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目的应用阴超宫颈剪切波弹性成像（Shear Wave Elastography,SWE）评估宫颈不同区域的硬度分布特点及随孕周变化情况,探讨宫颈不同区域的SWE杨氏模量值预测无症状双胎早产的价值及其联合宫颈长度（cervicallength,CL）的预测效能。方法连续选取2021年1月至2021年12月在郑州大学第二附属医院超声科进行产检的无症状双胎妊娠孕妇作为研究对象,所有研究对象分别在孕20周-22周和孕24周-26周进行了两次检测,根据门诊随访或者电话随访的妊娠结局将研究对象分为早产组和足月产组。记录无症状双胎妊娠孕妇的年龄、身高、孕前体重、绒毛膜性、受孕方式、孕产次、睡眠时间、运动时间、抽烟史、饮酒史。本研究首先采用GE Voluson E8仪器对胎儿进行常规检查,孕妇采取仰卧位,特殊情况下可采取侧卧位,测量胎儿的生物物理参数,并评估胎儿的宫内生长发育情况。随后采用Supersonic Imagine AixPlorer全数字化彩色多普勒超声诊断仪进行经阴道超声检查,检测开始之前需嘱孕妇排空膀胱,避免膀胱对宫颈施加压力引起其形变及弹性改变,之后孕妇在检查床上取截石位,将探头套上无菌探头套并涂上消毒耦合剂后缓慢置于阴道内,轻轻旋转探头至显示宫颈正中矢状切面,将图像放大至宫颈占据屏幕的75%,并清晰显示宫颈内、外口,首先在常规超声模式下测量CL三次,取平均值,随后启动SWE模式,使取样框包裹整个宫颈,保持探头不动并避免对宫颈施压,测量宫颈内口前壁（Anterior of inner cervical os,AI）、宫颈内 口后壁（Posterior of inner cervical os,PI）、宫颈外 口前壁（Anterior of external cervical os,AE）、宫颈外 口后壁（Posterior of external cervical os,PE）四个感兴趣区域（Region of interest,ROI）的 SWE 杨氏模量值,测量三次取平均值。结果1.根据入选标准和排除标准,本研究共纳入93例无症状双胎孕妇,年龄中位数为31岁,BMI中位数为22.36kg/m2,其中25例早产（26.9%）,68例足月产（73.1%）。2.对宫颈SWE的分析宫颈四个区域SWE杨氏模量值的测量中具有良好的观察者间及观察者内一致性（所有ICC＞0.8）;对宫颈四个区域进行比较分析,宫颈内口处较宫颈外口处硬（P＜0.05）,PI较AI硬（P＜0.05）,AE与PE硬度无差异（P＞0.05）;AI的SWE杨氏模量值预测无症状双胎早产价值高于宫颈其他三个区域（所有P＜0.05）。3.宫颈超声指标与孕周的关系宫颈AI、PI、AE、PE的硬度随妊娠周期进行而变软（所有P＜0.05）;CL随妊娠周期进行而变短（P＜0.05）。4.早产的影响因素分析早产组与足月产组的无症状双胎妊娠孕妇间的年龄、BMI、每日睡眠时间、每日运动量、受孕方式、绒毛膜性、产次、早期流产史、饮酒史、抽烟史比较差异均无统计学意义（所有P＞0.05）;两组间在孕24周-26周,AE、PE的SWE杨氏模量值比较无差异（所有P＞0.05）,在20周-22周,两组间AE的SWE杨氏模量值无差异（P＞0.05）,PE的SWE杨氏模量值有差异（P＜0.05）;两组间AI、PI的SWE杨氏模量值和CL差异有统计学意义（P＜0.05）。5.宫颈超声指标与早产的关系分别对孕20周-22周和孕24周-26周所检测AI的SWE杨氏模量值及CL进行分级统计发现,SWE杨氏模量值低于第25百分位的软宫颈的早产发生率最高,SWE杨氏模量值位于第25百分位至第75百分位者次之,SWE杨氏模量值大于第75百分位的早产发生率最低;分级为CL＜25mm的短宫颈的早产发生率均为最高,CL在25mm-35mm之间者次之,CL＞35mm的长宫颈早产发生率最低;6.CL与宫颈SWE杨氏模量值分别及联合预测早产的价值分析孕24周-26周检测AI的SWE杨氏模量值和CL预测无症状双胎早产的特异度较孕20周-22周高（P＜0.05）;在孕20周-22周和孕24周-26周,AI的SWE杨氏模量值预测无症状双胎早产的AUC、灵敏度和特异度与CL相比差异无统计学意义（P＞0.05）,两者联合预测早产比两者单独预测的AUC高（P＜0.05）。结论1.采用SWE定量评估宫颈硬度具有客观性,且可重复性良好。2.宫颈不同区域的SWE杨氏模量值不同,宫颈内口处较宫颈外口处硬,PI较AI硬,AE与PE硬度差异无统计学意义;AI的SWE杨氏模量值预测无症状双胎早产价值最高。3.随妊娠进展,宫颈逐渐变短、变软,且宫颈越短,早产风险越高,宫颈越软同样增加早产风险。4.孕24周-26周检测AI的SWE杨氏模量值与CL预测无症状双胎早产的误诊率较孕20周-22周低,AI的SWE杨氏模量值和CL相比预测无症状双胎早产的价值差异无统计学意义,两者联合可进一步提高预测效能。