原发性闭角型青光眼前房角影像学研究进展

发布时间：2021-08-17 17:11所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次

摘要:原发性闭角型青光眼(PACG)是导致亚洲人不可逆性失明的主要原因，评估前房角对PACG的诊断和治疗有重要意义。眼前段成像是评估眼前节、前房角结构的主要手段，通过图像可以揭示PACG的前房角状态。目前临床上常用的眼前段成像设备包括房角镜、超声生物显微

　　摘要:原发性闭角型青光眼(PACG)是导致亚洲人不可逆性失明的主要原因，评估前房角对PACG的诊断和治疗有重要意义。眼前段成像是评估眼前节、前房角结构的主要手段，通过图像可以揭示PACG的前房角状态。目前临床上常用的眼前段成像设备包括房角镜、超声生物显微镜、前段光学相干断层扫描成像设备、眼前节照相分析系统(PentaCam，RetCam等)、光声成像设备等;此外，人工智能诊断技术的兴起为眼前段成像带来了新的发展。未来眼前段成像设备将在成像精度、检测范围、图像三维再造以及利用人工智能进行自动检测等方面得到进一步提升。

　　关键词:原发性闭角型青光眼;眼前段成像;光学相干断层扫描;人工智能辅助;前房角

　　原发性闭角型青光眼(primaryangleclosureglaucoma，PACG)是我国青光眼的主要类型，以前房角关闭、眼压升高和青光眼性视神经病变为特征，是亚洲不可逆性失明的主要原因[1-3]，与原发性开角型青光眼不同，狭窄的眼前段和前房角结构是PACG的基本解剖学特征，前房角逐渐变窄、闭合的过程相当复杂，涉及多种因素[4]。

　　我国PACG房角闭合的机制主要有单纯瞳孔阻滞型、高褶虹膜型以及多种机制共存型[5]。除上述发病机制外，临床短轴眼是伴发PACG的高危因素[6]，特别是真性小眼球具有眼轴短、晶状体和巩膜较厚、前房角狭窄等解剖学特征[7]。上述引起PACG的不正常眼部形态可通过眼前段成像技术呈现，前房角的可视化是诊断PACG的关键。目前眼前段成像方式一般分为以下几种。

　　①光学辅助装置:如前房角镜;②超声设备:超声活体生物显微镜(ultrasonicbiologicalmicroscope，UBM)是20世纪90年代后期开始应用于眼科临床的一种新型眼科超高频超声诊断设备，对眼前部结构和病变的分辨能力强，可用于观察活体的眼前节组织结构的细微改变;③光学相干断层扫描仪(opticalcoherencetomography，OCT):如眼前段光学相干断层扫描仪(anteriorsegmentopticalcoherencetomography，AS-OCT)采用低相干干涉法原理获得眼前段的断层图像;④眼前节照相分析系统:如Pentacam(三维眼前节分析诊断系统)和RetCam(眼科广域数字成像系统);⑤光声成像设备:一种新型非入侵式成像模式[8];⑥人工智能辅助技术:应用电子计算机技术识别图像，进行临床诊断的智能辅助系统。现对PACG前房角影像学研究进展予以综述。

　　1光学辅助装置

　　1914年，Salzmann设计了光学辅助装置———房角镜，成功观察到房角结构，目前房角镜仍广泛用于临床。房角镜有直接房角镜(如Koeppe型、Troncoso型)和间接房角镜(Glodmann、Volk、Zeiss、Posner、Sussman型等)两种类型。直接房角镜常在手术中应用[9]，患者取仰卧位，将黏弹性物质(如玻璃酸钠)填充于角膜与房角镜之间，借助手术显微镜观察前房角形态。

　　间接房角镜有单面反射镜、双面反射镜及四面反射镜等，可借助裂隙灯显微镜照明放大房角结构，使房角结构清晰可见，临床应用广泛[10]。间接房角镜对房角结构的观察各具特点，其中Glodmann型房角镜角膜接触区域直径为12mm，适于观察静态周边前房及房角结构，而Volk、Zeiss、Posner、Sussman型房角镜，角膜接触区域均小于角膜直径，更适于使用压陷技术观察动态房角结构。

　　房角镜检查至今仍然是诊断房角狭窄的临床金标准[11]，能提供真实的色泽信息，可在静态和动态下直接观察房角形态和结构变化、房角粘连程度、色素沉积程度以及Schlemm管内充血情况、虹膜病变等，并可为房角相关手术提供可视化操作。房角镜也有许多局限性，它属于接触性检查，存在角膜病变(如角膜白斑或术后)的患者，不适合使用房角镜检查，其高度依赖临床医师的技术和主观判断，且无法观测到虹膜后和睫状体的情况。Quigley等[12]研究证实，大部分临床眼科医师在常规检查中以及青光眼患者的检查中都没有进行房角镜检查。

　　由此可见，目前房角镜检查并不适用于全部PACG患者。近年术中房角镜(如TVG手术房角镜)的应用逐步完善。1993年，Joos等[13]首次利用术中房角镜探针成功对猪眼进行前房角切开，认为将房角镜 用于青光眼的诊疗，可以提高青光眼的诊断率和手术成功率，表明在术中房角镜直视下进行前房角手术可精准地作用于手术部位，减少房角结构损伤，使手术更直观，操作更具目的性。未来房角镜将向更便利、更清晰的方向发展，特别是术中房角镜的广泛应用，将使光学辅助装置焕发出新的动力。

　　2超声设备

　　UBM由Pavlin和Foster于1989年发明的一种眼科检测仪器[14]。1994年，我国首次引进UBM设备[15]。与传统B超扫描不同，UBM使用35～100MHz的高频超声扫描传感器，图像分辨率可达到50～100μm，扫描频率越高，分辨率越高，但是扫描深度随之降低，常规UBM使用35～50MHz的扫描频率，已达到分辨率和扫描深度的平衡。与房角镜不同，UBM可高清显示前房角闭合的程度，可显示角膜水肿或混浊无法进行房角镜检查时的房角形态。

　　研究者认为，巩膜突是衡量房角异常的标志性解剖位置，巩膜突可在巩膜不透光阴影与角膜相对透光阴影合并的区域被识别。根据巩膜突可得到房角的其他测量参数，这些参数都与房角狭窄程度独立相关[16]。Pavlin等[17]发现，UBM可检测出高褶虹膜眼的睫状体前位，表明虹膜后方的结构也可以用UBM进行成像和评估，这对于阐明高褶虹膜、睫状体渗出综合征、晶状体半脱位、睫状体囊肿或肿瘤等引起的房角闭合有重要意义[18]。

　　由此可见，UBM能帮助评估房角闭合的潜在机制，对于确定适合PACG的治疗方式有重要作用。但是UBM检查仍有局限，检查时需要使用眼球表面麻醉药，将眼杯置于角膜上，并将超声探头放置于眼杯内进行扫描检测;且测量前需要手动识别巩膜突，有些程序是半自动的，图像采集时间取决于患者的配合程度和检查者的经验。因此，UBM检查需要由技术熟练、经验丰富的操作人员进行，以减少技术因素导致的结果误差。常规UBM仅可获得二维图像。

　　Wu等[19]发明了一种3DUBM系统，通过旋转采集二维图像(数百张)并结合适当的图像处理技术构建高分辨率的前房三维图像。其中应用卷积神经网络进行前房图像识别，并通过自动化方法寻找Schwalbe线来确定巩膜突的位置，进而得到虹膜小梁角，结果显示，自动测量和人工读取的虹膜小梁角的角度数值比较差异无统计学意义，且3DUBM系统较常规UBM更省时。但目前3DUBM系统还不成熟，其三维图像重构对齐技术、前房自动识别以及TIA的测量方法仍需改善。此外，如果UBM技术能够通过非接触手段实现组织超高清分辨率，将会在眼科临床中应用更加广泛。

　　3OCT

　　AS-OCT是一种非接触式的快速眼前段成像设备，其工作原理是使用低相干干涉法获得眼前段的断层图像，1994年，Lzatt等[20]首次将OCT技术应用于眼前节，并成功测得了角膜厚度、前房深度等。多年来，随着技术的革新、功能的完善，AS-OCT由时域OCT(time-domainOCT，TD-OCT)发展到基于傅立叶域的频域OCT(spectral-domainOCT，SD-OCT)和扫频光源OCT(swept-sourceOCT，SS-OCT)。AS-OCT的成像速度快、分辨率高、信噪比好，可产生从20kHz(840nm光源)到400kHz(1310nm光源)的A扫描速率，能够对房角隐窝进行精确定量和定性分析，并对眼前节结构进行三维成像[21]。现对不同类型AS-OCT的原理、应用和发展进行介绍。

　　3.1TD-OCT

　　TD-OCT采用1310nm波长的光源，通过调节参考光反射镜的位置来改变探测深度。TD-OCT属于机械式扫描，速度较慢(2000A-Scan/s)。VisanteOCT和裂隙灯OCT是TD-OCT最常见的两种类型，分辨率为10～20μm[16]。TD-OCT能对虹膜角进行可视化检查，能定量测量PACG的关键生物参数，且操作方便、简单。据报道，由中山大学中山眼科中心基于VisanteOCT研发的房角评估软件[22-23]能够在手动确定巩膜突后，自动输出房角、虹膜和睫状体相关参数。

　　Leung等[24]发现，虽然VisanteOCT和裂隙灯OCT具有极好的观察者间再现性，但它们之间的一致性较差。TD-OCT只有一个横断面图像，成像速度慢、分辨率较低，可能漏诊局部周边虹膜粘连或房角关闭。由于TD-OCT的局限性，随后研发出了SD-OCT，但未能解决上述全部问题。

　　3.2SD-OCT

　　与TD-OCT不同，SD-OCT(CirrusHD-OCT、Ivue/RTVue、SpectralisOCT等)使用近840nm波长的近红外光，参考光的反射镜距离不变，较TD-OCT具有更高的分辨率和扫描速度[25-26]。更高分辨率的SD-OCT对角膜和房角以及小梁网、巩膜突和Schwalbe线等眼部亚结构的可视化检测能力更高。Cheung等[27]使用改良SD-OCT可识别95%扫描中Schwalbe线以及85%扫描中的巩膜突。

　　临床上，SD-OCT一般主要用于视网膜成像，同时也支持多种模式，使用一个前段透镜接合器能够实现对眼前段和房角结构的成像;但测量眼前节时，SD-OCT的穿透深度和扫描宽度下降，不能清晰显示虹膜后界，测量的参数有限，限制了其在眼前节的临床应用，而在眼后段的应用更广泛[28]。综上，SD-OCT的波长较TD-OCT短，纵向及横向扫描范围均不及TD-OCT，但其对房角细微结构的显示较TD-OCT更清晰。

　　3.3SS-OCT

　　2008年首个SS-OCT实现商业化[29]，其在1310nm波长的扫描激光源下工作，较840nm波长光源的组织穿透性显著提高。此外，SS-OCT可显示眼前节细微结构的高清图像，如Schlemm管、小梁网、房水静脉、巩膜突等，并可进行超广角扫描，360°全方位测量房角结构和形态。Porporato等[30]使用SS-OCT对新加坡一家社区综合医院2027例50岁以上的老年人进行扫描分析发现，SS-OCT诊断房角关闭的灵敏度和特异度分别为82.5%和78.5%，表明SS-OCT的图像分辨率极高，能精确且可重复地测量周边虹膜前粘连及房角闭合情况，是普通AS-OCT和房角镜无法达到的。

　　近年来，基于扫频光源的新一代SS-OCT已上市，其扫描速度由30000A-Scan/s提升到50000A-Scan/s，能对眼前节进行超高清成像及三维重建，具有强大的自测功能，并可以在0.3s内自动获取眼前节16mm(宽度)×13mm(深度)范围的立体图像，包括角膜/晶状体后表面以及部分玻璃体[31];可以自动分析图像并获取巩膜突和房角隐窝位置，获取房角开放距离、房角隐窝面积、小梁网虹膜空间面积、小梁虹膜角等参数，以及专有的虹膜小梁网接触指数，对房角开闭情况进行全自动全周分析统计。

　　此外，新一代SS-OCT还能测量前房、虹膜容积等参数，对巩膜、上直肌进行高清成像，并对滤过泡进行三维成像和分析，计算滤过泡容积。总之，新一代SS-OCT实现了更快、更精准、更细微的前房角结构测量，且达到了范围更广、更深的精准定量测量，对PACG的早期发现和诊断有重要意义。综上所述，三种类型AS-OCT均操作简单方便，能快速采集眼前段横截面图像，可重复性好、分辨率高，且非接触方法消除了患者的不适以及对眼球的偶然压迫[32]，能精确识别且量化与PACG相关的 关键特征。

　　Kara等[33]采用AS-OCT进行量化分析显示，真性小眼球患者的前房深度、房角开放距离、房角隐窝面积等前房参数均低于正常人群，表明AS-OCT对真性小眼球患者的PACG风险评估十分重要。随着AS-OCT的快速发展，其未来可能取代UBM，但AS-OCT不能动态观测房角[34]，且对虹膜后方结构的检测能力有限，未来仍需要向更高分辨率、更深穿透力、更真实图像三维再造、更智能化软件分析的方向发展。

　　4眼前节照相分析系统

　　4.1PentaCam

　　PentaCam(三维眼前节分析诊断系统)是近年发展起来并应用于临床的眼科成像设备，其成像原理是通过Scheimflug相机进行旋转扫描拍摄[35-36]，可在2s内收集和分析眼前节25000～138000个数据点，获得角膜到晶体后表面的光学截面，通过非接触式设备提供完整的三维眼前节分析图像，可用于测量角膜厚度、角膜直径、曲率半径、晶状体位置、前房角、体积和深度。

　　Pakravan等[37]发现，应用PentaCam测量的前房体积、前房深度是预测急性闭角型青光眼的可靠参数。PentaCam具有非接触、快速、易量化前房参数的优势，且重复性好，但不能详细评估前房角，由于可见光无法深入组织，故不能直接可视化房角结构。因此，临床上PentaCam在角膜屈光检测方面应用较多，而房角形态结构分析的应用相对较少。

　　5光声成像系统

　　光声成像是一种新型非入侵式成像模式，可用于眼前节成像，与UBM和AS-OCT不同，光声成像的原理是脉冲激光照射组织并被组织吸收，吸收产生的热量导致组织周期性热胀冷缩，进而产生超声信号，通过分析处理超声信号得到组织的结构和生理功能信息[30]。声波对眼组织的穿透力明显强于光波，因此，与OCT成像相比，光声成像可显示更深层的结构[40]，光声成像的分辨率很高，可以达到微米级别，并能对虹膜和睫状体细微结构的成像。

　　光声成像的优势在于可以得到组织的生理功能信息[41]，这是其他眼前节成像设备不具有的特点，因而在眼部分子生物医学领域有广泛的应用前景。有报道显示，眼前节组织的光声成像特性有多方面的应用，如对青光眼患者注射的干细胞进行光声成像追踪，以再生小梁网[42-43]。目前光声成像分子成像技术还处于动物实验阶段，其相关技术还有待完善，作为解决眼前节分子成像需求的一种选择，对未来青光眼分子治疗的发展有重要意义。

　　6人工智能辅助

　　随着计算机技术的发展，人工智能技术在医学领域的应用不断拓展[44]。人工智能主要通过机器学习和深度学习使自身具备完成某项较复杂任务的能力，如图像识别、疾病诊断，机器学习过程通常利用神经网络结构实现，识别巩膜突、计算房角闭合程度是诊断PACG的关键。Hao等[45]利用AS-OCT检测房角闭合程度，并运用基于深度学习的人工智能算法进行图像识别，包括定位前房角和识别前房角闭合程度，可自动识别三类房角闭合程度，识别率识别结果的受试者工作特征曲线下面积为0.91。

　　Fu等[46]组织了人工智能闭角型青光眼评估挑战赛，对于给定样本的测试结果显示，性能最好的算法在巩膜突定位项目中，平均误差距离仅为10个像素(10μm)，而在房角闭合分类任务中，最好算法的准确率为100%，表明人工智能技术有助于可靠、快速地识别巩膜突，并对闭角型青光眼进行分类。当人工智能算法趋于完善并接近于人工检测时，将会带来巨大的经济和社会效益，人工智能的运用在很大程度上能够节约时间和人工成本，缓解医疗资源的紧张，并可改善医疗不发达地区患者的救治水平。由此可见，人工智能将在包括青光眼在内的临床诊断中发挥越来越大的作用，是房角影像学发展中不可或缺的部分。

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　　7小结

　　PACG的影像学检查手段众多，其中房角镜的优势是能动态观察到前房角结构的真实结构信息，UBM是一项接触性检查，能够检查虹膜后方结构，应用时受到患者眼部条件的限制。AS-OCT的分辨率较UBM更好，能更清晰地呈现前房角各细微结构，且以非接触方式实现三维成像，但检测不到虹膜后方的情况。眼前节照相设备如PentaCam，RetCam也能检测前房角结构，但测量精度有限，与光声成像相比，PACG在检测眼睛内部深层结构方面具有优势，为未来利用分子医学干细胞治疗青光眼提供了新的方向。近年来，人工智能辅助技术的开发，使前房角各参数能自动、快速且精准被识别，为眼前节成像检测方面提供了新的发展方向。

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　　作者：柴永琦，关立南，高维奇

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