基于超聲彈性成像的女性盆底肌肉定量評估方法

黃 帥 李 靈,2 練 莉 郭 娟 陶 子朱超超 王慧芳 陸敏華*

1(深圳大學生物醫學工程學院，廣東省生物醫學信息檢測與超聲成像重點實驗室，廣東 深圳 518060)2(上海市東方醫院吉安醫院，江西 吉安 343006)3(深圳大學附屬第一醫院超聲科，廣東 深圳 518060)

基于超聲彈性成像的女性盆底肌肉定量評估方法

黃 帥1李 靈1,2練 莉1郭 娟3陶 子1朱超超1王慧芳3陸敏華1*

1(深圳大學生物醫學工程學院，廣東省生物醫學信息檢測與超聲成像重點實驗室，廣東 深圳 518060)2(上海市東方醫院吉安醫院，江西 吉安 343006)3(深圳大學附屬第一醫院超聲科，廣東 深圳 518060)

女性盆底功能障礙性疾病是中老年女性的常見疾病，現已成為威脅女性健康的5種常見慢性疾病之一。盆底支撐結構中，盆底肌肉群的支撐作用至關重要，因此盆底肌肉評估對于女性盆底功能障礙性疾病的診療具有重要的臨床價值。提出一種無創客觀的肌肉運動分析方法，基于經會陰超聲檢測手段，同步獲取50例具有不同脫垂程度女性主動收縮肌肉時的超聲視頻數據及陰道內壓數據，應用二維彈性成像算法追蹤盆底肌位移場，提取特征點的位移曲線，對比分析能有效完成指定動作的37例不同脫垂程度患者的位移結果，發現提取接近恥骨處特征點的切向位移參數(MPu)與臨床脫垂測量參數(LBP)具有相關性(r=-0.93)，同時通過在指定的肌肉慢縮運動中的肌力維持時間均值和最大厚度均值對盆底肌的持續控制能力進行評估，結果與被試臨床脫垂分級表現具有顯著相關性。結果表明，這種方法可實現對盆底肌肉自身生物力學特性的客觀定量評估，為臨床脫垂診斷提供重要的參考價值。

盆腔器官脫垂；肛提肌；彈性成像；肌肉評估

引言

女性盆底功能障礙性疾病(pelvic floor dysfunction, PFD)，是一種由于盆底支撐結構損傷而導致盆底臟器位置和功能異常的中老年女性常見疾病，主要表現為壓力性尿失禁、盆腔器官脫垂和性功能障礙，現已成為威脅女性健康的5種常見慢性疾病之一[1]。1992年，Delancey教授提出了吊床學說，即“陰道三個支持水平”理論，將支持陰道的筋膜、韌帶、結締組織和盆底肌肉分為上、中、下3個水平以撐托盆底，并指出肛提肌群是盆底3個支撐水平中最重要的支持結構[2]；一旦發生松弛或損傷，盆腔器官將無法維持在正常位置，從而出現盆底臟器脫垂等盆底功能障礙性疾病[3]。盆底功能性障礙疾病防治的前提是及時發現和準確診斷。臨床診斷盆底功能性障礙疾病的主要依據是婦科檢查結果，應用國際尿控協會推薦的盆腔器脫垂的定量POP-Q分度法，對盆腔臟器的脫垂及其程度進行診斷[1]。現有的盆底肌肉評估方法包括觸診、陰道內壓力測試[4-5]、肌電圖測試[6-7]和影像技術，具有各自的優勢也各存限制。傳統的陰道觸診(vaginal palpation)是一種目前被理療學家廣泛用來評估盆底肌肉收縮能力的方法，測試者通過指診的方式直接感受陰道收縮的肌力大小，并結合Oxford評分系統對肌肉進行分級評分。這種方法感性、簡單、常用，但是由測試者主觀判斷，需要診斷者具有熟練的經驗，所以具有一定的測量誤差。陰道內壓力測試可以間接地獲取盆底肌肉的擠壓力量，但是容易受到肌群(如腹肌、臀肌)收縮對測量的干擾[6]。肌電圖測試(EMG)通過測肌肉的電位活動來對肌肉進行評估，目前在盆底肌肉康復治療的肌肉評估中應用較多。隨著影像技術的快速發展，超聲成像技術、磁共振成像技術及X線成像技術[8-16]能夠對盆底肌肉的解剖結構及形態位置進行成像，通過測量盆膈裂孔面積等量化參數間接對其進行評估。Dietz等通過超聲測量尿道內口在肛提肌從靜息狀態到最大收縮狀態時相對恥骨聯合后下邊緣的橫向位移和縱向位移[12]，間接地對被試的肛提肌的活動度進行評估。

上述對盆底肌肉力學特性的評估方法具有主觀性或者是有創的，而且所見文獻報道中的評估參數并不能定量地反映盆底肌自身生物力學特性。本研究提出一種無創、客觀的肌肉運動分析方法，基于經會陰超聲檢測手段，以正常無盆腔器官脫垂女性及產后盆腔器官脫垂女性為研究對象，同步采集被試在肛提肌收縮運動時的肌肉超聲視頻數據和肌力數據，應用二維彈性成像技術對盆底肌的形變進行追蹤，提取肌肉自身位移參數和肌肉厚度參數，結合測得的肌力數據，對盆底肌肉彈性屬性進行客觀定量的評估，探討超聲彈性成像方法在女性盆底功能障礙性疾病診斷和治療中的應用價值。

1 方法

本研究通過數據采集系統，同步采集肌肉整個收縮和松弛過程中連續變化的肌力數據和超聲視頻數據。肛提肌在進行收縮時會產生陰道內壓，因此通過測量陰道內壓來獲取盆底肌的肌力數據。獲取的超聲視頻數據通過彈性成像算法進行位移追蹤，通過數據處理提取位移參數和肌肉厚度參數，從而對盆底肌的力學屬性進行定量評估。數據采集系統平臺、彈性成像算法和數據處理方案將依次進行介紹。

1.1 數據采集系統

在本研究中，肌力數據通過經陰道方式獲得，超聲數據通過經會陰超聲獲得。數據采集系統平臺如圖1所示。該平臺包括數據采集對象、數據檢測裝置和數據同步采集處理裝置。其中，壓力檢測裝置用于檢測女性收縮肛提肌時產生的陰道內壓，并輸出相應的壓強信號，經過處理裝置轉換成壓力信號，最后通過波形圖顯示。該部分裝置包括液囊、導管、壓強傳感器、注射器等。盆底肌的超聲數據由GE Voluson E8 Expert 超聲診斷儀采集，腔內探頭頻率6～12 MHz。

圖1 實驗系統平臺實物。(a)數據采集系統平臺，包括肌力采集裝置、信號放大電路、工控機和顯示器；(b)肌力采集裝置，包括氣囊、導管、壓強傳感器和液體注射器Fig.1 Photos of the experimental system. (a)Photo of data acquisition system, including the data collection part of intravaginal pressure measurement, the amplifier, an industrial personal computer and the monitor;(b) Photo of the intravaginal pressure acquisition device, consists of an air bubble, a pipe, a pressure sensor and a syringe.

實驗時，同步采集超聲和肌力數據，并在電腦VC++用戶界面上同步顯示。超聲探頭置于被試的會陰處，當被試按醫生指令進行盆底肌肉收縮運動時，通過超聲實時觀測盆底肌最重要的組成部分——恥骨直腸肌的冠狀面運動情況。超聲圖像數據由圖像采集卡(NIPCI-1411, National Instruments Corp. Austin, TX, USA)采集。采集陰道肌力的液囊置于陰道內，照顧被試的實際感受，注入一定量的水，以保證液囊壁完全貼合陰道內壁，當肌肉收縮時能獲取更為準確的擠壓力，同時還能獲得病人完成一系列動作時陰道肌力的實時變化數據。肌力數據由壓力傳感器傳輸至數據采集卡(NIPCI-6024E, National Instruments Corp. Austin, TX, USA)。

1.2 數據采集方案

本研究對象為臨床女性被試，分為3組：正常未生育組、陰道分娩初產組和剖腹產組，采集50例被試的超聲和壓力數據，其中13例數據因被試無法準確按指令完成動作而視為無效。受試者均簽署知情同意書。被試平均年齡為(27.05±3.71)歲，平均體重為(58.43±5.37) kg，平均身高(161.21±5.20) cm，見表1。所有被試都經盆底專科醫生，通過經會陰超聲診斷前盆腔器官脫垂方法[17-18]評估診斷其盆腔的脫垂情況。所使用的脫垂程度劃分方法為Ditez等在2001年提出的[17]，以經過恥骨聯合下緣的水平線作為參考線來診斷盆腔器官脫垂程度。王慧芳等也以該方法對患者進行脫垂分期，主要評估參數為當患者做最大Valsaval動作時膀胱后壁脫垂最下緣距離恥骨聯合下緣參考線的距離LBP[18]。當LBP>10 mm時，即膀胱后壁脫垂最下緣位于恥骨聯合下緣參考線以上且距離大于10 mm，為0度；當0

表1 患者分組情況

為了避免數據采集上的誤差，在進行數據采集之前，盆底專科醫生簡單指導被試學會做盆底肌肉收縮運動。為了保證所采病人數據是在同一條件下進行的，患者在統一指令下做盆底肌肉收縮運動，B-mode圖像數據傳輸采集、肌力數據傳輸采集在指令的指導下開始并結束。恥骨直腸肌包含大量I型慢顫搐型肌纖維，可以持續地保持張力性收縮，這對盆底器官維持在正常位置避免脫垂起到關鍵性作用。因此，本研究中盆底肌的運動模式采取慢縮運動，用于評估盆底肌維持持續張力的能力。慢縮運動要求被試控制肌肉，從靜息狀態持續緩慢收縮至最大程度并做短暫保持，然后緩慢放松，整個運動過程一般不超過7 s。37例被試能有效完成這種肌肉收縮運動模式。為了避免因為肌肉疲勞可能帶來的干擾，被試完成收縮模式后休息15～20 min。同時，由于肛提肌是環繞直腸連接恥骨，因此所采集的肌肉冠狀面超聲圖像中應包含恥骨和直腸部分，以便將恥骨聯合點和直腸作為后續數據處理分析時的參考點。

1.3 形變追蹤算法

本研究針對盆底肌的運動特性進行研究，擬從超聲圖像中追蹤肌肉在運動過程中的形變信息。軟組織的形變追蹤有很多算法[19-21]，基于運算速度、準確性和可靠性等多個因素的綜合考慮，本研究采用光流算法。目前，許多光流算法(optical flow algorithm, Opt)都是以Horn和Shunck提出的數學方法[22]為基礎進行衍生的，即假設運動過程中圖像灰度不變，則有灰度方程為

(1)

式中：I為灰度值，某點(x，y)在t時間一幅圖像中的灰度值和該點運動后在t+1時間的圖(即下一幅圖中的灰度值)是一樣的；u、v為該點分別在x、y方向上的位移。

從式(1)可以得到光流約束方程，即經典的Horn & Shunck光流方程，有

Ixu+Iyv+It=0

(2)

式中，Ix、Iy和It為圖像亮度的時空梯度，它們可以通過從圖像上相鄰像素進行估計得到。

但是，求解u、v根據僅有的這幾個參數是不夠的，所以還需要另外附加約束條件。由此，根據施加不同約束條件的方法，衍生發展出了不同的光流算法。

本研究采用的位移追蹤算法為學者Thomas等人提出的一種基于變形扭曲、由粗到精的光流估算法[23]。同樣，此方法也基于Horn提出的光流法中的基本前提，而Thomas的算法使用了式(1)的假設，同時還提出了灰度空間梯度恒定不變的假設，有

(3)

(4)

(5)

(6)

能量Edata用于測量灰度值恒定假設和梯度灰度空間梯度恒定假設之間的全局差異，其中ψ為非平方懲罰函數，γ為灰度守恒和梯度守恒的權重。式(5)為平滑光流場的模型假設，3=(?x，?y，?t)T，由式(4)、(5)可得到式(6)，總能量為兩者的權重之和(α為平滑項的權重系數，α > 0)。通過尋找能使得E(u，v)值最小的u、v，求解光流矢量。根據變分原理最小化式(1)，采樣多分辨分層計算，并用超松弛迭代得到迭代方，有

(7)

式中，k為迭代層數。

1.4 數據處理方案

對超聲視頻序列進行處理，數據處理方案包括以下步驟。

步驟1：截取感興趣區域；

步驟2：采用光流法求位移場u和v(其中，u為橫向位移，v為縱向位移)；

步驟3：坐標轉換求r和q(其中，r為徑向位移，q為切向位移)；

步驟4：選取特征點Pu(靠近恥骨聯合的特征點)和Re(靠近直腸的特征點)，特征點的標定以恥骨直腸肌總長度為標準，取近恥骨側1/4總長處、位于肌肉橫切中間位置的點為Pu點，取近直腸側1/4總長處、位于肌肉橫切中間位置的為Re點，并求這兩點的位移曲線；

步驟5：計算恥骨直腸肌的厚度變化曲線。

恥骨直腸肌起自恥骨聯合下部和鄰近恥骨，向后下方延伸，繞過陰道或前列腺的外側，于肛管直腸連接處的后方，左右二肌連合成U形。按照上述超聲圖像采集方案，圖像中必須包括恥骨聯合和直腸作為參考坐標。受超聲探頭的視野限制，所采集的超聲數據皆為被試恥骨直腸肌右位部分(見圖2)。

為了處理重疊峰嚴重的標記熒光蛋白信號，提出了具有可調的新閾值函數.經過仿真實驗，發現新可調閾值函數去噪質量優于傳統的硬、軟閾值函數，同時也證實具有可調特性的新閾值公式在處理重疊峰較嚴重的數據時，具有更好的去噪效果.

圖2 一幅典型的盆底肌肉超聲圖：恥骨直腸肌(右側)。其中白色虛線矩形框為形變追蹤的感興趣區域，紅色虛線部分標注區域為恥骨直腸肌右位部分，黃色橢圓區域分別是恥骨和直腸，Pu和Re分別為靠近恥骨和直腸的特征點Fig.2 A typical ultrasound B-mode image of puborectalis muscle (right side). The white dotted rectangle area is the region of interest for motion tracking, the area in the red dotted lines is the puborectalis muscle (right side), the yellow circles indicate the pubis and rectum, respectively, and the dots labeled as Pu and Re are the feature points neighboring to the pubis and rectum, respectively

為了與臨床基于靜態超聲的盆底脫垂分級結果進行對比，求出慢縮過程中的肌肉位移均值。設被試從接收到收縮盆底肌指令開始，至保持收縮狀態，再到最后放松盆底肌，將被試的動作按照陰道收縮肌力曲線劃分為收縮區、保持區和放松區3個區域(見圖3)，計算肌肉平均位移值，并與肌力數據進行相關性分析。

為進一步評估肌肉厚度與臨床脫垂分級的相關性，計算各個被試的肌肉厚度變化曲線，得到不同脫垂程度的被試典型的恥骨直腸肌厚度隨收縮運動的變化(見圖4)。

為了比較不同脫垂程度被試的肌肉控制能力及肌肉厚度關系，計算出各組保持區的肌力平均保持時間t0及對應的保持區肌肉厚度平均值Md。

總體來說，在實驗中，所有被試按醫生的統一指令完成盆底肌肉慢縮運動，在此過程中，實驗系統同步采集陰道肌力和恥骨直腸肌的超聲視頻數據。此過程重復3遍，以保證數據的可靠性。隨后，肌力數據和超聲數據按上述方法處理，提取包括恥骨直腸肌特征點的位移變化曲線、厚度變化曲線以及肌力變化的曲線。此外，所有被試由盆底專科醫生，通過靜態的經會陰超聲方法，診斷其前盆腔器官的脫垂程度，作為臨床分級的對照標準。最后分析所得參數與此分級結果的關聯性，從而評估新方法對女性盆底功能障礙分級的可行性。

圖3 典型的慢縮肌力曲線。慢縮過程包括肌肉收縮區(A-B)，保持區(B-C)和放松區(C-D)Fig.3 The contraction force measured during vaginal contraction, and was regarded as the contraction period (from point A to B), retaining period (from point B to C)and relaxing period (from point C to D)

圖4 不同脫垂被試肌肉厚度及肌力曲線。(a)0度患者；(b)Ⅰ度患者；(c)Ⅱ度患者；(d)Ⅲ度患者Fig.4 Typical muscle thickness and muscle contraction force curves of different subjects.(a)～(d) Graded at degree 0, I, II and Ⅲ according to clinical standard, respectively

2 結果

圖2為采集的超聲視頻數據中提取的一幅典型的恥骨直腸肌超聲圖。經超聲盆底專科醫生確認，圖中紅色虛線(曲線)部分標注區域為恥骨直腸肌右位部分，黃色橢圓區域分別是恥骨和直腸，Pu和Re分別為靠近恥骨和直腸的特征點。

圖3為一個典型的慢縮運動過程中采集的陰道收縮肌力曲線。根據該曲線，把得到的時間采樣點分為收縮區、保持區和放松區，如圖3虛線所示。4個分界點A、B、C和D分別對應各區分界的時間點。取第(A+B)/2個時間點至第(C+D)/2個時間點之間的采樣點的位移求平均值，通過該方法分別求出這37例被試特征點Pu和Re的位移均值，分別記為MPu和MRe。計算出被試特征點的位移均值以及根據臨床標準測量所得的LBP均值，見表2。

表2給出了37例被試的臨床測量參數LBP及恥骨直腸肌上兩個特征點Pu和Re點在圖3所示的保持區時間段內的切向和徑向位移均值。由表2可知：特征點的切向位移量總體大于徑向位移量；在切向位移中，Re點的位移量總體大于Pu點的位移量；兩個特征點的位移均值都與臨床結果表現出一定相關性。

表2 各組位移均值和臨床測量參數LBP對照

為了進一步探討這一相關性，將37例被試的徑向位移MPu和切向位移MRe與臨床參數LBP進行了Spearman相關性分析。結果表明，Pu和Re兩點的徑向位移均值與臨床參數LBP無顯著相關性，而切向位移均值與LBP均表現一定負相關，尤其是MPu與LBP表現出顯著負相關(r=-0.93，P<0.01)，即LBP越小、MPu越大，脫垂程度越嚴重。

圖4給出了不同脫垂程度被試在盆底肌慢縮過程中恥骨直腸肌厚度與陰道肌力同步隨時間變化的曲線。由圖可知，肌肉的厚度變化完整地反映出了肌肉收縮、保持和放松的整個階段，并且與肌力的變化同步性較好。在被試收縮肌肉的過程中，肌力增大，肌肉的厚度也不斷增大。

由表3可見，隨著盆底肌脫垂程度增大，肌力平均保持時間減小，即肌肉持續控制力減小，對應的肌肉厚度平均值減小。可見，無脫垂被試的肌肉持續控制力總體最好，肌肉在保持區所能達到厚度均值最大((13.32±0.24)mm)；重度脫垂被試的肌肉持續控制能力較弱，所能達到肌肉厚度均值最小

((5.34.32±0.38)mm)。

表3 各組保持區的平均時間及肌肉厚度均值

Tab.3 The average time of retaining the max contraction force and mean muscle thickness during the retaining period in each group

組別0度Ⅰ度Ⅱ度Ⅲ度t0/s4.37±0.323.92±0.543.56±0.703.16±0.32Md/mm13.32±0.2411.86±0.189.88±0.245.34±0.38

通過以上統計分析，切向位移均值MPu與Md均與臨床結果表現出很好的相關性。為了對比兩個參數對盆底肌生物力學特性的評估能力，筆者畫出兩者的箱線分布圖，并通過t檢驗進行組間差異分析，計算出P值和H(P<0.05時表示差異顯著，H=1時表示組間具有區分度)。結果如圖5所示，4組脫垂程度被試切向位移均值MPu組間差異顯著(P值都小于0.05)，具有組間區分度。對于參數Md，組間差異顯著(P值都小于0.01)，其不同脫垂組之間的區分度優于MPu的組間區分度。

圖5 箱線分布圖。(a)最大肌力保持區切向位移MPu箱線分布圖；(b)最大肌力保持區肌肉平均厚度Md箱線分布圖Fig.5 Box plots. (a)Tangential displacement MPuduring the retaining period; (b) Muscle mean thickness Md during the retaining period

3 討論

筆者首次通過自行設計的系統，同步檢測女性盆底肌收縮時的陰道內肌力和恥骨直腸肌的運動信息，用以評估盆底肌的健康狀況。通過光流法，從盆底超聲數據中實時追蹤肛提肌位移場，得到肌肉收縮時各點的位移運動情況。通過收縮過程中實時檢測陰道肌力，求取特征點在肌力最大保持區的位移均值。對于所有被試，均由臨床醫生采用臨床診斷參數LBP進行盆底脫垂程度分級。結果顯示，肌力最大維持區間內，恥骨直腸肌的徑向位移均值與LBP無相關性，而切向位移均值MPu和MRe與臨床脫垂評估參數LBP具有顯著的負相關性，由此發現參數MPu對于肛提肌的定量評估在盆底脫垂診斷中具有較好的應用價值。

另外，肌肉厚度變化也能反映肌肉的力學性能，根據追蹤出的位移，計算出被試的肌肉厚度變化曲線。在被試收縮肌肉的過程中，肌肉的厚度隨著肌力的增大而增大。肌肉產生收縮力時，為了維持運動，彌補肌肉收縮力的不足，會有越來越多的運動單位被募集，參與的肌纖維數量也越來越多，肌肉厚度也隨之增加。為了比較不同脫垂組對肌肉的控制力，計算出各組在最大肌力保持區所維持的時間長度及對應的最大厚度維持均值。結果顯示，隨著脫垂程度增大，肌力平均維持時間減小，最大厚度維持均值也減小，說明被試對肛提肌的持續控制力就越弱。由此對比發現，無脫垂被試的肌肉持續控制能力較好，脫垂越嚴重被試的肌肉持續控制能力越弱。

通過對比厚度均值Md與切向位移MPu的箱線圖和t檢驗結果，發現兩參數的組間差異都較顯著，而Md對不同脫垂程度的區分度優于MPu對組之間的區分度。這為臨床分析肛提肌自身生物力學特性提供重要價值，同時表明本研究的方法可為臨床脫垂診斷提供重要的參考價值。

臨床現有的基于超聲的實時檢測盆底肌生物力學性能的方法，多數是利用經陰道超聲測量盆膈裂孔的周長、面積以及肛提肌的厚度等參數在松弛、最大收縮狀態和Valsava 動作時的改變量，定量地判定肛提肌的力學性能。這種方法雖然在一定程度上能反映盆底肌的力學性質，然而組織的變形受其內部彈性分布、幾何形狀和尺寸、載荷以及邊界條件的影響，并不是組織的內在力學特性。另外，肌肉作為典型的黏彈性組織，盆膈裂孔周長、面積以及肛提肌厚度等參數的改變量，很大程度取決于肌肉狀態的變化速度。因此，靜態地測量這些參數，并不能真正反映組織的病理生理學的改變。

與現有方法相比，本研究提出的方法，首次在監測盆底肌肉運動變形的同時，記錄了肌群的整體肌力變化曲線，從而為活體肌肉的力學分析提供了力和形變兩大不可或缺的重要參數。但是，受盆底肌群的解剖結構限制，無法直接測定每塊肌肉主動收縮時的肌力。因此，在實時檢測肌肉運動的同時，監測陰道內力，作為盆底肌力的一個間接的指標。如何實現對目標盆底肌肉在主動收縮時肌力的定量無創測量，還需繼續深入研究。

4 結論

女性盆底功能障礙是中老年女性的常見慢性病，研究發現妊娠和分娩是女性盆底功能障礙的獨立危險因素，因此越來越多的女性意識到這個問題，并積極地參與產后的盆底肌評估和康復治療。但是，目前尚沒有一個無創、快捷的方法可以對盆底肌的生物力學特性進行定量評估。本研究提出的方案可以滿足臨床需求，并且與臨床現有的盆底脫垂分級結果有高度相關性。

近年來，基于超聲和磁共振成像的組織彈性成像技術越來越多地用于臨床腫瘤的檢出、良惡性的鑒別等，最新的研究也用于骨骼肌、心肌等各向異性組織的彈性測量。在臨床常見的彈性成像技術中，基于直接按壓的準靜態彈性成像技術和基于外加振子振動的彈性成像技術不適用于盆底肌的彈性測量，因為盆底肌受盆骨遮擋，無法接觸施壓。基于聲輻射力的剪切波彈性成像技術有望用于盆底肌的彈性測量，并且能提供直接反映肌肉本身生物力學屬性的剪切模量[24-27]，但是剪切波彈性測量的結果高度依賴于聲輻射力所產生的剪切波傳播方向與肌纖維走向的夾角[28-29]。因此，在將基于聲輻射力的剪切波彈性成像應用于女性盆底肌的生物力學測量之前，如何調控產生合適的剪切波，并檢測其傳播方向與肌纖維走向的夾角，是需要解決的問題。

[1] Haylen BT, De Ridder D, Freeman RM, et al. An International Urogynecological Association (IUGA)/International Continence Society (ICS) joint report on the terminology for female pelvic floor dysfunction[J]. International Urogynecology Journal, 2010, 21(1): 5-26.

[2] DeLancey JO. Anatomie aspects of vaginal eversion after hysterectomy[J]. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 1992, 166(6): 1717-1728.

[3] Dietz HP, Shek C. Levator avulsion and grading of pelvic floor muscle strength[J]. International Urogynecology Journal, 2008, 19(5): 633-636.

[4] Kegel AH. Progressive resistance exercise in the functional restoration of the perineal muscles [J]. American Journal of Obstetrics & Gynecology, 1948, 56(2): 238-248.

[5] Kegel AH. Stress incontinence and genital relaxation[J]. Ciba Clin Sympos, 1952, 2: 35-51.

[6] B? K, Sherburn M. Evaluation of female pelvic-floor muscle function and strength[J]. Physical Therapy,2005,85(3):269-282.

[7] 海寧,朱蘭,郎景和. 盆底障礙性疾病盆底自主收縮肌肉力量研究[J]. 生殖醫學雜志, 2008, 17(5): 321-324.

[8] B? K, Lille?s F, Talseth T, et al. Dynamic MRI of the pelvic floor muscles in an upright sitting position[J]. Neurourology and Urodynamics, 2001, 20(2): 167-174.

[9] Petri E, Koelbl H, Schaer G. What is the place of ultrasound in urogynecology? A written panel [J]. International Urogynecology Journal, 1999, 10(4): 262-273.

[10] Dietz HP, Jarvis SK, Vancaillie TG. The assessment of levator muscle strength: a validation of three ultrasound techniques[J]. International Urogynecology Journal, 2002, 13(3): 156-159.

[11] Stoker J, Halligan S, Bartram CI. Pelvic floor imaging 1[J]. Radiology, 2001, 218(3): 621-641.

[12] Dietz HP, Wilson PD, Clarke B. The use of perineal ultrasound to quantify levator activity and teach pelvic floor muscle exercises[J]. International Urogynecology Journal, 2001, 12(3): 166-169.

[13] Schoenenberger AW, Debatin JF, Guldenschuh I, et al. Dynamic MR defecography with a superconducting, open-configuration MR system[J]. Radiology, 1998, 206(3): 641-646.

[14] Christensen LL, Djurhuus JC, Constantinou CE. Imaging of pelvic floor contractions using MRI [J]. Neurourology and Urodynamics, 1995, 14(3): 209-216.

[15] B? K, Sherburn M, Allen T. Transabdominal ultrasound measurement of pelvic floor muscle activity when activated directly or via a transversus abdominis muscle contraction[J]. Neurourology and Urodynamics, 2003, 22(6): 582-588.

[16] Peschers UM, Gingelmaier A, Jundt K, et al. Evaluation of pelvic floor muscle strength using four different techniques[J]. International Urogynecology Journal, 2001, 12(1): 27-30.

[17] Dietz HP,Haylen BT, Broome J. Ultrasound in the quantification of female pelvic organ prolapse[J]. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2001, 18(5): 511-514.

[18] 王慧芳,陳華,折瑞蓮,等. 經會陰超聲評估前盆腔器官脫垂程度與臨床盆腔器官脫垂定量分期的相關性研究[J]. 中華超聲影像學雜志, 2013, 22(8): 684-687.

[19] Luo Jianwen, Konofagou EE. A fast normalized cross-correlation method for motion estimation [J]. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control, 2010, 57(6):1347-1357.

[20] Zhang Qi, Li Chaolun, Zhou Moli, et al. Quantification of carotid plaque elasticity and intraplaque neovascularization using contrast-enhanced ultrasound and image registration-based elastography[J]. Ultrasonics,2015,62:253-262.

[21] Lu Minhua, Tang Yanan, Sun Ruichao, et al. A real time displacement estimation algorithm for ultrasound elastography[J]. Computers in Industry, 2015,69: 61-71.

[22] Horn BKP, Schunck BG. Determining optical flow[J]. Artificial Intelligence, 1981, 17(1-3): 185-203.

[23] Brox T, Bruhn A, Papenberg N, et al. High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping[C]//European Conference on Computer Vision. Beilin: Springer Berlin Heidelberg, 2004: 25-36.

[24] Ringleb SI, Bensamoun SF, Chen Q, et al. Applications of magnetic resonance elastography to healthy and pathologic skeletal muscle[J]. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2007, 25(2): 301-309.

[25] Green MA, Sinkus R, Gandevia SC, et al. Measuring changes in muscle stiffness after eccentric exercise using elastography[J]. NMR in Biomedicine, 2012, 25(6): 852-858.

[26] Gennisson JL, Cornu C, Catheline S, et al. Human muscle hardness assessment during incremental isometric contraction using transient elastography[J].Journal of Biomechanics, 2005, 38: 1543-1550.

[27] Urban MW, Pislaru C, Nenadic IZ, et al. Measurement of viscoelastic properties of in vivo swine myocardium using lamb wave dispersion ultrasound vibrometry (LDUV) [J]. IEEE transactions on medical imaging, 2013, 32(2): 247-261.

[28] 范春芝,安力春,徐建紅,等.實時定量超聲彈性成像技術檢測肱二頭肌橫切面與縱切面彈性差異[J].中華醫學超聲雜志, 2011, 8 (5): 56-59.

[29] Guo Min, Abbott D, Lu Minhua, et al. Quasi-plane shear wave propagation induced by acoustic radiation force with a focal line region: a simulation study[J]. Australasian Physical & Engineering Sciences in Medicine, 2016, 39(1): 187-197.

A Novel Method for Quantitative Evaluation of Female Pelvic Floor Muscle Using Ultrasound Elastography

Huang Shuai1Li Ling1,2Lian Li1Guo Juan3Tao Zi1Zhu Chaochao1Wang Huifang3Lu Minhua1*

1(SchoolofBiomedicalEngineering,ShenzhenUniversity,GuangdongKeyLaboratoryforBiomedicalMeasurementsandUltrasoundImaging,Shenzhen518060,Guangdong,China)2(EasternHospitalofShanghaiatJi′an,Jiangxi343006,Jiangxi,China)3(DepartmentofUltrasound,theFirstAffiliatedHospitalofShenzhenUniversity,Shenzhen518060,Guangdong,China)

Female pelvic floor dysfunction is a common disease which has become one of the five common chronic diseases threatening women′s health. As one of supporting structures, pelvic floor muscle is critical to support the pelvic organs, maintain continence and prevent prolapse. Quantitative evaluation of pelvic floor muscle biomechanics is of great value for the diagnosis and treatment of female pelvic floor dysfunction. Our study aims to propose a noninvasive, quantitative and objective method for motion analysis of the pelvic floor muscles. Ultrasound data and force data during continuous contractive activities were simultaneously collected based on transperineal ultrasound scanners from 50 subjects. A two-dimensional motion tracking algorithm was used to monitor the motion of the pelvic floor muscles. Muscle displacement field was then computed. The parameter defined asMPuthat is the tangential displacements of one interested point near pubis from the valid data of 37 subjects, showed good correlation with clinical measurement parameter (LBP) (r=-0.93). The continuous control ability of the pelvic muscles was further evaluated by measuring the average maintain time of the maximal contraction force and the maximum muscle thickness. Both of them were computed from the valid data of 37 subjects and showed good correlation with the clinical grading result of prolapse. It is concluded that ultrasound measurements of tissue motions and biomechanics are of great value for clinical pelvic floor prolapse diagnosis.

pelvic organ prolapse; pelvic floor muscle; elastography; muscle assessment

10.3969/j.issn.0258-8021. 2017. 04.003

2016-08-14， 錄用日期:2016-12-29

國家自然科學基金(61471243)；深圳市科技計劃(SGLH20131010163759789, JCYJ20150731160834611, JCYJ20140414170821323)

R318

A

0258-8021(2017) 04-0401-09

*通信作者(Corresponding author)，E-mail: luminhua@szu.edu.cn