三次元ソノヒステログラフィー中の自動容積計算。

序章

子宮は、生殖と胎児の発育における重要な器官の 1 つです。 子宮腔のゆがんだ形状とサイズは、生殖障害に重大な影響を与える可能性があります (Chan et al., 2011; Saravelos et al., 2008)。 子宮の形態とその先天性奇形の現在の定義と分類は、まだ議論の余地があります (Grimbizis et al., 2013; 2015; Ludwin and Ludwin, 2015a, b)。 これは、そのような状態の女性に対する介入の有効性を評価する研究にとって重要な障壁です (Ludwin et al., 2015 a, b)。

子宮腔容積は、個々の子宮の特定の特徴であり、子宮腔の形状とともに、生殖不全の病因において重要な役割を果たす可能性があります。 研究者の知る限り、子宮腔容積はこの文脈で研究されたことはありません (Ludwin et al., 2016)。

最近、三次元ソノヒステログラフィー中の子宮腔イメージング、体積推定、および自動体積計算（SonoHysteroAVCと呼ばれる; SonoAVCソフトウェアを使用; GE Medical Systems、Zipf、オーストリア）を使用した奇形度の定量化の技術が説明されています（Ludwin et al. 、2016）。 子宮内膜容量の計算と同様に、Virtual Organ Computer-aided Analysis (VOCAL™; GE Medical Systems, Zipf, Austria) を使用して子宮容量を推定することも可能です (Martins et al., 2011)。

研究者らは、SonoHysteroAVC 技術が子宮解剖学に関する知識、子宮腔形状イメージングの診断精度、および子宮腔の形態学的形状が異なる女性の管理を改善する可能性があると考えています。 (Ludwin et al., 2016)。

目的と仮説

目的: 自動容量計算による子宮腔容量測定の観察者間の信頼性を評価すること。

仮説: 自動容量計算を使用した子宮腔容量推定の観察者間の信頼性は非常に良好です。

追加の目的: 子宮腔容積の推定において SonoAVC と VOCAL を比較すること

デザインと患者 デザイン：別の場所で説明 設定：別の場所で説明 患者：別の場所で説明 包含基準：別の場所で説明 除外基準：別の場所で説明

サンプルサイズ：

子宮腔の自動容量推定の信頼性の推定値は不明です。 異なる子宮状態での自動容量計算の実現可能性も不明です。

研究者は、正確な信頼性係数を得るには 100 人の被験者で十分であり (Streiner and Kottner、2014)、30 人の参加者が実行可能性調査の最小サンプル サイズであると想定しました。

介入: 反復三次元ソノヒステログラフィー (3D-SIS)。

データ取得: 参加者ごとに 3D-SIS の 2 つの 3D データセット (オブザーバー 0; Obs0)。

分析: オブザーバー A (ObsA) は、最初のデータセットを 2 回分析し、2 番目のデータセットを 1 回分析します。 オブザーバー B (ObsB) は、2 番目のデータセットを 1 回分析します。

比較:

ObsA-Dataset1 (第 1 分析) 対 ObsA-Dataset1 (第 2 分析) 再現性を決定する ObsA-Dataset1 対 ObsA-Dataset2 手順を繰り返すことによって生じる変動性を決定する ObsA-Dataset2 対 ObsB-Dataset2 観測者間の変動性を決定するObsA-Dataset1 と ObsB-Dataset2 を読み取り、試験の繰り返しによって生じる観察者間の変動性を判断する

結果:

i) 一致相関係数 ii) 一致限界 (LoA) iii) 取得に必要な時間 iv) 分析に必要な時間

追加の目的:

SonoAVC vs VOCAL（再現性と所要時間）

データの処理と分析: 研究者は、対象データを扱う担当者の数を最小限に抑えることにより、機密データの機密性を確保します。

同意：すべての被験者に研究の詳細な説明が与えられ、書面による同意書が患者によって署名され、研究者の機密記録に保持されます。