引用本文： 郭祈涵, 李爽, 王康. 频域光相干断层扫描不同测量范围对正常健康眼脉络膜血管指数的影响. 中华眼底病杂志, 2020, 36(5): 366-369. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20190903-00278 复制
脉络膜是眼球壁的血管层，是体内血流最密集的区域之一[1]。作为眼球主要的血液供应组织，脉络膜对眼部健康至关重要。脉络膜血管指数（CVI）是频域OCT深度增强成像（EDI-OCT）技术获取到脉络膜图像后经二值化处理所得的脉络膜血管（或腔）面积（LA）与脉络膜总面积（TCA）的比值，可以有效评估脉络膜内部结构的改变[2]。作为一种新的生物测量工具，CVI已广泛应用于中心性浆液性脉络膜视网膜病变、老年性黄斑变性、视网膜中央静脉阻塞等研究中[3-5]。已有研究表明，健康眼CVI在不同区域也存在一定波动[6]。为验证这一结论，本研究测量了一组正常健康眼距黄斑中心凹中心750、1500、3000、4500 μm范围的CVI，以期为脉络膜血管结构研究中对照组健康眼的OCT测量范围提供参考。现将结果报道如下。
1 对象和方法
回顾性临床研究。本研究经首都医科大学附属友谊医院伦理委员会审批（批准号：2018-P2-205-01）。
2017年10月至2018年5月于北京市友谊医院眼科就诊且经检查未发现眼部异常的健康者87名174只眼纳入研究。其中，男性38名，女性49名。年龄26～83岁，平均年龄61岁。纳入标准：年龄≥12岁；屈光度≤±2 D；OCT图像质量清晰。排除虹膜炎、白内障、青光眼，糖尿病视网膜病变者；高血压、糖尿病等系统性疾病者；颈动脉斑块狭窄等其他部位疾病者。
采用德国Heidelberg公司Spectralis HRA OCT仪深度增强成像技术对受检眼黄斑中心凹进行180°经线方向扫描。扫描线长8.9 mm，扫描范围：以黄斑中心凹为中心，半径为750、1500、3000、4500 μm。每只眼扫描3次，所有操作均由同一名技师完成。图像均由100幅二维图像叠加组成，用于增强图像的清晰度并去除图像伪迹。选取图像质量最清晰的一幅进行图像分析处理，并由两名眼科专家共同对其进行评定。
对获取的频域OCT图像应用Image J软件（1.51版本）进行二值化处理。脉络膜上缘为RPE层，下缘为脉络膜巩膜交界线，左右边界为距黄斑中心凹750、1500、3000、4500 μm（图1），并据此分组。应用多边形工具按照上述边缘勾勒出感兴趣区域（ROI），ROI manager测量总中心凹下TCA，设为S1；将图像设置为8-bit格式，选择Niblack选项进行图像自动阈值处理，得到基质为白色，血管腔为黑色的二元化图像（图2A）；应用ROI manager测量所选择的白色区域（图2B）即为基质面积，设为S2。S1减去S2即为LA。通过LA与TCA的比值，得到CVI数值。
图1
受检眼EDI-OCT像。1A~1D分别示距黄斑中心凹750、1500、3000、4500 μm的ROI
图2
受检眼EDI-OCT像。2A示ROI二值化后；2B示二值化选定基质区域面积
采用SPSS 25.0软件进行统计学分析。174只眼四组数据共得到696个CVI值，建立数据库。计量数据均呈正态分布，以均数±标准差（
±s）表示。组间比较行重复测量方差分析。检验水准α=0.05。P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
750 μm组、1500 μm组、3000 μm组、4500 μm组CVI平均值分别为0.681±0.003、0.678±0.002、0.677±0.002、0.676±0.002（表1）；两两比较，750 μm组和4500 μm组差值为0.005±0.002，差异有统计学意义（P=0.009）；其余两两比较结果，差异均无统计学意义（P＞0.05）（表2）。
表1
四组患眼CVI值比较（
±s）
表2
四组CVI两两比较结果
3 讨论
本研究纳入的87名受检者均经过了严格设计的筛选标准，纳入条件合理，且拥有清晰可辨的OCT图像质量。检查方法采用二值化技术，通过自动阈值处理图像后对 EDI-OCT 图像中的脉络膜血管面积和基质分别计算。二值化可以将原始灰度图像转化为二元图像，该方法适用于研究图像中区域分布。通过对健康眼的脉络膜结构进行测量，本研究结果显示，750 μm组和4500 μm组差值为0.005±0.002，差异有统计学意义。这说明健康眼也存在距黄斑中心凹距离不同，CVI不同的现象。Agrawal等[6]发现，正常人眼中心凹下CVI为60.07%～71.27%，平均值为（65.61±2.33）%。本研究结果进一步证实健康眼CVI在不同区域存在一定波动，且波动与距黄斑中心凹距离相关。距黄斑中心凹距离较近时CVI较大，较远时CVI则较小，两者差值为0.005±0.002。结果符合既往对脉络膜血管结构的认知，即越往周边，耗氧量降低，血管密度逐渐稀疏[7]。本研究结果提示，作为对照的健康眼CVI并非在任何范围均相同，应根据病变性质选取合适的范围。脉络膜结构变化可以局部或弥散地发生，点状病变可能会在局灶性炎症或局部缺血等局灶性病变后发生变化，而弥散性病变可能在全身因素影响下发生，如眼轴增长、不同性别、年龄相关的黄斑变性、糖尿病眼病等。若研究者主要目的是检查弥散性脉络膜结构变化，应选取距黄斑中心凹距离较远的范围，获取较大的区域面积，减少局灶性病变的干扰；若是研究局部病灶中脉络膜结构变化，则应选取较小距离作为范围，以防错误方法导致结论不可靠。Sonoda等[8]研究目的是观察年龄和眼轴增长时CVI变化，因此研究者相应选取了距中心凹7500 μm而非1500 μm区域进行测量。
在Agrawal等[6]2016年提出CVI概念以前，黄斑区脉络膜厚度（SFCT）曾被认为是诊断眼部疾病的指标之一。但近年有研究发现其不足，CVI有逐渐替代SFCT的趋势。Agrawal等[6研究发现，CVI变异系数为3.55，远小于SFCT的变异系数40.30。这说明CVI较SFCT测量更加稳定。刘然等[9]研究发现，无眼部症状的颈内动脉狭窄（ICAS）患者CVI低于正常对照组，而SFCT无明显改变。这提示对无眼部症状的ICAS患者检测其CVI较SFCT更有助于早期发现脉络膜血液循环的改变。此外，CVI相对受到生理因素的影响小，目前只有眼轴和年龄被认为是影响CVI结果的因素[10]。而脉络膜厚度不仅有随着年龄增长变薄的趋势，近视程度的增加导致脉络膜厚度变薄[11]。同时，SFCT结果的差异还可能与OCT检测仪器的型号、测量软件以及测量时光源和患者种族的不同有关[6, 12]。近年有研究发现，同一种疾病中脉络膜厚度存在较大差异，如糖尿病导致的SFCT变大或者变小从未达成共识[13]。有研究表明，脉络膜厚度与糖尿病视网膜病变分级或疾病进展相关结果并非一致[14]。脉络膜是一种异质组织，由血管组成，周围有基质成分，包括结缔组织、黑素细胞、神经和细胞外液[15]。因此，SFCT的总体结构标记可能无法反映疾病过程中脉络膜亚成分的动态变化。脉络膜厚度仅反应厚度的表象，并不能反映脉络膜具体的变化结构和形式[8]。由于脉络膜是眼的主要供血层，CVI可以更直接说明疾病发生过程中血管分布变化。与脉络膜厚度比较，CVI变异度小，相对受到生理因素的影响小，评估脉络膜变化更可靠、更稳定。并且，脉络膜血流量占整个眼部的90%，是视网膜外层与黄斑区的唯一供血系统[16]；因此，CVI可以更直接说明疾病发生过程中血管分布变化。
本研究具有以下优势：（1）CVI是一项新颖且应用价值较高的指标。（2）脉络膜面积需通过手动测量，因此目前涉及大规模数据的文献很少。本研究包含共696组数据，基数充足，可作为脉络膜疾病研究有力的参考。（3）早期关于频域OCT图像中脉络膜血管结构的研究中，研究者使用定制软件进行分析。而本研究中使用可公开访问的软件，Fiji ImageJ是一款对外开放的专注于生物图像分析的公共软件[17]。分析方法的可重复性是所有临床评估最重要的问题之一。
本研究尚存在以下局限性：（1）手动分割方法会导致审查员出现无法控制的偏差。（2）目前二值化方法未能统一，Agrawal等[6]和Sonoda等[8]利用ImageJ对于图像处理上的操作有细微差异，因此明确且一致的二值化方法需要进一步研究[18]。（3）未考虑对照组的扫描范围是否应根据疾病的具体部位进行选择，范围的划分也不够细致。在我们新近研究中，通过更大规模的数据训练出一种人工智能模型，可以自动对脉络膜进行分割并获得CVI结果，可望更好地解决上述各种问题。
脉络膜是眼球壁的血管层，是体内血流最密集的区域之一[1]。作为眼球主要的血液供应组织，脉络膜对眼部健康至关重要。脉络膜血管指数（CVI）是频域OCT深度增强成像（EDI-OCT）技术获取到脉络膜图像后经二值化处理所得的脉络膜血管（或腔）面积（LA）与脉络膜总面积（TCA）的比值，可以有效评估脉络膜内部结构的改变[2]。作为一种新的生物测量工具，CVI已广泛应用于中心性浆液性脉络膜视网膜病变、老年性黄斑变性、视网膜中央静脉阻塞等研究中[3-5]。已有研究表明，健康眼CVI在不同区域也存在一定波动[6]。为验证这一结论，本研究测量了一组正常健康眼距黄斑中心凹中心750、1500、3000、4500 μm范围的CVI，以期为脉络膜血管结构研究中对照组健康眼的OCT测量范围提供参考。现将结果报道如下。
1 对象和方法
回顾性临床研究。本研究经首都医科大学附属友谊医院伦理委员会审批（批准号：2018-P2-205-01）。
2017年10月至2018年5月于北京市友谊医院眼科就诊且经检查未发现眼部异常的健康者87名174只眼纳入研究。其中，男性38名，女性49名。年龄26～83岁，平均年龄61岁。纳入标准：年龄≥12岁；屈光度≤±2 D；OCT图像质量清晰。排除虹膜炎、白内障、青光眼，糖尿病视网膜病变者；高血压、糖尿病等系统性疾病者；颈动脉斑块狭窄等其他部位疾病者。
采用德国Heidelberg公司Spectralis HRA OCT仪深度增强成像技术对受检眼黄斑中心凹进行180°经线方向扫描。扫描线长8.9 mm，扫描范围：以黄斑中心凹为中心，半径为750、1500、3000、4500 μm。每只眼扫描3次，所有操作均由同一名技师完成。图像均由100幅二维图像叠加组成，用于增强图像的清晰度并去除图像伪迹。选取图像质量最清晰的一幅进行图像分析处理，并由两名眼科专家共同对其进行评定。
对获取的频域OCT图像应用Image J软件（1.51版本）进行二值化处理。脉络膜上缘为RPE层，下缘为脉络膜巩膜交界线，左右边界为距黄斑中心凹750、1500、3000、4500 μm（图1），并据此分组。应用多边形工具按照上述边缘勾勒出感兴趣区域（ROI），ROI manager测量总中心凹下TCA，设为S1；将图像设置为8-bit格式，选择Niblack选项进行图像自动阈值处理，得到基质为白色，血管腔为黑色的二元化图像（图2A）；应用ROI manager测量所选择的白色区域（图2B）即为基质面积，设为S2。S1减去S2即为LA。通过LA与TCA的比值，得到CVI数值。
图1
受检眼EDI-OCT像。1A~1D分别示距黄斑中心凹750、1500、3000、4500 μm的ROI
图2
受检眼EDI-OCT像。2A示ROI二值化后；2B示二值化选定基质区域面积
采用SPSS 25.0软件进行统计学分析。174只眼四组数据共得到696个CVI值，建立数据库。计量数据均呈正态分布，以均数±标准差（±s）表示。组间比较行重复测量方差分析。检验水准α=0.05。P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
750 μm组、1500 μm组、3000 μm组、4500 μm组CVI平均值分别为0.681±0.003、0.678±0.002、0.677±0.002、0.676±0.002（表1）；两两比较，750 μm组和4500 μm组差值为0.005±0.002，差异有统计学意义（P=0.009）；其余两两比较结果，差异均无统计学意义（P＞0.05）（表2）。
表1
四组患眼CVI值比较（±s）
表2
四组CVI两两比较结果
3 讨论
本研究纳入的87名受检者均经过了严格设计的筛选标准，纳入条件合理，且拥有清晰可辨的OCT图像质量。检查方法采用二值化技术，通过自动阈值处理图像后对 EDI-OCT 图像中的脉络膜血管面积和基质分别计算。二值化可以将原始灰度图像转化为二元图像，该方法适用于研究图像中区域分布。通过对健康眼的脉络膜结构进行测量，本研究结果显示，750 μm组和4500 μm组差值为0.005±0.002，差异有统计学意义。这说明健康眼也存在距黄斑中心凹距离不同，CVI不同的现象。Agrawal等[6]发现，正常人眼中心凹下CVI为60.07%～71.27%，平均值为（65.61±2.33）%。本研究结果进一步证实健康眼CVI在不同区域存在一定波动，且波动与距黄斑中心凹距离相关。距黄斑中心凹距离较近时CVI较大，较远时CVI则较小，两者差值为0.005±0.002。结果符合既往对脉络膜血管结构的认知，即越往周边，耗氧量降低，血管密度逐渐稀疏[7]。本研究结果提示，作为对照的健康眼CVI并非在任何范围均相同，应根据病变性质选取合适的范围。脉络膜结构变化可以局部或弥散地发生，点状病变可能会在局灶性炎症或局部缺血等局灶性病变后发生变化，而弥散性病变可能在全身因素影响下发生，如眼轴增长、不同性别、年龄相关的黄斑变性、糖尿病眼病等。若研究者主要目的是检查弥散性脉络膜结构变化，应选取距黄斑中心凹距离较远的范围，获取较大的区域面积，减少局灶性病变的干扰；若是研究局部病灶中脉络膜结构变化，则应选取较小距离作为范围，以防错误方法导致结论不可靠。Sonoda等[8]研究目的是观察年龄和眼轴增长时CVI变化，因此研究者相应选取了距中心凹7500 μm而非1500 μm区域进行测量。
在Agrawal等[6]2016年提出CVI概念以前，黄斑区脉络膜厚度（SFCT）曾被认为是诊断眼部疾病的指标之一。但近年有研究发现其不足，CVI有逐渐替代SFCT的趋势。Agrawal等[6研究发现，CVI变异系数为3.55，远小于SFCT的变异系数40.30。这说明CVI较SFCT测量更加稳定。刘然等[9]研究发现，无眼部症状的颈内动脉狭窄（ICAS）患者CVI低于正常对照组，而SFCT无明显改变。这提示对无眼部症状的ICAS患者检测其CVI较SFCT更有助于早期发现脉络膜血液循环的改变。此外，CVI相对受到生理因素的影响小，目前只有眼轴和年龄被认为是影响CVI结果的因素[10]。而脉络膜厚度不仅有随着年龄增长变薄的趋势，近视程度的增加导致脉络膜厚度变薄[11]。同时，SFCT结果的差异还可能与OCT检测仪器的型号、测量软件以及测量时光源和患者种族的不同有关[6, 12]。近年有研究发现，同一种疾病中脉络膜厚度存在较大差异，如糖尿病导致的SFCT变大或者变小从未达成共识[13]。有研究表明，脉络膜厚度与糖尿病视网膜病变分级或疾病进展相关结果并非一致[14]。脉络膜是一种异质组织，由血管组成，周围有基质成分，包括结缔组织、黑素细胞、神经和细胞外液[15]。因此，SFCT的总体结构标记可能无法反映疾病过程中脉络膜亚成分的动态变化。脉络膜厚度仅反应厚度的表象，并不能反映脉络膜具体的变化结构和形式[8]。由于脉络膜是眼的主要供血层，CVI可以更直接说明疾病发生过程中血管分布变化。与脉络膜厚度比较，CVI变异度小，相对受到生理因素的影响小，评估脉络膜变化更可靠、更稳定。并且，脉络膜血流量占整个眼部的90%，是视网膜外层与黄斑区的唯一供血系统[16]；因此，CVI可以更直接说明疾病发生过程中血管分布变化。
本研究具有以下优势：（1）CVI是一项新颖且应用价值较高的指标。（2）脉络膜面积需通过手动测量，因此目前涉及大规模数据的文献很少。本研究包含共696组数据，基数充足，可作为脉络膜疾病研究有力的参考。（3）早期关于频域OCT图像中脉络膜血管结构的研究中，研究者使用定制软件进行分析。而本研究中使用可公开访问的软件，Fiji ImageJ是一款对外开放的专注于生物图像分析的公共软件[17]。分析方法的可重复性是所有临床评估最重要的问题之一。
本研究尚存在以下局限性：（1）手动分割方法会导致审查员出现无法控制的偏差。（2）目前二值化方法未能统一，Agrawal等[6]和Sonoda等[8]利用ImageJ对于图像处理上的操作有细微差异，因此明确且一致的二值化方法需要进一步研究[18]。（3）未考虑对照组的扫描范围是否应根据疾病的具体部位进行选择，范围的划分也不够细致。在我们新近研究中，通过更大规模的数据训练出一种人工智能模型，可以自动对脉络膜进行分割并获得CVI结果，可望更好地解决上述各种问题。
