Обоснование. Точность прогноза массы новорождённого посредством ультразвуковой фетометрии остаётся важной задачей современной перинатологии. Несмотря на многочисленные исследования в этой области, по-прежнему сохраняется пробел в определении оптимальной комбинации фетометрических показателей, необходимых для точной оценки массы плода при рождении, что существенно влияет на своевременную диагностику нарушений внутриутробного роста.

Цель исследования — определить вклад отдельных фетометрических показателей в прогнозирование итоговой массы новорождённого и разработать оптимальную модель оценки массы плода, основанную на комплексном анализе данных ультразвуковых измерений.

Методы. Проведено ретроспективное исследование, в котором использованы данные о 5161 доношенных новорождённых и результаты 8022 ультразвуковых исследований плодов. В выборку включены данные о новорождённых, удовлетворяющие критерию наличия полной клинической информации по основным фетометрическим параметрам. Период наблюдения охватывал время от первого ультразвукового исследования до родов. Основной конечной точкой исследования была масса новорождённого, измеренная при рождении. Для оценки вклада показателей применяли описательный и корреляционный анализ, множественную линейную регрессию, квантильную регрессию с точностью коэффициентов до третьего знака, а также методы машинного обучения (Random Forest и XGBoost). Дополнительно проведён анализ главных компонент для определения общего фактора роста плода, что позволяет объединить несколько фетометрических измерений в один интегральный показатель, наиболее достоверно отражающий общий размер плода и теснее всего связанный с его массой при рождении.

Результаты. Анализ показал, что окружность живота плода наиболее сильно коррелирует с массой при рождении (коэффициент r = 0,820), тогда как длина бедренной кости и окружность головы плода демонстрируют коэффициенты r = 0,620 и r = 0,540 соответственно. Множественная регрессия с включением этих трёх параметров дала значение R² = 0,730. Квантильная регрессия выявила, что для окружности живота значение коэффициента возрастает для верхнего квантиля массы (β = 23,500 при τ = 0,900) по сравнению с медианой (β = 18,900 при τ = 0,500). Методы машинного обучения подтвердили доминирующую роль окружности живота плода в прогнозировании массы тела (feature importance 50–55%), а анализ главных компонент показал, что первый главный компонент, интерпретируемый как общий показатель размера, объясняет 78% вариации и имеет высокую корреляцию с массой новорождённого (r = 0,850).

Заключение. Полученные результаты свидетельствуют о том, что окружность живота является наиболее информативным фетометрическим показателем для прогнозирования массы плода, а длина бедренной кости дополняет оценку, поскольку отражает рост скелета. Значение окружности головы вносит минимальный вклад. Комплексное применение классических статистических методов и алгоритмов машинного обучения позволяет рекомендовать делать акцент на точном измерении окружности живота и длины бедренной кости при оценке массы плода.

论证。利用超声胎儿测量准确预测新生儿出生体重仍然是现代围产医学中的一个关键问题。尽管该领域已有大量研究，但仍缺乏确定准确评估胎儿出生体重所需的最佳胎儿测量参数组合的途径，而这对于及时诊断宫内生长障碍至关重要。

目的。本研究旨在确定各个胎儿测量参数对预测新生儿最终体重的贡献，并基于对超声数据的综合分析，建立一个最佳的胎儿体重估算模型。

方法。本研究回顾性分析了5161例足月新生儿的数据以及8022例胎儿超声检查结果。样本包括具有完整关键胎儿测量参数临床信息的新生儿数据，观察期自首次超声检查至分娩。研究的主要终点为出生体重。采用描述性分析和相关性分析、多元线性回归、系数精度保留至小数点后三位的分位数回归以及机器学习方法（随机森林和XGBoost）来评估这些参数的贡献。此外，还进行了主成分分析，以确定共同胎儿生长因子，该因子可以将多个胎儿测量指标整合为一个单一的综合指标，该指标能够最可靠地反映胎儿的整体大小，并与出生体重密切相关。

结果。分析结果显示，胎儿腹围与出生体重相关性最强（r = 0.820），胎儿股骨长度和头围的相关性分别为 r = 0.620 和 r = 0.540。包含这三个参数的多元回归分析得出 R² 值为 0.730。分位数回归分析表明，对于腹围而言，体重上分位数的系数（β = 23.500，τ = 0.900）高于中位 数（β = 18.900，τ = 0.500）。机器学习方法证实了胎儿腹围在预测出生体重方面的主导作用（特征重要性为 50-55%），主成分分析显示，第一主成分（可解释为一般体型指标）解释了 78% 的方差，并且与新生儿出生体重高度相关（r = 0.850）。

结论。这些结果表明，腹围是预测胎儿体重的最有价值的胎儿测量指标，而股骨长度则通过反映骨骼生长情况来补充这一评估。头围的贡献微乎其微。结合经典统计方法和机器学习算法，我们建议在评估胎儿体重时，应重点关注腹围和股骨长度的精确测量。