72、胎儿心脏超声图像 4D 重建与新生儿髋关节发育不良的 3D 超声自动表征

胎儿心脏超声图像 4D 重建与新生儿髋关节发育不良的 3D 超声自动表征

在医学影像领域，胎儿心脏超声图像的 4D 重建以及新生儿髋关节发育不良的准确诊断一直是研究的重点。下面将为大家详细介绍相关的研究进展。

胎儿心脏超声图像 4D 重建

研究人员开发了一种快速重建方法，与忽略胎儿运动的情况相比，该方法显著改善了 4D 胎儿心脏超声图像的重建效果。通过对模拟数据的评估，发现所提出的异常值去除方法是有益的。其中，最成功的方法有两种：
- M6 方法 ：通过优化相位、空间和时间一致性来实现更好的重建。
- M2 方法 ：利用相位内的第一个中间帧，并迭代选择最相似的相邻切片。

该重建框架适用于连续、长时间的采集。相邻切片的差异计算（占 M3 运行时间的 97%）很容易并行化。实时实现还可以使用异常值去除标准立即处理中间帧，以提供关于采集质量的实时反馈。此外，通过更密集的扫描采样（较慢的速度）可以提高平面外图像的分辨率。由于本研究中被拒绝的异常值数量相对较少，如果需要，也可以对更多相位进行重建。

新生儿髋关节发育不良的 3D 超声自动表征

研究背景

发育性髋关节发育不良（DDH）影响着 0.16% - 2.85% 的新生儿，包括从轻度髋臼发育不良到不可复位的髋关节脱位等一系列髋关节异常。早期关节炎常与 DDH 相关，未能在婴儿期检测和治疗 DDH 可能导致后期昂贵的矫正手术。目前，二维（2D）超声成像因其低成本和无电离辐射的优点，被推荐用于 DDH 的早期诊断。标准的 DDH 指标是 α 角（α2D），但该指标存在较高的髋内变异性，标准差通常在 3° - 7° 之间，这导致髋关节分类中的过度和不足治疗率升高。

研究方法

为了降低 α2D 固有的高变异性，研究人员提出了一种基于 3D 超声的指标——3D α 角（α3D），它能更准确地表征婴儿髋关节的形态。具体步骤如下：
1. 定义 3D 指标 ：α2D 是在 2D B 模式超声图像上，近似髋臼顶（A）和髂骨垂直皮质（I）的拟合直线之间的夹角。类似地，α3D 基于 A 和 I 的拟合平面表面的相对方向来定义。
2. 提取骨/软骨结构
- 计算局部相位对称特征（PS）：使用带通正交滤波器组的响应从 3D B 模式超声图像 U 中计算 PS。
- 多尺度特征增强：对 PS 特征体积进行多尺度特征增强，以突出骨/软骨结构。
- 去除异常值：利用衰减和阴影特征去除异常值，形成骨/软骨结构 B。
3. 定位 3D 髂骨和髋臼表面
- 检测股骨头：使用 M - 估计器样本共识（MSAC）算法在 B 体积中拟合球体来估计股骨头 F。
- 定位髂骨边缘：计算方向变异性特征 d，找到髂骨边缘 i。
- 提取感兴趣区域（ROIs）：围绕 A 和 I 提取立方 ROIs，以简化平面拟合。
4. 计算 3D α 角
- 计算 3D 拉东变换：分别计算 A 和 I 的 3D 拉东变换 RA 和 RI。
- 估计最佳拟合平面：找到平面积分最大的平面，得到其单位法向量 nA 和 nI。
- 计算 α3D：使用公式 α3D = cos⁻¹(nA·nI) / (|nA| |nI|) 计算 α3D。

实验结果

• 数据采集 ：两位骨科外科医生在不列颠哥伦比亚儿童医院收集了 30 次髋关节检查的 3D 超声图像，这些检查来自 12 名患者。每个髋关节检查包括五次重复的 3D 超声图像采集。同时，每个婴儿还在放射科接受了独立的常规临床 2D 超声扫描，放射科医生手动测量 α2D。
• 相关性分析 ：α3D 的平均值与 α2D 的平均值之间具有良好的相关性（相关系数 R = 0.87，95% 置信区间：0.74 至 0.94），这表明 α3D 测量的形态方面与当前的 α2D 相似。
• 差异分析 ：α2D 和 α3D 的平均值之间存在显著差异（p < 0.01），α3D 通常比 α2D 小，平均差异为 5.17°，标准差为 3.33°。
• 变异性分析 ：自动计算的 α3D 在变异性方面比手动测量的 α2D 有统计学上的显著改善（p = 0.0053），α3D 的平均变异性为 2.19°，α2D 的平均变异性为 3.08°，变异性降低了 28.9%。这表明探头位置变化对 DM 变异性的影响比 2D 超声的手动处理更大。α3D 的残余变异性（σ3D ≈ 2°）似乎足够小，具有诊断价值。

总结

胎儿心脏超声图像的 4D 重建方法为更准确地观察胎儿心脏提供了可能，而基于 3D 超声的新生儿髋关节发育不良自动表征方法，通过引入 α3D 指标，显著降低了测量的变异性，有望减少误诊率，为临床诊断提供更可靠的依据。未来，这些技术有望在临床实践中得到更广泛的应用，为患者带来更好的医疗服务。

下面用流程图展示 3D α 角的计算流程：

graph TD;
    A[输入 3D B 模式超声图像 U] --> B[计算局部相位对称特征 PS];
    B --> C[多尺度特征增强];
    C --> D[去除异常值，形成 B];
    D --> E[检测股骨头 F];
    E --> F[定位髂骨边缘 i];
    F --> G[提取 A 和 I 的 ROIs];
    G --> H[计算 A 和 I 的 3D 拉东变换];
    H --> I[估计最佳拟合平面，得到法向量 nA 和 nI];
    I --> J[计算 α3D];

相关指标的比较如下表所示：
| 指标 | 平均值 | 变异性 | 相关性 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| α2D | - | 3.08° | 与 α3D 相关系数 0.87 |
| α3D | - | 2.19° | 与 α2D 相关系数 0.87 |

这些研究成果为医学影像领域的发展带来了新的突破，相信在不断的研究和改进下，将会有更多的技术应用于临床，提高疾病的诊断和治疗水平。

胎儿心脏超声图像 4D 重建与新生儿髋关节发育不良的 3D 超声自动表征

技术优势与潜在影响

胎儿心脏超声 4D 重建的优势

胎儿心脏超声图像的 4D 重建方法具有多方面的优势。首先，相较于忽略胎儿运动的重建方式，该快速重建方法能显著改善重建效果，让医生更清晰地观察胎儿心脏的结构和运动情况。这对于早期发现胎儿心脏的潜在问题至关重要，有助于及时采取相应的治疗措施。

其次，异常值去除方法在模拟数据评估中被证明是有益的。M6 和 M2 这两种最成功的方法，分别通过优化相位、空间和时间一致性以及利用相位内的第一个中间帧并迭代选择相邻切片，进一步提高了重建的准确性。

再者，该重建框架适用于连续、长时间的采集，并且相邻切片的差异计算易于并行化。这不仅提高了处理效率，还为实时实现提供了可能。实时反馈采集质量能够让医生及时调整采集参数，确保获取到高质量的图像数据。

最后，通过更密集的扫描采样提高平面外图像分辨率，以及在异常值较少的情况下可对更多相位进行重建，都为更全面、准确地观察胎儿心脏提供了更多的可能性。

新生儿髋关节发育不良 3D 超声表征的优势

基于 3D 超声的 α3D 指标在诊断新生儿髋关节发育不良方面具有显著优势。传统的 α2D 指标由于其高髋内变异性，导致髋关节分类中的过度和不足治疗率升高。而 α3D 指标通过更准确地表征婴儿髋关节的形态，显著降低了测量的变异性。

从实验结果来看，α3D 与 α2D 具有良好的相关性，说明它能够测量与 α2D 相似的形态方面。同时，α3D 比 α2D 小且变异性降低了 28.9%，这表明探头位置变化对测量结果的影响更大，而 α3D 能够有效减少这种影响。其残余变异性（σ3D ≈ 2°）足够小，具有诊断价值，有望减少误诊率，为临床诊断提供更可靠的依据。

未来发展方向

胎儿心脏超声 4D 重建的发展方向

• 进一步优化重建算法 ：虽然目前的重建方法已经取得了较好的效果，但仍有优化的空间。可以通过引入更先进的机器学习和深度学习算法，进一步提高重建的准确性和效率。
• 拓展临床应用范围 ：除了观察胎儿心脏的结构和运动情况，还可以探索该技术在其他方面的应用，如评估胎儿心脏功能、预测胎儿心脏疾病的发展等。
• 实现更广泛的实时应用 ：目前虽然具备实时反馈采集质量的能力，但要实现更广泛的实时应用，还需要进一步提高硬件设备的性能和软件算法的处理速度。

新生儿髋关节发育不良 3D 超声表征的发展方向

• 多中心临床验证 ：目前的研究仅在一家医院进行，需要进行多中心的临床验证，以确保 α3D 指标在不同的医疗环境和患者群体中都具有良好的可靠性和有效性。
• 与其他技术结合 ：可以将 3D 超声技术与其他影像学技术（如 MRI、CT 等）或生物标志物检测相结合，进一步提高诊断的准确性和全面性。
• 开发自动化诊断系统 ：基于 α3D 指标，开发自动化的诊断系统，减少医生的主观判断，提高诊断的效率和一致性。

总结与展望

胎儿心脏超声图像的 4D 重建和新生儿髋关节发育不良的 3D 超声自动表征是医学影像领域的重要研究成果。这些技术为更准确地诊断胎儿和新生儿的疾病提供了新的方法和手段。

通过 4D 重建方法，医生能够更清晰地观察胎儿心脏的情况，为早期干预提供依据。而基于 3D 超声的 α3D 指标，显著降低了新生儿髋关节发育不良测量的变异性，有望减少误诊率，提高临床诊断的可靠性。

未来，随着技术的不断发展和完善，这些研究成果有望在临床实践中得到更广泛的应用。同时，我们也期待更多的研究能够进一步拓展这些技术的应用范围，为患者带来更好的医疗服务。

下面用表格展示胎儿心脏超声 4D 重建和新生儿髋关节发育不良 3D 超声表征的对比：
| 技术 | 研究对象 | 主要方法 | 优势 | 未来发展方向 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 胎儿心脏超声 4D 重建 | 胎儿心脏 | 快速重建方法，异常值去除，M6 和 M2 算法 | 改善重建效果，适用于长时间采集，可实时反馈 | 优化算法，拓展应用范围，实现更广泛实时应用 |
| 新生儿髋关节发育不良 3D 超声表征 | 新生儿髋关节 | 引入 α3D 指标，自动提取和计算 | 降低测量变异性，提高诊断可靠性 | 多中心验证，与其他技术结合，开发自动化诊断系统 |

相信在科研人员的不断努力下，医学影像技术将不断取得新的突破，为人类的健康事业做出更大的贡献。