全自动三维盆底超声测量肛提肌裂孔大小的临床应用

郭志洁，陈炯权，张元吉，杨丹玲，倪东，陆喜多*

1.广州中医药大学附属宝安中医院超声科，广东 深圳 518133；2.医学超声关键技术国家工程实验室，广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室，深圳大学医学部生物医学工程学院，广东 深圳 518060；3.深圳度影医疗科技有限公司，广东深圳 518071；*通信作者 陆喜多 luxiduo2020@email.szu.edu.cn

盆腔器官脱垂（pelvic organ prolapse，POP）是女性盆底功能障碍性疾病的主要病种之一[1]，是妊娠分娩、衰老等因素导致盆底肌肉和筋膜组织异常造成的盆腔器官（膀胱、子宫和直肠等）位置异常及功能障碍[2-3]，常伴有排尿、排便和性功能障碍，严重影响女性生命质量。肛提肌裂孔（levator hiatus，LH）是器官脱垂的疝出通道，尿道、阴道、直肠从前至后依次从中通过。LH扩张是POP发生的主要原因之一，LH大小能从一定程度上反映盆底结构对盆底器官的支持作用[4-6]。因此，LH的生物学测量对评价POP患者的盆底支持情况具有重要意义。临床上，通过盆底三维超声能直观、动态地观察LH的形态改变，可有效地评估肛提肌的完整性，且LH大小能反映肛提肌的生物学特性及受损程度。而在实际工作中，最小LH平面的定位及LH参数测量操作步骤多、用时长，并且对操作者经验的依赖较高。为提高检查效率，简化操作步骤，减少对医师经验的依赖，本研究拟比较分析全自动三维盆底超声（fully automatic pelvic floor ultrasound，AI-3DPFU）软件自动定位LH平面并测量LH大小的临床应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性选取2022年4—9月于广州中医药大学附属宝安中医院进行盆底超声检查的130例有生育史的女性，共获取146个三维容积数据作为测试集，年龄21～51岁，中位年龄31（23，42）岁，体重指数16.4～29.32 kg/m2，中位体重指数22.07（17.33，25.67）kg/m2。采用POP-Q法[7]诊断，单腔室脱垂105例，2个腔室脱垂17例，3个腔室脱垂8例；前腔室脱垂78例，中腔室脱垂10例，后腔室脱垂42例。纳入标准：①Valsalva动作有效；②无影响检查的因素存在，如妊娠、产后出血、恶露存在等。排除标准：①无法完成Valsalva动作；②产后出血或产后恶露持续存在、泌尿生殖系统急性炎症。本研究经广州中医药大学附属宝安中医院医学伦理委员会批准（KY-2023-001-07），所有受检者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法

1.2.1 仪器 采用GE Voluson E8彩色多普勒超声诊断仪，RAB6-D三维凸阵容积探头，频率2.0～8.0 MHz，实时三维扫查角度85°，选择盆底预设条件。

1.2.2 检查步骤 ①患者排空大小便后取膀胱截石位，将容积探头紧贴放置在两侧大阴唇间，探头标志点朝上。②获取标准盆底正中矢状切面[8]：从左向右依次显示耻骨联合、尿道、膀胱颈；阴道、宫颈；肛管、直肠壶腹部、肛直角等结构，耻骨联合距离探头表面＜10 mm。③启动容积采集键，在受检者进行有效Valsalva动作时采集，存储容积数据。每例患者至少采集3个有效Valsalva动作容积数据。

1.3 定位与测量最小LH平面

1.3.1 D1组、D2组 由2名盆底超声检查经验＞3年、＜3年的医师D1、D2使用标注软件Pair[9]离线完成，具体步骤：①定位最小LH平面：2名医师分别在三维容积数据上手动旋转X、Y、Z轴获得最小LH平面，取样框在正中矢状面中包含最小裂孔尺寸切面（the slice of minimal hiatal dimensions，SMHD）[10]，SMHD为与正中矢状面垂直且经过耻骨联合和肛门直肠角间最短连线的切面[11]，取样框厚度为1～2 cm，见图1。②测量LH大小：2名医师分别在各自定位的最小LH平面上测量面积（hiatus area，HA）、周长（hiatus circumference，HC）、前后径（hiatus anteroposterior diameter，HAP）、左右径（hiatus left-right diameter，HLR）等。记录D1、D2在测试集中手动定位的SMHD的法向量和中心点距离作为最小LH平面的定位结果，并记录D1、D2在测试集中测量LH参数的结果和总耗时。

图1 医师离线手动定位最小LH平面流程。在正中矢状切面中调整X、Y、Z轴，取样框在正中矢状面中包含SMHD，即耻骨联合下缘（S）和肛门直肠角后方耻骨直肠肌前缘（PR）连线，厚度为1～2 cm；通过渲染获得最小LH平面

1.3.2 AI组 使用2021年3月—2022年3月本院采集的200个GE机型的盆底超声容积数据作为训练集，独立于测试集，用于开发AI-3DPFU软件。由3名超声医师（盆底超声检查经验＞3年）离线在训练集上标注，包括定位SMHD以及测量LH大小。标注前统一对3名医师进行培训，在20个三维超声数据上的组间一致性良好后标注训练集。AI-3DPFU软件基于生成对抗网络[12]和U-net网络[13]，具体步骤：①开发软件：训练生成对抗网络从三维容积数据中学习目标切面，即SMHD，包含且平行于生成对抗网络预测的切面定位取样框：取样框厚度为1.5 cm，取样框上缘距离预测切面0.5 cm，下缘距离预测切面1 cm，采用光线投影算法进行渲染，获取全自动定位最小LH平面的模型，结合U-net全自动测量模型[14]测量LH的大小，开发AI-3DPFU软件。②自动定位和测量LH平面：将测试集的三维容积数据输入AI-3DPFU软件自动定位最小LH平面和测量LH大小。记录AI组自动定位的SMHD的法向量和中心点距离作为最小LH平面的定位结果，并记录AI组自动测量LH参数结果以及总耗时。

1.4 统计学方法 使用SPSS 25.0和Python 3.7软件。

1.4.1 定位最小LH平面的评估 AI组与D1、D2组定位的SMHD用a、b、c、p表示，其中a、b、c为切面的法向量，p为中心点距离参数。比较AI组与D1组、D2组，D1组与D2组定位切面的差异，使用平均角度差异和平均中心点距离差异（±s）评估。以计算AI组与D1组定位切面的差异为例，设AI组定位的切面为A（a1，b1，c1，p1），D1组定位的切面为B（a2，b2，c2，p2）。

计算切面A与切面B的角度差异，公式如下。

其中，V为两平面的夹角余弦值，θ为平面A与平面B的角度差异。

计算切面A与切面B的中心点距离差异，公式如下。

其中，p1、p2分别为切面A中心点（x2，y2，z2）、切面B中心点（x3，y3，z3）到三维容积数据中心点（x1，y1，z1）的欧几里得距离。Dis为切面A与切面B的中心点距离差异。

1.4.2 测量LH参数的评估 AI组和D1、D2组测量结果的一致性用组内相关系数（ICC）、绘制Bland-Altman图评估，相关性用Pearson相关系数评估。AI组和D1、D2组定位和测量总耗时组间比较采用单因素方差分析，两组比较采用独立样本t检验。AI组两次测量间和D1、D2组间的可重复性用ICC评估。P＜0.05为差异有统计意义。

2 结果

2.1 定位最小LH平面 以D1、D2结果为标准，计算AI组相较于D1、D2组的平均误差：AI组与D1、D2组定位SMHD的角度差异分别为（5.01±2.99）°、（4.93±2.95）°，中心点距离差异分别为（2.00±1.71）mm、（2.38±1.90）mm。D1和D2组定位最小LH平面的角度差异为（3.83±2.85）°，中心点距离为（1.96±1.87）mm。在测试集中随机选取1个三维容积数据，AI组和D1、D2组定位最小LH平面的结果见图2。AI组全自动定位最小LH平面的准确度高。

图2 在测试集图像中随机选取1个三维容积数据定位最小LH平面以及测量LH参数图。A. AI组在正中矢状面中自动定位的取样框，SMHD以及自动测量LH的结果；B. D1在正中矢状面中手动定位的取样框，SMHD以及手动测量LH的结果；C. D2在正中矢状面中手动定位的取样框，SMHD以及手动测量LH的结果。HA：面积，HC：周长，HAP：前后径，HLR：左右径

2.2 测量LH大小

2.2.1 一致性 ①AI组与D1组（HA 0.929、HC 0.877、HAP 0.891、HLR 0.712）、AI组与D2组（HA 0.909、HC 0.875、HAP 0.912、HLR 0.715）测量LH的HAICC均＞0.9，P均＜0.01；②AI组与D1、D2组的Bland-Altman图显示95%一致性界限外的点＜6%，差值均值线非常接近0，见图3、4。AI组与D1、D2组的一致性较好，且AI组与D1组的一致性比与D2组好。

图3 AI组与D1组前后径（A）、左右径（B）、周长（C）、面积（D）的Bland-Altman图

图4 AI组与D2组前后径（A）、左右径（B）、周长（C）、面积（D）的Bland-Altman图

2.2.2 相关性 AI组与D1组（HA 0.931、HC 0.924、HAP 0.897、HLR 0.745）、AI组与D2组（HA 0.918、HC 0.930、HAP 0.921、HLR 0.719）测量LH的HA、HC的相关系数r均＞0.9，P均＜0.01。

2.2.3 可重复性 AI组2次测量间的ICC=1，可重复性极好。D1组与D2组的ICC：HA为0.938，HC为0.954，HAP为0.937，HLR为0.724，P均＜0.01。

2.3 总耗时比较 AI组平均耗时（2.00±0.22）s，D1组和D2组分别为（59.60±2.63）s、（128.30±25.44）s。AI组平均耗时较D1和D2组明显缩短，差异有统计学意义（F=680.87，P=0.000），两两比较AI组与D1组、D2组平均耗时差异有统计学意义（t=19.87、45.74，P均＜0.01）。

3 讨论

3.1 全自动三维盆底超声的意义 我国成年女性POP发生率高达9.6%，70岁以上老年女性POP发生率达到26%[15]，患者数量随着人口老龄化迅速增长，严重影响女性生命质量。盆底超声可实时动态评估盆底器官和肌肉的解剖特征，是POP评估的首选影像学检查。经会阴三维盆底超声定量测量LH大小是评估肛提肌生物学特性的有效方法。然而，LH大小的超声测量过程复杂耗时，对超声医师技术水平要求较高，不易推广。

3.2 AI-3DPFU软件的优越性 准确定位最小LH平面是测量LH参数的前提，临床上多在立体渲染（Render）模式下[16]调整容积图像的X、Y、Z轴定位最小LH平面。本研究提出的AI-3DPFU软件基于深度学习可以实现自动定位最小LH平面，不需要医师手动操作调整X、Y、Z轴。AI-3DPFU软件较医师手动定位和测量LH平面的优势为：①操作方便，耗时短。临床上定位并测量最小LH平面的过程烦琐复杂，医师测量耗时较长。而AI-3DPFU软件可一键自动定位并测量最小LH平面的生物学参数，且平均耗时约2 s，较医师手动测量耗时更短。②结果准确可靠。AI组和D1、D2组定位LH平面的平均角度差约5°，平均距离差约2 mm，测量LH面积有极好的一致性，表明AI-3DPFU软件定位和测量的最小LH平面生物学参数数据可靠。③重复性好。相较于不同测量者间，AI-3DPFU软件的可重复性高，在很大程度上减少了不同医师测量时的主观误差，能保证测量结果的稳定性，具有较好的临床应用价值。

3.3 AI-3DPFU软件与其他LH自动测量方法对比 近年来，LH自动测量引起学者的广泛关注。曾丽娟等[14]、叶婷婷等[17]的方法分别实现了全自动、半自动测量LH参数，与医师手动测量具有很高的一致性，可以缩短LH测量耗时，但以上研究均未实现在三维容积数据中自动定位最小LH平面。Williams等[18]实现了在GE机型的三维容积数据上自动定位SMHD，切面定位的平均误差分别为（5.76±5.06）°和（6.46±5.18）mm，自动测量裂孔面积的平均误差为（2.66±2.78）cm2，自动测量总耗时（35±4）s。van den Noort等[11]研究在静息、缩肛、最大Valsalva状态的三维容积数据中自动定位SMHD和分割泌尿生殖裂孔，手动和自动定位切面的平均绝对距离为0.2 cm，手动和自动测量泌尿生殖裂孔面积的ICC为0.94。Xia等[19]通过在正中矢状面中自动定位关键点（耻骨联合下缘和耻骨直肠肌前缘）定位SMHD，再利用自动分割模型分割裂孔，最后定位切面的平均角度误差为（4.00±3.25）°，自动分割和手动测量的裂孔面积平均误差为（1.75±2.25）cm2。上述方法均验证了自动盆底三维超声的可行性和有效性。相较于自动测量LH参数的方法，本研究提出的AI-3DPFU软件解决了在三维数据中定位最小LH平面的技术难点。上述研究均未在获取SMHD后在渲染模式下获取具有一定厚度的最小LH平面，本研究实现了自动定位SMHD后定位取样框获得最小LH平面并测量LH，完成了更复杂的技术任务，而且在准确度和速度上均能达到领先水平。

3.4 本研究的局限性 本研究仅使用单一机型的三维容积数据，后续需要在更广泛的机型上验证AI-3DPFU软件的性能；未探讨AI-3DPFU软件在静息态、缩肛状态的三维容积数据上的表现。

总之，AI-3DPFU软件能简化LH超声生物学测量流程，缩短盆底超声检查耗时，与高年资医师的结果具有极好的一致性和相关性，可减小主观误差。在基层医院推广盆底超声时，AI-3DPFU软件有望简化培训步骤，有利于推广。因此，AI-3DPFU软件测量LH大小准确、便捷，具有较好的临床应用价值。