自动评价的发展角度,通过产时胎儿的头站回声监控

文摘

劳动过程通常通过经阴道的数字检查评估,这意味着在最微妙阶段的临床决策支持的怀孕是主观的和几乎技术设备。针对这些不足,我们结合产时回声收购和先进的跟踪算法在一个新的非侵入性的方法,定量、自动监测的劳动。这项工作的目的是初步的临床验证和精度评价我们的自动算法评估进展角度(PA)和胎儿的头站(FHS)。一群10产妇接受传统的劳动管理、额外translabial回声考试后子宫收缩。PA和FHS评估我们的自动算法获得的图像。蒙蔽了双眼,此外,一个有经验的临床检验关于算法的结果,量化在同一并购的两个参数通过手动轮廓线,这被认为是标准的参考评价的自动算法和常规方法精度。自动算法(平均误差±2 sd)提供了一个全球的准确性FHS毫米和4°±9°PA,远高于所示的诊断能力的常规方法,因此它导致一个可靠的方法,早期识别异常的劳动模式支持临床决策。

1。介绍

怀孕的监控要求安全、准确的方法,定制特定的妊娠阶段,目标是获得一个基线评估解剖学和产前胎儿的健康,最终试图提供具体迹象向最好的交付管理。诊断成像及临床试验(即。,amniocentesis ande cordocentesis) are often used for the early pregnancy monitoring [1]。通过这一阶段,临床因素可以导致剖腹产指示向(CS)根据胎儿的生理健康和怀孕的病人(如以前的CS,骨盆构象,等等)。

先后,在整个妊娠过程中,产科和妇科医生帮助支持一些生物医学设备介绍在过去的几十年里,如产时电子胎儿心率监测(EFM) [2- - - - - -4),外部分娩力计,或内部宫内羊膜为子宫收缩压力传感器监测(5,6]。此外,定量处理electrohysterogram (EHG)数据实验证明其优势的现状监测子宫收缩活动(7- - - - - -11];劳动和nonlabor收缩分类可以使预测早产,在适当的情况下,规划一个有效的交付(12,13]。

因此,当前可用的方法允许临床医生提前制定临床建议对CS或手术分娩在少数情况下;剩下的病人,没有指标迄今为止已发现识别正确的介入分娩的时机和方式。这些产妇达到怀孕的最后阶段在危险进入产房时,因为不正确的分娩劳动管理可能产生重要影响的新生儿健康无论关心怀孕过程中。事实上,产时的评估进展指标(宫颈扩张,胎儿头站(FHS)和旋转,进展角度(PA),等等),对于手术(即决定。(即,CS)或手术干预。,application of forceps or vacuum extractor), is currently performed by highly subjective transvaginal manual inspections, although relevant literature extensively reported evidence of their unreliability with errors up to 88% in FHS [14),在子宫颈扩张(50%15,16)评估。使用超声(美国)评估标准,高速度的误差(65%)在经阴道的数字确定胎儿的头部位置在第二阶段的劳动也证明,几乎独立的运营商的经验(17- - - - - -21]。发生这些错误的评估结合不确定胎儿窘迫和EFM之间的相关性5)可能会导致无法控制的致命的并发症。最有关的结果缺乏客观证据以支持临床选择,加上天生的穷人EFM的敏感性和可靠性问题22),是目前接受的CS,很大程度上高于15%的世界卫生组织推荐的(23]。

最近,已经进行了各种尝试设计工具改善宫颈扩张和胎儿的头站测量的准确性(24- - - - - -27),但没有人介绍劳动管理的重要进步。是我们最好的适合方法安全、实时分娩相关的诊断,因为它使用非电离辐射和术中指导功能(28- - - - - -32),最近提出了产时监测诊断技术包括transperineal我们测量胎儿头部接触的33),经阴道超声评估宫颈(34),或回声定位接收器和头皮电极固定于胎儿的头24]。这些方法的特点是侵袭性和分娩的不适以及胎儿感染风险增加(35]。另一方面,产时translabial回声收购了其功效在成像胎儿头部下面耻骨(36]。因此,我们结合后者形态与模式跟踪算法,为了自动测量几个劳动过程参数(37),实现一种新的非侵入性方法,定量、自动监测的分娩劳动。而一个初步评估方法的可行性在临床实践中已经进行了38),这项研究代表的第一个定量比较分析算法与其他方法的结果。特别是,这项工作的目的是执行这项新技术的初步临床验证,量化其实际精度对手工方法,代表了当前采用的常规方法,和一个参考标准,所代表的回声手动轮廓线由一个有经验的操作人员。

2。材料和方法

美国系统是一个实时跟踪算法相结合自动测量劳动过程参数,如胎儿头站(FHS),头部的位置,和发展角度(PA),根据病人具体解剖引用(专利号PCT / EP2009/008321) (37]。该算法是内部开发的(MatLab R2011b;MathWorks Inc .)和雇佣的组合形态滤波器和模式识别方法(39)来执行自动分割和跟踪的胎儿头部轮廓和耻骨联合轴。

临床数字回声深度记录器(MyLab70 XVG, Esaote水疗中心,佛罗伦萨,意大利),使用一个2 d凸超声波换能器(CA631、Esaote Spa,佛罗伦萨,意大利),连接到PC机实时图像处理来测量FHS和PA算法部分的描述2。1)。首先,验证进行研究是一个出生模拟器(提供了实验装置的细节部分2。2);然后,初步临床验证(部分2。3)是对病人进行劳动使用开发方法和相应的算法。获得的结果与目前临床常规方法(即。经阴道的数字检查)和参考标准(即。,image-based measurement of considered parameters by an experienced sonographer).

2.1。算法的描述

方法用于自动劳动监控流程表回声图像帧的新算法,基于模式跟踪,FHS的计算和PA的典型轨迹胎儿在产道内(图1(一))。

特别是FHS的定义是线垂直于联合之间的水平距离纵轴和一个平行线,经过胎儿头外层(图1 (b)),而巴勒斯坦权力机构之间的角组成联合纵轴的线连接远端骨的愈合与胎儿头部外层(图1 (c))。

该算法的工作原理示意图见图2,可以描述如下:(一)每个表应用图像处理的算法,另外,两套专用过滤器以选择性地增强区域包含胎儿头部轮廓和联合内侧轴;(b)在最初的b型图像分析,这两个次级架构自动分割和识别为后续图像中搜索两种模式通过最大化相似或交互作用系数(39];(c)耻骨联合轴和远端在后续的图像分割,从先前的位置也计算位移。具体来说,在点对应于联合的末端,一条直线垂直于轴的定义;(d)模式中,使用胎儿头部的位置初始化自动边缘概述从随后的图像和计算的位移(即胎儿头部右侧。最外层的点,当假设胎儿后代的发展从先前的位置从左到右)。定义一条直线,经过胎儿头外层的点和线垂直于联合轴平行;(e)对于每一帧,坐标和位移的胎儿头部注册对耻骨联合的相关参考系统远端为了计算FHS和PA。获得的值与相应的参考;此外,FHS的测量也将可能在11站(−5厘米到+ 5厘米距离的平面坐骨棘,是略高于远端联合),根据定义的美国妇产科学院(妇产科)40]。

2.2。出生模拟器实验

实验设置了复制美国的预期工作条件探针附着的阴毛产妇的身体。

出生模拟器是一个机械装置组成的孕产妇人体模型和胎儿的头,繁殖耻骨和胎儿头部的解剖特点tissue-mimicking材料考虑最近报告发现在文献[41- - - - - -44]。出生模拟器沉浸在水浴,为了消除空气在不同模拟组件。胎儿头沿着其典型轨迹在产道内,其外层的位置点被联合的末端。一旦探针固定在模型的联合,解剖参考点是由操作员选择最初的回声图像;然后,胎儿模型感动的预定义的序列位置,包括所有可能的值的FHS(根据提供的相应定义妇产科),PA,和几个组合可能的后头部演示(前后、左右等)。

b型回声图像帧是在描述实验和实时处理算法的计算劳动监控参数。

2.3。临床验证研究

共有10个产妇参与了这个研究采用以下标准:单例胎儿cephalic-presenting,身体质量指数(BMI) < 30公斤/米²妊娠年龄> 38周,没有记录胎儿畸形,积极劳动与宫颈扩张阶段< 2厘米,知情同意。这些选择标准允许评估算法的性能监控分娩进程中所有劳动阶段nonobese妇女没有偏见的参数计算源于胎儿畸形或严重的难产。

所有登记患者接受传统的劳动管理(连续EFM分娩力计,产科检查,等等)和一个额外的translabial回声考试,与先前的应用超声耦合凝胶(Aquasonic 100年,帕克实验室、费尔菲尔德,新泽西,美国)探针接触表面上为了消除空气中的探针和病人。收购回声是定期执行,采用相同的回声系统采用模拟器实验,诞生的峰值强度后1分钟内每一收缩,图中标识连接到产妇的分娩力计。

获得表我们离线图片进行分析,为了避免干扰正常的妇产科的临床活动单元,由我们的全自动定制开发的图像处理算法和跟踪模式,提供PA和FHS的演化。

相同的参数也在手工计算轮廓相同的图像由一个有经验的操作人员(标准),这是瞎了关于自动算法的结果。算法结果量化的准确性对FHS和PA的标准测量。获得的值与相应的常规经阴道的测量由经验丰富的妇科医生同时瞬间分娩期间劳动(常规方法)。

3所示。结果

出生模拟器,自动识别的联合远端和胎儿头部外层点是正确的在98%的计算为操作员提供高可靠性视觉图像和平均误差(表示为平均误差±2 sd)mm FHS和3°±4°PA。我们的结果是通过最大化的相似系数的帧速率,保证实时监控劳动过程。然而,模式跟踪的精度可以提高30%通过相关系数的最大化,尽管确定较高的计算成本,因此低帧频处理,也就是说,从1 fps为0.2 fps,仍然是适合的目的。

中已成功翻译的方法初步研究产时回声,在FHS的常规方法评价的结果通过数字检查是根据现有的临床协议和记录分析。

回声成像后立即进行收缩;耻骨联合总是辨认出现在美国获得图像,而胎儿头部轮廓有时出现不连续的部分因为我们减毒的耻骨。在这些情况下,超声波探头并非完全定位在对应的软骨耻骨联合,否则,允许我们传输而不衰减。尽管如此,专家运营商能够手动检测胎儿头部最外层的屏幕上的参考点和联合的纵轴(图3)以精致的坐标和计算PA和FHS测量值作为标准参考。

在所有的检查图像,跟踪算法容易识别联合,成功地插入胎儿头部轮廓和派生外层点坐标以及联合的末端的位置,所展示的结果在一个32岁的女人孕38周时的3.45公斤权重男婴,属于我们的患者群(图4)。结果关于这个病人,作为一个典型的案例,将进一步详细讨论在本节比较手动检查和自动计算的精度。

FHS值与常规方法和自动获取算法(即。,the FHS values calculated by the algorithm from those US images acquired approximately at the same time of digital inspection) were evaluated against the standard reference measurements. Specifically, due to its invasiveness, the routine method was executed on average more than 3 times less often than the translabial echographic acquisition. In addition to that, intrapartum measurements based on the routine method failed in addressing timely the different phases of labor progression identifying the correct ACOG station only in 20% of cases. The clinical consequence of a wrong assessment of the stage of labor in terms of ACOG station is potentially dangerous when a “nonengaged” head was misdiagnosed as “engaged”, since the possibly required maneuvers could be erroneously directed and, for instance, the inappropriate modality of forceps or vacuum application could be applied. The comparison between the routine method and the automatic algorithm measurements is presented in detail for the case chosen from the cohort of patients. We compared the measurements obtained after manual inspection of the birth canal with values of FHS calculated from echographic images acquired after the same contraction. Due to the invasiveness of the procedure, the number of manual inspections was in all cases smaller than the number of acquired echographic image sequences; for the considered patients, the clinical staff performed 5 vaginal inspections whereas the echographic image series acquired were 20. Therefore, only a portion of the automatic algorithm measurements was plotted in Figure5。在可用的有限数量的值比较,FHS评估通过自动执行算法显示,高速率的协议与标准引用(,),在一个案例中测量值重叠的平等,而低就业的常规方法取得了良好的协议与标准引用(,),导致失踪FHS的识别价值等于“0”(图5)。

此外,指的是相同的产妇,FHS的20自动测量值在执行劳动时间保持高度的相关性(,与标准的引用),这两种技术同时确定FHS价值等于“0”(图6)。而爸爸不是由手动检查,目前评估它的价值在整个劳动测量通过标准的参考方法和自动检查算法。相比,两种方法证明了一个好的协议(,)虽然轻微高估的参数被自动算法(图所示720个值检查)。

两个劳动过程参数的评价来衡量不同的评估方法进行整个队列的患者,返回全球自动参数测量的准确性,与标准相比,mm FHS和PA(平均误差±2 sd);因此自动测量FHS值总是正好到正确的服用。

4所示。讨论

劳动监督我们的方法、测试的志愿者,导致病人耐受良好的,允许劳动发展水平的客观量化精度和时间效率高于实现应用阴道检查(常规方法)。类似于出生模拟器的性能评估,该算法成功地和及时的确定,研究临产的,正确的服用抗站也多亏了大量的测量比用常规方法。特别是FHS位置“0”是对我们正确地识别图像,如图4(一),自动算法和标准参考方法;相反产道的手动检查评估等FHS水平只有25分钟后,与收购框架的同时呈现在图4 (b)FHS的时候,已经近水平“+ 2”。因此,评价劳动过程与常规方法证实了定性和主观的,这意味着,在某些情况下,胎儿会在产道内的同一位置停留长时间没有知识的事件操作符,加强胎儿窘迫的风险。事实上,常规方法有潜在危险的错误测量的患者群的15%;定义危险的错误的情况下,一个“nonengaged”头误诊为“订婚”(即。FHS >−2 (40)可能会导致不必要的手术干预。Furthemore,方法为高度的相关性提供了参考黄金标准在评估FHS和PA (和,分别地。,both with),成功地监测胎儿头后裔。

未来的研究将包括重复实验,类似报道这项工作,采用3 d超声探头,其视野将允许FHS的同步测量,PA,,可能其他劳动的参数,不被认为是在这项研究中,也就是说,胎儿的头部旋转;增加数量的变量参数测量算法能显著提高运营商的能力评估分娩劳动过程。

因此,我们的方法可以解决证据支持的需要医疗决策和定量、客观、和耐贮藏的指标在所有这些情况下的不可预测dystocic劳动和难产的情况下,指标预测,获得孕期监测、未能在产房描述实际的场景。拟议的方法显示的能力克服当前labor-monitoring方法的限制,提供了一个可能的有效工具异常分娩的早期识别模式和准确的进行决策时的支持。

5。结论

研究表明使用超声方法和自动跟踪算法的有效性监控劳工进步。具体来说,出生模拟器是有用的实验量化新开发方法的准确性。此外,临床确诊的方法翻译通过十分娩的临床验证是可行的,并没有表现出任何不适的回声中检查。方法的实现允许测量劳动发展指标,如FHS和PA,在所有阶段的劳动相比,满意的精度标准引用(mm FHS和PA)。

因此,这项新技术有资格作为一个客观的方法来生产劳动监测和可以提供额外的劳动的所有阶段和定量信息,可能推进当前临床实践,仅仅依靠经阴道的数字检查。特别是,与其他定量实验方法相比,我们的方法减少侵袭性对母亲和婴儿。此外,自动算法评估这项工作可能满足新的标准化的需求定量监测方法和新的指导方针可能降低CS的高速率,并提供文档记录的客观参数来避免法律诉讼的损害患者和/或婴儿发生在交付。

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