Сравнительный анализ точности ультразвукового исследования и магнитно-резонансной томографии в определении предполагаемой массы тела плода

Цель: Сравнительный анализ точности ультразвукового исследования (УЗИ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ) в определении предполагаемой массы тела плода (ПМП). Материалы и методы: В проспективное исследование включили 103 беременных, которым было выполнено МРТ и УЗИ до родоразрешения. ПМП по данным МРТ вычисляли с использованием формулы Baker et al. ПМП по данным УЗИ вычисляли с использованием формулы Hadlock et al. ПМП по данным УЗИ и МРТ определяли в абсолютных значениях и по перцентильной шкале (INTERGROWTH-21st). Результаты: Коэффициент корреляции между ПМП по данным УЗИ и массой тела новорожденного составил 0,831 (p<0,001), для МРТ - 0,941 (p<0,001). Средняя абсолютная ошибка (MAE) определения ПМП в абсолютных значениях для УЗИ составила 145,68 (427,42) г, для МРТ - 117,83 (221,98) г, в перцентильной шкале для УЗИ - 4,17(15,68), для МРТ - 3,16 (7,03). Коэффициент корреляции между ПМП по данным УЗИ и массой тела новорожденного более 90 процентиль составил 0,374 (p=0,041), для МРТ - 0,855 (p<0,001). Средняя абсолютная ошибка (MAE) определения ПМП (>90 процентиль) в абсолютных значениях для УЗИ составила 173,93 (432,16) г, для МРТ - 122,0 (202,82) г, в перцентильной шкале для УЗИ - 0,38(6,07), для МРТ - 0,76(2,56). Площадь под кривой (ROC AUC) для определения случаев с массой тела новорожденного более 4000 г для УЗИ составила 0,916 (95% ДИ: 0,860-0,973), для МРТ - 0,986 (95% ДИ: 0,967-1,000). Заключение: Определение ПМП по данным МРТ является более точным, чем по данным УЗИ; наиболее значимые различия наблюдаются при макросомии плода. Необходима разработка алгоритмов машинного обучения для минимизации времени, необходимого для сегментации зон интереса, что сделает искусственный интеллект ценным вспомогательным инструментом для автоматизации процессов определения ПМП. Требуется проведение дальнейших исследований, направленных на определение оптимальных сроков выполнения и показаний к МРТ в качестве дополнительного метода определения ПМП.

Objective: To compare the accuracy of ultrasonography (USG) and magnetic resonance imaging (MRI) in determining estimated fetal weight (EFW). Materials and methods: This prospective study included 103 pregnant women who underwent both MRI and USG before delivery. The EFW based on MRI data was calculated using the formula by Baker et al., while the EFW based on USG data was calculated using the Hadlock et al. formula. The EFW values were assessed using absolute measurements and on a percentile scale (INTERGROWTH-21st). Results: The correlation coeff icient between EFW based on USG data and the newborn's birth weight was 0.831 (p<0.001), while for MRI, it was 0.941 (p<0.001). The mean absolute error (MAE) of EFW in absolute values for USG was 145.68 (427.42) g, and for MRI, it was 117.83 (221.98) g, on a percentile scale, the MAE for USG was 4.17 (15.68), for MRI, it was 3.16 (7.03). The correlation coefficient between EFW above the 90th percentile was 0.374 (p=0.041) for USG and 0.855 (p<0.001) for MRI. The MAEfor determining EFW(>90th percentile) was 173.93 (432.16) g for USG and 122.0 (202.82) g for MRI. On a percentile scale, the MAE was 0.38(6.07) for USG and 0.76 (2.56) for the MRI. The area under the curve (ROC AUC) for identifying cases with birth weights > 4000g was 0.916 (95% CI: 0.860-0.973) for USG and 0.986 (95% Cl: 0.967-1.000) for MRI. Conclusion: EFW determination based on MRI data is more accurate than that based on USG data, with the most significant differences noted in cases of fetal macrosomia. Developing machine learning algorithms is essential to reduce the time required for segmenting areas of interest, thereby enhancing the role of artificial intelligence in automating the EFW determination processes. Further research is necessary to establish the optimal timing and indications for using MRI as an additional method for determining the EFW.