引用本文： 安偉婷, 趙琦, 于榮國, 韓金棟. 光相干斷層掃描血管成像鑒別缺血型與非缺血型視網膜分支靜脈阻塞. 中華眼底病雜志, 2021, 37(12): 926-931. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20210510-00241 復制
視網膜分支靜脈阻塞（BRVO）是僅次于糖尿病視網膜病變的第二位臨床常見視網膜血管疾病[1]。根據阻塞導致的視網膜毛細血管無灌注區（NP）面積，可分為缺血型和非缺血型。熒光素眼底血管造影（FFA）是目前評估缺血型BRVO的金標準，用于判斷疾病預后及治療方案的選擇，但其有創性及造影劑過敏引起的不良反應限制了它的廣泛應用[2]。而且FFA只能顯影視網膜淺層血管，不能分層觀察視網膜血管層，尤其是視網膜深層血管[3]。光相干斷層掃描（OCT）血管成像（OCTA）是一種新型血流成像技術，具有無創、高分辨率、可分層等優點，可自動測量視網膜淺層毛細血管層（SCP）和深層毛細血管層（DCP）的血流密度（VD）及黃斑中心凹無血管區（FAZ）面積等參數[4]。本研究旨在應用OCTA觀察缺血型與非缺血型BRVO患眼黃斑區微血管結構差異，初步探討OCTA鑒別缺血型與非缺血型BRVO的價值。現將結果報道如下。
1 對象和方法
前瞻性臨床觀察性研究。本研究經天津醫科大學眼科醫院倫理委員會審批（批準號：2020KY（L）-02）；遵循《赫爾辛基宣言》原則；所有患者均獲知情并簽署書面知情同意書。
2020年1月至2021年1月于天津醫科大學眼科醫院檢查確診的BRVO患者44例44只眼納入本研究。其中，男性24例24只眼，女性20例20只眼；年齡（56.23±11.33）歲（34～76歲）。
納入標準：（1）年齡＞18歲；（2）符合BRVO診斷標準[5]；（3）病變累及黃斑；（4）連續3次抗血管內皮生長因子（VEGF）藥物治療后黃斑水腫消退。排除標準：（1）合并糖尿病視網膜病變、視網膜動脈阻塞、老年性黃斑變性等其他眼科疾病；（2）黃斑小分支BRVO；（3）屈光間質混濁影響眼底成像；（4）接受過視網膜激光光凝治療；（5）圖像質量差（圖像信號強度＜6/10）。參照文獻[6]的標準確立缺血型BRVO的診斷。
所有患眼均行最佳矯正視力（BCVA）、眼壓、超廣角眼底照相、超廣角FFA（UWFFA）及OCTA檢查。BCVA檢查采用國際標準對數視力表進行，統計時換算為最小分辨角對數（logMAR）視力。根據UWFFA檢查結果將患眼分為缺血組、非缺血組，均為22例22只眼。
將靜脈阻塞側定義為受累側。采用美國Optovue公司RTVue-XR Avanti OCT儀行黃斑區OCTA檢查。檢查由同一位熟練者獨立操作完成。掃描范圍以黃斑中心凹為中心3 mm×3 mm，包含304×304條B掃描線。單次OCTA圖像采集包含1次水平掃描疊加1次垂直掃描，以去除眼球運動偽跡。圖像信號強度≥6/10。設備自帶軟件（OCTA血流量化標準2.0版）自動識別以黃斑中心凹為中心直徑3 mm×3 mm區域并測量其SCP、DCP的VD（SVD、DVD）、中心凹VD（SFVD、DFVD）、旁中心凹VD（SPFVD、DPFVD）、受累半側VD（SHVD、DHVD）、受累象限VD（SQVD、DQVD），中心凹視網膜厚度（CRT），FAZ面積、周長（PERIM）、非圓度指數（AI）以及FAZ范圍300 μm寬度內的VD（FD-300）。SCP：內界膜至內從狀層之間的毛細血管；DCP：內核層至外叢狀層之間的毛細血管[7]。AI=PERIM/等面積標準圓周長。
采用SPSS26.0軟件行統計學分析。計量資料均行正態分布檢驗，正態分布資料以均數±標準差（
）表示。缺血組和非缺血組兩組間各參數比較采用兩獨立樣本t檢驗，P＜0.05為差異有統計學意義。應用受試者工作特征（ROC）曲線分析計算VD預測缺血型BRVO的曲線下面積（AUC），確定預測缺血型BRVO的臨界值及對應的靈敏度和特異性，以AUC＞0.9為預測效能良好。
2 結果
缺血組、非缺血組患者年齡比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；患眼logMAR BCVA、眼壓比較，差異無統計學意義（P＞0.05）（表1）。
表1
缺血組、非缺血組BRVO患者年齡、BCVA、眼壓比較（
）
缺血組患眼NP范圍較大（圖1A）；SCP、DCP毛細血管丟失明顯（圖1B，1C）。非缺血組患眼NP范圍較小（圖2A）；SCP、DCP毛細血管丟失不明顯（圖2B，2C）。
圖1
缺血型BRVO患眼UWFFA、OCTA像。1A示UWFFA像，視網膜大片NP；1B、1C分別示SCP、DCP OCTA像，SCP、DCP毛細血管丟失明顯。BRVO：視網膜分支靜脈阻塞；UWFFA：超廣角熒光素眼底血管造影；OCTA：光相干斷層掃描血管成像；NP：無灌注區；SCP：淺層毛細血管層；DCP：深層毛細血管層
圖2
非缺血型BRVO患眼UWFFA、OCTA像。2A示UWFFA像，視網膜未見明顯NP；2B、2C分別示SCP、DCP OCTA像，SCP、DCP毛細血管少量丟失。BRVO：視網膜分支靜脈阻塞；UWFFA：超廣角熒光素眼底血管造影；OCTA：光相干斷層掃描血管成像；NP：無灌注區；SCP：淺層毛細血管層；DCP：深層毛細血管層
缺血組、非缺血組患眼SVD、SPFVD、SHVD、SQVD、DVD、DPFVD、DHVD、DQVD及FD-300比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；SFVD、DFVD、CRT、FAZ面積、PERIM、AI比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）（表2，3）。
表2
缺血組、非缺血組BRVO患眼VD比較（%，
）
表3
缺血組、非缺血組BRVO患眼CRT、FAZ、PERIM、AI、FD-300比較（
）
對兩組間差異有統計學意義的OCTA參數進行ROC曲線擬合分析，結果顯示DQVD預測缺血型BRVO的AUC最大（0.917），其最佳臨界值為33.75%，靈敏度和特異性分別為90.9%和為81.8%（表4，圖3）。
表4
ROC曲線擬合分析
圖3
OCTA各參數的ROC曲線。OCTA：光相干斷層掃描血管成像；ROC：受試者工作特征；SVD：淺層毛細血管層血流密度；SFVD：淺層中心凹血流密度；SPFVD：淺層旁中心凹血流密度；SHVD：淺層受累半側血流密度；SQVD：淺層受累象限血流密度；DVD：深層毛細血管層血流密度；DPFVD：深層旁中心凹血流密度；DHVD：深層受累半側血流密度；DQVD深層受累象限血流密度；FD-300：FAZ范圍300 μm寬度內的血流密度
3 討論
觀察視網膜血管尤其是毛細血管的變化對于評估BRVO的病情進展具有重要意義。OCTA應用分頻增幅去相關血管造影算法，通過連續橫斷面B掃描反射的OCT信號振幅的差異檢測血管內血流運動，形成高質量的視網膜和脈絡膜血管圖像[8]，已廣泛用于觀察視網膜靜脈阻塞（RVO）患者黃斑區微血管結構的變化[9-10]，但其是否具有鑒別缺血型與非缺血型BRVO的作用目前尚無定論。Khodabandeh等[11]應用OCTA觀察新發且未經治療的缺血型與非缺血型視網膜中央靜脈阻塞（CRVO）患者的黃斑區微血管結構變化，發現缺血型CRVO黃斑區SCP、DCP的VD均低于非缺血型CRVO，認為OCTA有助于鑒別缺血型與非缺血型CRVO。既往研究發現，黃斑水腫的存在會影響OCTA對于SCP、DCP的自動分割，從而影響黃斑部VD的自動定量[12]。然而Khodabandeh等[11]研究中納入了黃斑水腫未治療的患者，依據是否存在相對性傳入瞳孔障礙和視力≤20/200以區分缺血型和非缺血型CRVO，因此我們認為其結論有待進一步驗證。本研究選取經連續3次抗VEGF藥物治療黃斑水腫消退后的BRVO患者的OCTA影像資料進行分析，盡可能地避免了因黃斑水腫導致的OCTA測量誤差；同時本研究根據UWFFA中NP的范圍區分缺血型和非缺血型BRVO，從而保證了數據的可靠性。
本研究結果顯示，與非缺血組患眼比較，缺血組患眼SCP、DCP的VD降低更加明顯，表明缺血越嚴重，視網膜血管的灌注越差。既往研究已經證實OCTA呈現的黃斑區微血管結構改變與缺血具有相關性[13]，本研究與以上研究結果一致。進一步分析OCTA各參數后發現，缺血型BRVO患眼SVD、SPFVD、SHVD、SQVD、DVD、DPFVD、DHVD、DQVD及FD-300明顯低于非缺血型BRVO，差異有統計學意義。這提示上述參數變化與缺血程度的關系更為密切，缺血程度越重，其參數下降越明顯。
為尋找與缺血程度最相關的參數，本研究對SVD、SPFVD、SHVD、SQVD、DVD、DPFVD、DHVD、DQVD及FD-300進行了ROC曲線擬合分析，發現DQVD的AUC最大，表明DQVD的變化與缺血程度相關性最大。既往研究已發現RVO對DCP的影響大于SCP[14]，主要原因是：（1）淺層毛細血管與視網膜小動脈直接相連，RVO發生時，受累較少，灌注較好[15]；（2）深層毛細血管與視網膜靜脈直接相連，RVO發生時，靜脈壓力增加，迅速影響到深層毛細血管的灌注[16]；（3）深層毛細血管位于視網膜血供的分水嶺區域，更易受到缺血性損傷[17]。本研究結果顯示，DQVD≤33.75%可作為判斷缺血型BRVO的最佳臨界值，其靈敏度為90.9%，特異性為81.8%。這提示初診BRVO患者無需用FFA檢查來判斷缺血類型，治療過程中建議使用OCTA進行密切隨訪，當發現DQVD≤33.75%時，再進行FFA檢查明確NP范圍，判斷是否需要進行視網膜激光光凝治療，以預防視網膜新生血管的發生。
本研究仍存在一定的局限性：（1）OCTA不能應用于屈光間質混濁明顯及固定不良的患者；（2）樣本量較少；（3）缺乏治療前后的對比觀察。未來還需大樣本量的前瞻性研究來驗證本研究結果。
視網膜分支靜脈阻塞（BRVO）是僅次于糖尿病視網膜病變的第二位臨床常見視網膜血管疾病[1]。根據阻塞導致的視網膜毛細血管無灌注區（NP）面積，可分為缺血型和非缺血型。熒光素眼底血管造影（FFA）是目前評估缺血型BRVO的金標準，用于判斷疾病預后及治療方案的選擇，但其有創性及造影劑過敏引起的不良反應限制了它的廣泛應用[2]。而且FFA只能顯影視網膜淺層血管，不能分層觀察視網膜血管層，尤其是視網膜深層血管[3]。光相干斷層掃描（OCT）血管成像（OCTA）是一種新型血流成像技術，具有無創、高分辨率、可分層等優點，可自動測量視網膜淺層毛細血管層（SCP）和深層毛細血管層（DCP）的血流密度（VD）及黃斑中心凹無血管區（FAZ）面積等參數[4]。本研究旨在應用OCTA觀察缺血型與非缺血型BRVO患眼黃斑區微血管結構差異，初步探討OCTA鑒別缺血型與非缺血型BRVO的價值。現將結果報道如下。
1 對象和方法
前瞻性臨床觀察性研究。本研究經天津醫科大學眼科醫院倫理委員會審批（批準號：2020KY（L）-02）；遵循《赫爾辛基宣言》原則；所有患者均獲知情并簽署書面知情同意書。
2020年1月至2021年1月于天津醫科大學眼科醫院檢查確診的BRVO患者44例44只眼納入本研究。其中，男性24例24只眼，女性20例20只眼；年齡（56.23±11.33）歲（34～76歲）。
納入標準：（1）年齡＞18歲；（2）符合BRVO診斷標準[5]；（3）病變累及黃斑；（4）連續3次抗血管內皮生長因子（VEGF）藥物治療后黃斑水腫消退。排除標準：（1）合并糖尿病視網膜病變、視網膜動脈阻塞、老年性黃斑變性等其他眼科疾病；（2）黃斑小分支BRVO；（3）屈光間質混濁影響眼底成像；（4）接受過視網膜激光光凝治療；（5）圖像質量差（圖像信號強度＜6/10）。參照文獻[6]的標準確立缺血型BRVO的診斷。
所有患眼均行最佳矯正視力（BCVA）、眼壓、超廣角眼底照相、超廣角FFA（UWFFA）及OCTA檢查。BCVA檢查采用國際標準對數視力表進行，統計時換算為最小分辨角對數（logMAR）視力。根據UWFFA檢查結果將患眼分為缺血組、非缺血組，均為22例22只眼。
將靜脈阻塞側定義為受累側。采用美國Optovue公司RTVue-XR Avanti OCT儀行黃斑區OCTA檢查。檢查由同一位熟練者獨立操作完成。掃描范圍以黃斑中心凹為中心3 mm×3 mm，包含304×304條B掃描線。單次OCTA圖像采集包含1次水平掃描疊加1次垂直掃描，以去除眼球運動偽跡。圖像信號強度≥6/10。設備自帶軟件（OCTA血流量化標準2.0版）自動識別以黃斑中心凹為中心直徑3 mm×3 mm區域并測量其SCP、DCP的VD（SVD、DVD）、中心凹VD（SFVD、DFVD）、旁中心凹VD（SPFVD、DPFVD）、受累半側VD（SHVD、DHVD）、受累象限VD（SQVD、DQVD），中心凹視網膜厚度（CRT），FAZ面積、周長（PERIM）、非圓度指數（AI）以及FAZ范圍300 μm寬度內的VD（FD-300）。SCP：內界膜至內從狀層之間的毛細血管；DCP：內核層至外叢狀層之間的毛細血管[7]。AI=PERIM/等面積標準圓周長。
采用SPSS26.0軟件行統計學分析。計量資料均行正態分布檢驗，正態分布資料以均數±標準差（）表示。缺血組和非缺血組兩組間各參數比較采用兩獨立樣本t檢驗，P＜0.05為差異有統計學意義。應用受試者工作特征（ROC）曲線分析計算VD預測缺血型BRVO的曲線下面積（AUC），確定預測缺血型BRVO的臨界值及對應的靈敏度和特異性，以AUC＞0.9為預測效能良好。
2 結果
缺血組、非缺血組患者年齡比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；患眼logMAR BCVA、眼壓比較，差異無統計學意義（P＞0.05）（表1）。
表1
缺血組、非缺血組BRVO患者年齡、BCVA、眼壓比較（）
缺血組患眼NP范圍較大（圖1A）；SCP、DCP毛細血管丟失明顯（圖1B，1C）。非缺血組患眼NP范圍較小（圖2A）；SCP、DCP毛細血管丟失不明顯（圖2B，2C）。
圖1
缺血型BRVO患眼UWFFA、OCTA像。1A示UWFFA像，視網膜大片NP；1B、1C分別示SCP、DCP OCTA像，SCP、DCP毛細血管丟失明顯。BRVO：視網膜分支靜脈阻塞；UWFFA：超廣角熒光素眼底血管造影；OCTA：光相干斷層掃描血管成像；NP：無灌注區；SCP：淺層毛細血管層；DCP：深層毛細血管層
圖2
非缺血型BRVO患眼UWFFA、OCTA像。2A示UWFFA像，視網膜未見明顯NP；2B、2C分別示SCP、DCP OCTA像，SCP、DCP毛細血管少量丟失。BRVO：視網膜分支靜脈阻塞；UWFFA：超廣角熒光素眼底血管造影；OCTA：光相干斷層掃描血管成像；NP：無灌注區；SCP：淺層毛細血管層；DCP：深層毛細血管層
缺血組、非缺血組患眼SVD、SPFVD、SHVD、SQVD、DVD、DPFVD、DHVD、DQVD及FD-300比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；SFVD、DFVD、CRT、FAZ面積、PERIM、AI比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）（表2，3）。
表2
缺血組、非缺血組BRVO患眼VD比較（%，）
表3
缺血組、非缺血組BRVO患眼CRT、FAZ、PERIM、AI、FD-300比較（）
對兩組間差異有統計學意義的OCTA參數進行ROC曲線擬合分析，結果顯示DQVD預測缺血型BRVO的AUC最大（0.917），其最佳臨界值為33.75%，靈敏度和特異性分別為90.9%和為81.8%（表4，圖3）。
表4
ROC曲線擬合分析
圖3
OCTA各參數的ROC曲線。OCTA：光相干斷層掃描血管成像；ROC：受試者工作特征；SVD：淺層毛細血管層血流密度；SFVD：淺層中心凹血流密度；SPFVD：淺層旁中心凹血流密度；SHVD：淺層受累半側血流密度；SQVD：淺層受累象限血流密度；DVD：深層毛細血管層血流密度；DPFVD：深層旁中心凹血流密度；DHVD：深層受累半側血流密度；DQVD深層受累象限血流密度；FD-300：FAZ范圍300 μm寬度內的血流密度
3 討論
觀察視網膜血管尤其是毛細血管的變化對于評估BRVO的病情進展具有重要意義。OCTA應用分頻增幅去相關血管造影算法，通過連續橫斷面B掃描反射的OCT信號振幅的差異檢測血管內血流運動，形成高質量的視網膜和脈絡膜血管圖像[8]，已廣泛用于觀察視網膜靜脈阻塞（RVO）患者黃斑區微血管結構的變化[9-10]，但其是否具有鑒別缺血型與非缺血型BRVO的作用目前尚無定論。Khodabandeh等[11]應用OCTA觀察新發且未經治療的缺血型與非缺血型視網膜中央靜脈阻塞（CRVO）患者的黃斑區微血管結構變化，發現缺血型CRVO黃斑區SCP、DCP的VD均低于非缺血型CRVO，認為OCTA有助于鑒別缺血型與非缺血型CRVO。既往研究發現，黃斑水腫的存在會影響OCTA對于SCP、DCP的自動分割，從而影響黃斑部VD的自動定量[12]。然而Khodabandeh等[11]研究中納入了黃斑水腫未治療的患者，依據是否存在相對性傳入瞳孔障礙和視力≤20/200以區分缺血型和非缺血型CRVO，因此我們認為其結論有待進一步驗證。本研究選取經連續3次抗VEGF藥物治療黃斑水腫消退后的BRVO患者的OCTA影像資料進行分析，盡可能地避免了因黃斑水腫導致的OCTA測量誤差；同時本研究根據UWFFA中NP的范圍區分缺血型和非缺血型BRVO，從而保證了數據的可靠性。
本研究結果顯示，與非缺血組患眼比較，缺血組患眼SCP、DCP的VD降低更加明顯，表明缺血越嚴重，視網膜血管的灌注越差。既往研究已經證實OCTA呈現的黃斑區微血管結構改變與缺血具有相關性[13]，本研究與以上研究結果一致。進一步分析OCTA各參數后發現，缺血型BRVO患眼SVD、SPFVD、SHVD、SQVD、DVD、DPFVD、DHVD、DQVD及FD-300明顯低于非缺血型BRVO，差異有統計學意義。這提示上述參數變化與缺血程度的關系更為密切，缺血程度越重，其參數下降越明顯。
為尋找與缺血程度最相關的參數，本研究對SVD、SPFVD、SHVD、SQVD、DVD、DPFVD、DHVD、DQVD及FD-300進行了ROC曲線擬合分析，發現DQVD的AUC最大，表明DQVD的變化與缺血程度相關性最大。既往研究已發現RVO對DCP的影響大于SCP[14]，主要原因是：（1）淺層毛細血管與視網膜小動脈直接相連，RVO發生時，受累較少，灌注較好[15]；（2）深層毛細血管與視網膜靜脈直接相連，RVO發生時，靜脈壓力增加，迅速影響到深層毛細血管的灌注[16]；（3）深層毛細血管位于視網膜血供的分水嶺區域，更易受到缺血性損傷[17]。本研究結果顯示，DQVD≤33.75%可作為判斷缺血型BRVO的最佳臨界值，其靈敏度為90.9%，特異性為81.8%。這提示初診BRVO患者無需用FFA檢查來判斷缺血類型，治療過程中建議使用OCTA進行密切隨訪，當發現DQVD≤33.75%時，再進行FFA檢查明確NP范圍，判斷是否需要進行視網膜激光光凝治療，以預防視網膜新生血管的發生。
本研究仍存在一定的局限性：（1）OCTA不能應用于屈光間質混濁明顯及固定不良的患者；（2）樣本量較少；（3）缺乏治療前后的對比觀察。未來還需大樣本量的前瞻性研究來驗證本研究結果。
