《NeuroImage: Reports》：MRI-based assessment of fetal brain gyrification: Reliability across two methods
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目的：鉴于缺乏评估胎儿脑回的标准方法，以及近期发表的包含高分辨率解剖细节的胎龄特异性胎儿脑图谱的潜力，研究人员旨在探索基于图谱的胎儿脑回MRI评估的可靠性。材料与方法：回顾性随机选择20次胎儿MRI扫描（胎龄26+0至33+1周），包括10例健康对照和10例早
目的：鉴于缺乏评估胎儿脑回的标准方法，以及近期发表的包含高分辨率解剖细节的胎龄特异性胎儿脑图谱的潜力，研究人员旨在探索基于图谱的胎儿脑回MRI评估的可靠性。材料与方法：回顾性随机选择20次胎儿MRI扫描（胎龄26+0至33+1周），包括10例健康对照和10例早发性胎儿生长受限（FGR）病例，其中5例基于与2004年图谱的比较被怀疑存在胎儿脑回延迟。两名经验丰富的儿科神经放射科医生，独立且对临床状况不知情，使用两种方法评估每次扫描：（1）使用Gholipour 3D图谱的2D模板，包括测量外侧裂角度和Pistorius评分；（2）全3D图谱评估。结果：放射科医生对胎龄（GA）的估计与实际GA之间的组内相关系数（ICC）两种方法均高于0.940。评价者间ICC方法1为0.937，方法2为0.932。相比之下，左侧和右侧外侧裂角度或Pistorius评分的ICC较低（分别为0.393、0.649、0.098和0.131）。确定延迟脑回被证明具有挑战性，方法和放射科医生之间的Cohen's Kappa值在0.22至0.64之间。结论：使用Gholipour胎儿脑图谱的2D和3D MRI模板，基于脑回的胎龄估计具有高可靠性，无论是与实际GA的一致性还是评价者之间。这些发现支持在该单中心队列中标准化胎儿脑模板用于评估胎儿脑回的可靠性。跨中心、扫描仪和临床环境的可重复性仍有待建立。
胎儿脑回形成（gyrification）是大脑皮层折叠的关键过程，其异常与多种疾病及胎儿生长受限（FGR）相关，但产前评估缺乏标准化方法。超声评估受胎位、母体因素等限制，MRI虽提供更高对比度，但既往无统一标准。近期公布的胎龄特异性胎儿脑图谱（如Gholipour图谱）提供了高分辨率解剖细节，为开发可重复的评估方法创造了机会。本研究旨在比较两种基于图谱的胎儿脑回MRI评估方法（2D模板法 vs 3D容积图谱法）的可靠性，并假设基于图谱的评估具有高可靠性，但分类延迟脑回具有挑战性。该研究发表在《NeuroImage: Reports》。
研究人员从乌得勒支大学医学中心（University Medical Center Utrecht）回顾性选取20例胎儿MRI扫描，包括10例健康对照（来自YOUth纵向队列）和10例早发性FGR（来自前瞻性单中心观察研究，2022年6月–2024年6月），其中5例FGR在临床中基于2004年图谱被怀疑存在延迟脑回。主要关键技术方法包括：（1）使用Gholipour 3D胎儿脑图谱（源自81例19–39周健康胎儿）的2D模板进行视觉评估，同步测量外侧裂角度（Sylvian fissure angle）和Pistorius评分（Pistorius score，一种基于超声的皮层折叠五级分类）；（2）使用全3D容积图谱进行视觉评估。两名儿科神经放射科医生（R1经验25年，R2经验5年）独立、盲法（仅知晓胎龄）评估所有扫描，间隔至少一周后交换方法。
研究结果如下：
**3.1 患者特征**：FGR组扫描时胎龄（GA）显著低于健康对照组（中位数29.1周 vs 31.7周，p<0.01），这是预期现象，因为FGR在临床诊断后早期扫描，而对照组在固定研究时间点扫描。两组母体年龄、BMI、产次无显著差异，但FGR组女性胎儿比例显著更低（1/10 vs 6/10，p=0.02）。在FGR组内，延迟与非延迟成熟病例在扫描GA、母体因素、胎儿性别上均无显著差异。
**3.2 与GA的一致性及评价者间和方法间变异**：R1的估计GA与实际GA的组内相关系数（ICC）方法1（M1）为0.975，方法2（M2）为0.982；R2的ICC分别为0.948（M1）和0.940（M2）。方法内一致性：R1的M1与M2间ICC为0.946，R2为0.968。评价者间一致性：M1的ICC为0.937，M2为0.932。Bland-Altman图显示整体偏倚低，R2存在比例偏倚（在较高GA时更易高估），且FGR亚组中此偏倚显著。相比之下，外侧裂角度（左0.393，右0.649）和Pistorius评分（左0.098，右0.131）的ICC均较低，R2因运动伪影部分测量缺失。
**3.3 延迟成熟**：R1使用M1判定3例延迟（包括2例健康对照和1例FGR），R2判定2例延迟（均为FGR），仅1例在所有四次评估中一致。延迟成熟分类的Cohen's Kappa值：R1方法内（M1 vs M2）为0.22（部分一致），R2方法内为0.64（基本一致）；M1评价者间为0.32（部分一致），M2评价者间为0.46（中等一致）。当延迟阈值放宽至1周时，延迟病例数减少至0–1例，Kappa值不稳定。
讨论部分总结了以下要点：基于图谱的连续GA估计具有高可靠性，但将延迟成熟二分类（≥0.5周偏差）后，分类一致性仅为中等至部分一致，说明连续测量的可靠性不能直接推广至分类判断。小样本量、生理变异与病理的区分困难、缺乏金标准是主要原因。此外，FGR组中并未系统低估GA，提示视觉图谱评估可能对FGR中的延迟脑回不够敏感，高可靠性不意味着临床有效性。研究局限性包括：无金标准验证、GA未盲法（可能引起锚定效应）、方法顺序固定（潜在顺序偏倚）、样本量小且延迟病例极少。研究结论部分翻译如下：
**结论与建议**：本研究表明，使用Gholipour胎儿脑图谱的2D和3D MRI模板评估脑回，可以高可靠性地估计胎龄——无论是与实际GA的一致性还是评价者之间——且在不同经验的儿科放射科医生中表现一致。2D方法（方法1）耗时更少、更一致，3D方法（方法2）在GA难以确定时更有用。这些发现支持在该单中心队列中标准化胎儿脑模板的可靠性；然而，这并未确立跨中心、扫描仪、方案或临床环境的可重复性，可靠性本身也不代表该方法在检测病理延迟成熟方面的临床有效性。此外，评估延迟脑回仍具挑战性，因为目前无金标准确认。尽管评价者间平均偏倚小，但临床相关的差异常见：M1中R1和R2估计相差≥0.5周的比例为12/18，M2为14/20；相差≥1周的比例分别为7/18和8/20。这些差异直接关系到所提出的0.5周分类阈值，在考虑方法的临床适用性时应予以权衡。未来研究应使用更大、更多样化的队列，最好通过产后MRI或组织病理学验证延迟皮层成熟病例，并将胎儿脑回与神经发育结局关联，同时优先发展自动化深度学习模型以提高可重复性和客观性。
