引用本文： 郭祈涵, 李爽, 王康. 頻域光相干斷層掃描不同測量范圍對正常健康眼脈絡膜血管指數的影響. 中華眼底病雜志, 2020, 36(5): 366-369. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20190903-00278 復制
脈絡膜是眼球壁的血管層，是體內血流最密集的區域之一[1]。作為眼球主要的血液供應組織，脈絡膜對眼部健康至關重要。脈絡膜血管指數（CVI）是頻域OCT深度增強成像（EDI-OCT）技術獲取到脈絡膜圖像后經二值化處理所得的脈絡膜血管（或腔）面積（LA）與脈絡膜總面積（TCA）的比值，可以有效評估脈絡膜內部結構的改變[2]。作為一種新的生物測量工具，CVI已廣泛應用于中心性漿液性脈絡膜視網膜病變、老年性黃斑變性、視網膜中央靜脈阻塞等研究中[3-5]。已有研究表明，健康眼CVI在不同區域也存在一定波動[6]。為驗證這一結論，本研究測量了一組正常健康眼距黃斑中心凹中心750、1500、3000、4500 μm范圍的CVI，以期為脈絡膜血管結構研究中對照組健康眼的OCT測量范圍提供參考。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性臨床研究。本研究經首都醫科大學附屬友誼醫院倫理委員會審批（批準號：2018-P2-205-01）。
2017年10月至2018年5月于北京市友誼醫院眼科就診且經檢查未發現眼部異常的健康者87名174只眼納入研究。其中，男性38名，女性49名。年齡26～83歲，平均年齡61歲。納入標準：年齡≥12歲；屈光度≤±2 D；OCT圖像質量清晰。排除虹膜炎、白內障、青光眼，糖尿病視網膜病變者；高血壓、糖尿病等系統性疾病者；頸動脈斑塊狹窄等其他部位疾病者。
采用德國Heidelberg公司Spectralis HRA OCT儀深度增強成像技術對受檢眼黃斑中心凹進行180°經線方向掃描。掃描線長8.9 mm，掃描范圍：以黃斑中心凹為中心，半徑為750、1500、3000、4500 μm。每只眼掃描3次，所有操作均由同一名技師完成。圖像均由100幅二維圖像疊加組成，用于增強圖像的清晰度并去除圖像偽跡。選取圖像質量最清晰的一幅進行圖像分析處理，并由兩名眼科專家共同對其進行評定。
對獲取的頻域OCT圖像應用Image J軟件（1.51版本）進行二值化處理。脈絡膜上緣為RPE層，下緣為脈絡膜鞏膜交界線，左右邊界為距黃斑中心凹750、1500、3000、4500 μm（圖1），并據此分組。應用多邊形工具按照上述邊緣勾勒出感興趣區域（ROI），ROI manager測量總中心凹下TCA，設為S1；將圖像設置為8-bit格式，選擇Niblack選項進行圖像自動閾值處理，得到基質為白色，血管腔為黑色的二元化圖像（圖2A）；應用ROI manager測量所選擇的白色區域（圖2B）即為基質面積，設為S2。S1減去S2即為LA。通過LA與TCA的比值，得到CVI數值。
圖1
受檢眼EDI-OCT像。1A~1D分別示距黃斑中心凹750、1500、3000、4500 μm的ROI
圖2
受檢眼EDI-OCT像。2A示ROI二值化后；2B示二值化選定基質區域面積
采用SPSS 25.0軟件進行統計學分析。174只眼四組數據共得到696個CVI值，建立數據庫。計量數據均呈正態分布，以均數±標準差（
±s）表示。組間比較行重復測量方差分析。檢驗水準α=0.05。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
750 μm組、1500 μm組、3000 μm組、4500 μm組CVI平均值分別為0.681±0.003、0.678±0.002、0.677±0.002、0.676±0.002（表1）；兩兩比較，750 μm組和4500 μm組差值為0.005±0.002，差異有統計學意義（P=0.009）；其余兩兩比較結果，差異均無統計學意義（P＞0.05）（表2）。
表1
四組患眼CVI值比較（
±s）
表2
四組CVI兩兩比較結果
3 討論
本研究納入的87名受檢者均經過了嚴格設計的篩選標準，納入條件合理，且擁有清晰可辨的OCT圖像質量。檢查方法采用二值化技術，通過自動閾值處理圖像后對 EDI-OCT 圖像中的脈絡膜血管面積和基質分別計算。二值化可以將原始灰度圖像轉化為二元圖像，該方法適用于研究圖像中區域分布。通過對健康眼的脈絡膜結構進行測量，本研究結果顯示，750 μm組和4500 μm組差值為0.005±0.002，差異有統計學意義。這說明健康眼也存在距黃斑中心凹距離不同，CVI不同的現象。Agrawal等[6]發現，正常人眼中心凹下CVI為60.07%～71.27%，平均值為（65.61±2.33）%。本研究結果進一步證實健康眼CVI在不同區域存在一定波動，且波動與距黃斑中心凹距離相關。距黃斑中心凹距離較近時CVI較大，較遠時CVI則較小，兩者差值為0.005±0.002。結果符合既往對脈絡膜血管結構的認知，即越往周邊，耗氧量降低，血管密度逐漸稀疏[7]。本研究結果提示，作為對照的健康眼CVI并非在任何范圍均相同，應根據病變性質選取合適的范圍。脈絡膜結構變化可以局部或彌散地發生，點狀病變可能會在局灶性炎癥或局部缺血等局灶性病變后發生變化，而彌散性病變可能在全身因素影響下發生，如眼軸增長、不同性別、年齡相關的黃斑變性、糖尿病眼病等。若研究者主要目的是檢查彌散性脈絡膜結構變化，應選取距黃斑中心凹距離較遠的范圍，獲取較大的區域面積，減少局灶性病變的干擾；若是研究局部病灶中脈絡膜結構變化，則應選取較小距離作為范圍，以防錯誤方法導致結論不可靠。Sonoda等[8]研究目的是觀察年齡和眼軸增長時CVI變化，因此研究者相應選取了距中心凹7500 μm而非1500 μm區域進行測量。
在Agrawal等[6]2016年提出CVI概念以前，黃斑區脈絡膜厚度（SFCT）曾被認為是診斷眼部疾病的指標之一。但近年有研究發現其不足，CVI有逐漸替代SFCT的趨勢。Agrawal等[6研究發現，CVI變異系數為3.55，遠小于SFCT的變異系數40.30。這說明CVI較SFCT測量更加穩定。劉然等[9]研究發現，無眼部癥狀的頸內動脈狹窄（ICAS）患者CVI低于正常對照組，而SFCT無明顯改變。這提示對無眼部癥狀的ICAS患者檢測其CVI較SFCT更有助于早期發現脈絡膜血液循環的改變。此外，CVI相對受到生理因素的影響小，目前只有眼軸和年齡被認為是影響CVI結果的因素[10]。而脈絡膜厚度不僅有隨著年齡增長變薄的趨勢，近視程度的增加導致脈絡膜厚度變薄[11]。同時，SFCT結果的差異還可能與OCT檢測儀器的型號、測量軟件以及測量時光源和患者種族的不同有關[6, 12]。近年有研究發現，同一種疾病中脈絡膜厚度存在較大差異，如糖尿病導致的SFCT變大或者變小從未達成共識[13]。有研究表明，脈絡膜厚度與糖尿病視網膜病變分級或疾病進展相關結果并非一致[14]。脈絡膜是一種異質組織，由血管組成，周圍有基質成分，包括結締組織、黑素細胞、神經和細胞外液[15]。因此，SFCT的總體結構標記可能無法反映疾病過程中脈絡膜亞成分的動態變化。脈絡膜厚度僅反應厚度的表象，并不能反映脈絡膜具體的變化結構和形式[8]。由于脈絡膜是眼的主要供血層，CVI可以更直接說明疾病發生過程中血管分布變化。與脈絡膜厚度比較，CVI變異度小，相對受到生理因素的影響小，評估脈絡膜變化更可靠、更穩定。并且，脈絡膜血流量占整個眼部的90%，是視網膜外層與黃斑區的唯一供血系統[16]；因此，CVI可以更直接說明疾病發生過程中血管分布變化。
本研究具有以下優勢：（1）CVI是一項新穎且應用價值較高的指標。（2）脈絡膜面積需通過手動測量，因此目前涉及大規模數據的文獻很少。本研究包含共696組數據，基數充足，可作為脈絡膜疾病研究有力的參考。（3）早期關于頻域OCT圖像中脈絡膜血管結構的研究中，研究者使用定制軟件進行分析。而本研究中使用可公開訪問的軟件，Fiji ImageJ是一款對外開放的專注于生物圖像分析的公共軟件[17]。分析方法的可重復性是所有臨床評估最重要的問題之一。
本研究尚存在以下局限性：（1）手動分割方法會導致審查員出現無法控制的偏差。（2）目前二值化方法未能統一，Agrawal等[6]和Sonoda等[8]利用ImageJ對于圖像處理上的操作有細微差異，因此明確且一致的二值化方法需要進一步研究[18]。（3）未考慮對照組的掃描范圍是否應根據疾病的具體部位進行選擇，范圍的劃分也不夠細致。在我們新近研究中，通過更大規模的數據訓練出一種人工智能模型，可以自動對脈絡膜進行分割并獲得CVI結果，可望更好地解決上述各種問題。
脈絡膜是眼球壁的血管層，是體內血流最密集的區域之一[1]。作為眼球主要的血液供應組織，脈絡膜對眼部健康至關重要。脈絡膜血管指數（CVI）是頻域OCT深度增強成像（EDI-OCT）技術獲取到脈絡膜圖像后經二值化處理所得的脈絡膜血管（或腔）面積（LA）與脈絡膜總面積（TCA）的比值，可以有效評估脈絡膜內部結構的改變[2]。作為一種新的生物測量工具，CVI已廣泛應用于中心性漿液性脈絡膜視網膜病變、老年性黃斑變性、視網膜中央靜脈阻塞等研究中[3-5]。已有研究表明，健康眼CVI在不同區域也存在一定波動[6]。為驗證這一結論，本研究測量了一組正常健康眼距黃斑中心凹中心750、1500、3000、4500 μm范圍的CVI，以期為脈絡膜血管結構研究中對照組健康眼的OCT測量范圍提供參考。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性臨床研究。本研究經首都醫科大學附屬友誼醫院倫理委員會審批（批準號：2018-P2-205-01）。
2017年10月至2018年5月于北京市友誼醫院眼科就診且經檢查未發現眼部異常的健康者87名174只眼納入研究。其中，男性38名，女性49名。年齡26～83歲，平均年齡61歲。納入標準：年齡≥12歲；屈光度≤±2 D；OCT圖像質量清晰。排除虹膜炎、白內障、青光眼，糖尿病視網膜病變者；高血壓、糖尿病等系統性疾病者；頸動脈斑塊狹窄等其他部位疾病者。
采用德國Heidelberg公司Spectralis HRA OCT儀深度增強成像技術對受檢眼黃斑中心凹進行180°經線方向掃描。掃描線長8.9 mm，掃描范圍：以黃斑中心凹為中心，半徑為750、1500、3000、4500 μm。每只眼掃描3次，所有操作均由同一名技師完成。圖像均由100幅二維圖像疊加組成，用于增強圖像的清晰度并去除圖像偽跡。選取圖像質量最清晰的一幅進行圖像分析處理，并由兩名眼科專家共同對其進行評定。
對獲取的頻域OCT圖像應用Image J軟件（1.51版本）進行二值化處理。脈絡膜上緣為RPE層，下緣為脈絡膜鞏膜交界線，左右邊界為距黃斑中心凹750、1500、3000、4500 μm（圖1），并據此分組。應用多邊形工具按照上述邊緣勾勒出感興趣區域（ROI），ROI manager測量總中心凹下TCA，設為S1；將圖像設置為8-bit格式，選擇Niblack選項進行圖像自動閾值處理，得到基質為白色，血管腔為黑色的二元化圖像（圖2A）；應用ROI manager測量所選擇的白色區域（圖2B）即為基質面積，設為S2。S1減去S2即為LA。通過LA與TCA的比值，得到CVI數值。
圖1
受檢眼EDI-OCT像。1A~1D分別示距黃斑中心凹750、1500、3000、4500 μm的ROI
圖2
受檢眼EDI-OCT像。2A示ROI二值化后；2B示二值化選定基質區域面積
采用SPSS 25.0軟件進行統計學分析。174只眼四組數據共得到696個CVI值，建立數據庫。計量數據均呈正態分布，以均數±標準差（±s）表示。組間比較行重復測量方差分析。檢驗水準α=0.05。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
750 μm組、1500 μm組、3000 μm組、4500 μm組CVI平均值分別為0.681±0.003、0.678±0.002、0.677±0.002、0.676±0.002（表1）；兩兩比較，750 μm組和4500 μm組差值為0.005±0.002，差異有統計學意義（P=0.009）；其余兩兩比較結果，差異均無統計學意義（P＞0.05）（表2）。
表1
四組患眼CVI值比較（±s）
表2
四組CVI兩兩比較結果
3 討論
本研究納入的87名受檢者均經過了嚴格設計的篩選標準，納入條件合理，且擁有清晰可辨的OCT圖像質量。檢查方法采用二值化技術，通過自動閾值處理圖像后對 EDI-OCT 圖像中的脈絡膜血管面積和基質分別計算。二值化可以將原始灰度圖像轉化為二元圖像，該方法適用于研究圖像中區域分布。通過對健康眼的脈絡膜結構進行測量，本研究結果顯示，750 μm組和4500 μm組差值為0.005±0.002，差異有統計學意義。這說明健康眼也存在距黃斑中心凹距離不同，CVI不同的現象。Agrawal等[6]發現，正常人眼中心凹下CVI為60.07%～71.27%，平均值為（65.61±2.33）%。本研究結果進一步證實健康眼CVI在不同區域存在一定波動，且波動與距黃斑中心凹距離相關。距黃斑中心凹距離較近時CVI較大，較遠時CVI則較小，兩者差值為0.005±0.002。結果符合既往對脈絡膜血管結構的認知，即越往周邊，耗氧量降低，血管密度逐漸稀疏[7]。本研究結果提示，作為對照的健康眼CVI并非在任何范圍均相同，應根據病變性質選取合適的范圍。脈絡膜結構變化可以局部或彌散地發生，點狀病變可能會在局灶性炎癥或局部缺血等局灶性病變后發生變化，而彌散性病變可能在全身因素影響下發生，如眼軸增長、不同性別、年齡相關的黃斑變性、糖尿病眼病等。若研究者主要目的是檢查彌散性脈絡膜結構變化，應選取距黃斑中心凹距離較遠的范圍，獲取較大的區域面積，減少局灶性病變的干擾；若是研究局部病灶中脈絡膜結構變化，則應選取較小距離作為范圍，以防錯誤方法導致結論不可靠。Sonoda等[8]研究目的是觀察年齡和眼軸增長時CVI變化，因此研究者相應選取了距中心凹7500 μm而非1500 μm區域進行測量。
在Agrawal等[6]2016年提出CVI概念以前，黃斑區脈絡膜厚度（SFCT）曾被認為是診斷眼部疾病的指標之一。但近年有研究發現其不足，CVI有逐漸替代SFCT的趨勢。Agrawal等[6研究發現，CVI變異系數為3.55，遠小于SFCT的變異系數40.30。這說明CVI較SFCT測量更加穩定。劉然等[9]研究發現，無眼部癥狀的頸內動脈狹窄（ICAS）患者CVI低于正常對照組，而SFCT無明顯改變。這提示對無眼部癥狀的ICAS患者檢測其CVI較SFCT更有助于早期發現脈絡膜血液循環的改變。此外，CVI相對受到生理因素的影響小，目前只有眼軸和年齡被認為是影響CVI結果的因素[10]。而脈絡膜厚度不僅有隨著年齡增長變薄的趨勢，近視程度的增加導致脈絡膜厚度變薄[11]。同時，SFCT結果的差異還可能與OCT檢測儀器的型號、測量軟件以及測量時光源和患者種族的不同有關[6, 12]。近年有研究發現，同一種疾病中脈絡膜厚度存在較大差異，如糖尿病導致的SFCT變大或者變小從未達成共識[13]。有研究表明，脈絡膜厚度與糖尿病視網膜病變分級或疾病進展相關結果并非一致[14]。脈絡膜是一種異質組織，由血管組成，周圍有基質成分，包括結締組織、黑素細胞、神經和細胞外液[15]。因此，SFCT的總體結構標記可能無法反映疾病過程中脈絡膜亞成分的動態變化。脈絡膜厚度僅反應厚度的表象，并不能反映脈絡膜具體的變化結構和形式[8]。由于脈絡膜是眼的主要供血層，CVI可以更直接說明疾病發生過程中血管分布變化。與脈絡膜厚度比較，CVI變異度小，相對受到生理因素的影響小，評估脈絡膜變化更可靠、更穩定。并且，脈絡膜血流量占整個眼部的90%，是視網膜外層與黃斑區的唯一供血系統[16]；因此，CVI可以更直接說明疾病發生過程中血管分布變化。
本研究具有以下優勢：（1）CVI是一項新穎且應用價值較高的指標。（2）脈絡膜面積需通過手動測量，因此目前涉及大規模數據的文獻很少。本研究包含共696組數據，基數充足，可作為脈絡膜疾病研究有力的參考。（3）早期關于頻域OCT圖像中脈絡膜血管結構的研究中，研究者使用定制軟件進行分析。而本研究中使用可公開訪問的軟件，Fiji ImageJ是一款對外開放的專注于生物圖像分析的公共軟件[17]。分析方法的可重復性是所有臨床評估最重要的問題之一。
本研究尚存在以下局限性：（1）手動分割方法會導致審查員出現無法控制的偏差。（2）目前二值化方法未能統一，Agrawal等[6]和Sonoda等[8]利用ImageJ對于圖像處理上的操作有細微差異，因此明確且一致的二值化方法需要進一步研究[18]。（3）未考慮對照組的掃描范圍是否應根據疾病的具體部位進行選擇，范圍的劃分也不夠細致。在我們新近研究中，通過更大規模的數據訓練出一種人工智能模型，可以自動對脈絡膜進行分割并獲得CVI結果，可望更好地解決上述各種問題。
