cardiotomskСибирский журнал клинической и экспериментальной медициныSiberian Journal of Clinical and Experimental Medicine2713-29272713-265XTSU publishing10.29001/2073-8552-2025-40-4-140-149cardiotomsk-2919Research ArticleКЛИНИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯCLINICAL STUDIESВозможности радиомики в оценке нейросонографических изменений у новорожденных с диабетической фетопатией: анализ ультразвуковых изображенийRadiomics in assessing neurosonographic changes in newborns with diabetic fetopathy: analysis of ultrasound imageshttps://orcid.org/0009-0005-9576-666XЗиминаН. Д.ZiminaN. D.

Зимина Наталья Даниловна - ассистент мультипрофильного аккредитационно-симуляционного центра, СибГМУ Минздрава России; врач ультразвуковой диагностики, Областной перинатальный центр им. И.Д. Евтушенко.

634050, Томск, Московский тракт, 2; 634063, Томск, Ивана Черных, 96/1

Natalya D. Zimina - Assistant, Multidisciplinary Accreditation and Simulation Center, SSMU; Ultrasound Diagnostics Physician, I.D. Yevtushenko Regional Perinatal Center.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2; 634063, Tomsk, Ivana Chernykh, 96/1

falloutgerl@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4131-0115ПлешковМ. О.PleshkovM. O.

Плешков Максим Олегович - младший научный сотрудник, руководитель отдела разработки медицинского программного обеспечения, научно-технологический центр «Цифровая медицина и киберфизика», СибГМУ Минздрава России.

634050, Томск, Московский тракт, 2

Maxim O. Pleshkov - Junior Research Scientist, Head of the Medical Software Development Department, Digital Medicine and Cyberphysics Research and Technology Center, SSMU.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2

maksim.o.pleshkov@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0008-8733-130XВощенкоА. О.VoshchenkoA. O.

Вощенко Артур Олегович - лаборант-исследователь, отдел разработки медицинского программного обеспечения НТЦ «Цифровая медицина и киберфизика», СибГМУ Минздрава России.

634050, Томск, Московский тракт, 2

Artur O. Voshchenko - Research Assistant, Medical Software Development Department, Scientific and Technical Center “Digital Medicine and Cyberphysics”, SSMU.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2

arthurvoshchenko@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7517-3393ФоминаС. В.FominaS. V.

Фомина Светлана Викторовна - канд. мед. наук, доцент, заведующий отделением – врач ультразвуковой диагностики, СибГМУ Минздрава России.

634050, Томск, Московский тракт, 2

Svetlana V. Fomina - Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Head of Department – Ultrasound Diagnostics Physician, SSMU.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2

statfom@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2667-4842СамойловаЮ. Г.SamoilovaYu. G.

Самойлова Юлия Геннадьевна - д-р мед. наук, профессор, кафедра педиатрии с курсом эндокринологии, СибГМУ Минздрава России; директор института медицины и медицинских технологий, НГУ.

634050, Томск, Московский тракт, 2; 630090, Новосибирск, Пирогова, 1

Yulia G. Samoilova - Dr. Sci. (Med.), Professor, Department of Pediatrics with a Course in Endocrinology, SSMU; Director of the Institute of Medicine and Medical Technologies, Novosibirsk State University.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2; 630090, Novosibirsk, Pirogova, 1

samoilova_y@inbox.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1878-4467КудлайД. А.KudlaiD. A.

Кудлай Дмитрий Анатольевич - д-р мед. наук, профессор, Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России.

630090, Новосибирск, Пирогова, 1; 119991, Москва, ул. Трубецкая, 8, стр. 2

Dmitry A. Kudlai - Dr. Sci. (Med.), Professor, I.M. Sechenov First Moscow State Medical University.

630090, Novosibirsk, Pirogova, 1; 119048, Moscow, Trubetskaya, 8, building 2

kudlay_d_a@staff.sechenov.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1429-3604МицеляЕ. В.MitselyaE. V.

Мицеля Елена Вадимовна - аспирант кафедры педиатрии с курсом эндокринологии, СибГМУ Минздрава России; врач-эндокринолог, Областной перинатальный центр им. И.Д. Евтушенко.

634050, Томск, Московский тракт, 2; 634063, Томск, Ивана Черных, 96/1

Elena V. Mitselya - Graduate Student, Department of Pediatrics with a Course in Endocrinology, SSMU; Endocrinologist, I.D. Yevtushenko Regional Perinatal Center.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2; 634063, Tomsk, Ivana Chernykh, 96/1

voelva@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2888-5539ТолмачевИ. В.TolmachevI. V.

Толмачев Иван Владиславович - канд. мед. наук, руководитель научно-технологического центра «Цифровая медицина и киберфизика», СибГМУ Минздрава России.

634050, Томск, Московский тракт, 2

Ivan V. Tolmachev - Cand. Sci. (Med.), Head of the Digital Medicine and Cyberphysics Research and Technology Center, SSMU.

634050, Tomsk, Moskovsky tract, 2

ivantolm@mail.ruСибирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (СибГМУ Минздрава России); Областной перинатальный центр имени И.Д. ЕвтушенкоРоссияSiberian State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation (SSMU); Regional Perinatal Center named after I.D. YevtushenkoRussian FederationСибирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (СибГМУ Минздрава России)РоссияSiberian State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation (SSMU)Russian FederationСибирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (СибГМУ Минздрава России); Новосибирский государственный университет (НГУ), Институт медицины и медицинских технологийРоссияSiberian State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation (SSMU); Institute of Medicine and Medical TechnologiesRussian FederationНовосибирский государственный университет (НГУ), Институт медицины и медицинских технологий; Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет) (Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России)РоссияInstitute of Medicine and Medical Technologies; First Moscow State Medical University named after I.M. Sechenov (Sechenov University)Russian Federation202512122025404140149Copyright © Зимина Н.Д., Плешков М.О., Вощенко А.О., Фомина С.В., Самойлова Ю.Г., Кудлай Д.А., Мицеля Е.В., Толмачев И.В., 20252025Зимина Н.Д., Плешков М.О., Вощенко А.О., Фомина С.В., Самойлова Ю.Г., Кудлай Д.А., Мицеля Е.В., Толмачев И.В.Zimina N.D., Pleshkov M.O., Voshchenko A.O., Fomina S.V., Samoilova Y.G., Kudlai D.A., Mitselya E.V., Tolmachev I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.sibjcem.ru/jour/article/view/2919Введение

Введение. Ранняя неинвазивная оценка изменений головного мозга у новорожденных является значимой задачей в педиатрии. В статье представлен подход к неинвазивной оценке изменений головного мозга у новорожденных с использованием радиомиксного анализа ультразвуковых изображений. Радиомиксный анализ позволяет характеризовать морфологическую структуру ультразвуковых снимков нейросонографии (НСГ) комплексом текстурных показателей и выявлять изменения, не видимые на снимках невооруженным глазом.

Цель

Цель: исследовать возможности применения радиомиксного анализа ультразвуковых изображений для выявления изменений головного мозга при диабетической фетопатии у новорожденных.

Материал и методы

Материал и методы. Данные были собраны из ультразвуковых изображений головного мозга 89 доношенных новорожденных (срок гестации – более 37 нед.), среди которых 45 (51%) составили здоровые новорожденные (контрольная группа), а 44 (49%) страдали диабетической фетопатией (основная группа). Отбор данных проводился с использованием специальных проекций для отображения четырех локализаций:

Результаты

Результаты. При проведении НСГ в В-режиме наблюдалась одинаковая частота субэпендимальных кист и дилатации боковых желудочков в обеих группах (7 против 5%; p = 0,53), но внутрижелудочковые кровоизлияния и перивентрикулярный отек наблюдались только в основной группе (7 против 0%; p < 0,05). В результате радиомиксного анализа ультразвуковых изображений головного мозга были установлены радиомиксные предикторы текстурных изменений у новорожденных с диабетической фетопатией в четырех локализациях. Построены классификационные модели, проведен их ROC-анализ. Лучшие результаты показали модель 1 для лобной доли (точность – 0,71; AUC = 0,69) и модель 4 для перивентрикулярной области (точность – 0,89; AUC = 0,85). Установленные текстурные изменения головного мозга новорожденных с диабетической фетопатией проявляются следующим образом: в лобной доле наблюдается неравномерное хаотичное распределение эхогенности с множественными гиперэхогенными участками. Перивентрикулярная зона демонстрирует выраженное диффузное повышение эхогенности, что создает эффект гомогенизации изображения. Радиомиксный анализ ультразвуковых изображений позволяет выявить изменения текстуры головного мозга, которые не определяются при стандартной НСГ.

Выводы

Выводы. Мультипараметрический анализ ультразвуковых изображений с применением радиомиксного подхода продемонстрировал возможность выявлять структурные изменения в головном мозге новорожденных, страдающих от диабетической фетопатии. Полученные результаты подтверждают перспективность использования радиомиксного анализа в выявлении тонких нейроанатомических изменений.

Introduction

Introduction. Early noninvasive assessment of brain changes in newborns is a significant challenge in pediatrics. This article presents an approach to noninvasive assessment of brain changes in newborns using radiomics analysis of ultrasound images. Radiomics analysis allows characterization of the morphological structure of neurosonographic ultrasound images using a set of texture parameters and the identification of changes invisible to the naked eye.

Aim

Aim: To investigate the feasibility of using radiomics analysis of ultrasound images to detect brain changes in diabetic fetopathy in newborns.

Material and Methods

Material and Methods. Data were collected from brain ultrasound images of 89 full-term neonates (gestational age greater than 37 weeks), including 45 (51%) healthy neonates (control group) and 44 (49%) with diabetic fetopathy (study group). Data were extracted using specialized projections to display four locations:

Results

Results. When conducting B-mode neurosonography, the same frequency of subependymal cysts and lateral ventricular dilation was observed in both groups (7% vs. 5%; p = 0.53), but intraventricular hemorrhages and periventricular edema were observed only in the main group (7% vs. 0%; p < 0,05). As a result of radiomics analysis of ultrasound images of the brain, radiomics predictors of texture changes in newborns with diabetic fetopathy were established in four localizations. Classification models were built and ROC analysis was performed. The best results were shown by Model 1 for the frontal lobe (accuracy – 0.71, AUC = 0,69) and Model 4 for the periventricular region (accuracy – 0.89, AUC = 0,85). The established textural changes in the brain of newborns with diabetic fetopathy manifest as follows: an uneven, chaotic distribution of echogenicity with multiple hyperechoic areas is observed in the frontal lobe. The periventricular zone exhibits a marked, diffuse increase in echogenicity, creating a homogenized effect on the image. Radiomics analysis of ultrasound images can reveal changes in brain texture that are not detectable with standard neurosonography.

Conclusions

Conclusions. Multiparametric analysis of ultrasound images using a radiomics approach demonstrated the ability to detect structural changes in the brain of newborns with diabetic fetopathy. The results confirm the effectiveness of radiomics analysis in identifying subtle neuroanatomical changes.

ультразвуковая диагностикагестационный сахарный диабетрадиомиканейросонографияноворожденныеultrasound diagnosticsgestational diabetes mellitusradiomicsneurosonographynewbornsисследование выполнено без финансовой поддержки грантов, общественных, некоммерческих, коммерческих организаций и структурthe study was carried out without financial support from grants, public, non-profit, commercial organizations and structuresReferencesДедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., Железнякова А.В., Исаков М.А., Сазонова Д.В., Мокрышева Н.Г. Сахарный диабет в Российской Федерации: динамика эпидемиологических показателей по данным Федерального регистра сахарного диабета за период 2010–2022 гг. Сахарный диабет. 2023;26(2):104–123. https://doi.org/10.14341/DM13035Dedov I.I., Shestakova M.V., Vikulova O.K., Zheleznyakova A.V., Isakov M.A., Sazonova D.V., Mokrysheva N.G. Diabetes mellitus in the Russian Federation: dynamics of epidemiological indicators according to the Federal Register of Diabetes Mellitus for the period 2010–2022. Diabetes mellitus. 2023;26(2):104–123. https://doi.org/10.14341/DM13035Holt R.I.G., Flyvbjerg A. (eds.). Textbook of diabetes. Sixth edition. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell, 2024. ISBN: 978-1-119-69742-8.Holt R.I.G., Flyvbjerg A. (eds.). Textbook of diabetes. Sixth edition. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell, 2024. ISBN: 978-1-119-69742-8.Riddle M.C., Cefalu W.T., Evans P.H., Gerstein H.C., Nauck M.A., Oh W.K. et al. Consensus Report: Definition and Interpretation of Remission in Type 2 Diabetes. Diabetes Care. 2021;44(10):2438–2444. https://doi.org/10.2337/dci21-0034Riddle M.C., Cefalu W.T., Evans P.H., Gerstein H.C., Nauck M.A., Oh W.K. et al. Consensus Report: Definition and Interpretation of Remission in Type 2 Diabetes. Diabetes Care. 2021;44(10):2438–2444. https://doi.org/10.2337/dci21-0034Лебедева М.А. Особенности ведения беременности и родоразрешения при диабетической фетопатии: дис. канд. мед. наук : 14.01.01 / М.А. Лебедева. [Место защиты: ФГБОУ ВО «Московский государственный медикостоматологический университет имени А.И. Евдокимова]. Москва, 2021:120.Lebedeva M.A. Features of pregnancy management and childbirth in diabetic fetopathy: dis. ... candidate of medical sciences: 14.01.01 / M.A. Lebedeva. [Place of protection: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Moscow State University of Medicine and Tomatology named after A.I. Evdokimov”]. Moscow, 2021:120.Herath M.P., Beckett J.M., Hills A.P., Byrne N.M., Ahuja K.D.K. Gestational diabetes mellitus and infant adiposity at birth: A systematic review and meta-analysis of therapeutic interventions. J. Clin. Med. 2021;10(4):835. https://doi.org/10.3390/jcm10040835Herath M.P., Beckett J.M., Hills A.P., Byrne N.M., Ahuja K.D.K. Gestational diabetes mellitus and infant adiposity at birth: A systematic review and meta-analysis of therapeutic interventions. J. Clin. Med. 2021;10(4):835. https://doi.org/10.3390/jcm10040835Нуднов Н.В., Бит-Юнан Е.В., Шахвалиева Э.С., Борисов А.А., Султанова П.Н., Иванников М.Е. и др. Радиомика в дифференциальной диагностике очаговых поражений головного мозга: ретроспективное исследование. Лучевая диагностика и терапия. 2024;15(3):32–38. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2024-15-3-32-38Nudnov N.V., Bit-Yunan E.V., Shakhvalieva E.S., Borisov A.A., Sultanova P.N., Ivannikov M.E.et al. Radiomics in the differential diagnosis of focal brain lesions: a retrospective study. Radiation diagnosis and therapy. 2024;15(3):32–38. https://doi.org/10.22328/2079-53432024-15-3-32-38Шухратбекова М.Х. Роль нейросонографии в диагностике задержки нервно-психического развития у детей раннего возраста. Экономика и социум. 2023;(10(113)):1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-neyrosonografii-v-diagnostike-zaderzhki-nervno-psihicheskogorazvitiya-u-detey-rannego-vozrasta (14.09.2025).Shukhratbekova M.Kh. The role of neurosonography in the diagnosis of neuropsychic developmental delay in early children. Economy and Society. 2023;(10 (113)):1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-neyrosonografii-v-diagnostike-zaderzhki-nervno-psihicheskogorazvitiya-u-detey-rannego-vozrasta (09.14.2025).Hatt M., Le Rest C.C., Tixier F., Badic B., Schick U., Visvikis D. Radiomics: Data are also images. J. Nucl. Med. 2019;60(Suppl. 2):38S–44S. https://doi.org/10.2967/jnumed.118.220582Hatt M., Le Rest C.C., Tixier F., Badic B., Schick U., Visvikis D. Radiomics: Data are also images. J. Nucl. Med. 2019;60(Suppl. 2):38S–44S. https://doi.org/10.2967/jnumed.118.220582Lambin P., Rios-Velazquez E., Leijenaar R., Carvalho S., van Stiphout R.G., Granton P. et al. Radiomics: Extracting more information from medical images using advanced feature analysis. Eur. J. Cancer. 2012;48(4):441–446. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2011.11.036Lambin P., Rios-Velazquez E., Leijenaar R., Carvalho S., van Stiphout R.G., Granton P. et al. Radiomics: Extracting more information from medical images using advanced feature analysis. Eur. J. Cancer. 2012;48(4):441–446. https://doi.org/10.1016/j.ejca.2011.11.036Jiang H., Chen L., Zhao Y.J., Lin Z.Y., Yang H. Machine learning-based ultrasomics for predicting subacromial impingement syndrome stages. J. Ultrasound Med. 2022;41(9):2279–2285. https://doi.org/10.1002/jum.15914Jiang H., Chen L., Zhao Y.J., Lin Z.Y., Yang H. Machine learning-based ultrasomics for predicting subacromial impingement syndrome stages. J. Ultrasound Med. 2022;41(9):2279–2285. https://doi.org/10.1002/jum.15914Jia Y., Yang J., Zhu Y., Nie F., Wu H., Duan Y., Chen K. Ultrasoundbased radiomics: current status, challenges and future opportunities. Med. Ultrason. 2022;24(4):451–460. https://doi.org/10.11152/mu-3248Jia Y., Yang J., Zhu Y., Nie F., Wu H., Duan Y., Chen K. Ultrasoundbased radiomics: current status, challenges and future opportunities. Med. Ultrason. 2022;24(4):451–460. https://doi.org/10.11152/mu-3248McCague C., Ramlee S., Reinius M., Selby I., Hulse D., Piyatissa P. et al. Introduction to radiomics for a clinical audience. Clin. Radiol. 2023;78(2):83–98. https://doi.org/10.1016/j.crad.2022.08.149McCague C., Ramlee S., Reinius M., Selby I., Hulse D., Piyatissa P. et al. Introduction to radiomics for a clinical audience. Clin. Radiol. 2023;78(2):83–98. https://doi.org/10.1016/j.crad.2022.08.149Van Griethuysen J.J.M., Fedorov A., Parmar C., Hosny A., Aucoin N., Narayan V. et al. Computational radiomics system to decode the radiographic phenotype. Cancer Research. 2017;77(21):e104–e107. https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-17-0339Van Griethuysen J.J.M., Fedorov A., Parmar C., Hosny A., Aucoin N., Narayan V. et al. Computational radiomics system to decode the radiographic phenotype. Cancer Research. 2017;77(21):e104–e107. https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-17-0339Triantafyllou M., Vassalou E.E., Goulianou A.M., Tosounidis T.H., Marias K., Karantanas A.H. et al. The effect of ultrasound image preprocessing on radiomics feature quality: A study on shoulder ultrasound. J. Imaging Inform. Med. 2025 Feb 6. Epub ahead of print. https://doi.org/10.1007/s10278-025-01421-wTriantafyllou M., Vassalou E.E., Goulianou A.M., Tosounidis T.H., Marias K., Karantanas A.H. et al. The effect of ultrasound image preprocessing on radiomics feature quality: A study on shoulder ultrasound. J. Imaging Inform. Med. 2025 Feb 6. Epub ahead of print. https://doi.org/10.1007/s10278-025-01421-wZwanenburg A., Vallières M., Abdalah M.A., Aerts H.J.W.L., Andrearczyk V., Apte A. et al. The image biomarker standardization initiative: Standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping. Radiology. 2020;295(2):328–338. https://doi.org/10.1148/radiol.2020191145Zwanenburg A., Vallières M., Abdalah M.A., Aerts H.J.W.L., Andrearczyk V., Apte A. et al. The image biomarker standardization initiative: Standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping. Radiology. 2020;295(2):328–338. https://doi.org/10.1148/radiol.2020191145Аракелян Г.А., Оразмурадов А.А., Маяцкая Т.А., Бекбаева И.В., Котайш Г.А. Особенности новорожденных от матерей с гестационным сахарным диабетом и прегестационным ожирением. Акушерство и гинекология: новости, мнения, обучение. 2020;8(3). Прил.:24–29. https://doi.org/10.24411/2303-9698-2020-13904Arakelian G.A., Orazmuradov A.A., Mayatskaya T.A., Bekbaeva I.V., Kotaysh G.A. Features of newborns from mothers with gestational diabetes mellitus and pregestational obesity. Obstetrics and Gynecology: news, opinions, training. 2020;8(3).Suppl.:24–29. https://doi.org/10.24411/2303-9698-2020-13904Сахарова Е.С., Кешишян Е.С., Алямовская Г.А. Взаимосвязь результатов ультразвукового краниального исследования – нейросонографии – с исходами психомоторного развития детей, рожденных глубоконедоношенными. Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2019;64(5):33–37. https://doi.org/10.21508/1027-4065-2019-64-5-33-37Sakharova E.S., Keshishyan E.S., Alyamovskaya G.A. Relationship between the results of cranial ultrasound examination – neurosonography – and the outcomes of psychomotor development of children born extremely premature. Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics. 2019;64(5):33–37. https://doi.org/10.21508/1027-4065-2019-64-5-33-37Sultan L.R., Ramirez-Suarez K.I., Schenkel S.R., Schaeubinger M.M., Cerron-Vela C., Kgole S.W. et al. Brain ultrasound radiomics identify textural differences in basal ganglia and white matter between full term newborns HIV-exposed uninfected and HIV-unexposed in Botswana. Early Hum. Dev. 2025;210:106368. https://doi.org/10.1016/j.earlhumdev.2025.106368Sultan L.R., Ramirez-Suarez K.I., Schenkel S.R., Schaeubinger M.M., Cerron-Vela C., Kgole S.W. et al. Brain ultrasound radiomics identify textural differences in basal ganglia and white matter between full term newborns HIV-exposed uninfected and HIV-unexposed in Botswana. Early Hum. Dev. 2025;210:106368. https://doi.org/10.1016/j.earlhumdev.2025.106368

The authors declare that there are no conflicts of interest present.