基于超声影像组学预测冻融胚胎移植临床妊娠：聚焦最佳子宫内膜周边区的分析

　　为解决子宫内膜容受性（ER）评估难题，安徽医科大学第一附属医院等研究人员开展基于超声影像组学预测冻融胚胎移植（FET）结局的研究。结果显示 4.0mm 的 PEZ 为最佳预测区域，联合模型预测性能最佳。该研究有助于提高 FET 结局预测准确性123。

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　　在辅助生殖技术领域，尽管医生和胚胎学家一直努力提高妊娠率，但现状却不尽人意。目前，子宫内膜容受性（ER）和胚胎质量是影响移植成功的关键因素。超声作为一种常用的检查手段，虽被广泛应用于生殖医学，但其评估 ER 的有效性有限。例如，子宫内膜厚度（EMT）、体积、血供和蠕动波等指标，有的研究认为它们影响 ER，但也有研究表明这些指标与着床率并无直接关联。此外，通过子宫内膜活检和宫腔镜评估 ER 不仅有创，而且 “能力欠佳”。而磁共振成像（MRI）虽能观察子宫内膜与肌层之间的交界区（JZ），但价格昂贵、耗时，且 JZ 在超声图像中显示不清，影响相关预测模型的临床应用。所以，开发一种无创的评估 ER 的替代方法迫在眉睫。

为了解决这些问题，安徽医科大学第一附属医院、合肥妇幼保健院等机构的研究人员开展了相关研究。他们通过一系列实验，得出了重要结论，相关成果发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》杂志上。

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研究人员采用了以下几个主要关键技术方法：

1. 样本队列：研究纳入了 358 名在安徽医科大学第一附属医院接受 FET 的女性作为训练集，64 名来自合肥妇幼保健院的女性作为外部验证集。
2. 影像获取：在 FET 前 24 小时内对所有女性进行经阴道超声（TVS）检查，获取子宫内膜标准矢状切面图像，并记录 EMT 和子宫内膜形态等信息。
3. 特征提取与模型建立：手动勾勒子宫内膜和子宫内膜周边区（PEZ）感兴趣区域（ROI），利用开源软件 PyRadiomics 提取影像组学特征，通过多种机器学习算法建立子宫内膜模型、PEZ 模型和联合模型456。

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研究结果如下：

1. 基线特征：训练集有 209 例临床妊娠（58.4%）和 149 例非临床妊娠（41.6%）；外部验证集有 36 例临床妊娠（56.3%）和 28 例非临床妊娠（43.7%）。对参与者年龄、BMI、不孕原因、EMT 等基线特征进行分析，发现部分特征在不同妊娠结局组间存在差异78。
2. 最佳 PEZ 确定：在比较 2mm、4mm、6mm 和 8mm 的 PEZ 时，发现 4mm 区域为最佳。在测试集和外部验证集中，4.0mm PEZ 组的 BPNN 模型表现最佳，AUC 分别为 0.744 和 0.7159。
3. 影像组学预测模型比较：联合影像组学模型在训练集（AUC: 0.853, 95% CI: 0.811 – 0.890）和外部验证集（AUC: 0.809, 95% CI: 0.696 – 0.909）的表现均优于子宫内膜模型和 PEZ 模型10。
4. 最佳模型特征重要性分析：利用 SHapley Additive exPlanations（SHAP）方法对最佳模型的特征重要性进行排序，展示了影响 FET 妊娠结局的主要预测因素11。

研究结论和讨论部分指出，4.0mm 的 PEZ 是预测 FET 后临床妊娠的最佳区域。基于子宫内膜和 4.0mm PEZ 的超声影像组学联合模型，在预测 FET 结局方面具有强大潜力，能更准确地帮助临床医生预测，为治疗前的决策提供支持。这一模型有助于优化治疗策略，提高患者的治疗效果，减轻因移植失败带来的情感和经济负担。不过，该研究也存在一些局限性，如子宫内膜 ROI 手动绘制可能引入主观偏差，PEZ 研究范围有限，研究对象局限于 40 岁以下且无子宫异常的女性。未来需要进一步改进研究方法，扩大研究人群，以提高模型的临床实用性和普适性。但总体而言，这项研究为 FET 结局的预测提供了新的思路和方法，具有重要的临床意义。

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