引用本文： 王惠, 李红阳, 赵露, 陈曦, 郭笑霄, 孙姣, 王艳玲, 尤冉. 颈内动脉重度狭窄患者脉络膜血流及形态结构观察. 中华眼底病杂志, 2018, 34(1): 29-33. doi: 10.3760/cma.j.issn.1005-1015.2018.01.008 复制
颈内动脉狭窄可造成眼动脉（OA）低灌注，影响脉络膜血液供应，从而导致脉络膜结构发生变化。对脉络膜进行精准定量分析，可以更准确地评估脉络膜微观结构变化。但目前的评估方法多局限于测量脉络膜厚度，且测量过程所受影响因素较多[1-3]。近年来，有研究者提出脉络膜血管指数（CVI）概念，即对脉络膜图像进行二值化处理后测量脉络膜血管区（LA）、基质区（SA）面积并求取二者比值分析脉络膜形态变化[4-7]。CVI不易受年龄、眼轴长度（AL）等因素影响，已应用于对多种眼部疾病评估[6-9]。本研究对一组颈内动脉重度狭窄患者的眼部血流动力学和脉络膜结构变化进行了观察。现将结果报道如下。
1 对象和方法
回顾性病例对照研究。2016年5月至2017年1月在北京友谊医院经头颈部螺旋CT血管造影检查确诊的颈内动脉重度狭窄患者46例46只眼纳入研究。其中，男性31例，女性15例。平均年龄（61.65±10.09）岁。彩色多普勒超声血流成像（CDFI）检查，患者一侧颈内动脉为重度狭窄，狭窄率＞70%；对侧颈内动脉为轻度狭窄或无狭窄，狭窄率＜40%。纳入标准：（1）一侧颈内动脉狭窄率＞70%，对侧颈内动脉狭窄率＜40%或无狭窄；（2）眼压≤20 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）；（3）AL≤28 mm。排除标准：（1）双眼等效球镜度数（SE）≥±3.0 D；（2） AL＞28 mm或＜22 mm；（3）既往患有青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性（AMD）等其他眼部疾病者；（4）急性眼内炎症和（或）感染，或除白内障手术除外的任何其他类型眼内手术史；（5）患有脑梗死等可影响视功能的全身系统性疾病者；（6）采集的图像质量差不能分析者。
所有患者均行最佳矫正视力（BCVA）、裂隙灯显微灯、眼压、间接检眼镜、频域光相干断层扫描（OCT）检查和电脑验光，以及AL测量。采用Snellen视力表行BCVA检查，统计时换算为最小分辨角对数（logMAR）视力；采用日本Canon公司TX-20非接触眼压计行眼压检查；采用日本Topcon公司KR-8900型电脑验光仪行电脑验光。将重度颈内动脉狭窄侧眼设为病例组，轻度狭窄或无狭窄颈内动脉侧眼设为对照组，各为46只眼。两组受检眼平均AL、SE、眼压比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；logMAR BCVA比较，差异有统计学意义（P＜0.05）（表1）。
表1
两组受检眼平均logMAR BCVA、SE、AL、眼压比较
采用荷兰Philips公司IU22 CDI诊断仪，探头频率12～15 MHz，检测受检眼OA、睫状后动脉（PCA）收缩期峰值流速（PSV）、舒张末期血流速度（EDV）、阻力指数（RI）、博动指数（PI）。以上检查均由同一名超声科医师完成，测量3次取平均值。
采用德国Heidelberg公司频域OCT仪的增强深度成像技术以黄斑中心凹为中心对视网膜、脉络膜进行扫描，测量黄斑中心凹下脉络膜厚度（SFCT）。SFCT定义为Bruch膜强反射带至巩膜内表面强反射带之间的垂直距离。采用Image J软件（version 1.47）将所得OCT灰度图进行二值化处理后，应用软件ROI功能确定脉络膜指数测量区域。白色像素SA、黑色像素LA图像调整采用Niblack法。脉络膜指数测量区域宽度为以黄斑中心凹为中心，鼻、颞侧各750 μm，总宽度1500 μm（图1）；深度为视网膜色素上皮（RPE）层下边界至脉络膜巩膜分界线。测量脉络膜总面积（TCA）、LA、SA、LA/SA 及CVI，CVI=（LA/TCA）×100%。以上检查均由同一名眼科医师完成，测量3次取平均值。
图1
OCT灰度图进行二值化处理后脉络膜参数测量示意图。以黄斑部中心凹为中心，测量宽度鼻、颞侧各750 μm，深度从RPE层下边界到脉络膜巩膜分界线；黑色像素代表LA（黄星），白色像素代表SA（红星）
采用SPSS 20.0统计软件行统计学分析处理。计量资料以均数±标准差（
）表示。正态分布采用Kolmogorov-Smirnov检验；符合正态分布的数据两组受检之间参数比较采用配对t检验，非正态分布数据组间比较采用Wilcoxon秩和检验。P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
CDFI测量结果显示，病例组受检眼OA及PCA PSV明显低于对照组受检眼，差异有统计学意义（P=0.030、0.011）。两组受检眼OA及PCA EDV、RI、PI比较，差异均无统计学意义（OA：P=0.737、0.074、0.068；PCA：P=0.249、0.165、0.417）（表2，3）。
表2
两组受检眼OA血流动力学参数比较
表3
两组受检眼PCA血流动力学参数比较
频域OCT检测结果显示，病例组受检眼SFCT明显低于对照组受检眼，差异有统计学意义（P＜0.05）； TCA、LA、CVI明显低于与对照组受检眼，差异有统计学意义（P＜0.05）；SA、LA/SA差异无统计学意义（P＞0.05）（表4）。
表4
两组受检眼脉络膜参数比较
3 讨论
脉络膜厚度受系统性影响因素较多，且测量过程人为因素影响较大，容易产生误差，不能准确地反应脉络膜结构变化。近年来，随着图像二值化处理技术的发展，有学者提出可利用脉络膜定量测量参数CVI评估脉络膜结构，并将其运用于多种眼部疾病的临床研究[5, 10, 11]。CDFI检测OA和PCA的血流速度，具有无创性、可重复性等优点，能够直接反映眼部血流动力学变化。本研究观察了颈内动脉狭窄患者眼部血流动力学变化，并引入CVI评估脉络膜结构的相应变化。
颈内动脉狭窄影响眼部血流动力学状态。Lawrence和Oderich[12]认为，当颈动脉狭窄＞50%，尤其是颈内动脉狭窄时眼部症状的发生率增高。冯雪艳等[13]对颈内动脉重度狭窄造成一过性黑矇患者进行检查，结果显示患者视网膜中央动脉（CRA）PSV和EDV明显降低。本研究结果显示，病例组受检眼与对照组受检眼比较，OA及PCA血流动力学变化差异具有统计学意义，主要表现在PSV明显降低。PSV反映血管充盈程度和血流供应强度，PSV越小，说明血管内血流供应不足，组织灌注状态越差。OA是颈内动脉第一分支，CRA与PCA均起源于OA，因此凡是可以引起OA低灌注的因素均能影响到分支血管的微循环状态，从而引起脉络膜低灌注及缺血性眼部病变。本研究结果也提示颈内动脉重度狭窄已经影响到眼部血液供应，导致OA及供应脉络膜血液的PCA低灌注，脉络膜发生相应的缺血性改变。
PCA是OA的分支，供应视网膜外层和脉络膜，能够引起PCA灌注不足的疾病均会导致脉络膜血液灌注不足，最终导致脉络膜微观结构的改变。Kang等[14]曾报道3例由颈内动脉重度狭窄所致眼缺血综合征患者，其脉络膜厚度较正常眼明显降低。Kim等[15]对19例眼缺血综合征患者的脉络膜参数进行了测量，结果显示，患眼SFCT和脉络膜容积均降低。本研究结果与此一致，病例组受检眼SFCT值明显低于对照组。因此，我们推测颈内动脉重度狭窄引起眼部血管低灌注，使得脉络膜局部血流量长期处于不足状态，最终影响脉络膜结构。但Akçay等[16]的研究却发现颈内动脉重度狭窄侧眼SFCT变大。我们推断其可能原因为，影响脉络膜厚度的因素较多，可能造成测量结果不准确；另外本研究纳入观察的患者颈内动脉狭窄病程不同，随着供应脉络膜血量减少，脉络膜中小血管血流量降低，血管充盈不足，基质供血减少导致脉络膜变薄。但随着缺血加重和脉络膜高代谢的需求，血液供应不足导致血管生成因子的释放，从而进一步促进新血管的形成，导致脉络膜毛细血管数量会相应增加，进而厚度增大来抵抗由于ICA狭窄引起的血流减少，这是一种代偿性保护机制。为验证此推断，我们将对本组患者进行长期随访，同时也将纳入正常人群并对其眼部血流动力学及脉络膜结构变化进行研究，进一步深入探讨对侧颈内动脉或者侧支循环的代偿机制在眼部血液供应中发挥的作用。
虽然SFCT已经作为常规评估脉络膜的参数广泛应用于临床研究中，但其受年龄、屈光参差、扫描时间、眼压及其他混杂因素影响较大。Branchini等[17]最早提出通过OCT检查并通过软件测量脉络膜区域白色像素与黑色像素面积比（0.271）来评估脉络膜血管结构的变化。Sonoda等[18]采取Niblack法对OCT图像进行二值化处理并将其应用于眼部疾病的研究。Tan等[19]在此基础上提出CVI这一新指标评估脉络膜结构并使其被广泛接受。计算CVI的变化能够准确提供脉络膜中血管所占比例，其可以作为反映疾病活动和脉络膜灌注状态的标志物。目前一些研究结果证实引起眼部血流灌注不足的疾病其CVI降低。Sonoda等[18]研究结果表明，正常人CVI约为65%，而AMD患者则下降为62%。Tan等[19]对糖尿病患者及正常人CVI进行比较分析，结果显示糖尿病患者CVI降低。本研究结果显示，病例组受检眼TCA、LA、CVI均较对照组明显下降，提示颈内动脉重度狭窄可以影响脉络膜血流供应。我们推测此类患者脉络膜微血管管腔变窄，流量降低，造成TCA、LA下降，同时反应血管所占面积比的CVI也相应下降。
本研究存在以下不足：（1）纳入观察患者样本较少，今后研究应扩大样本量并对患者进行长期随访观察，进行细化分析及定量测量。（2）目前图像二值化处理软件仍存在局限，如图像处理算法选择有待进一步证实，黑白像素边缘界定准确性欠缺，测量范围选择缺乏标准化规定，测量的重复性，一致性及再现性研究不足等。（3）CVI的测量是基于OCT图像中黑色像素代表LA，白色像素代表SA这一假设并进行的数据处理，但尚无组织病理学研究证实此种假设。今后仍需要更大的样本量的研究来探讨CVI作为更稳定的脉络膜结构评估参数的可靠性。
颈内动脉狭窄可造成眼动脉（OA）低灌注，影响脉络膜血液供应，从而导致脉络膜结构发生变化。对脉络膜进行精准定量分析，可以更准确地评估脉络膜微观结构变化。但目前的评估方法多局限于测量脉络膜厚度，且测量过程所受影响因素较多[1-3]。近年来，有研究者提出脉络膜血管指数（CVI）概念，即对脉络膜图像进行二值化处理后测量脉络膜血管区（LA）、基质区（SA）面积并求取二者比值分析脉络膜形态变化[4-7]。CVI不易受年龄、眼轴长度（AL）等因素影响，已应用于对多种眼部疾病评估[6-9]。本研究对一组颈内动脉重度狭窄患者的眼部血流动力学和脉络膜结构变化进行了观察。现将结果报道如下。
1 对象和方法
回顾性病例对照研究。2016年5月至2017年1月在北京友谊医院经头颈部螺旋CT血管造影检查确诊的颈内动脉重度狭窄患者46例46只眼纳入研究。其中，男性31例，女性15例。平均年龄（61.65±10.09）岁。彩色多普勒超声血流成像（CDFI）检查，患者一侧颈内动脉为重度狭窄，狭窄率＞70%；对侧颈内动脉为轻度狭窄或无狭窄，狭窄率＜40%。纳入标准：（1）一侧颈内动脉狭窄率＞70%，对侧颈内动脉狭窄率＜40%或无狭窄；（2）眼压≤20 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）；（3）AL≤28 mm。排除标准：（1）双眼等效球镜度数（SE）≥±3.0 D；（2） AL＞28 mm或＜22 mm；（3）既往患有青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性（AMD）等其他眼部疾病者；（4）急性眼内炎症和（或）感染，或除白内障手术除外的任何其他类型眼内手术史；（5）患有脑梗死等可影响视功能的全身系统性疾病者；（6）采集的图像质量差不能分析者。
所有患者均行最佳矫正视力（BCVA）、裂隙灯显微灯、眼压、间接检眼镜、频域光相干断层扫描（OCT）检查和电脑验光，以及AL测量。采用Snellen视力表行BCVA检查，统计时换算为最小分辨角对数（logMAR）视力；采用日本Canon公司TX-20非接触眼压计行眼压检查；采用日本Topcon公司KR-8900型电脑验光仪行电脑验光。将重度颈内动脉狭窄侧眼设为病例组，轻度狭窄或无狭窄颈内动脉侧眼设为对照组，各为46只眼。两组受检眼平均AL、SE、眼压比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；logMAR BCVA比较，差异有统计学意义（P＜0.05）（表1）。
表1
两组受检眼平均logMAR BCVA、SE、AL、眼压比较
采用荷兰Philips公司IU22 CDI诊断仪，探头频率12～15 MHz，检测受检眼OA、睫状后动脉（PCA）收缩期峰值流速（PSV）、舒张末期血流速度（EDV）、阻力指数（RI）、博动指数（PI）。以上检查均由同一名超声科医师完成，测量3次取平均值。
采用德国Heidelberg公司频域OCT仪的增强深度成像技术以黄斑中心凹为中心对视网膜、脉络膜进行扫描，测量黄斑中心凹下脉络膜厚度（SFCT）。SFCT定义为Bruch膜强反射带至巩膜内表面强反射带之间的垂直距离。采用Image J软件（version 1.47）将所得OCT灰度图进行二值化处理后，应用软件ROI功能确定脉络膜指数测量区域。白色像素SA、黑色像素LA图像调整采用Niblack法。脉络膜指数测量区域宽度为以黄斑中心凹为中心，鼻、颞侧各750 μm，总宽度1500 μm（图1）；深度为视网膜色素上皮（RPE）层下边界至脉络膜巩膜分界线。测量脉络膜总面积（TCA）、LA、SA、LA/SA 及CVI，CVI=（LA/TCA）×100%。以上检查均由同一名眼科医师完成，测量3次取平均值。
图1
OCT灰度图进行二值化处理后脉络膜参数测量示意图。以黄斑部中心凹为中心，测量宽度鼻、颞侧各750 μm，深度从RPE层下边界到脉络膜巩膜分界线；黑色像素代表LA（黄星），白色像素代表SA（红星）
采用SPSS 20.0统计软件行统计学分析处理。计量资料以均数±标准差（
）表示。正态分布采用Kolmogorov-Smirnov检验；符合正态分布的数据两组受检之间参数比较采用配对t检验，非正态分布数据组间比较采用Wilcoxon秩和检验。P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
CDFI测量结果显示，病例组受检眼OA及PCA PSV明显低于对照组受检眼，差异有统计学意义（P=0.030、0.011）。两组受检眼OA及PCA EDV、RI、PI比较，差异均无统计学意义（OA：P=0.737、0.074、0.068；PCA：P=0.249、0.165、0.417）（表2，3）。
表2
两组受检眼OA血流动力学参数比较
表3
两组受检眼PCA血流动力学参数比较
频域OCT检测结果显示，病例组受检眼SFCT明显低于对照组受检眼，差异有统计学意义（P＜0.05）； TCA、LA、CVI明显低于与对照组受检眼，差异有统计学意义（P＜0.05）；SA、LA/SA差异无统计学意义（P＞0.05）（表4）。
表4
两组受检眼脉络膜参数比较
3 讨论
脉络膜厚度受系统性影响因素较多，且测量过程人为因素影响较大，容易产生误差，不能准确地反应脉络膜结构变化。近年来，随着图像二值化处理技术的发展，有学者提出可利用脉络膜定量测量参数CVI评估脉络膜结构，并将其运用于多种眼部疾病的临床研究[5, 10, 11]。CDFI检测OA和PCA的血流速度，具有无创性、可重复性等优点，能够直接反映眼部血流动力学变化。本研究观察了颈内动脉狭窄患者眼部血流动力学变化，并引入CVI评估脉络膜结构的相应变化。
颈内动脉狭窄影响眼部血流动力学状态。Lawrence和Oderich[12]认为，当颈动脉狭窄＞50%，尤其是颈内动脉狭窄时眼部症状的发生率增高。冯雪艳等[13]对颈内动脉重度狭窄造成一过性黑矇患者进行检查，结果显示患者视网膜中央动脉（CRA）PSV和EDV明显降低。本研究结果显示，病例组受检眼与对照组受检眼比较，OA及PCA血流动力学变化差异具有统计学意义，主要表现在PSV明显降低。PSV反映血管充盈程度和血流供应强度，PSV越小，说明血管内血流供应不足，组织灌注状态越差。OA是颈内动脉第一分支，CRA与PCA均起源于OA，因此凡是可以引起OA低灌注的因素均能影响到分支血管的微循环状态，从而引起脉络膜低灌注及缺血性眼部病变。本研究结果也提示颈内动脉重度狭窄已经影响到眼部血液供应，导致OA及供应脉络膜血液的PCA低灌注，脉络膜发生相应的缺血性改变。
PCA是OA的分支，供应视网膜外层和脉络膜，能够引起PCA灌注不足的疾病均会导致脉络膜血液灌注不足，最终导致脉络膜微观结构的改变。Kang等[14]曾报道3例由颈内动脉重度狭窄所致眼缺血综合征患者，其脉络膜厚度较正常眼明显降低。Kim等[15]对19例眼缺血综合征患者的脉络膜参数进行了测量，结果显示，患眼SFCT和脉络膜容积均降低。本研究结果与此一致，病例组受检眼SFCT值明显低于对照组。因此，我们推测颈内动脉重度狭窄引起眼部血管低灌注，使得脉络膜局部血流量长期处于不足状态，最终影响脉络膜结构。但Akçay等[16]的研究却发现颈内动脉重度狭窄侧眼SFCT变大。我们推断其可能原因为，影响脉络膜厚度的因素较多，可能造成测量结果不准确；另外本研究纳入观察的患者颈内动脉狭窄病程不同，随着供应脉络膜血量减少，脉络膜中小血管血流量降低，血管充盈不足，基质供血减少导致脉络膜变薄。但随着缺血加重和脉络膜高代谢的需求，血液供应不足导致血管生成因子的释放，从而进一步促进新血管的形成，导致脉络膜毛细血管数量会相应增加，进而厚度增大来抵抗由于ICA狭窄引起的血流减少，这是一种代偿性保护机制。为验证此推断，我们将对本组患者进行长期随访，同时也将纳入正常人群并对其眼部血流动力学及脉络膜结构变化进行研究，进一步深入探讨对侧颈内动脉或者侧支循环的代偿机制在眼部血液供应中发挥的作用。
虽然SFCT已经作为常规评估脉络膜的参数广泛应用于临床研究中，但其受年龄、屈光参差、扫描时间、眼压及其他混杂因素影响较大。Branchini等[17]最早提出通过OCT检查并通过软件测量脉络膜区域白色像素与黑色像素面积比（0.271）来评估脉络膜血管结构的变化。Sonoda等[18]采取Niblack法对OCT图像进行二值化处理并将其应用于眼部疾病的研究。Tan等[19]在此基础上提出CVI这一新指标评估脉络膜结构并使其被广泛接受。计算CVI的变化能够准确提供脉络膜中血管所占比例，其可以作为反映疾病活动和脉络膜灌注状态的标志物。目前一些研究结果证实引起眼部血流灌注不足的疾病其CVI降低。Sonoda等[18]研究结果表明，正常人CVI约为65%，而AMD患者则下降为62%。Tan等[19]对糖尿病患者及正常人CVI进行比较分析，结果显示糖尿病患者CVI降低。本研究结果显示，病例组受检眼TCA、LA、CVI均较对照组明显下降，提示颈内动脉重度狭窄可以影响脉络膜血流供应。我们推测此类患者脉络膜微血管管腔变窄，流量降低，造成TCA、LA下降，同时反应血管所占面积比的CVI也相应下降。
本研究存在以下不足：（1）纳入观察患者样本较少，今后研究应扩大样本量并对患者进行长期随访观察，进行细化分析及定量测量。（2）目前图像二值化处理软件仍存在局限，如图像处理算法选择有待进一步证实，黑白像素边缘界定准确性欠缺，测量范围选择缺乏标准化规定，测量的重复性，一致性及再现性研究不足等。（3）CVI的测量是基于OCT图像中黑色像素代表LA，白色像素代表SA这一假设并进行的数据处理，但尚无组织病理学研究证实此种假设。今后仍需要更大的样本量的研究来探讨CVI作为更稳定的脉络膜结构评估参数的可靠性。
