近日，度影医疗科技联合深圳大学、深圳市宝安中医院等单位共同完成的盆底智能超声创新性文章被国际知名期刊 Ultrasound in Medicine and Biology (UMB, JCR Q2) 接收发表。1973年创刊于荷兰的UMB是世界医学和生物学超声联合会(World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology)的官方期刊，该杂志发表的原创文章展示了现有超声技术在临床诊断、介入和治疗中的先进技术和应用。
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，其在中国的成年女性中的发病率高达9.6%，而在70岁以上的老年女性中，这一比例更是高达26%，这严重影响了女性的生活质量。测量肛提肌裂孔（Levator hiatus , LH）的尺寸可以评估盆底结构对盆腔器官的支持作用，反映POP的情况。盆底超声检查是一种观察LH常用且可靠的方法，具有无创、重复性好和准确性高等优点。
在传统的盆底超声检查过程中，超声医师首先获取患者的盆底容积数据，然后手动操作X、Y、Z轴来确定耻骨联合与肛肠角在正中矢状面之间的最短距离所在平面（C平面）。接着，医师在渲染（Render）模式下，调整取样框使其完全覆盖C平面，进而在LH渲染图上手动勾勒出LH的轮廓，并测量其面积（HA）、周长（HC）、前后径（HAP）和左右径（HLR）。
然而，手动定位C平面和勾勒LH轮廓这两个关键步骤存在一定的操作难度，且这两个步骤很耗时，也容易产生主观误差。因此，迫切需要引入一个智能化的盆底智能测量系统，以简化盆底超声检查操作步骤并提高临床诊断的效率，从而更广泛地推广盆底超声检查技术。
本研究基于卷积神经网络构建了三维盆底超声LH自动定位和尺寸测量算法（AI-LH），并使用组内相关系数（ICC）和Bland-Altman图评估自动和人工测量结果的一致性。
AI-LH包括一个三维平面回归模型和一个二维分割模型。AI-LH首先定位C平面；紧接着使用取样框包围C平面在内的1-2 cm厚度容积作为感兴趣区域(ROI)，再利用光线投射方法对ROI进行重建，获得渲染后的LH图像；最后分割LH图像中的裂孔轮廓，自动测量HA、HC、HAP和HLR。
在测试集中的240个数据中，自动和手动测量结果的一致性很高，在HA上的一致性达到0.964，高于不同医生间的一致性。4个关键指标的Bland-Altman图显示，自动和手动测量结果的一致性界限外样本比例低于6%。自动测量整个过程的平均耗时为2.00±0.22 s (t=18.87, p<0.01)，与手动测量相比，缩短了96%的时间。
4个关键指标的Bland-Altman图
本研究开发的三维盆底超声肛提肌裂孔自动定位ROI和测量尺寸的方法，与手动测量表现出了可靠的一致性，不仅简化了测量过程，而且提高了临床诊断效率，为深入研究和治疗盆底疾病提供了有价值的见解。这一创新成就将积极影响妇女的生活质量和提升保健标准。
度影医疗盆底智能超声筛查系统结合上述高精尖三维分析功能，集自动识别、精准测量、快速分析为一体，涵盖二维静态、二维动态、三维盆底超声检查，高效实现盆底超声全流程检查的辅助诊断，极大程度解决传统盆底超声检查难度大、耗时长、操作繁琐、专业依赖性强等临床痛点，提升临床诊查效率。
人类在两个领域对于技术的追求是无止境的：
一个是杀人的武器，一个是救人的医疗
医疗器械创新致胜，大概率的未来盆底智能彩超会成为彩超的一个重要细分市场！
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