Сравнительный анализ точности ультразвукового исследования и магнитно-резонансной томографии в определении предполагаемой массы тела плода

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель: Сравнительный анализ точности ультразвукового исследования (УЗИ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ) в определении предполагаемой массы тела плода (ПМП).

Материалы и методы: В проспективное исследование включили 103 беременных, которым было выполнено МРТ и УЗИ до родоразрешения. ПМП по данным МРТ вычисляли с использованием формулы Baker et al. ПМП по данным УЗИ вычисляли с использованием формулы Hadlock et al. ПМП по данным УЗИ и МРТ определяли в абсолютных значениях и по перцентильной шкале (INTERGROWTH-21st).

Результаты: Коэффициент корреляции между ПМП по данным УЗИ и массой тела новорожденного составил 0,831 (p<0,001), для МРТ – 0,941 (p<0,001). Средняя абсолютная ошибка (MAE) определения ПМП в абсолютных значениях для УЗИ составила 145,68 (427,42) г, для МРТ – 117,83 (221,98) г, в перцентильной шкале для УЗИ – 4,17 (15,68), для МРТ – 3,16 (7,03). Коэффициент корреляции между ПМП по данным УЗИ и массой тела новорожденного более 90 процентиль составил 0,374 (p=0,041), для МРТ – 0,855 (p<0,001). Средняя абсолютная ошибка (MAE) определения ПМП (>90 процентиль) в абсолютных значениях для УЗИ составила 173,93 (432,16) г, для МРТ – 122,0 (202,82) г, в перцентильной шкале для УЗИ – 0,38 (6,07), для МРТ – 0,76 (2,56). Площадь под кривой (ROC AUC) для определения случаев с массой тела новорожденного более 4000 г для УЗИ составила 0,916 (95% ДИ: 0,860–0,973), для МРТ – 0,986 (95% ДИ: 0,967–1,000).

Заключение: Определение ПМП по данным МРТ является более точным, чем по данным УЗИ; наиболее значимые различия наблюдаются при макросомии плода. Необходима разработка алгоритмов машинного обучения для минимизации времени, необходимого для сегментации зон интереса, что сделает искусственный интеллект ценным вспомогательным инструментом для автоматизации процессов определения ПМП. Требуется проведение дальнейших исследований, направленных на определение оптимальных сроков выполнения и показаний к МРТ в качестве дополнительного метода определения ПМП.

Об авторах

Егор Михайлович Сыркашев

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: e_syrkashev@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-4043-907X

к.м.н., c.н.с. отделения лучевой диагностики

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Анастасия Владимировна Николаева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: a_nikolaeva@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-0012-6688

к.м.н., главный врач

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Елизавета Валерьевна Столярова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: ev_stolyarova@oparina4.ru
ORCID iD: 0009-0001-2049-3119

аспирант, 1-е отделение акушерское патологии беременности

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Алексей Михайлович Холин

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: a_kholin@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-4068-9805

к.м.н., заведующий отделом телемедицины и инновационного развития

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Ксения Алексеевна Горина

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: k_gorina@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-6266-2067

к.м.н., м.н.с. 1 отделения акушерского патологии беременности

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Марина Исааковна Кесова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: m_kesova@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-7764-8073

д.м.н., с.н.с. акушерского отделения

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Олег Радомирович Баев

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России; ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский университет)

Email: o_baev@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-8572-1971

д.м.н., профессор, руководитель 1-го родильного отделения, профессор кафедры акушерства, гинекологии, перинатологии и репродуктологии

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4; 119991, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

Наталья Енкыновна Кан

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России

Email: kan-med@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5087-5946

д.м.н., профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, заместитель директора по научной работе

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4

Александр Иосифович Гус

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России; ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы»

Email: a_gus@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-1377-3128

д.м.н., профессор, главный н.с., отделение ультразвуковой и функциональной диагностики, Отдел визуальной диагностики, заведующий кафедрой ультразвуковой диагностики Факультета непрерывного медицинского образования Медицинского института

Россия, 117997, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4; 127015, Москва, ул. Писцовая, д. 10

Список литературы

  1. Щербакова Е.А., Баранов А.Н., Истомина Н.Г. Исходы ранней и поздней форм задержки роста плода в зависимости от критериев диагностики. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2024; 23(3): 23-9. [Shcherbakova E.A., Baranov A.N., Istomina N.G. Outcomes of early- and late-onset fetal growth restriction according to diagnostic criteria. Gynecology, Obstetrics and Perinatology. 2024; 23(3): 23-9 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.20953/1726-1678-2024-3-23-29
  2. Тысячный О.В., Приходько А.М., Баев О.Р. Акушерские и неонатальные исходы самопроизвольных родов при крупном плоде в зависимости от срока гестации. Акушерство и гинекология. 2025; 4: 44-50. [Tysyachnyi O.V., Prikhodko A.M., Baev O.R. Obstetric and neonatal outcomes of spontaneous labor with a large fetus depending on the gestational age. Obstetrics and Gynecology. 2025; (4): 44-50 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2025.36
  3. Hadlock F.P., Harrist R.B., Carpenter R.J., Deter R.L., Park S.K. Sonographic estimation of fetal weight. The value of femur length in addition to head and abdomen measurements. Radiology. 1984; 150(2): 535-40. https://dx.doi.org/10.1148/radiology.150.2.6691115
  4. Hadlock F.P., Harrist R.B., Sharman R.S., Deter R.L., Park S.K. Estimation of fetal weight with the use of head, body, and femur measurements – a prospective study. Am. J. Obstet. Gynecol. 1985; 151(3): 333-7. https://dx.doi.org/10.1016/0002-9378(85)90298-4
  5. Hammami A., Mazer Zumaeta A., Syngelaki A., Akolekar R., Nicolaides K.H. Ultrasonographic estimation of fetal weight: development of new model and assessment of performance of previous models. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2018; 52(1): 35-43. https://dx.doi.org/10.1002/uog.19066
  6. Stirnemann J., Villar J., Salomon L.J., Ohuma E., Ruyan P., Altman D.G. et al. International estimated fetal weight standards of the INTERGROWTH-21(st) Project. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2017; 49(4): 478-86. https://dx.doi.org/10.1002/uog.17347
  7. Cordier A.G., Russo F.M., Deprest J., Benachi A. Prenatal diagnosis, imaging, and prognosis in congenital diaphragmatic hernia. Semin. Perinatol. 2020; 44(1): 51163. https://dx.doi.org/10.1053/j.semperi.2019.07.002
  8. Kulseng C.P.S., Hillestad V., Eskild A., Gjesdal K.I. Automatic placental and fetal volume estimation by a convolutional neural network. Placenta. 2023; 134: 23-9. https://dx.doi.org/10.1016/j.placenta.2023.02.009
  9. Watzenboeck M.L., Heidinger B.H., Rainer J., Schmidbauer V., Ulm B., Rubesova E. et al. Reproducibility of 2D versus 3D radiomics for quantitative assessment of fetal lung development: a retrospective fetal MRI study. Insights Imaging. 2023; 14(1): 31. https://dx.doi.org/10.1186/s13244-023-01376-y
  10. Kadji C., Cannie M.M., Kang X., Carlin A., Etchoua S.B., Resta S. et al. Fetal magnetic resonance imaging at 36 weeks predicts neonatal macrosomia: the PREMACRO study. Am. J. Obstet. Gynecol. 2022; 226(2): 238.e1-e12. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2021.08.001
  11. Dütemeyer V., Cordier A.-G., Cannie M.M., Bevilacqua E., Huynh V., Houfflin-Debarge V. et al. Prenatal prediction of postnatal survival in fetuses with congenital diaphragmatic hernia using MRI: lung volume measurement, signal intensity ratio, and effect of experience. J. Matern. Neonatal. Med. 2022; 35(6): 1036-44. https://dx.doi.org/10.1080/14767058.2020.1740982
  12. Zaretsky M.V., Reichel T.F., McIntire D.D., Twickler D.M. Comparison of magnetic resonance imaging to ultrasound in the estimation of birth weight at term. Am. J. Obstet. Gynecol. 2003; 189(4): 1017-20. https://dx.doi.org/10.1067/s0002-9378(03)00895-0
  13. Kadji C., Cannie M.M., Resta S., Guez D., Abi-Khalil F., De Angelis R. et al. Magnetic resonance imaging for prenatal estimation of birthweight in pregnancy: review of available data, techniques, and future perspectives. Am. J. Obstet. Gynecol. 2019; 220(5): 428-39. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2018.12.031
  14. Kadji C., Bevilacqua E., Hurtado I., Carlin A., Cannie M.M., Jani J.C. Comparison of conventional 2D ultrasound to magnetic resonance imaging for prenatal estimation of birthweight in twin pregnancy. Am. J. Obstet. Gynecol. 2018; 218(1): 128.e1-e11. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2017.10.009
  15. Kadji C., De Groof M., Camus M.F., De Angelis R., Fellas S., Klass M. et al. The use of a software-assisted method to estimate fetal weight at and near term using magnetic resonance imaging. Fetal. Diagn. Ther. 2017; 41(4): 307-13. https://dx.doi.org/10.1159/000448950
  16. Specktor-Fadida B., Link-Sourani D., Rabinowich A., Miller E., Levchakov A., Avisdris N. et al. Deep learning–based segmentation of whole-body fetal MRI and fetal weight estimation: assessing performance, repeatability, and reproducibility. Eur. Radiol. 2024; 34(3): 2072-83. https://dx.doi.org/10.1007/s00330-023-10038-y
  17. Lo J., Nithiyanantham S., Cardinell J., Young D., Cho S., Kirubarajan A. et al. Cross Attention Squeeze Excitation Network (CASE-Net) for whole body fetal MRI segmentation. Sensors (Basel). 2021; 21(13): 4490. https://dx.doi.org/10.3390/s21134490
  18. Zhang T., Matthew J., Lohezic M., Davidson A., Rutherford M., Rueckert D. et al. Graph-based whole body segmentation in fetal MR images. Proceedings of the MICCAI Work PIPPI, Athens, Greece, 21 October 2016.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Пример выделения зон интереса на уровне плода

Скачать (164KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Площадь под кривой для определения случаев с массой тела новорожденного более 4000 г

Скачать (91KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».