孕婦及胎兒超聲參數(shù)評估胎兒體質(zhì)量的研究進展

王一飛，吳琰婷，黃荷鳳1，

1.上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬國際和平婦幼保健院婦產(chǎn)科，上海200030；2.上海市胚胎源性疾病重點實驗室，上海200030；3.復(fù)旦大學(xué)附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院生殖與發(fā)育研究院，上海200021

胎兒宮內(nèi)生長發(fā)育的評估和出生體質(zhì)量的預(yù)測是圍產(chǎn)醫(yī)學(xué)中一個非常重要的問題。對預(yù)測為低出生體質(zhì)量兒（出生體質(zhì)量＜2 500 g）來說，正確估測胎兒估計體質(zhì)量（estimated fetal weight，EFW）有助于醫(yī)師評估胎兒是否存在宮內(nèi)發(fā)育遲緩（intrauterine growth retardation，IUGR），并及時進行處理，計劃分娩時間和方式。而對于巨大兒（出生體質(zhì)量≥4 000 g）來說，分娩時母嬰風(fēng)險均相對較高，可能出現(xiàn)如第二產(chǎn)程延長、胎兒宮內(nèi)窘迫、產(chǎn)傷、肩難產(chǎn)、臂叢神經(jīng)損傷、產(chǎn)后出血等問題［1-3］；故而降低估測EFW 的誤差能夠幫助減少母嬰不良預(yù)后［4］，并在出現(xiàn)可疑巨大兒、頭盆不稱等情況時，幫助醫(yī)師決定分娩方式［5］。目前對EFW 的評估依然缺乏非常準(zhǔn)確、便捷的手段和方法，在此領(lǐng)域不斷有新的研究和報道。本文對國內(nèi)外多種估測EFW 方法的準(zhǔn)確性、易用性和研究進展進行綜述。

1 評估EFW誤差的常用參數(shù)

不同文獻報道中評估EFW 誤差的方法不同，以下僅列舉幾種常用的評估預(yù)測準(zhǔn)確程度的參數(shù)及其優(yōu)劣。

1.1 平均百分比誤差

平均百分比誤差（mean percentage error，MPE）是先計算百分比誤差，即每個個體實際出生體質(zhì)量（actual birth weight，ABW）減去EFW 得到的差值（有正負）占ABW 的百分比，再計算百分比誤差的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差。此參數(shù)在比較同一公式或方法在不同胎兒體質(zhì)量組中的準(zhǔn)確率有一定意義［6］。但僅比較MPE 的平均值不能體現(xiàn)誤差的大小，只能夠顯示預(yù)測值是否有偏倚，必須與標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)合進行比較。

1.2 平均絕對百分比誤差

平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error，MAPE）是指計算百分比誤差取絕對值，并求其平均值及標(biāo)準(zhǔn)差［7］。MAPE 較MPE 可更準(zhǔn)確地評估誤差的大小，但不能體現(xiàn)預(yù)測的傾向性即偏倚。

1.3 平均絕對誤差

有部分研究者直接計算ABW 與EFW 的差值后取絕對值，并計算平均值及標(biāo)準(zhǔn)差，即為平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）。MAE 的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差均以g 為單位，與原始數(shù)據(jù)量綱一致，便于直接進行比較［8］。

1.4 均方根誤差

均方根誤差（root mean square error，RMSE）是回歸分析中常用的評價指標(biāo)，在使用回歸分析等方法的研究中常出現(xiàn)，可準(zhǔn)確評估誤差大?。?-9］。RMSE 是計算每個個體ABW 與EFW 差值的平方和，再除以個體的數(shù)量。其量綱與原始數(shù)據(jù)相同，便于直接比較，但不能顯示預(yù)測的傾向性。

1.5 預(yù)測符合率

在婦產(chǎn)科學(xué)的傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)上，將EFW 與ABW 差值在±250 g 以內(nèi)的預(yù)測作為準(zhǔn)確的預(yù)測，將準(zhǔn)確預(yù)測的樣本數(shù)除以總體數(shù)計算預(yù)測符合率［10］。也有研究者將EFW 與ABW之間百分比誤差不超過10%的作為預(yù)測符合率。

2 孕婦參數(shù)估計EFW

使用孕婦參數(shù)估計胎兒體質(zhì)量的主要測量指標(biāo)包括宮 高 （fundal height， FH）、 孕 婦 腹 圍 （maternal abdominal circumference，mAC），預(yù)測準(zhǔn)確率取決于醫(yī)師的經(jīng)驗和測量的規(guī)范性。評估胎方位及胎頭下降的程度對矯正公式也有重要作用。

Johnson 公式［9］是使用孕婦參數(shù)估計EFW 較常用的公式，適用于單胎頭位胎兒。公式為：EFW=（FH?n）×155 （n=12，胎頭高于坐骨棘；n=11，胎頭不高于坐骨棘）。

Numprasert 等［11］報道的Johnson 公式的預(yù)測符合率（誤差不超過10%為符合）為71.5%（n=400）。其他簡便公式還包括：EFW=（FH×mAC）＋500［12］；EFW=FH×100［13］；EFW=FH×mAC×1.076［14］等。三者報道［10］的預(yù)測符合率（誤差不超過250 g 為符合）分別為52.20%、54.70%、65.90%。

Mgbafulu 等［15］的 研 究 表 明，使 用 孕 婦 參 數(shù) 的Johnson 公式的預(yù)測符合率較超聲方法有明顯的差距，且常常傾向高估胎兒體質(zhì)量。誤差主要的來源是難以保證測量方法的一致性和準(zhǔn)確性，以及在肥胖、羊水過多等病理狀態(tài)下產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。但在沒有條件進行常規(guī)產(chǎn)前超聲檢查的地區(qū)，以及緊急時難以進行超聲檢查等情況下，仍可被用于判斷胎兒是否有巨大兒的風(fēng)險。

3 產(chǎn)前超聲影像學(xué)估計EFW

超聲檢查測量的胎體參數(shù)較產(chǎn)前檢查醫(yī)師體檢測量的更為精確，影響因素也更少，且超聲檢查所需時間短，方法無創(chuàng)、無放射性，簡便經(jīng)濟，因此成為目前應(yīng)用最為廣泛的評估EFW 的方法。超聲檢查計算EFW 的方法通常是先測量樣本胎兒的多個參數(shù)，將數(shù)據(jù)進行回歸分析并建立經(jīng)驗公式，在應(yīng)用時則直接將測量數(shù)據(jù)帶入經(jīng)驗公式即可。最常應(yīng)用的參數(shù)是雙頂徑（biparietal diameter，BPD）、頭圍（head circumference，HC）、胎兒腹 圍（fetal abdominal circumference，fAC） 和 股 骨 長（femur length，F(xiàn)L）。最常用的經(jīng)驗公式是Hadlock 公式［16］和Warsof 公 式［17］以 及 根 據(jù)Warsof 公 式 改 良 的Shepard公式［18］。大多數(shù)超聲設(shè)備均內(nèi)置這些公式，測量出指標(biāo)后可自動進行EFW的計算。

2018年Hammami等［19］在5 163名嬰兒群體中對上述公式進行了驗證，結(jié)果表明幾種Hadlock公式的MAPE差別不大，平均值在6.3%～7.3%之間，標(biāo)準(zhǔn)差均在5%左右，預(yù)測符合率（＜10%為符合）為73.3%～79.9%；而Shepard 公式的MAPE 為（9.8±7.6）%，預(yù)測符合率僅為58.6%。Dudley 等［6］進行的一項系統(tǒng)評價也表明，在正常體質(zhì)量胎兒群體中，Hadlock 公式計算EFW 的MPE 在大多數(shù)研究中較穩(wěn)定，平均值均在±3%范圍內(nèi)，與幾種Hadlock 公式使用了BPD（或HC）、fAC、FL 3 個參數(shù)估計有關(guān)；僅在Sabbagha 等［20］的研究中為-6.7%，但標(biāo)準(zhǔn)差與其他方法區(qū)別不大。Shepard 公式及Warsof 公式在不同研究中的MPE 變化較大，可能是與這2 個公式多使用BPD和fAC 2個參數(shù)進行估計，在不同樣本群體中發(fā)生了偏倚。另外，孕晚期胎頭位置低，且胎頭入盆后發(fā)生變形，難以準(zhǔn)確測量BPD、HC 的切面，因此可能僅使用fAC、FL 的Hadlock公式能更準(zhǔn)確地估計孕晚期的胎兒體質(zhì)量。同時，系統(tǒng)評價［6］也表明，多種計算EFW 的方法隨機誤差均較大，約±10%，主要與測量者的隨機誤差有關(guān)；有經(jīng)驗的超聲醫(yī)師、多次測量、提高超聲圖像質(zhì)量可以減小這方面誤差。

在低出生體質(zhì)量兒或小于胎齡兒中，大多數(shù)公式傾向于高估胎兒體質(zhì)量。在低出生體質(zhì)量兒的研究中，Hadlock 公式的穩(wěn)定性較差，MPE 平均值在-3%～10%之間，標(biāo)準(zhǔn)差多大于10%。而Sabbagha等［20］的方法在低出生體質(zhì)量兒或小于胎齡兒中表現(xiàn)最好；在使用此方法的Robson 等［21］和Jouannic 等［22］的研究中，MPE 分 別為（1.7±8.1）%和（2.8±9.1）%。

在巨大兒或大于胎齡兒中，Hadlock 公式等對EFW大多傾向于低估［6］。因此，相較于傳統(tǒng)的未調(diào)整的公式，根據(jù)預(yù)產(chǎn)期、妊娠女性的體質(zhì)量、身高和是否合并糖尿病等指標(biāo)進行調(diào)整后的Hadlock公式，在診斷巨大兒方面具有更好的敏感度；在95%特異度時將診斷巨大兒的敏感度從71.4%提高到85.7%［23］。同樣，Hart 等［24］的研究也表明，將妊娠女性體質(zhì)量作為一個單獨變量對巨大兒群體的EFW 公式進行調(diào)整，可提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，MAPE為3.69%。

目前，根據(jù)胎兒超聲參數(shù)計算的EFW 因操作簡便，標(biāo)準(zhǔn)明確，在臨床應(yīng)用最為廣泛，但MAPE 仍在6.5%～10%，和臨床需求仍有一定差距；且多在正常體質(zhì)量胎兒群體中表現(xiàn)較好，而在大于和小于胎齡兒中誤差相對較大。因此，需要進一步增加測量的準(zhǔn)確性，減小隨機誤差，或增加更多的參數(shù)對公式進行調(diào)整和修正。

4 其他一些與體質(zhì)量相關(guān)的胎兒超聲指標(biāo)

超聲測量主要通過胎兒的各項長度指標(biāo)計算EFW，忽略了胎兒各組織的密度差異。脂肪組織的密度較其他組織低，因而在脂肪組織較多的胎兒中，常規(guī)的超聲方法可能會高估胎兒體質(zhì)量。評估胎兒皮下脂肪厚度，可能有助于更準(zhǔn)確地估計EFW，鑒別正常及異常胎兒。研究［25］表明，在妊娠期糖尿病產(chǎn)婦的新生兒中，產(chǎn)前體質(zhì)量被高估的新生兒（n=22）與體質(zhì)量被低估的新生兒（n=8）相比，新生兒皮褶厚度、脂肪含量等均更高。盡管如此，在比較使用軟組織測量值與超聲測量值計算EFW 在診斷巨大兒的研究中，軟組織測量組并未獲得曲線下面積（area under the curve，AUC）更大的受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線［26］。因此，也有研究者［19］認為，胎兒組織脂肪含量增加5%，胎兒總體密度變化僅有0.5%，不足以引起EFW 較大的改變。但EFW 的變化也可能與胎兒四肢部的脂肪累積關(guān)系更大，三維超聲對胎兒四肢體積的精確測量可能有助于減少EFW的誤差［27］。

除了胎兒皮下脂肪外，還有一些參數(shù)，如母親孕期增重（gestational weight gain，GWG）［28］、臍帶橫截面積［29］、羊水指數(shù)（amniotic fluid index，AFI）［30-31］、胎盤質(zhì)量［32］等均被認為可能與胎兒體質(zhì)量有很大的相關(guān)性。研究［28］表明，新生兒出生體質(zhì)量隨著GWG 的增加而增加（β=24.17±2.28，P＜0.000 1）。臍帶橫截面積較大的胎兒中巨大兒比例顯著增高（54.7% vs 8.7%，P＜0.000 1），以臍帶橫截面積預(yù)測巨大兒的敏感度為51.4%，特異度為91.3%［29］。孕晚期AFI百分位數(shù)在嚴重巨大兒組中也發(fā)生顯著增高［（72.4±22.5）vs（53.5±19.6）；P＜0.000 1）］，以AFI 百分位數(shù)診斷巨大兒的ROC 曲線的AUC 為0.76，以AFI 百分位數(shù)＞60%為截斷點效果最好，敏感度為74%，特異度為62%［30］。將新生兒按胎盤質(zhì)量進行分組，胎盤質(zhì)量過輕組出生體質(zhì)量較正常組低，胎盤質(zhì)量過重組則相反；Logistic 回歸分析結(jié)果顯示，胎盤質(zhì)量每增長92.0 g，導(dǎo)致巨大兒出生的風(fēng)險增加36%，而低體質(zhì)量兒的出生風(fēng)險則降低42%［32］。

使用以上指標(biāo)對利用常規(guī)超聲參數(shù)計算EFW 的公式進行調(diào)整，可能有助于更準(zhǔn)確地預(yù)測胎兒體質(zhì)量，但具體方法有待于進一步的研究證實。

5 體積測量法估計胎兒體質(zhì)量

使用超聲影像學(xué)估測胎兒體質(zhì)量的方法，是用二維物體參數(shù)對胎兒這個三維物體進行評估。胎兒身體各部位的不均勻生長可能對EFW 結(jié)果造成影響，而三維超聲技術(shù)的出現(xiàn)，使我們可以更好地對胎兒的體積進行測量，對胎兒軟組織進行更準(zhǔn)確的分析。然而，驗證性研究［33］顯示，三維超聲預(yù)測出生體質(zhì)量的誤差并未明顯優(yōu)于二維超聲，但三維超聲的預(yù)測符合率較高。

將三維體積測量值（雙上臂、大腿及腹部的體積）和二維測量值BPD 進行聯(lián)合計算可能有助于改善EFW 的準(zhǔn)確性［34］。該方法計算出的EFW 的MAPE 為（6.1±5.00）%，而單純進行二維測量以Hadlock 公式計算EFW的MAPE為（7.5±5.53）%（n=65）［35］。

核磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）是最準(zhǔn)確地估算胎兒體積的影像學(xué)方法。許多研究證實，MRI 掃描后進行回波平面成像（echo-planar imaging，EPI）并根據(jù)三維圖像計算胎兒體積（MRI-EPI 法）可以更準(zhǔn)確地預(yù)測胎兒體質(zhì)量；使用該方法計算的EFW 的MAPE 為3%［36］，與實測值的相關(guān)系數(shù)r=0.95，顯著優(yōu)于超聲方法（Hadlock 公式）（r=0.77）［37］。以上研究均證明MRI-EPI 法確實能夠增加EFW 的準(zhǔn)確率，但該方法對硬件要求高，檢查時間長，費用昂貴，難以大范圍推廣應(yīng)用。

6 機器學(xué)習(xí)算法在估計EFW中的應(yīng)用

近年來，機器學(xué)習(xí)算法在語音識別、影像診斷等許多領(lǐng)域中取得了驚人的成果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作的機器學(xué)習(xí)模型，它通過在輸入層和輸出層之間建立聯(lián)系，并使用大量數(shù)據(jù)進行“訓(xùn)練”，不斷修正這些聯(lián)系的權(quán)重，最終達到系統(tǒng)的自適應(yīng)和穩(wěn)態(tài)。該方法用于計算EFW 無需經(jīng)驗公式，可以根據(jù)不同地區(qū)、人種、測量方法等進行調(diào)整，也適用于將更多可能相關(guān)的參數(shù)，如母親體質(zhì)量、AFI等加入模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法用于計算EFW 的研究有一定歷史，最早由Farmer 等［38］使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算100 例可疑巨大兒的EFW，MAPE 為4.7%，明顯優(yōu)于超聲方法的10%左右。但受限于當(dāng)時的計算能力，未進行大規(guī)模的驗證。

一 項 研 究［39］使 用BPD、枕 額 徑（occipitofrontal diameter，OFD）、fAC、FL、胎齡（gestational age，GA）及胎位（fetal position，F(xiàn)P）6 項參數(shù)輸入訓(xùn)練模型，訓(xùn)練組991 例，驗證組362 例，結(jié)果顯示MAPE 為6.15%，優(yōu)于傳統(tǒng)方法的7.50%。然而，當(dāng)體質(zhì)量小于2 500 g 或大于4 000 g時，該模型的準(zhǔn)確度下降［39］，這可能是由于訓(xùn)練組樣本中巨大兒和低體質(zhì)量兒比例偏低所致。

李昆等［40］嘗試使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks，DNN）構(gòu)建胎兒體質(zhì)量預(yù)測模型，結(jié)果顯示，DNN 模型對預(yù)測符合率提高不大，為57.94%（Hadlock公式法為57.48%）。朱海龍等［41］則利用孕婦產(chǎn)檢數(shù)據(jù)，首先建立連續(xù)的體質(zhì)量變化模型，然后使用遺傳算法（genetic algorithm，GA）優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，建立EFW 預(yù)測模型；研究結(jié)果表明，該方法將MAPE 從7.69%減少到5.95%，預(yù)測符合率由62.0%提高到75.9%，而且加快了模型的收斂。

機器學(xué)習(xí)算法理論上可以擬合任意非線性函數(shù)，一方面使得對EFW 的計算更加精細，另一方面也很容易發(fā)生過擬合。并且其所建立的模型可能僅在樣本空間效果較好，但較傳統(tǒng)公式可推廣性差，需要進一步交叉驗證及外部驗證。

7 結(jié)語

綜上，本文匯總了計算EFW 的代表性方法及相關(guān)文獻報道。目前國內(nèi)外臨床應(yīng)用較廣泛的方法是使用超聲測量胎體參數(shù)的Hadlock公式，對指導(dǎo)產(chǎn)科臨床工作有一定參考價值，但仍不及有經(jīng)驗的產(chǎn)科醫(yī)師進行的評估。減小EFW 的誤差、提高預(yù)測符合率的方法可能包括：探索減小測量誤差的更簡便、可操作性更強的方法；增加更多相關(guān)參數(shù)對現(xiàn)有的EFW 公式進行調(diào)整；使用新的三維超聲及MRI 等技術(shù)對胎兒的體積進行估計；用新的統(tǒng)計學(xué)算法建立EFW 模型等。更為精確的計算EFW 的方法能夠有效提高診斷IUGR及巨大兒的準(zhǔn)確度，對選擇分娩方式、減少產(chǎn)時并發(fā)癥、提高圍產(chǎn)兒存活率均具有重要的意義，對產(chǎn)科醫(yī)師的工作及患者產(chǎn)前的自我評估有較大的價值。