基于临床资料-超声特征及MRI影像组学建立模型预测胎盘植入程度并评估其诊断效能*

宋萍 王勇 安鹏

(湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院放射科, 湖北 襄阳 441000)

1930年,Hertig首次报告了胎盘植入,并证实这种情况可能导致产后大出血、子宫切除或产妇死亡[1-2]。依据附着深度、粘连范围和侵入子宫肌层的程度,胎盘植入分为植入性胎盘(placenta increta,PI)、粘连性胎盘(placenta accreta,PA)和穿透性胎盘(placenta percreta,PP)[3-4]。胎盘粘连是指过多的胎盘绒毛层穿过蜕膜并粘连附着于子宫肌层的情况。胎盘植入是少数胎盘绒毛层渗透子宫肌层的情况。胎盘穿透是指胎盘绒毛或组织穿透子宫肌层甚至附着浆膜层,或侵入邻近肌肉组织及器官的情况。PP是可能导致母亲和婴儿死亡的更为严重的情况,危险性为PP>PI>PA。随着二胎政策的开放、多次妊娠及高龄产妇的增加,胎盘植入的发生率逐年上升。据统计,胎盘植入的发生率在美国达到0.18%,在中国达到0.47%[5-6]。胎盘植入通常在产前通过超声和MRI诊断。然而,由于声音衰减和周围组织的干扰,超声可能无法诊断所有胎盘植入病例,对于植入程度的评估更加困难[7]。MRI具有无创性、可多平面重建、组织分辨率高、对血管敏感性高等优点;因此,MRI更可能准确地描述植入部位、子宫旁受累情况,但对于植入的程度研究甚少[8]。本研究选择124例患者建立训练集-测试集,基于临床-超声-MRI纹理分析数据建立了US/MRI影像学模型、临床资料模型、MRI影像组学模型和组合模型。通过比较模型ROC曲线下面积,揭示了组合模型在胎盘植入程度诊断中的重要临床价值。

1 资料与方法

1.1 临床资料 本研究收集了本院2015年3月—2021年11月124例确诊胎盘植入孕妇的临床资料。术后病理证实为PI或PP,并分为PI组69例,PP组55例。纳入标准：①产前接受经腹部或经阴道超声及MRI检查。②术后病理标本证实。排除标准：①临床资料或影像学资料不齐全。②粘连性胎盘。人口统计学特征：年龄21～41岁,平均(32.6±8.5)岁、流产史、妊娠次数、剖宫产史、产次、边缘及完全性前置胎盘、子宫内膜损伤史、吸烟饮酒史、高血压糖尿病病史和胎盘植入史等。本研究获得了所有患者的知情同意,并通过了襄阳市第一人民医院人类伦理委员会的批准(S109[2016])。

1.2 诊断方法

1.2.1 MRI 飞利浦Achifa Nova1.5T MRI扫描仪与6通道相控阵体线圈一起使用。孕妇以左卧位或仰卧位。首先定位中下腹部和盆腔。然后获取子宫的横向、矢状面、冠状面T2WI和矢状面T1WI图像。扫描范围从子宫底部上方约2厘米到耻骨联合。T2WI图像由单次激发自旋回波(SSTSE)和平衡快速场回波(balance FFE)获得。SSTSE参数如下：TR 7500 ms,TE 100 ms,翻转角度90°,矩阵300×300,切片厚度5 mm,视野(FOV)26×26 cm。balance FFE参数(屏气时)如下：TR 3.60 ms,TE 1.8 ms,翻转角度90°,切片厚度5 mm。T1WI由屏气时快速自旋回波获取：TR 800 ms,TE 15 ms,矩阵256×256,切片厚度2～5 mm,视野(FOV)26×26 cm[9]。

1.2.2 超声 采用迈瑞R7和GE E8超声扫描仪系统,矩阵探头,根据国际妇产科超声协会ISUOG胎盘植入诊断指南进行扫描,孕妇采取仰卧位或左侧卧位,大体扫描子宫附件及胎儿,在完成胎儿畸形筛查后,详细扫查胎盘及子宫肌层连接处[10]。影像学表现：MRI和超声特征(前置胎盘的类别、胎盘和子宫肌层边界模糊、子宫肌层回声线连续、子宫浆膜和膀胱边界模糊、胎盘后血流信号异常、膀胱受累征象和宫颈受累征象)[11-12]。

1.2.3 病理诊断 胎盘植入的镜检结果为：胎盘绒毛和底蜕膜发育不良或无底蜕膜,绒毛附着于子宫肌层或渗透侵入甚至穿透子宫肌层[13-14]。

1.3 影像组学特征的提取 本研究采用3D slicer version 4.11.20210226或ITK-SNAP 3.8.0图像分割软件进行磁共振图像ROI划定,然后进行纹理分析及数据提取。在确定firstorder、glcm、shape、ngtdm等候选纹理数据后,基于R语言-version 3.4对上述纹理数据进行lasso回归分析,提取有效纹理数据。ROI勾画方法：介于主要研究胎盘与子宫肌层的关系,主要勾画并提取胎盘-子宫连接处的纹理信息,见图1。

图1 胎盘-子宫肌层间隙的磁共振影像组学感兴趣区(ROI)勾画示意图

2 结果

2.1 患者临床资料特征 PI组和PP组在妊娠次数、孕妇年龄、剖宫产史、流产史及子宫内膜损伤史方面存在显著差异(均P<0.05)。在所有入选患者中,82例(66.12%)有流产史;96例合并前置胎盘(边缘型前置胎盘34例,中央型前置胎盘62例);一次流产患者的OR值为1.69(95%CI： 0.246～1.932),两次流产患者的OR值为5.437(95%CI： 1.488～19.873),3次流产患者的OR值为4.333(95%CI： 0.992～18.938)。见表1。

表1 基于临床特征建立模型(临床模型)预测胎盘植入程度的回归分析结果

2.2 常规影像学特征 对超声和MRI常规特征进行单因素回归分析,胎盘植入程度的危险因素包括：完全型前置胎盘、子宫浆膜与膀胱界限模糊、胎盘与子宫肌层界限模糊等(均P<0.05)。见表2。

表2 基于产前超声-磁共振成像特征建立模型(常规影像学模型)预测早期胎盘植入程度的回归分析结果

2.3 MRI影像组学特征 基于3D slicer软件勾画的胎盘-子宫肌层感兴趣区共提取了874×2组纹理数据,然后基于R语言的Lasso回归法筛选出了14组有用数据,然后进行正态分布检验和独立样本t检验,最终筛选出了3组有意义数据,即弧度区域大小矩阵(Small Area High Gray Level Emphasis和Runm Variance),邻域灰度差矩阵(Contrast)。见表3。

表3 基于产前磁共振影像组学建立模型(MRI影像组学模型)预测早期胎盘植入程度的回归分析结果

2.4 预测模型的开发和性能 在训练集中,基于上述风险因素的多因素回归分析确定流产史、子宫内膜损伤史、胎盘与子宫肌层界限模糊、子宫浆膜与膀胱界限模糊、弧度区域大小矩阵(RunVariance),邻域灰度差矩阵(Contrast)为独立风险因素。使用Delong非参数曲线法比较模型能效：预测胎盘植入程度的组合模型效能[AUC=0.885;95%CI0.817～0.954,P<0.05],明显高于临床模型[AUC=0.744;95%CI0.644～0.844,P=0.0007],超声/MRI影像学模型[(AUC=0.748;95%CI0.646～0.831,P=0.0071],MRI影像组学模型[(AUC=0.728;95%CI0.626～0.831,P=0.0045],见表4。在测试集中,组合模型同样产生了良好的预测效能[AUC=0.952;95%CI0.910～0.998],明显高于其他模型,临床模型[AUC=0.811;95%CI0.642～0.991,P<0.05],超声/MRI影像学模型[AUC=0.751;95%CI0.572～0.922,P<0.05],MRI影像组学模型[AUC=0.821;95%CI0.667～0.971,P<0.05]。最后对4种模型进行DCA检验,在给定阈值概率的最大值下,最高曲线(代表组合模型)是与其他3个模型相比实现净效益最大化的最佳决策策略。见图2、图3。

表4 基于产前超声-磁共振成像特征及临床资料建立模型(组合模型)预测早期胎盘植入程度的的回归分析结果

图2 以Delong非参数方法估算ROC在训练集(a)和测试集(b)的不同预测模型之间的曲线下面积

图3 基于风险因素在训练集(a)和测试集(b)的不同预测模型之间的决策曲线分析

3 讨论

胎盘植入是产后大出血、围产期紧急子宫部分切除的主要原因之一。随着二胎政策的开放、高龄及多胎孕妇的增加,胎盘植入引起的产妇/胎儿死亡率逐渐增加[16-17]。学界普遍认为穿透性-侵入性胎盘的发生与底蜕膜不足、滋养细胞侵袭性过强以及子宫螺旋动脉再灌注障碍有关。PA产前诊断困难,但危害相对较少,无明确的临床处理指征,故本次也未纳入研究;PI则需短期随访或者临床观察,其主要影响手术方式或增加术中子宫肌层切除范围或术后修补等,但这一切依靠产前影像学准确评估;PP则属于临床决策中的危机事件,对于不同孕龄及产程的PP患者,需依据US/MRI结果制定详细的手术方案,尽力减少产后大出血、羊水栓塞并保全子宫及附件,同时预防子宫穿孔和腹腔感染;介于PP带来孕妇死亡率和医患纠纷的增加,因而准确预测胎盘植入严重程度极为重要[18-19]。

本研究对临床特征模型进行回顾性分析,以确定胎盘植入程度的危险因素。流产次数和子宫内膜损伤史是胎盘植入程度的独立危险因素。有多次流产史的孕妇穿透性胎盘的发生率明显高于无流产史的孕妇(35/124vs12/124),因此流产史是预测胎盘穿透的重要因素。此外,胎盘穿透的发生率也随着先前接受流产次数的增加而增加。在有2次流产史者中,PP发生率上升到7.25%(9/124),3次PP发生率则为20.97%(26/124)。随着先前接受流产的人数增加,预测胎盘穿透的OR值也比没有流产史的增加。两次流产(OR=5.437)患者的胎盘植入风险明显高于一次流产(OR=1.69)患者。在接受过3次以上堕胎的孕妇中,与2次流产史比,高风险模式持续(OR=4.333)。此外,孕妇年龄、妊娠次数、剖宫产史也是胎盘植入程度评判的重要风险因素(均P<0.05),因而这些资料也是妇产科医师应该密切关注的,询问病史对诊断PP至关重要[20]。

本研究中,常规的超声和MRI特征对预测胎盘植入程度也有较好的临床意义。据报道三维超声对胎盘植入的诊断敏感性为82%,特异性为79%。但迄今为止,尚未就胎盘植入程度的超声指标和诊断标准达成共识[21-22]。因而,本研究中纳入了前置胎盘,胎盘-子宫肌层-膀胱肌层关联等多个影响参数来鉴别PI和PP。当然,为了提高超声诊断胎盘植入程度的敏感性和特异性,本研究对临床-影像资料进行了综合评估,包括孕妇年龄、妊娠和宫腔手术史等影像异常患者特别关注。最终,本研究发现合并完全性前置胎盘、胎盘与子宫肌层边缘模糊和子宫浆膜与膀胱边缘模糊的孕妇,PP的发生率较高。但超声扫描仪容易受到超声本身物理特性(气体干扰,声衰减,散射等)的限制,这使得漏诊不可避免。相比之下,MRI不受气体和周围组织的干扰,因此非常适合诊断胎盘植入的程度。本研究将胎盘-子宫交界处异常信号,胎盘组织增厚,胎盘边缘灌注增强(基于磁共振体素内不相干运动检测),胎盘局部驼峰样凸起(基于影像组学勾画3D模型)等纳入研究,最终确认这些因素较明显地提高了PP的诊断率。PP患者的胎盘边缘多出现混杂的低-高信号带,异常的条片状血管影,内部信号混杂不均匀,胎盘附着处子宫壁变薄/变厚等[11-12]。通常孕妇不需要接受MRI检查,但当超声发现以上等异常时,进一步MRI检查以鉴别胎盘植入并区分胎盘植入程度极为重要。另外,超声和MRI的异常征象可进一步得到互相补充证实,避免误诊[23-24]。

影像组学可应用于×线、超声、CT、磁共振及病理等方向,近十年来,各种高IF高质量的组学研究如雨后春笋般突出。因此关于胎盘植入程度的研究,本研究也引入了影像组学参数并获得了良好的收益,在非常巧妙的选取了弧线形感兴趣区后,影像组学参数的差异明显提高。在勾画124例胎盘植入患者术前MRI资料的感兴趣区并经过筛选后,本研究共提取了3组可靠的影像组学数据：弧度区域大小矩阵(SmallAreaHighGrayLevelEmphasis和RunVariance),邻域灰度差矩阵(Contrast),这些数据分别代表病灶的信号强度,密度以及阶差等;这3者可能分别与胎盘边缘附着面的组织成分、出血、形态学微改变及病理微观改变有关,影像组学参数在某在程度上预示着胎盘植入的某种病理生理过程[25-26]。

最后,本研究基于上述所有风险因素建立了4种预测模型,划分了训练集和测试集进行了测试验证获得了一致性的结果;基于德龙非参数检验和决策曲线法证实组合模型预测效果佳,AUC面积明显高于其他模型。这可能是与该模型结合了临床-超声-磁共振组学指标从而获取了基于胎盘植入患者个体化差异的参数,因而提高了PP预测的准确率。预测模型有助临床早期预测胎盘植入程度、及早调整围产期干预治疗方案,减少患者子宫膀胱切除率[26-27]。

本研究的局限性：①样本量不足,期待将来大规模多中心-大数据研究。②虽然动态增强MRI扫描可以清晰地显示胎盘与子宫肌层、膀胱壁之间的边界,但怀孕期间使用钆螯合物对孕妇-胎儿有潜在的危害或致畸影响,因此本研究没有探讨增强MRI的价值。③逻辑回归模型虽然在临床应用较广,但也存在部分局限性,机器学习等多种算法的引入研究需在未来开展并迭代验证,以提高诊断效能。

4 结论

基于临床资料-产前超声-磁共振影像组学建立的组合模型可提高胎盘植入程度的预测效能,对优化手术治疗方案、保全子宫附件等有重大临床意义,具有十分广阔的临床应用前景。