加速度和减速相位校正斜率的评估，以检测和改善IUGR临床管理

摘要

目标。本研究采用了一种称为加速（或减速）相位校正斜率的新方法，即APRS（或DPRS）来分析宫内生长受限（IUGR）中的计算机化心血管造影（cCTG）痕迹，以计算胎儿心率的加速和减速相关波动，并增强对新生儿结局的预测。方法。包括59名健康和61名妊娠周年龄匹配的IUGR胎儿的心电图。将APRS和DPRS分析与标准线性和非线性cCTG参数进行比较。统计分析通过-检验、方差分析检验、皮尔逊相关检验和受试者-操作者特征（ROC）曲线()．结果。根据孕周，APR和DPR在区分健康胎儿和IUGR胎儿方面表现良好。IUGR与出生时胎儿pH呈线性相关。妊娠34周前，APRS的ROC曲线下面积为0.865，DPRS为0.900。结论。APRS和DPRS可用于鉴别和处理IUGR胎儿，并预测新生儿结局，特别是在妊娠34周前。

1.导言

宫内生长受限（IUGR）被定义为胎儿在特定胎龄未达到其生物学确定的生长潜能的病理状态。IUGR估计在一般产科人群中约占5–8%；通常病因是胎盘功能障碍[1]。它与围产期并发症的风险增加有关，如胎儿缺氧和窒息，并对婴儿神经发育有重要的长期影响。因此，分娩IUGR胎儿的最佳时间仍然是围产期管理中最重要的挑战[2- - - - - -4]。

电子胎儿心率(FHR)监测是目前应用最广泛的无创产前胎儿健康评估方法之一，特别是在高危妊娠中。

为了理解FHR变异性的正常调节机制已经做出了许多努力，一些研究发现它们主要是非线性的。计算机化心血管造影（cCTG）提供了一种标准化的方法来评估FHR变异性的线性和非线性指标的定量测量[5，6]。

我们使用了一种基于信号处理算法的cCTG分析方法，称为相位整流信号平均(PRSA)，该算法克服了FHR信号的非平稳信号和背景噪声的局限性[7]。

我们的目的是评估健康胎儿和IUGR胎儿cCTG参数的趋势，以检测胎儿受损的早期体征，并提高对新生儿结局的预测。

2.材料和方法

这项回顾性横向研究是在费德里科二大学（意大利）妇产科、泌尿科学和生殖医学系与米兰理工大学（意大利）合作进行的。

该研究是在120名同质孕妇中进行的，其中59名健康孕妇和61名IUGR胎儿。该研究得到了大学伦理委员会的批准，所有参与者都给出了书面知情同意。

入选标准为白种人;单例妊娠;某些怀孕日期(由最后一次月经期的第一天开始计算，并根据人口列线图经超声波测量证实)[8]; 胎龄从第30周开始；以及在整个记录中信号损失小于15%的CCTG。我们只考虑了24小时内的最后一次cCTG记录 IUGR组的分娩时间和分娩指征仅限于胎儿情况。健康胎儿在IUGR胎儿的同一孕周接受cCTG监测，但均在妊娠37周后分娩。收集新生儿数据（性别、体重、Apgar评分、出生时畸形、新生儿重症监护和脐动脉pH值）。

我们排除了先前存在的母亲疾病、药物滥用、染色体异常和主要先天性异常的胎儿以及出生时脐带样本不足。通过超声生物测量、脐动脉（UA）、大脑中动脉（MCA）、静脉导管（DV）和cCTG的多普勒测速来评估生长受限的严重程度。

UA和DV的搏动指数(PI)在胎龄为>95百分位时为异常[9]DV中A波或舒张末血流缺失或逆转时[2，10]在UA中检测到或MCA PI<5个百分位数[11，12]。

生长受限组的定义是体重在10厘以下[1]估计腹围低于10个百分位数，UA多普勒搏动指数（PI）异常>95个百分位数，与胎龄是否存在舒张末期血流缺失或逆转无关。

在所有情况下，以相同的频率进行测试。

在妊娠30+0至33+6周期间，如果UA或DV PI>95百分位无舒张末期血流，且cCTG异常（例如，短期变化小或反复延迟减速），则进行选择性剖腹产.妊娠34+0周后，如果UA的PI>95百分位或MCA的PI<5百分位伴有cCTG异常（例如，短期变化小），则进行选择性剖腹产[4，13]。

IUGR组在34周前给予母体类固醇后24小时内分娩。所有新生儿出生后进行动脉脐气分析[14]。

为了区分早期和晚期胎儿妥协，研究人群根据分娩时的胎龄(<34孕周;妊娠第34至37周;>孕37周)。

2．1.信号采集

产前cCTG监测是在受控的临床环境下进行的，患者躺在扶手椅上。cCTG记录使用Corometrics 170(通用电气)获得，该设备配有超声换能器和经腹生育协功计。

心脏描记仪与2CTG2系统(SEA，意大利)接口进行计算机分析[15能够对3分钟长的片段进行计算机分析。FHR记录是根据ACOG指南进行的[16]FHR分析使用3分钟的分段（360个数据点）进行，不丢失数据，以防止不正确心率的影响，并获得所有研究参数的相同分析分段长度，而不考虑轨迹长度。取每条记录道的初始、中间和最后3分钟的平均值，以获得每条记录道的单个分析段。

HP胎儿监护仪使用自相关技术来比较心跳的解调多普勒信号与下一个。每个多普勒信号采样在200赫兹(5毫秒，毫秒)。计算自相关函数的时间窗口为1.2秒，对应于FHR的下界为50 bpm。然后一个峰值检测软件从自相关函数确定心脏周期(相当于RR周期)。采用峰位插值算法，有效分辨率优于2 ms。

HP监视器每250毫秒产生一个以bpm为单位的FHR值。在商业可用的系统中，PC每2.5秒从监视器读取10个连续的值，并确定实际FHR作为10个值的平均值(对应于等效采样频率0.4 Hz)。我们使用一个修改过的软件来读取2hz的FHR(每0.5秒)。选择每0.5秒读取FHR值代表了实现足够大的带宽(Nyquist频率1hz)和FHR信号可接受的精度的合理妥协。

用于量化FHR序列复杂性特征的参数为时域参数（短期变异性，STV；长期不规则性，LTI）；非线性参数，如熵估计器（近似熵，ApEn；样本熵，SampEn）、Lempel-Ziv复杂度（LZC）；和PRSA参数（加速阶段校正斜率，APRS；减速阶段校正斜率，DPRS）[17，18]。

2．2．时域参数

2.2.1。短期可变性

短期变异性(STV)量化了在非常短的时间范围内逐拍的FHR变异性[15]。考虑一分钟的间隔序列，在女士,，我们将STV定义为 在哪里是信号的值吗每次2.5 秒。

2.2.2.长期不规则

长期不规则性（LTI）是以毫秒为单位，在三分钟的层间序列上计算的。给定一个信号具有， LTI定义为四分位范围(1/4;3/4)的模态分布具有： 该定义与de Haan（ACOG，1989）提供的定义相同，但有72（而非512）个样本长的窗口除外[15]从计算中排除较大的加速和减速。

2.3.非线性参数

2.3.1。熵估计

近似熵（ApEn）是一组统计指标。它测量信号的规律性，并间接测量信号的相关性和持续性：小值表示信号不规则性降低。我们使用Pincus（1995）的原始定义[19]： 在哪里是一个自然数，一个积极的现实，和.近似熵是在3分钟长的FHR信号窗口上计算的。

样本熵（SampEn）改进了ApEn使用相同时间序列和参数集进行的估计，也是多尺度方法的基础[20.]。

2.3.2。Lempel齐夫复杂性

Lempel-Ziv复杂性（LZC）[21]是一种复杂度的度量，量化了3分钟长的FHR信号窗口内随时间演变而产生的新模式的速率。为了估计时间序列中的LZC，有必要将FHR信号转换为有限字母表的符号序列。作为编码过程，我们采用了二元和三元代码.对于给定的时间序列，我们将原序列映射成一个二进制字母表，构造一个新的序列。我们用1表示信号增加()减少了0()．在三元字母表中，1表示信号增加量()， 0减少()信号不变性()．为了避免编码字符串可能依赖于记录信号所采用的量化过程引入表示编码字符串中符号变化的最小量化电平的因子。

２.４.相位整流信号平均(PRSA)

PRSA是通过同步所有周期分量的相位来检测和量化受噪声和伪影影响的非平稳信号中的准周期振荡[7]。该方法可以在FHR信号分析中提供额外的信息，当FHR增加和/或减少的片段出现时[22]。

Bauer和Fanelli描述了采集和预处理过程[7，18]，如图所示1．第一步是计算锚点(AP)，根据信号在某一时刻前后的平均值来选择锚点所选时间窗口内的AP不同。AP在持续时间的时间窗口内有效,在那里参数可用于控制PRSA检测到的周期的上频率。AP可以用来对信号进行相位校正，去除噪声，只保留时间序列中的周期性振荡。第二步是在每个锚点周围建立2L样本窗口(L应该大于希望检测的最慢振荡周期)。在第三步和第四步中，所有2L窗口在其锚点上同步并取平均值，以便获得每个患者200秒长的单个PRSA曲线。因此，去除与锚点不同步的非周期分量，只留下与AP具有固定相位关系的事件。第五步，确定描述曲线动力学特性的参数。鲍尔等人[23]采用加速(或减速)能力来确定心肌梗死后死亡率的预测因子。Huhn等人[22]首次将PRSA应用于FHR系列。他们使用了一个非常类似于AC的参数来识别和分类IUGR胎儿，称为加速(或减速)容量(AAC)。Fanelli等人[18]引入了一个新参数，该参数定义为在AP中计算的PRSA曲线斜率，称为加速（或减速）相位校正斜率（APRS或DPRS）。该参数是FHR振幅平均增加（或减少）（心脏频率的绝对变化）和增加（或减少）的时间长度的描述符插曲

2.5.统计

使用19.0版SPSS for windows统计软件包进行数据统计分析。Kolmogorov-Smirnov检验显示，所有参数在两个种群中均为高斯分布。连续变量采用-检验，分类变量采用卡方检验。使用学生的cCTG参数比较健康和IUGR亚组的cCTG参数-分析。ANOVA检验调查IUGR三个亚组之间是否存在统计显著性差异。此外，使用Pearson相关检验对PRSA和时域参数进行相关分析。IUGR组的pH结果值与PRSA参数进行线性回归分析。为完成我们的分析，ROC获得曲线、敏感性和特异性。统计显著性为所有执行的测试的值<0,05。

3.结果

在我们的研究中，98%在妊娠第34周之前产下IUGR胎儿的妇女进行了剖腹产。这一数值与松露研究报告的百分比相似[4]此外，42%的健康胎儿进行过剖宫产，略高于全国平均水平[24]。胎儿出生时pH值和Apgar评分均在正常范围内(见表)1)．-测试显示有显著差异母体年龄，cCTG记录时间，和出生体重将研究的每个亚组与另一组的每个亚组进行比较()．关于胎龄在第一次cCTG记录时健康亚组的“第34 - 37周”和“>第37周”与其他各亚组相比有统计学差异().为了周交货健康组各亚组与另一组“<34周”和“34 - 37周”之间存在差异()，但没有发现差异胎儿出生时pH值卡方检验显示，两组之间的差异显著交货方式将研究的每个亚组与另一组的每个亚组进行比较().为了5分钟时Apgar < 7与IUGR组的“第34周”和“第34至37周”相比，各健康亚组之间存在差异()，但在新生儿性别方面没有发现差异。

该研究的目的是确定哪些参数或参数集在区分健康胎儿和IUGR胎儿方面最有效。-检验证明大多数根据胎龄调查的cCTG参数有统计学差异(表1)2)。在时域参数中，STV和LTI均表现出良好的性能，尤其是LTI表现出最小的性能“<34周”亚组对IUGR胎儿的鉴别价值。结果在非线性参数中显示出良好的性能。事实上，ApEn在“34 - 37周”和“>37周”之间存在差异，而在“<34周”之间没有差异。相反，LZC仅在“<34周”组之间存在差异。SampEn在“<34周”和“34 - 37周”之间提供了令人满意的熵指数判别力。PRSA参数的分析4月和朝鲜民主主义人民共和国，在所有受调查胎龄的健康胎儿和IUGR胎儿之间的鉴别中表现出高度选择性。

方差分析显示，除SampEn: STV (，，)，LTI(，，), ApEn (，，)，LZC(，，)，桑彭(，，)，APRS(，，)及DPRS (，，)．

采用Bonferroni校正的方差分析检验证明，与其他两组相比，研究各组之间存在显著的统计学差异（“第34周前”与“第34至37周”、“第34周前”与“第37周后”以及“第34至37周”与“第37周后”组）仅适用于STV、APR和DPR(0,05).

我们还考虑了基于性别差异的FHR参数的分层分析，但没有发现有统计学意义的结果。

为了提高我们的一组参数的诊断能力，我们根据IUGR胎儿分娩时的胎龄量化了PRSA和时间参数之间的相关性。在34周前分娩的患者中，APRS/DPRS与STV高度相关(，，和，，)和LTI(，，和，，),分别。对于34 ~ 37胎龄分娩的患者，Pearson检验显示APRS/DPRS与STV之间有良好的相关性(，，和，，)而APRS/DPRS与LTI之间的相关性较弱(，，和，，),分别。对于37周后分娩的患者，APRS/DPRS与STV之间的相关性非常高(，，和，，)和LTI(，，和，，),分别。

此外，我们评估了剖宫产分娩IUGR胎儿出生时的胎儿pH值与PRSA参数的相关性，以避免分娩对胎儿pH值的影响。APRS与pH值直接相关(，，)而DPRS与pH值呈负相关(，，)(图2)．

为了了解PRSA分析在IUGR胎儿检测和管理中的真正临床潜力，计算了妊娠34周前所有cCTG参数的敏感性和特异性。STV、APRS和DPR似乎是最有用的参数，在ROC曲线中AUC最大（表3.).图3.显示妊娠34周前PRSA参数的ROC曲线。

4.讨论

本研究旨在评估具有血管异常的IUGR人群中的线性、非线性和PRSA cCTG参数。为了改善临床管理，我们决定根据早发和晚发IUGR的不同病理生理学将IUGR胎儿分为三个亚组。事实上，早发常伴有严重的胎盘功能不全和多普勒异常，而晚发常伴有胎盘功能不全和多普勒测速正常[2，9]。

根据Stampalija等人[25]，我们的PRSA结果显示，与健康胎儿相比，在所有妊娠年龄的IUGR胎儿有较低的心脏加速和减速能力。这些结果可能表明，自主神经系统活动的两个组成部分同时减少，自主神经系统活动调节心跳间隔，接受来自心脏、肺和血管的输入[18]。这种抑制作用可能是受IUGR胎儿的大脑皮层区域的影响[26并可用于早期严重慢性缺氧病例的鉴别。

尽管FHR的增加和减少并不完全符合FHR信号的“加速”和“减速”的临床定义，但它们提供了几乎相同的胎儿状况信息。在振幅、持续时间和形状方面，风险条件通常与加速和减速实体的变化有关。PRSA曲线的斜率取决于此类发作的幅度和持续时间，因此，选择它来区分健康胎儿和IUGR胎儿[17]。

在IUGR胎儿中，PRSA与STV和LTI相关[27，尽管这两组参数的计算方法完全不同。事实上，PRSA方法能够基于对整个跟踪的分析，计算出独立于底层频率或时间尺度的周期。每分钟计算三分钟长的分段信号的STV，并排除FHR信号的周期性变化，如加速度和减速。在临床实践中，异常STV值反映了胎儿状况的急性变化，它们与早产IUGR中运动和神经系统延迟的风险增加以及随着妊娠的推进，具有认知影响的特定脑区损伤有关[2]因此，在我们的研究中，在大多数情况下，在STV变为异常（STV<4）之前决定分娩 （毫秒）[4]。

ApEn [19]和SampEn [20.[在区分健康胎儿和宫内发育迟缓胎儿方面表现出相似的能力;前者量化了时间序列的规律性和复杂性，后者改进了前者使用同一时间序列进行的估计，因此它们的互补使用可以提高FHR分析的性能。然而，熵估计在识别任务中表现出比其他参数更低的性能，因为FHR信号复杂性的降低主要与严重的胎儿低氧血症或呼吸和代谢性酸中毒有关[28在我们的IUGR胎儿中没有发生。

我们得到的结果与现有的胎儿监护文献一致。事实上，慢性低氧血症的主要后果是中枢神经系统所有组成部分的成熟延迟，以及它们与自主神经系统的交感神经和副交感神经分支的中枢整合[2]。这种延迟导致FHR短期和长期变异性降低，FHR信号的复杂性(或不规则性)降低，FHR信号增加和减少的次数也减少。

此外，慢性低氧血症通常与出生时pH值正常有关(无论临界值如何)，而低pH值主要与呼吸性和代谢性酸中毒的进展有关。我们的分析表明，APRS和DPRS分别与出生时的pH值成正相关和逆相关。它反映了自主神经系统的早期变化，并提供了一个有希望的评估胎儿在IUGR的福祉。很可能，这种相关性在患有呼吸性或代谢性酸中毒的胎儿中表现得更好。

CTG的一个非常重要的限制是，在第一个病例中，由于对胎儿状况作出虚假保证，而在第二个病例中，由于增加了对医疗资源的使用，对母亲或胎儿进行不必要的程序，该方法的假阴性和假阳性数目很高[29]。

我们的结果显示，使用APRS和DPRS可以显著降低IUGR胎儿的假阴性和假阳性率。根据Stampalija等人[25]自主神经功能也与胎龄有关：早发IUGR（“第34周前”）的APRS（AUC:0865）和DPRS（AUC:0.900）表现高于第34周后晚发IUGR（AUC:0.629和0.639）此外，DPRS的表现优于APRS，证实FHR减速比加速更能验证胎儿的健康状况[22]，相反，与加速相关的波动比与减速相关的周期具有更大的临床重要性，而其他研究没有发现两者之间有显著差异[25，30.]。

这些结果还必须根据不同的计算和信号预处理方法以及与其他研究相比，FHR系列的不同采样频率进行评估。此外，关于法内利的研究[18]，我们特别关注胎儿胎龄之间的密切匹配和预处理程序，以研究FHR指数与新生儿结局数据的关系。

新的APRS (DPRS)参数的计算允许在临床实践中更客观地评估cCTG trace和胎儿健康[31，而不像通常那样考虑每一段加速(或减速)。

我们希望PRSA参数的临床应用能够缩小FHR分析与新生儿结局之间的现有差距，帮助临床医生通过接受一定量的缺氧，但限制窒息或酸中毒，避免“抢救”胎儿，从而避免胎儿受到伤害。

5.结论

我们的研究结果为APRS和DPRS的临床应用分析提供了第一步，显示了它们在识别和管理胎盘功能不足的IUGR胎儿的实用价值。该方法可以客观地提高胎儿健康评估的准确性，尤其可以帮助临床医生决定分娩时间。当然，还有一些问题没有回答;例如，APRS和DPRS如何在当前的临床常规中使用?早发IUGR与静脉导管的关系可能是什么?

利益冲突

不存在相互竞争的金融利益。

作者的贡献

所有的作者都对这部著作做出了同样的贡献。

工具书类

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