基于圖像像素點分析的EDI-OCT 測量脈絡膜厚度研究

柳孟云，何恒倩，陸勤康

脈絡膜在眼睛的正常生理功能中起著重要作用，其位于視網膜和鞏膜之間，能夠為視網膜色素上皮細胞（RPE）提供代謝支持，脈絡膜與許多眼科疾病關系密切[1-3]。對脈絡膜厚度（CT）的觀察有助于對疾病的深入了解。光學相干斷層掃描（OCT）是觀察脈絡膜的重要工具，增強型深度成像OCT（EDI-O CT）的出現使SD-OCT 觀察到脈絡膜成為可能[4]。如今，掃頻OCT（SS-OCT）及EDI-OCT 自動和半自動測量CT 存在各種局限性[5]。近年來很多CT 觀察和測量研究仍然是基于EDI-OCT 手工測量[6-11]。因此，尋找一種用EDI-OCT 簡單易行地測量CT 的方法仍然是必要的。本研究探索一種更快地半自動化方法，通過圖像的像素點和比例尺，利用EDIOCT 和自建Matlab 程序測量CT，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 采用前瞻性研究方法，本研究在2022 年10 月至2023 年3 月期間共招募50 名成年受試者（100 只眼），于寧波大學附屬人民醫院眼科進行臨床研究。排除標準：（1）存在除屈光不正外其他眼部疾?。唬?）存在眼部手術史；（3）合并其他嚴重疾??；（4）年齡＜18 周歲，或＞55 周歲。本研究經寧波大學附屬人民醫院醫學倫理委員會審批通過，所有受試者都了解本研究內容，并簽署參與本研究的知情同意書。

1.2 方法

1.2.1 脈絡膜圖像獲取 受試者需要接受SD-OCT檢查以獲取脈絡膜圖像數據。所有脈絡膜圖像均由同一名熟練的眼科技師在同一個低光照度的房間里通過同一臺OCT 獲得。每個受試者都需要接受EDI 模式下的水平和垂直掃描。每張圖均以黃斑中心凹為中心，進行水平和垂直掃描（掃描寬度為9 mm）。為提高圖像質量，每張OCT 掃描圖均疊加至少25 幀。所有的OCT 掃描結果均由同一個專業的眼科醫師進行復核，以盡可能確保脈絡膜鞏膜邊界可見，掃描結果足夠清晰。

1.2.2 脈絡膜邊界描繪 本研究參考Cheong等[5]的研究，利用海德堡OCT 自帶軟件自動描繪視網膜內界和Bruch 膜，系統能夠自動識別兩者之間的厚度，即視網膜厚度（RT），隨后將視網膜內界調整至鞏膜內界，而Bruch 膜保持不變，系統自動識別計算新的“RT”即為CT。保留調整后的兩條線，研究者1 和研究者2用此方法均獨立完成50名受試者的圖像描繪。

1.2.3 CT 測量方法 CT 由兩種方法測量：（1）手工測量。將脈絡膜描繪后的圖像利用海德堡OCT自帶軟件進行手動定位，將黃斑中心凹處設置為原點（H 點為水平方向圖像的原點，V 點為垂直方向原點），在黃斑中心凹處向鼻側、顳側、上方和下方每間隔500m 分別設置3 個點（總范圍為3 mm），分別以N1 ～N3、T1 ～T3、S1 ～S3、I1 ～I3 表示，即每個方向上均有7 個點，手工定位至這7 點，讀取并記錄這些點位的CT。重復測量3 次，取平均值。上述步驟由研究者1 完成。（2）基于圖像像素點測量。本研究在Matlab 2019a 軟件中自建了一個程序，該程序首先識別脈絡膜圖像上的每個像素點和圖像中的像素比例尺，再識別先前描繪的兩個邊界，自動計算出每張圖X 軸方向上每個像素點對應的每個位置的CT。最后，根據圖形中的像素比例尺，見圖1a，像素值將被轉換為脈絡膜的實際厚度，見圖1b。在計算過程中，以黃斑中心凹為中心的3mm范圍內所有像素點會被自動識別，系統能夠自動計算該范圍內的X 軸上每個像素位置的CT，并計算這些CT 的平均值。在測量過程中研究人員需要找出并點擊圖像中黃斑中心凹的位置。每次測量都會重復3 次，并取平均值。此步驟由上述研究者1 和研究者2 在先前繪圖的基礎上分別獨立完成。為便于描述，基于像素點測量的黃斑區3 mm 范圍的CT平均值將用m表示，手工測量的7 個位置的平均CT值用m7 表示。

圖1 OCT 軟件自動描繪脈絡膜圖

1.3 統計方法 采用SPSS 24.0 統計軟件進行數據分析，計量資料以均數±標準差表示，采用t檢驗；可重復性分析采用組內相關系數（ICC）表示。P ＜0.05 表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 總體CT 情況 水平方向脈絡膜：受試者在基于像素點的新方法測量的7 點平均CT（m7）為（248.98±81.48）m，手工測量的m7 為（244.06±81.09）m，兩者差值為4.92m，兩者測量數據差異無統計學意義（t=0.30，P＞0.05），水平方向的m值為（249.48±76.61）m。垂直方向脈絡膜：新方法測量的m7為（259.96±72.47）m，手工測量的m7 為（256.40±71.81）m，兩者差值為3.57m，兩者測量數據差異無統計學意義（t=0.25，P＞0.05），垂直方向的m 為（260.47±77.01）m。

2.2 水平及垂直方向手工測量與新方法測量的CT比較 兩種方法測量的所有特殊位置的CT差異均無統計學意義（均P＞0.05），各個位置的測量差值在2.54 ～8.03m，見表1。

表1 研究者1 測量的水平和垂直方向7 個特殊位置的脈絡膜厚度比較

2.3 可重復性分析 兩位研究者之間的ICC 值為0.991，其95%可信區間為0.986 ～0.994。

3 討論

本研究通過結合OCT系統軟件和自建的Matlab程序來測量CT，這種方法簡化了脈絡膜測量步驟，采用OCT圖像上的像素點和比例尺，脈絡膜輪廓的描繪只需調整一條分割線，直至脈絡膜-鞏膜邊界。脈絡膜上界為RPE-Bruch's 膜復合體，脈絡膜下界通常有3 種定義：脈絡膜血管邊界、脈絡膜基質層及鞏膜內界[12-20]。本研究將鞏膜內界作為脈絡膜下界，因為其相對穩定和更容易識別[20]。本研究參考Cheong 等[5]的研究，該團隊通過海德堡OCT 自帶軟件改變視網膜內界線，巧妙地將原本讀取RT 的模式轉變為“脈絡膜測量模式”，繼而能夠在自帶軟件上測量CT，并取得較高的準確性和ICC 值[5]。然而該研究存在幾個不足點：（1）描繪后的CT度需要手動定位讀取特定位置的厚度值；（2）特定位置手動定位時誤差較大；（3）同一張圖上易于手工測量的CT 值位點較少，測量的CT 數量往往有限，常用數個點上的平均CT 代替整個范圍內的平均CT。因此為彌補這些不足，本研究在上述研究基礎上加入計算機自動識別與計算功能。

本研究使用Matlab 軟件自建程序，通過該程序識別脈絡膜圖像上的每個像素點。在測量過程中研究人員只需要找出并點擊圖像中黃斑中心凹的位置，這遠比手動定位脈絡膜其他特殊位置要容易的多。在很多利用EDI-OCT 測量CT 的研究中，研究人員通常會選擇脈絡膜的幾個特定點，并計算這些點的厚度[21-27]。由于圖像比例尺的存在，找到黃斑位置后計算機能夠自動定位特殊位點，如本研究中的T1 ～T3、N1 ～N3 等特殊位點，并計算這些位置的CT 值。本方法能夠更快、更準確地尋找到脈絡膜特殊位置。在讀取圖像時，本方法也能夠識別黃斑中心凹3 mm 范圍內所有像素點，并計算出每張圖像的X 軸上每個像素點位置的CT 值，這些CT 值的平均值即為3 mm 范圍內真正的平均脈CT。通常3 mm 范圍內的X 軸上的像素點個數為600 個以上，因此本研究可以避免手工測量采樣點不足的窘境。而新方法還可以更全面地反映整個測量范圍內CT，可極大提高測量的精確性，同時也可以更靈活地調整脈絡膜測量的位置，實現脈絡膜分段、個性化測量。而傳統的手工方法只能計算出特定位置的CT。由于不同眼底病變的位置和面積不同，本研究可用于各種眼底疾病的個性化范圍CT測量，尤其適合于很多臨床研究，能更靈活地檢測病程的變化，更精準地評價治療效果。

本研究的測量結果與手工測量的結果差異較小，水平方向和垂直方向的平均值差異僅為4.92 和3.57m，而各個特殊位置的測量差異在2.54 ～8.03m，且其ICC 值很高，達到0.991，表明本方法可重復性良好。而兩種方法之間的這種微小差異在臨床上可能并不重要，因為一項研究報道認為眼底CT測量的觀察者間的差異可能達到32m 的誤差[28]。此外，這一差異也遠比報道的CT 晝夜變化小得多，健康成年人的CT存在明顯的晝夜變化，其變化幅度（最大和最小CT 之間的差值）為3 ～67m[29]。因此，本研究的測量結果可以取代手工測量。此外，在手工測量CT 的過程中需要多次定位脈絡膜，定位過程實際上難以準確，這將導致手工定位的誤差增加，而根據像素點的方法僅需研究人員尋找中心凹位置，計算機自動定位的準確性和誤差會遠小于手工定位。因此，本研究的實際測量CT 的結果應當比手工測量更可靠，并且手工定位的誤差是造成兩者之間差異的主要來源。

本研究還存在一些不足之處，脈絡膜成像質量受瞼裂寬度、睫毛遮擋及受試者配合程度的影響，會產生一些測量誤差。在新方法中，雖然脈絡膜位置不需要多次定位，但每次測量時仍需對中心凹位置進行人工定位，確定中心凹位置時產生的誤差是難以避免的。本研究主要測量了水平和垂直方向的CT，但仍不能完全反映脈絡膜的整體厚度，需要進一步測量脈絡膜厚度的更多位置。當然，圖像的測量也受限于SD-OCT 本身的性能，其穿透性較差會導致部分圖像遭到棄用。

盡管本方法也存在這些不足，但其不依賴SSOCT 并擁有較好的準確性和可重復性，相對省時且能更靈活地應用于真實的CT 測量。在當前CT 測量尚未完全成熟時，能夠為大量研究人員和臨床醫生提供一個簡單而有效的CT測量新思路，具有良好的應用前景。甚至在SS-OCT 掃描的圖像上也有靈活的應用價值。