoP, координаты центра симфиза,
координаты центра головки плода, радиус головки плода) были ближе всего к соответствующим средним значениям.
Автоматическая идентификация костных поверхностей
По каждому изображению из сеанса получения данных алгоритм обеспечивает полностью автоматическую идентификацию костных структур с помощью шагов, описанных ниже.
В частности, специально разработанный подход к автоматической сегментации был применен к изображениям первого сбора данных, а алгоритм отслеживания шаблонов был применен для изображений из последующих сеансов сбора данных, чтобы оптимизировать вычислительные ресурсы и время расчета.
Автоматическая сегментация
Автоматическая сегментация, описанная ниже, применялась только к изображениям первого сбора данных.
1. Обнаружение костной структуры. Ориентиры костной структуры (лобковый симфиз и головка плода) были предварительно идентифицированы в соответствии с их положением на ультразвуковом изображении
и интенсивностью их пикселей. Затем изображение было преобразовано в бинарную карту (рис. 4а и 5а, b).
2. Сегментация лобкового симфиза.
a. Применение медианного фильтра (рис. 4b).
b. Морфологическая оценка, включая выборочную пороговую оценку на основе геометрического распределения кластеров белых пикселей (рис. 4b).
c. Заполнение отверстий структуры (рис. 4c).
Эта морфологическая операция выполняет «заполнение отверстий» для идентифицированного маркера, обеспечивая правильную идентификацию всех пикселей изображения лобкового симфиза, которые были ошибочно
исключены из эталонной структуры на предыдущих этапах, как часть идентифицированного маркера.
d. Обнаружение центроида с использованием исходного ультразвукового изображения, замаскированного полученной бинарной картой (рис. 4d).
e. О бнаружение продольной оси посредством морфологической оценки сегментированного лобкового симфиза (рис. 4d).
3. Проверка достоверности изображения лобкового симфиза, основанная на общих геометрических параметрах, связанных с ориентацией продольной оси симфиза и, возможно, необнаруженными частями лобкового симфиза.
4. Сегментация головки плода.
a. Применение медианного фильтра (рис. 5c, d).
b. Морфологическая оценка (рис. 5c, d).
c. Заполнение отверстий структуры (рис. 5e, f).
d. Слияние структур головки плода (рис. 5g).
e. О пределение радиуса головки плода и координат центра путем выбора только идентифицированных пикселей, которые оптимизируют соответствие переднего края головки плода окружности (рис. 5h).
5. Проверка достоверности изображения головки плода на основе геометрических параметров, значений интенсивности уровней серого в пикселях внутри идентифицированных структур и анализа положения головки плода.
После повторения этого процесса до тех пор, пока не будут проанализированы все 100 изображений, относящихся к первому сеансу сбора данных конкретной пациентки, алгоритм оценивает относительное положение идентифицированных структур-ориентиров (т. е. центроида лобкового симфиза и головки плода) и вычисляет значение AoP. Шаблоны пикселей, соответствующие структурам ориентиров, идентифицированным при первом сборе данных, затем использовались в качестве эталона для алгоритма отслеживания шаблонов, используемого для идентификации структур в последующих сеансах сбора данных, как описано ниже.
На рисунках 4 и 5 показано, как шаги автоматической сегментации будут применяться к изображению на рисунке 1 для определения продольной оси и центроида лобкового симфиза (рис. 4) и профильных путей, соответствующих
головке плода (рис. 5). Окончательный результат процесса показан на рисунке 6.
Рисунок 4. Применение этапов обработки для автоматической идентификации лобкового симфиза в типичном кадре ультразвукового изображения: (а) «необработанная» идентификация симфиза в соответствии с положением пикселей на изображении и их значениями уровня серого и преобразование в двоичную карту; (b) применение медианного фильтра и морфологическая оценка; (c) заполнение отверстий структуры; (d) обнаружение центроида и продольной оси лобкового симфиза.
Рисунок 5. Применение этапов обработки для автоматической идентификации головки плода в типичном кадре ультразвукового изображения: (а, b) «необработанная» идентификация нижней (а) и верхней (b) структуры головки плода в соответствии с положением пикселей на изображении и их значениями уровня серого и преобразование в двоичную карту; (c, d) применение медианного фильтра и морфологическая оценка нижней (c) и верхней (d) структуры головки плода; (e, f) заполнение отверстий нижней (e) и верхней (f) структуры головки плода; (g) слияние структур головки плода; (h) определение центра и радиуса головки плода.
Отслеживание шаблонов
Отслеживание шаблонов применялось к изображениям всех сеансов сбора данных, кроме первого.
1. Идентификация лобкового симфиза.
a. Выбор подходящих изображений лобкового симфиза с учетом всех кластеров пикселей внутри эллипсоидальной направляющей и выше определенного порога, который был оптимизирован на основе значений интенсивности пикселей, принадлежащих лобковому симфизу, сегментированному в первом сеансе сбора данных.
b. Извлечение признаков из подходящих изображений лобкового симфиза с предоставлением полезных атрибутов для характеристики каждого снимка.
c. К лассификация подходящих изображений лобкового симфиза путем поиска среди них набора признаков, которые минимизируют разницу по отношению к набору эталонных признаков, извлеченных из изображения лобкового симфиза, автоматически сегментированного в первом сеансе сбора данных.
После того как лобковый симфиз был идентифицирован методом отслеживания паттерна, алгоритм извлекал данные о его взвешенном центроиде и ориентации его продольной оси, следуя шагам 2-d и 2-e алгоритма автоматической сегментации, описанного выше.
2. Идентификация головки плода.
a. Выбор подходящих изображений структуры головки плода с учетом всех кластеров пикселей в фиксированных полосах изображения, через которые проходит головка плода во время родов, и выше определенного оптимизированного порога, который снова был определен путем использования значений интенсивности пикселей, принадлежащих структурам, сегментированным при первом
сеансе сбора данных.
b. Извлечение признаков из подходящих изображений структуры головки плода.
c. Классификация подходящих изображений структуры головки плода.
Как только головка плода была идентифицирована методом отслеживания шаблона, алгоритм определял координаты радиуса и центра соответствующей окружности, следуя шагу 4-e алгоритма автоматической сегментации, описанному выше.
Анализ данных проводили на современном персональном компьютере. Анализ снимков одной пациентки, включая полностью автоматическую идентификацию целевых анатомических ориентиров и расчет значения AoP, занял около
Отслеживание шаблонов применялось к изображениям всех сеансов сбора данных, кроме первого.
1. Идентификация лобкового симфиза.
a. Выбор подходящих изображений лобкового симфиза с учетом всех кластеров пикселей внутри эллипсоидальной направляющей и выше определенного порога, который был оптимизирован на основе значений интенсивности пикселей, принадлежащих лобковому симфизу, сегментированному в первом сеансе сбора данных.
b. Извлечение признаков из подходящих изображений лобкового симфиза с предоставлением полезных атрибутов для характеристики каждого снимка.
c. К лассификация подходящих изображений лобкового симфиза путем поиска среди них набора признаков, которые минимизируют разницу по отношению к набору эталонных признаков, извлеченных из изображения лобкового симфиза, автоматически сегментированного в первом сеансе сбора данных.
После того как лобковый симфиз был идентифицирован методом отслеживания паттерна, алгоритм извлекал данные о его взвешенном центроиде и ориентации его продольной оси, следуя шагам 2-d и 2-e алгоритма автоматической сегментации, описанного выше.
2. Идентификация головки плода.
a. Выбор подходящих изображений структуры головки плода с учетом всех кластеров пикселей в фиксированных полосах изображения, через которые проходит головка плода во время родов, и выше определенного оптимизированного порога, который снова был определен путем использования значений интенсивности пикселей, принадлежащих структурам, сегментированным при первом
сеансе сбора данных.
b. Извлечение признаков из подходящих изображений структуры головки плода.
c. Классификация подходящих изображений структуры головки плода.
Как только головка плода была идентифицирована методом отслеживания шаблона, алгоритм определял координаты радиуса и центра соответствующей окружности, следуя шагу 4-e алгоритма автоматической сегментации, описанному выше.
Анализ данных проводили на современном персональном компьютере. Анализ снимков одной пациентки, включая полностью автоматическую идентификацию целевых анатомических ориентиров и расчет значения AoP, занял около
Рисунок 6. Автоматическая сегментация
типичного трансперинеального ультразвукового изображения и соответствующий расчет угла наклона головки плода во втором периоде родов
типичного трансперинеального ультразвукового изображения и соответствующий расчет угла наклона головки плода во втором периоде родов
12 секунд при первом получении данных и около 8 секунд для анализа каждого последующего сеанса, что указывает на то, что отслеживание паттернов является более быстрым из этих двух подходов.
Статистический анализ
Точность предложенного автоматического алгоритма оценивалась путем сравнения значений AoP со значениями, полученными в результате сегментации того же изображения, выполненной вручную опытным врачом. Корреляция между значениями AoP оценивалась путем расчет коэффициента корреляции Пирсона, коэффициента детерминации (r2) и среднеквадратической ошибки (СКО ). Кроме того, согласованность между двумя методами определения AoP оценивалась в соответствии с рекомендациями Альтмана и Бланда24 также путем расчета парной разницы для каждого измерения и оценки систематической ошибки и 95-процентного предела согласия (ПС) по отношению к среднему измерению обоих методов.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Центроид лобкового симфиза как эталонный маркер
Результаты нашего предварительного исследования подтвердили, что центроид лобкового симфиза обнаруживается легче и более воспроизводим, чем дистальная точка симфиза. Опытный УЗИ специалист заявил, что дистальная точка симфиза не была четко видна на 40 из 150 (26,7%) проанализированных изображений, при этом на тех же изображениях он всегда отмечал видимость центроида (150/150, 100,0%). Указанная точка была определена как «правильно идентифицированная» для всех 150 (100%) отмеченных центроидов и для 72,7% (80/110) дистальных точек. Таким образом, общая точность определения
дистальной точки лобкового симфиза составила 53,3% (80/150) по сравнению со 100,0% (150/150)
точностью определения центроида.
Наблюдаемое среднее расстояние между отдельными отмеченными точками и соответствующей средней точкой, принятой за истинное местоположение точки, составляло 0,8 ± 0,4 мм для центроида лобкового симфиза и 1,4 ± 0,9 мм для дистальной точки, что обеспечивает количественную оценку более высокой воспроизводи-
мости обнаружения центроидов.
Автоматическое измерение угла прогрессии
Основное исследование проводилось с участием группы из 39 рожениц. В общей сложности было проведено 95 сеансов УЗИ: 19 рожениц прошли по три сеанса УЗИ, 18 – по два сеанса, две роженицы прошли один сеанс УЗИ
(поскольку вскоре после этого начались роды).
Средняя продолжительность наблюдения за родами составляла примерно 1 час, хотя это сильно
зависело от общей продолжительности второго этапа и состояния течения родов на момент
начала наблюдения. Предложенный метод был полностью неинвазивен, не создавал диском-
форта для беременных, а УЗ-исследования были кратковременными. В результате метод хорошо
переносился всеми пациентками. Не было ни одного случая, когда неконтролируемые движения
роженицы во время сбора данных вызвали сбой алгоритма. Кроме того, использование интранатального УЗИ иногда было психологически более комфортным, создавая у рожениц впечатление о более полном и расширенном контроле за ходом родов.
Нами была выявлена сильная и статистически значимая корреляция между значениями AoP, измеренными с помощью автоматического алгоритма, и значениями, полученными с помощью сегментации, проведенной вручную специалистом: r2 =0,99 (P < 0,001). Высокая точность, обеспечиваемая автоматическим методом, подтверждается
также соответствующими высокими значениями коэффициента детерминации (r2 = 0,98) и низки-
ми остаточными ошибками: СКО = 2°27' (2,1%).
На рисунке 7 показана диаграмма рассеяния измерений AoP, полученных двумя разными методами,
вместе с линией равенства (коэффициент корреляции Пирсона, r2 = 0,99). Соответствующий график Бланда-Альтмана представлен на рисунке 8: общая средняя разница в измерении AoP (выраженная как погрешность ±2 СО) составила 1°1'± 4°29', что еще раз подтверждает оптимальное соответствие между двумя методами.
Статистический анализ
Точность предложенного автоматического алгоритма оценивалась путем сравнения значений AoP со значениями, полученными в результате сегментации того же изображения, выполненной вручную опытным врачом. Корреляция между значениями AoP оценивалась путем расчет коэффициента корреляции Пирсона, коэффициента детерминации (r2) и среднеквадратической ошибки (СКО ). Кроме того, согласованность между двумя методами определения AoP оценивалась в соответствии с рекомендациями Альтмана и Бланда24 также путем расчета парной разницы для каждого измерения и оценки систематической ошибки и 95-процентного предела согласия (ПС) по отношению к среднему измерению обоих методов.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Центроид лобкового симфиза как эталонный маркер
Результаты нашего предварительного исследования подтвердили, что центроид лобкового симфиза обнаруживается легче и более воспроизводим, чем дистальная точка симфиза. Опытный УЗИ специалист заявил, что дистальная точка симфиза не была четко видна на 40 из 150 (26,7%) проанализированных изображений, при этом на тех же изображениях он всегда отмечал видимость центроида (150/150, 100,0%). Указанная точка была определена как «правильно идентифицированная» для всех 150 (100%) отмеченных центроидов и для 72,7% (80/110) дистальных точек. Таким образом, общая точность определения
дистальной точки лобкового симфиза составила 53,3% (80/150) по сравнению со 100,0% (150/150)
точностью определения центроида.
Наблюдаемое среднее расстояние между отдельными отмеченными точками и соответствующей средней точкой, принятой за истинное местоположение точки, составляло 0,8 ± 0,4 мм для центроида лобкового симфиза и 1,4 ± 0,9 мм для дистальной точки, что обеспечивает количественную оценку более высокой воспроизводи-
мости обнаружения центроидов.
Автоматическое измерение угла прогрессии
Основное исследование проводилось с участием группы из 39 рожениц. В общей сложности было проведено 95 сеансов УЗИ: 19 рожениц прошли по три сеанса УЗИ, 18 – по два сеанса, две роженицы прошли один сеанс УЗИ
(поскольку вскоре после этого начались роды).
Средняя продолжительность наблюдения за родами составляла примерно 1 час, хотя это сильно
зависело от общей продолжительности второго этапа и состояния течения родов на момент
начала наблюдения. Предложенный метод был полностью неинвазивен, не создавал диском-
форта для беременных, а УЗ-исследования были кратковременными. В результате метод хорошо
переносился всеми пациентками. Не было ни одного случая, когда неконтролируемые движения
роженицы во время сбора данных вызвали сбой алгоритма. Кроме того, использование интранатального УЗИ иногда было психологически более комфортным, создавая у рожениц впечатление о более полном и расширенном контроле за ходом родов.
Нами была выявлена сильная и статистически значимая корреляция между значениями AoP, измеренными с помощью автоматического алгоритма, и значениями, полученными с помощью сегментации, проведенной вручную специалистом: r2 =0,99 (P < 0,001). Высокая точность, обеспечиваемая автоматическим методом, подтверждается
также соответствующими высокими значениями коэффициента детерминации (r2 = 0,98) и низки-
ми остаточными ошибками: СКО = 2°27' (2,1%).
На рисунке 7 показана диаграмма рассеяния измерений AoP, полученных двумя разными методами,
вместе с линией равенства (коэффициент корреляции Пирсона, r2 = 0,99). Соответствующий график Бланда-Альтмана представлен на рисунке 8: общая средняя разница в измерении AoP (выраженная как погрешность ±2 СО) составила 1°1'± 4°29', что еще раз подтверждает оптимальное соответствие между двумя методами.
Рисунок 7. Диаграмма рассеяния значений
угла прогрессии (AoP), полученная при ручной и автоматической
сегментации. Показана линия равенства.
Общий коэффициент корреляции Пирсона,
r2 = 0,99.
угла прогрессии (AoP), полученная при ручной и автоматической
сегментации. Показана линия равенства.
Общий коэффициент корреляции Пирсона,
r2 = 0,99.
Рисунок 8. График Бланда-Альтмана
для сравнения угла прогрессии (AoP),
измеренного вручную, с измеренным
автоматически.
для сравнения угла прогрессии (AoP),
измеренного вручную, с измеренным
автоматически.
Корреляция между углом прогрессии и способом родоразрешения
Роды проходили естественным путем у всех рожениц, у которых значение AoP, измеренное автоматически и подтвержденное выполненным вручную анализом изображений, составляло >137°. Интересно отметить, что этот результат согласуется с результатами предыдущих отчетов14, 25, учитывая смещение AoP, измеренное
от центроида, а не от края лобкового симфиза.
ОБСУЖДЕНИЕ
Недавние опубликованные работы включают отчеты о многих УЗ-подходах, посвященных количественному мониторингу родов25-31.
Однако их применение в обычной клинической практике, как правило, затруднено либо сильной зависимостью результатов от действий УЗИ специалиста, либо инвазивностью, связанной с использованием специфических устройств, которые могут вызывать дискомфорт у пациентки и риск возникновения инфекции32.
В этом исследовании представлена новая методология количественного автоматического измерения AoP для контроля хода родов. Алгоритм автоматической сегментации и отслеживания использовался для определения эта-
лонных ориентиров и для оценки продвижения головки плода во время второго периода родов. Валидация проводилась на 95 сеансах сбора данных при помощи УЗИ, при этом результаты алгоритма оценивались в сравнении с результатами анализа вручную, выполненного опытным врачом. Была выявлена сильная
и статистически значимая корреляция между значениями AoP, полученными двумя методами.
Важным аспектом этого исследования, направленным на обеспечение воспроизводимости и надежности измерений, было наше решение рассматривать в качестве ориентира центроид лобкового симфиза, а не его дистальную точку.
Применимость и осуществимость этого выбора были продемонстрированы в специальном предварительном исследовании: независимый эксперт проанализировал 150 ультразвуковых изображений, полученных ранее от добровольцев, и подтвердил, что дистальную точку можно точно идентифицировать только примерно
на половине изображений, тогда как центроид обнаруживался всегда. Таким образом, как только врач поместил лобковый симфиз в эллипсоидальную направляющую, во всех случаях автоматический алгоритм смог обнаружить видимую часть целевой анатомической структуры и рассчитать ее центроид. Эллипсоидальная направляющая помогла упростить и стандартизировать протокол получения изображения, предоставив автоматическому программному
Роды проходили естественным путем у всех рожениц, у которых значение AoP, измеренное автоматически и подтвержденное выполненным вручную анализом изображений, составляло >137°. Интересно отметить, что этот результат согласуется с результатами предыдущих отчетов14, 25, учитывая смещение AoP, измеренное
от центроида, а не от края лобкового симфиза.
ОБСУЖДЕНИЕ
Недавние опубликованные работы включают отчеты о многих УЗ-подходах, посвященных количественному мониторингу родов25-31.
Однако их применение в обычной клинической практике, как правило, затруднено либо сильной зависимостью результатов от действий УЗИ специалиста, либо инвазивностью, связанной с использованием специфических устройств, которые могут вызывать дискомфорт у пациентки и риск возникновения инфекции32.
В этом исследовании представлена новая методология количественного автоматического измерения AoP для контроля хода родов. Алгоритм автоматической сегментации и отслеживания использовался для определения эта-
лонных ориентиров и для оценки продвижения головки плода во время второго периода родов. Валидация проводилась на 95 сеансах сбора данных при помощи УЗИ, при этом результаты алгоритма оценивались в сравнении с результатами анализа вручную, выполненного опытным врачом. Была выявлена сильная
и статистически значимая корреляция между значениями AoP, полученными двумя методами.
Важным аспектом этого исследования, направленным на обеспечение воспроизводимости и надежности измерений, было наше решение рассматривать в качестве ориентира центроид лобкового симфиза, а не его дистальную точку.
Применимость и осуществимость этого выбора были продемонстрированы в специальном предварительном исследовании: независимый эксперт проанализировал 150 ультразвуковых изображений, полученных ранее от добровольцев, и подтвердил, что дистальную точку можно точно идентифицировать только примерно
на половине изображений, тогда как центроид обнаруживался всегда. Таким образом, как только врач поместил лобковый симфиз в эллипсоидальную направляющую, во всех случаях автоматический алгоритм смог обнаружить видимую часть целевой анатомической структуры и рассчитать ее центроид. Эллипсоидальная направляющая помогла упростить и стандартизировать протокол получения изображения, предоставив автоматическому программному
Рисунок 9. Визуальное сравнение между
измерением угла прогрессии в соответствии с Barbera et al.14 (угол между пунктирной линией и сплошной линией AoP дист.) и предложенным нами подходом измерения угла прогрессии (AoPамолаб между пунктир-
ной линией и штрихпунктирной линией).
измерением угла прогрессии в соответствии с Barbera et al.14 (угол между пунктирной линией и сплошной линией AoP дист.) и предложенным нами подходом измерения угла прогрессии (AoPамолаб между пунктир-
ной линией и штрихпунктирной линией).
обеспечению определенную и ограниченную область изображения для поиска лобкового симфиза. Неточности в определении фактического положения центроида были незначительными, с меньшим расхождением между
оцененным вручную и фактическим положением центроида (среднее расстояние между отдельными отмеченными точками и соответствующей средней точкой 0,8 ± 0,4 мм), чем для дистального края (1,4 ± 0,9 мм) лобкового симфиза. Кроме того, ожидается, что автоматический алгоритм, использующий аналитическое
определение центроида, будет более точным, чем идентификация вручную, что снизит риск возможных ошибок в определении центроида до незначительного уровня.
Выбор контрольной точки лобкового симфиза привел к смещению в расчете AoP по сравнению с предыдущими отчетами14, которое является функцией расстояния между центроидом и дистальной точкой, расстоянием от головы до симфиза и sin (AoP дист.), где AoPдист. представляет AoP, измеренный относительно дистальной точки симфиза. Визуальное сравнение двух разных измерений AoP представлено на рисунке 9.
Таблица 1. Связь между каждым конкретным положением головки плода по данным Американского колледжа акушеров и гинекологов (ACOG) и соответствующими интервалами угла прогрессии (AoP дист.), полученными на основе геометрической модели, описанной в работе Barbera et al.14 и адаптированной к расчету AoP amolab, представленному в этом исследовании
оцененным вручную и фактическим положением центроида (среднее расстояние между отдельными отмеченными точками и соответствующей средней точкой 0,8 ± 0,4 мм), чем для дистального края (1,4 ± 0,9 мм) лобкового симфиза. Кроме того, ожидается, что автоматический алгоритм, использующий аналитическое
определение центроида, будет более точным, чем идентификация вручную, что снизит риск возможных ошибок в определении центроида до незначительного уровня.
Выбор контрольной точки лобкового симфиза привел к смещению в расчете AoP по сравнению с предыдущими отчетами14, которое является функцией расстояния между центроидом и дистальной точкой, расстоянием от головы до симфиза и sin (AoP дист.), где AoPдист. представляет AoP, измеренный относительно дистальной точки симфиза. Визуальное сравнение двух разных измерений AoP представлено на рисунке 9.
Таблица 1. Связь между каждым конкретным положением головки плода по данным Американского колледжа акушеров и гинекологов (ACOG) и соответствующими интервалами угла прогрессии (AoP дист.), полученными на основе геометрической модели, описанной в работе Barbera et al.14 и адаптированной к расчету AoP amolab, представленному в этом исследовании
Barbera et al.14 разработали геометрическую модель, с помощью которой можно было связать измеренное значение AoP с определенным положением головки плода в соответствии с классификацией Американского колледжа акушеров и гинекологов (ACOG). Для диапазона значений AoPдист., соответствующих всему диапазону положений головки плода, определенного ACOG, смещение между AoPамолаб и AoPдист. можно оценить по следующей формуле: смещение угла прогрессии = αα x sin (AoP дист.), где альфа ‒ это угол между расстояниями от симфиза и центроида до дистальной точки, который можно условно приблизить к константе 17°.
В таблице 1 представлена связь между конкретными положениями головки плода и соответствующими интервалами AoPдист., полученными из модели, описанной Barbera et al.14 и адаптированной к нашему расчету AoPамолаб, принятому в этой работе.
Таким образом, данные, полученные с помощью нашего алгоритма, можно использовать не только
для наблюдения за ходом родов, но и для прогнозирования положения головки плода и наиболее вероятного способа родоразрешения.
Оценка AoP во втором периоде родов является широко известным методом прогнозирования способа родоразрешения. Ciaciura-Jarno et al.26 проанализировали AoP, выполнив трансперинеальное ультразвуковое исследование у 68 рожениц, и обнаружили хорошую корреляцию между более высокими значениями AoPдист. и естественными родами.
Исследователи отметили, что все роженицы с AoP больше 126° родили естественным путем, в то время как только у 15% пациенток, родивших естественным путем, AoP был меньше 126°.
Применяя аналогичный подход к 23 роженицам, Barbera et al.15 обнаружили, что при значении AoP больше 120° следовали естественные роды, а при значении AoP менее 108° выполнялось кесарево сечение. Kalache et al.15 подтвердили у 26 рожениц, что угол 120° и более был связан с 90-процентной вероятностью естественных
родов. В этом исследовании мы обнаружили, что все роженицы, у которых измеренный AoPамолаб
был больше 137°, родили естественным путем, что хорошо согласуется с большинством опубли-
кованных данных, поскольку это пороговое значение соответствует значению AoP около 123°.
При реализации нашего алгоритма были сделали определенные допущения. Мы сочли разумным предположить, что AoP не претерпел существенных изменений в течение 5-секундного УЗ-исследования. Мы также незначительно изменили форму черепа плода по окружности, что не совсем правильно; однако для расчета значе-
ния AoP учитывается только передний край головки плода, что сравнимо с дугой окружности.
В заключение следует отметить, что транслабиальное ультразвуковое исследование, представленное в этой статье, хорошо переносится пациентками, а автоматический алгоритм делает его менее зависимым от врача, позволяя объективно количественно определять AoP с высоким уровнем точности. Этот автоматический метод
может уменьшить количество человеческих ошибок и ускорить время получения ультразвукового изображения, что должно облегчить контроль хода родов и, в конечном итоге, принятие решений относительно вариантов родоразрешения.
Будущие исследования будут сосредоточены на расширенной клинической валидации, а так-
же будут включать одновременное измерение других параметров контроля хода родов с использованием того же подхода.
Список литературы
1. Olah KS. Reversal of the decision for caesarean section in the second stage of labour on the basis of consultant vaginal
assessment. J Obstet Gynaecol 2005; 25: 115-116.
2. Dupuis O, Silveira R, Zentner A, Dittmar A, Gaucherand P, Cucherat M, Redarce T, Rudigoz RC. Birth simulator: reliability
of transvaginal assessment of fetal head station as defined by the American College of Obstetricians and Gynecologists
classification. Am] Obstet Gynecol 2005; 192: 868-874.
3. Buchmann E, Libhaber E. Interobserver agreement in intrapartum estimation of fetal head station. Int] Gynaecol Obstet
2008; 101: 285-289.
4. Sherer DM, Abulafia O. Intrapartum assessment of fetal head engagement: comparison between transvaginal digital and
transabdominal ultrasound determinations. Ultrasound Obstet Gynecol 2003; 21: 430-436.
5. Dietz HP, Lanzarone V. Measuring engagement of the fetal head: validity and reproducibility of a new ultrasound technique. Ultrasound Obstet Gynecol 2005; 25: 165-168.
6. Kawabata I, Nagase A, Oya A, Hayashi M, Miyake H, Nakai A, Takeshita T. Factors influencing the accuracy of digital examination for determining fetal head position during the first stage of labor. J Nippon Med Scb 2010; 77: 290-295.
7. Phelps JY, Higby K, Smyth MH, Ward JA, Arredondo F, Mayer AR. Accuracy and intraobserver variability of simulated cervical dilatation measurements. Am J Obstet Gynecol 1995; 173: 942-945.
8. Ahn KH and Oh MJ. Intrapartum ultrasound: A useful method for evaluating labor progress and predicting operative vaginal delivery. Obstet Gynecol Set 2014; 57: 427-435.
9. Sherer DM, Miodovnik M, Bradley KS, Langer O. Intrapartum fetal head position II: comparison between transvaginal digital examination and transabdominal ultrasound assessment during the second stage of labor. Ultrasound Obstet Gynecol 2002; 19: 264-268.
10. Tutschek B, Torkildsen EA, Eggebo TM. Comparison between ultrasound parameters and clinical examination to assess fetal head station in labor. Ultrasound Obstet Gynecol 2013; 41: 425-429.
11. Eggebo TM, Gjessing LK, Heien C, Smedvig E, Okland I, Romundstad P, Salvesen KA. Prediction of labor and delivery by transperineal ultrasound in pregnancies with prelabor rupture of membranes at term. Ultrasound Obstet Gynecol 2006; 27: 387-391.
В таблице 1 представлена связь между конкретными положениями головки плода и соответствующими интервалами AoPдист., полученными из модели, описанной Barbera et al.14 и адаптированной к нашему расчету AoPамолаб, принятому в этой работе.
Таким образом, данные, полученные с помощью нашего алгоритма, можно использовать не только
для наблюдения за ходом родов, но и для прогнозирования положения головки плода и наиболее вероятного способа родоразрешения.
Оценка AoP во втором периоде родов является широко известным методом прогнозирования способа родоразрешения. Ciaciura-Jarno et al.26 проанализировали AoP, выполнив трансперинеальное ультразвуковое исследование у 68 рожениц, и обнаружили хорошую корреляцию между более высокими значениями AoPдист. и естественными родами.
Исследователи отметили, что все роженицы с AoP больше 126° родили естественным путем, в то время как только у 15% пациенток, родивших естественным путем, AoP был меньше 126°.
Применяя аналогичный подход к 23 роженицам, Barbera et al.15 обнаружили, что при значении AoP больше 120° следовали естественные роды, а при значении AoP менее 108° выполнялось кесарево сечение. Kalache et al.15 подтвердили у 26 рожениц, что угол 120° и более был связан с 90-процентной вероятностью естественных
родов. В этом исследовании мы обнаружили, что все роженицы, у которых измеренный AoPамолаб
был больше 137°, родили естественным путем, что хорошо согласуется с большинством опубли-
кованных данных, поскольку это пороговое значение соответствует значению AoP около 123°.
При реализации нашего алгоритма были сделали определенные допущения. Мы сочли разумным предположить, что AoP не претерпел существенных изменений в течение 5-секундного УЗ-исследования. Мы также незначительно изменили форму черепа плода по окружности, что не совсем правильно; однако для расчета значе-
ния AoP учитывается только передний край головки плода, что сравнимо с дугой окружности.
В заключение следует отметить, что транслабиальное ультразвуковое исследование, представленное в этой статье, хорошо переносится пациентками, а автоматический алгоритм делает его менее зависимым от врача, позволяя объективно количественно определять AoP с высоким уровнем точности. Этот автоматический метод
может уменьшить количество человеческих ошибок и ускорить время получения ультразвукового изображения, что должно облегчить контроль хода родов и, в конечном итоге, принятие решений относительно вариантов родоразрешения.
Будущие исследования будут сосредоточены на расширенной клинической валидации, а так-
же будут включать одновременное измерение других параметров контроля хода родов с использованием того же подхода.
Список литературы
1. Olah KS. Reversal of the decision for caesarean section in the second stage of labour on the basis of consultant vaginal
assessment. J Obstet Gynaecol 2005; 25: 115-116.
2. Dupuis O, Silveira R, Zentner A, Dittmar A, Gaucherand P, Cucherat M, Redarce T, Rudigoz RC. Birth simulator: reliability
of transvaginal assessment of fetal head station as defined by the American College of Obstetricians and Gynecologists
classification. Am] Obstet Gynecol 2005; 192: 868-874.
3. Buchmann E, Libhaber E. Interobserver agreement in intrapartum estimation of fetal head station. Int] Gynaecol Obstet
2008; 101: 285-289.
4. Sherer DM, Abulafia O. Intrapartum assessment of fetal head engagement: comparison between transvaginal digital and
transabdominal ultrasound determinations. Ultrasound Obstet Gynecol 2003; 21: 430-436.
5. Dietz HP, Lanzarone V. Measuring engagement of the fetal head: validity and reproducibility of a new ultrasound technique. Ultrasound Obstet Gynecol 2005; 25: 165-168.
6. Kawabata I, Nagase A, Oya A, Hayashi M, Miyake H, Nakai A, Takeshita T. Factors influencing the accuracy of digital examination for determining fetal head position during the first stage of labor. J Nippon Med Scb 2010; 77: 290-295.
7. Phelps JY, Higby K, Smyth MH, Ward JA, Arredondo F, Mayer AR. Accuracy and intraobserver variability of simulated cervical dilatation measurements. Am J Obstet Gynecol 1995; 173: 942-945.
8. Ahn KH and Oh MJ. Intrapartum ultrasound: A useful method for evaluating labor progress and predicting operative vaginal delivery. Obstet Gynecol Set 2014; 57: 427-435.
9. Sherer DM, Miodovnik M, Bradley KS, Langer O. Intrapartum fetal head position II: comparison between transvaginal digital examination and transabdominal ultrasound assessment during the second stage of labor. Ultrasound Obstet Gynecol 2002; 19: 264-268.
10. Tutschek B, Torkildsen EA, Eggebo TM. Comparison between ultrasound parameters and clinical examination to assess fetal head station in labor. Ultrasound Obstet Gynecol 2013; 41: 425-429.
11. Eggebo TM, Gjessing LK, Heien C, Smedvig E, Okland I, Romundstad P, Salvesen KA. Prediction of labor and delivery by transperineal ultrasound in pregnancies with prelabor rupture of membranes at term. Ultrasound Obstet Gynecol 2006; 27: 387-391.