盆底超聲智能識別及自動測量軟件在女性膀胱脫垂患者評估中的應用價值

葉舒瑤，羅麗娟，羅歡嘉

惠州市中心人民醫院超聲醫學科，廣東 惠州 516008

膀胱脫垂是婦產科較為常見的一種疾病，患者膀胱的一部分或者全部經尿道外口脫出。其常見原因有妊娠及分娩、尿道及陰道手術及腹內壓增高等。盆底超聲是常用的一種檢查方法，其中恥骨聯合下緣通過的水平線為盆底超聲評估膀胱脫垂情況的常用參考線，測量恥骨聯合下緣通過的水平線與膀胱下緣的垂直距離作為量化膀胱脫垂的指標。此外，還可通過POP-Q法對膀胱脫垂狀況進行定量分期評估，但操作方法比較復雜，而且醫生在操作時存在有一定程度的主觀性[1-3]。為有效對膀胱脫垂檢查流程進行研究與簡化，本院引入了盆底超聲智能識別與自動測量軟件。盆底超聲智能識別與自動測量軟件能夠對膀胱脫垂情況進行自動測量，同時對可區分的結構模型進行構建，啟用所構建的新模型對盆腔各個結構的位置進行判斷，并對相關的參數結果進行自動測量，最終確定患者的膀胱脫垂分級情況[4]。本研究主要探討了盆底超聲智能識別及自動測量軟件在女性膀胱脫垂患者評估中的應用價值，現將結果報道如下：

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇2019 年5 月至2021 年6 月惠州市中心人民醫院收治的260例膀胱脫垂患者為研究對象，其中初產婦78例，經產婦182例。納入標準：①能有效配合測量者；②20歲<年齡<40歲者。排除標準：①產后有出血者；②產后出現惡露的產婦；③合并其他系統疾病與感染者；④不能有效配合本次研究者。以膀胱脫垂超聲分度標準[5]作為分組依據，結合患者的膀胱脫垂情況進行分組，其中Ⅰ度組26例，年齡22~38歲，平均(27.13±4.95)歲；孕期35~39周，平均(37.09±2.31)周；孕前體質量指數(BMI)為24.76~29.25 kg/m2，平均(26.51±1.15)kg/m2。Ⅱ度組122例，年齡21~39歲，平均(26.85±5.08)歲；孕期36~39周，平均(36.75±3.70)周；孕 前 BMI 為 24.65 kg/m2~28.73 kg/m2，平 均 (26.93±1.27) kg/m2。 Ⅲ 度 組 112 例 ，年 齡 20~40 歲 ，平 均(27.35±5.72)歲；孕期36~39周，平均(36.93±3.41)周；孕前孕前 BMI 24.91~28.45 kg/m2，平均(27.32±1.16) kg/m2。三組患者的一般資料比較差異均無統計學意義(P>0.05)，具有可比性。本研究經醫院倫理委員會批準，且所有研究對象均自愿簽署知情同意書。

1.2 檢查方法 采用多普勒彩色超聲診斷儀(型號：Mindray DC-8)對所有患者進行檢查，選擇DE10-3E探頭，頻率設置為5~7.5 MHz，后期通過MATLAB 軟件對結構進行圖像繪制。檢查前要求患者適度充盈膀胱、排空腸道并取截石位，為取得正中矢狀面的影像，通過超聲探頭清晰顯示尿道、膀胱、恥骨聯合等結構。要求患者盡可能的做Valsalva 動作，獲取動態檢測結果。將存儲的動態圖全部導入到軟件后對數據進行分析，并對尿道、膀胱、膀胱頸、恥骨聯合等圖像進行繪制，同一時間點完成3 次Valsalva 動作，觀察患者的運動，并對圖像進行保存，對動態圖的結果進行分析，掃查中、后盆腔的情況。將掃描所獲得的圖像導入軟件后進行處理，分別對數據進行人工與智能測量，智能組的超聲醫生要通過專業的培訓，通過圖像特征整合、規律識別以取得不同組患者的膀胱頸距離、肛提肌裂孔面積、膀胱尿道后角、尿道傾斜角、膀胱頸下降值、膀胱最低點下降值、尿道旋轉角、膀胱尿道膨出例數、孤立性膀胱膨出例數等數據的測量結果。并通過測量獲得260 份檢測結果，取3 次測量的平均值。

1.3 觀察指標 (1)分析智能識別及自動測量軟件測量結果的一致性。以POP-Q作為分級標準[6]，具體方法：當患者用力屏氣向下時膀胱后壁最低在參考線上方<1 cm為Ⅰ度，在參考線上方距離>1 cm且<2 cm的為Ⅱ度，在參考線上方>2 cm的為III度。(2)比較不同測量方法對脫垂最大距離的測量結果并分析其相關性。(3)分析智能測量對膀胱后壁脫垂的可重復性。(4)比較不同組患者相關測量數據，包括不同組患者的膀胱頸距離、肛提肌裂孔面積、膀胱尿道后角、尿道傾斜角、膀胱頸下降值、膀胱最低點下降值、尿道旋轉角、膀胱尿道膨出例數、孤立性膀胱膨出例數。

1.4 統計學方法 應用SPSS20.00 統計軟件進行數據分析。計數資料比較采用χ2檢驗；計量資料以均數±標準差()表示，兩兩比較采用t 檢驗，多組計量資料比較采用方差分析；三次測量結果的可重復性選擇組內相關系數ICC一致性分析，選擇K 值一致性對膀胱POP-Q分度可重復性進行分析，兩個結果的一致性選擇Kapppa檢驗，智能測量和自動測量的相關性選擇Pearson 相關檢驗進行相關性分析。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 智能識別及自動測量軟件與自動測量膀胱后壁脫垂的一致性 通過智能識別及自動測量軟件測量膀胱后壁脫垂POP-Q分度的一致性，其中Ⅰ度一致性為16 例，Ⅱ度一致性為110 例，Ⅲ度的一致性為106例，所計算所得的分度一致性百分比為89.23%；通過Kappa 一致性檢驗可知，智能識別及自動測量軟件測量膀胱后壁脫垂POP-Q 分度檢測具有較為良好的一致性(P>0.05)。見表1、圖1和圖2。

圖2 自動測量膀胱脫垂最大距離

表1 智能識別及自動測量對膀胱后壁脫垂測量的一致性(例)

圖1 超聲智能識膀胱脫垂最大距離

2.2 不同測量方法的脫垂最大距離測量結果比較及其相關性 智能識別測量平均膀胱脫垂最大距離為(10.32±3.25)cm，2 名醫生使用自動測量軟件測量所得的膀胱脫垂最大距離分別為(9.07±3.46)cm和(9.18±3.69) cm，差異均無統計學意義(P>0.05)。智能識別測量所得到的平均數值和自動測量軟件測量膀胱脫垂最大距離的相關性較好(r=0.912、0.936，P<0.05)。

2.3 智能測量對膀胱后壁脫垂的可重復性 單因素分析結果顯示，三次測量的結果分別為(9.54±3.07)cm、(10.35±3.64)cm、(10.57±3.19)cm，差異無統計學意義(P>0.05)。三次測量的ICC 值分別為0.938、0.914、0.987，可知，三次測量膀胱后壁脫垂最大距離有著較好的重復性。第一次與第二次測量POP-Q 分度有246 例一致，有94.62%表現為分度一致，K 值為0.839；第一次與第三次測量POP-Q 分度有242 例一致，有93.08%表現為分度一致，K值為0.821；第二次與第三次測量POP-Q分度有252 例一致，有97.03%表現為分度一致，K值為0.872。

2.4 不同組患者相關測量數據比較 Ⅰ度組患者的膀胱頸距離、肛提肌裂孔面積、膀胱尿道后角、尿道傾斜角、膀胱頸下降值、膀胱最低點下降值、尿道旋轉角、膀胱尿道膨出例數明顯小于Ⅱ度組和Ⅲ度組患者，孤立性膀胱膨出例數大于Ⅱ度組和Ⅲ度組患者，差異具有統計學意義(P<0.05)。Ⅱ度組患者的膀胱頸距離、肛提肌裂孔面積、膀胱尿道后角、尿道傾斜角、膀胱頸下降值、膀胱最低點下降值、尿道旋轉角、膀胱尿道膨出例數明顯小于Ⅲ度組患者，孤立性膀胱膨出例數大于Ⅲ度組患者，差異具有統計學意義(P<0.05)，見表2。

表2 不同組患者相關測量數據比較()

表2 不同組患者相關測量數據比較()

注：與Ⅰ度比較，aP<0.05；與Ⅱ度比較，bP<0.05。

指標靜息狀態膀胱頸距離(cm)提肛肌裂孔面積(cm2)尿道傾斜角(°)膀胱尿道后角(°)Valsalva動作膀胱最低點下降值(mm)膀胱頸下降值(mm)尿道旋轉角(°)孤立性膀胱膨出膀胱尿道膨出Ⅰ度組(n=26)Ⅱ度組(n=122)Ⅲ度組(n=112)F值P值0.08±0.02b 10.86±1.25b 96.43±22.61b 112.89±19.74b 0.65±0.73a 14.57±1.39a 129.74±18.39a 120.75±20.43a 0.65±0.11ab 18.76±1.43ab 159.73±18.32ab 129.74±21.41ab 4.035 6.324 11.697 3.984 0.001 0.001 0.001 0.001 18.93±6.89b 15.84±5.91b 30.72±18.63b 22/26(84.61)b 4/26(15.38)b 23.41±7.45a 17.62±5.94a 40.21±20.39a 78/122(63.93)a 44/122(36.07)a 35.62±6.78ab 20.75±6.31ab 49.64±19.98ab 40/112(35.71)ab 72/112(64.27)ab 5.102 4.371 5.769 6.035 8.145 0.001 0.001 0.001 0.001 0.001

3 討論

盆腔器官脫垂是指盆底器官支持組織的松弛導致相關盆腔臟器的位置出現異常的一種情況，盆腔器官脫垂會進一步導致盆底功能障礙的出現。有研究指出，產后約有50%以上的產婦有盆底脫垂，其中以膀胱脫垂最為常見[7]。分娩過程中的多種原因均會導致膀胱脫垂的出現[8]。在分娩的整個環節，由于胎頭降低、宮頸擴張等原因會在不同程度上導致肛提肌、恥尾肌以及閉孔內肌等盆底肌肉受到損傷，加之在分娩過程中大部分產婦的會陰未得到有效的保護，會出現較為嚴重的會陰撕拉、牽扯性損傷，導致產婦出現不同程度的盆底肌功能受損[9-11]。隨著近年來生活水平的提升，女性膀胱脫垂也越來越受到大家的重視，因此如何有效的對膀胱脫垂進行診斷與治療，一直是醫學臨床所研究的一個熱點問題[12-13]。為有效對膀胱脫垂檢查流程進行研究與簡化，我院分別引入了盆底超聲智能識別與自動測量軟件。

本研究結果顯示，智能識別及自動測量軟件兩種檢查方法的POP-Q 分度一致百分比約為90%，Kappa一致性檢驗兩種方法對患者POP-Q 分度檢測一致性較好，由此可知通過智能識別在檢查盆腔器官脫垂方面具有較高的準確性與一定的可行性。本次研究結果顯示，智能識別及自動測量軟件測量兩種方法對膀胱脫垂最大距離比較不存在明顯的差異，智能識別測量膀胱脫垂最大距離的相關性良好，這一結果提示：智能識別測量在檢查膀胱脫垂情況方面有著較為可靠的效果。盆底有著較為復雜的形態結構，通過超聲自動測量進行檢查操作步驟較為繁瑣，會在很大程度上提高醫務人員的日常工作量，且自動測量常會受到多種外界因素的影響，檢查的準確性也會隨之降低[14]。而智能識別測量工作效率較高，且勞動成本也較為低廉。機器學習是智能識別軟件識別的核心內容，可以很好的對人類的行為進行模仿，并且能夠通過對數據的重組來對數據的規律進行總結，能夠重復多次的用于實踐測量當中，且不會由于重復操作而發生較大的誤差[15]。本次研究結果顯示，智能識別的可重復性檢驗對膀胱脫垂的測定以及POP—Q分度的測量方面有著良好的重復性。

在自動測量的檢查的整個過程中，由于體位的變化會對探頭移動產生影響，圖像所得到的人體中軸線位置也會隨之發生變化，水平參考線也會出現不同程度的改變，這樣會影響實際測量的結果，可能會出現某些細小的誤差，自動測量難以完全準確的對相關角度進行測量，因此可能會出現影響結果判斷的誤差。智能識別測量有著較高的精準性，因此會在很大程度上降低整個操作流程的難度，有效對診斷的準確性進行提高。本次的研究結果顯示，通過會陰盆底超聲分別在靜息狀態與Valsalva 動作下對患者進行測量，對不同程度膀胱脫垂患者之間所得到的測量結果進行比較，存在較為明顯的差異，由此可知盆底超聲智能識別能夠有效測量與區別患者的相關指標，能夠分別在靜態與動態對患者的膀胱脫垂情況進行顯示，有可重復強、無創以及無輻射的優點，能對患者的膀胱脫垂狀況進行實時動態的觀察，達到對膀胱脫垂進行全面診斷的效果。

超聲智能識別對膀胱脫垂進程測量結果有著較高的一致性，且有著較高的重復性與穩定性，具有較高的可信度與臨床推廣價值。