引用本文： 鄧昕熠, 劉輝, 毛劍波, 孫明齋, 張正熙, 陶繼偉, 佘相均, 陳亦棋, 沈麗君. 基于深度學習的雙模態眼底照相機視網膜分支靜脈阻塞的血氧飽和度及血管形態學研究. 中華眼底病雜志, 2022, 38(2): 108-113. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20220104-00010 復制
熒光素眼底血管造影（FFA）是診斷視網膜靜脈阻塞（RVO）的金標準。但由于其有創性及可能的造影劑過敏反應，其應用仍受到限制。光相干斷層掃描（OCT）血管成像（OCTA）為非侵入性眼底檢查手段，能評估黃斑區和視網膜血流情況[1]。但上述兩種血管評估技術僅能進行形態學觀察，無法評估視網膜氧代謝程度。結合數字成像，Beach等[2]開發了一種由兩個波段組成的視網膜血氧儀。其后在此基礎上，Hardarson等[3]開發了一個自動圖像處理系統，以提高視網膜血氧儀的測量靈敏度和可重復性。目前多位學者利用視網膜血氧儀測量了視網膜分支靜脈阻塞（BRVO）患者的血氧飽和度（SO2）。多數學者認為RVO的動脈SO2（SO2-A）上升，靜脈SO2（SO2-V）降低[4–7]。我們前期研究基于氧合血紅蛋白與脫氧血紅蛋白在570、610 nm處吸光率不同的原理，自主研發雙模態視網膜血氧儀并結合深度學習技術，在非增生型糖尿病視網膜病變（DR）中證實SO2-A、SO2-V升高和血管形態改變，融合血氧和血管形態參數的分類網絡（CRU-Net）將非增生型DR分類的受試者工作曲線下面積提高到93.3%[8]。目前國內基于人工智能的RVO患者SO2觀察研究鮮見報道。為此，本研究基于深度學習的雙模態視網膜血氧儀，對比觀察BRVO患者與健康志愿者的SO2改變，初步評估BRVO患者視網膜氧代謝水平，并對其血管形態進行定量分析。現將結果報道如下。
1 對象和方法
前瞻性研究。本研究獲得溫州醫科大學附屬眼視光醫院倫理委員會審批（2019-197-K-162）；符合《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5～10月于溫州醫科大學附屬眼視光醫院檢查確診的BRVO患者31例31只眼（BRVO組）納入本研究。其中，男性13例13只眼，女性18例18只眼；年齡（60.5±10.4）歲（29～75歲）。接受1次玻璃體腔注射抗血管內皮生長因子（VEGF）藥物治療20例20只眼，未接受任何治療11例11只眼；并據此分為治療組、未治療組。選取同期年齡、性別匹配的健康志愿者20名20只眼作為對照組。其中，男性6名6只眼，女性14名14只眼；年齡（59.0±7.2）歲（43～69歲）。兩組患者年齡（t=0.543）、性別構成比（χ2=0.741）比較，差異均無統計學意義（P=0.589、0.389）。
患者均行最佳矯正視力（BCVA）、裂隙燈顯微鏡聯合前置鏡、眼底彩色照相、OCT、FFA檢查。FFA檢查明確阻塞部位。BRVO組納入標準：（1）年齡18～75歲；（2）眼底、FFA、OCT檢查符合BRVO繼發黃斑水腫的診斷標準[9]。排除標準：（1）既往接受過激光光凝治療；（2）大片視網膜前出血或玻璃體積血；（3）黃斑區未受累的BRVO；（4）青光眼等眼部疾病或可能影響眼部的系統性疾病如高血壓、糖尿病等。對照組納入標準：（1）無眼部器質性疾病；（2）無或僅有輕度白內障；（3）眼壓正常范圍內；（4）BCVA 20/20。
采用合肥奧比斯科技有限公司OT-110M雙模態眼底相機在受檢者散瞳狀態下采集3張視網膜圖像，分別為RGB色彩模式像和570、610 nm單色像（圖1A～1C）。利用深度學習方法在黃斑感興趣區域（MROI）進行血管分割，得到動脈和靜脈分割圖。MROI定義為以黃斑中心凹至視盤邊緣為半徑的半圓形區域（圖1D）。采用CRU-Net方法[10]對雙模態視網膜圖像進行分割，得到動脈、靜脈和動靜脈分割圖（圖2）。經測試，該系統在DoulModal2019數據集上動靜脈分類準確率為97.27%，滿足SO2和血管形態參數計算的需要。
圖1
雙模態眼底像。1A示RGB色彩模式像；1B、1C分別示570、610 nm單色像；1D示黃斑感興趣區域示意圖
圖2
CRU-Net網絡結構圖
應用光密度比（ODR）計算BRVO組和對照組受檢眼MROI內受的SO2[2,11]。首先根據文獻[2]的公式１計算得到吸光度[A，舊稱光密度（OD）]值，其中
、
分別代表血管內外側強度；其后通過Hammer等[12]提出的算法計算得到ODR；最后根據線性變換得到每一點的SO2。
 |
采用Knudtson-Parr-Hubbard公式[13]、Dou等[8]實現方式計算MROI內的動脈當量直徑、靜脈當量直徑、動脈曲率、靜脈曲率。動脈曲率、靜脈曲率為平方曲率之和除以血管長度[14]。采用box counting[15]和動靜脈骨骼化方法計算動脈分形維數、靜脈分形維數，其值越大血管結構越復雜。動脈密度、靜脈密度為血管面積除以MROI總面積[8]。
采用SPSS 26.0軟件行統計學分析。定量數據以均數±標準差（
）表示。組間比較采用單因素方差分析；計數資料比較采用χ2檢驗。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
BRVO組受累眼、對側眼及對照組受檢眼MROI內SO2-A比較，差異有統計學意義（P＜0.001）；SO2-V比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。組內兩兩比較，BRVO組受累眼SO2-A較對側眼、對照組顯著升高，差異均有統計學意義（P＜0.001）（表1）。
表1
BRVO組、對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
未治療組受累側、非受累側和對照組受檢眼MROI內SO2-A比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；SO2-V比較，差異無統計學意義（P＞0.05）（表2）。組內兩兩比較，未治療組受累側SO2-A較非受累側及對照組顯著升高，差異均有統計學意義（P=0.006、0.038）。治療組受累側、非受累側和對照組受檢眼MROI內SO2-A、SO2-V比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）（表3）。
表2
未治療組、對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
表3
治療組、對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
治療組、未治療組受累側和對照組受檢眼MROI內SO2-A、SO2-V比較，差異無統計意義（P=0.088、0.546）（表4）。組內兩兩比較，未治療組受累測SO2-A較對照組升高，差異有統計學意義（P=0.040）。
表4
未治療組、治療組受累側與對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
未治療組、治療組患眼和對照組受檢眼動脈直徑、動脈曲率、動脈分形維數、靜脈分形維數、動脈密度、靜脈密度比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）；靜脈直徑、靜脈曲率比較，差異無統計學意義（P＞0.05）（表5）。組內兩兩比較，治療組患眼動脈直徑較對照組增大，差異有統計學意義（P=0.035）；與對照組比較，未治療組、治療組患眼動脈曲率增大（P=0.032、0.039），動脈分形維數（P=0.006、0.001）、靜脈分形維數（P=0.004，<0.001）、動脈密度（P=0.013、0.012）、靜脈密度（P=0.018、0.003）減小，差異均有統計學意義。其余組內比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。
表5
未治療組、治療組患眼與對照組受檢眼血管形態學參數比較（
±s）
3 討論
本研究從氧代謝水平以及血管形態學變化兩個方面全面評估了BRVO患眼的血流改變，結果顯示，BRVO患眼SO2-A較對照組升高，整體SO2-V無明顯變化。其原因可能是非阻塞區域承擔了更多代謝需求，氧耗量增加，以維持視網膜整體代謝功能，因此整體SO2-V無顯著變化。既往對于BRVO患眼SO2研究結果差異較大。Hardarson和Stefánsson[16]測量了一組BRVO患者單根血管的SO2，發現受阻塞影響最大的動脈較不受阻塞影響的動脈及對側眼對應動脈的SO2更高，SO2-V之間無顯著性差異，且阻塞的分支小靜脈的SO2差異變化較大。Lin等[5]對缺血性BRVO患者單根血管SO2的測量也得到了相似結果，但非缺血性BRVO患者視盤旁血管的SO2-A、SO2-V無顯著性差異。Yang等[6]對缺血性BRVO患者SO2-A測量結果與上述研究一致，而阻塞靜脈的SO2較非受累側及對側眼低，非缺血性BRVO患者SO2-A無顯著性差異，SO2-V降低。Osaka等[7]對BRVO患者治療后的視盤旁SO2進行測量，發現受累側的SO2-A、SO2-V均較非受累側增加。
Avila等[10]應用掃描激光多普勒血流儀檢測BRVO患眼的血流情況，發現平均視網膜血流量和流速均低于正常對照組。在阻塞的分支靜脈中較低的SO2是氧氣供應減少的結果，而血流量減少和速度減慢允許阻塞靜脈從鄰近動脈攝取氧氣，或由于阻塞區域代謝減少從而導致受累側SO2-V增加。因此，BRVO患眼的SO2-V可能隨病程變化而變化。此外，SO2并非絕對值，而是根據A值公式計算所得。已有研究證明，基于雙波長眼底照相機的SO2值與血管寬度、眼底色素沉著具有相關性[3,17]。因此，可能存在不同人種間視網膜SO2的差異。另外，血管外出血及視網膜激光光凝斑的存在也會影響SO2的計算，因此本研究排除了此類患者。
氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白在570 nm波長處具有相同的消光系數，而在610 nm處具有顯著差異，其中血紅蛋白幾乎無吸收[18]。這種差異性導致在570 nm處小動脈和小靜脈均清晰可見，但在610 nm處小動脈可見性遠小于小靜脈，因此利用多模態的眼底圖像可以提升動靜脈的分割效果。SO2計算的可重復性通過組內相關系數（ICC）和變異系數（CV）進行衡量。ICC越高表明可重復性越好，CV是將測量的標準差除以測量的平均值，值越小表示可重復性越好。我們的前期研究采用三組實驗驗證了SO2的計算具有較好的可重復性，通過分別對多人的一只眼連續拍攝和間隔一段時間拍攝眼底圖像，根據前后兩次拍攝的眼底圖像計算動靜脈的SO2，結果顯示每組SO2-A、SO2-V的ICC較高，CV較低，表明SO2的計算方法具有較好的可重復性[8]。
既往采用OCTA量化黃斑區微血管形態學的研究發現，BRVO患眼分形維數、血流密度降低，血管直徑增加[19]，且深層血管叢分形維數降低是預測視網膜缺血的最可靠參數[20]。與本研究以MROI為測量區域的結果具有一致性。本研究中BRVO患眼動脈曲率增加，與靜脈阻塞導致的血流瘀滯有關。
深度學習在圖像分割和圖像評估方面取得顯著進展，在醫療圖像分析領域的應用日益增多，越來越多的疾病將通過深度學習的方式挖掘出更多的潛在特征，這對于疾病的診斷和治療效果的評估具有重要意義。但本研究不足是單中心研究，受限于樣本量，期待后續多中心、對更多人群的樣本進行研究。此外，本研究為橫斷面研究，缺乏對治療前與治療后數據的隨訪，后續需要開展隨訪研究，以期更深入地闡釋BRVO患者視網膜氧代謝情況，理解其病理生理改變。
熒光素眼底血管造影（FFA）是診斷視網膜靜脈阻塞（RVO）的金標準。但由于其有創性及可能的造影劑過敏反應，其應用仍受到限制。光相干斷層掃描（OCT）血管成像（OCTA）為非侵入性眼底檢查手段，能評估黃斑區和視網膜血流情況[1]。但上述兩種血管評估技術僅能進行形態學觀察，無法評估視網膜氧代謝程度。結合數字成像，Beach等[2]開發了一種由兩個波段組成的視網膜血氧儀。其后在此基礎上，Hardarson等[3]開發了一個自動圖像處理系統，以提高視網膜血氧儀的測量靈敏度和可重復性。目前多位學者利用視網膜血氧儀測量了視網膜分支靜脈阻塞（BRVO）患者的血氧飽和度（SO2）。多數學者認為RVO的動脈SO2（SO2-A）上升，靜脈SO2（SO2-V）降低[4–7]。我們前期研究基于氧合血紅蛋白與脫氧血紅蛋白在570、610 nm處吸光率不同的原理，自主研發雙模態視網膜血氧儀并結合深度學習技術，在非增生型糖尿病視網膜病變（DR）中證實SO2-A、SO2-V升高和血管形態改變，融合血氧和血管形態參數的分類網絡（CRU-Net）將非增生型DR分類的受試者工作曲線下面積提高到93.3%[8]。目前國內基于人工智能的RVO患者SO2觀察研究鮮見報道。為此，本研究基于深度學習的雙模態視網膜血氧儀，對比觀察BRVO患者與健康志愿者的SO2改變，初步評估BRVO患者視網膜氧代謝水平，并對其血管形態進行定量分析。現將結果報道如下。
1 對象和方法
前瞻性研究。本研究獲得溫州醫科大學附屬眼視光醫院倫理委員會審批（2019-197-K-162）；符合《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5～10月于溫州醫科大學附屬眼視光醫院檢查確診的BRVO患者31例31只眼（BRVO組）納入本研究。其中，男性13例13只眼，女性18例18只眼；年齡（60.5±10.4）歲（29～75歲）。接受1次玻璃體腔注射抗血管內皮生長因子（VEGF）藥物治療20例20只眼，未接受任何治療11例11只眼；并據此分為治療組、未治療組。選取同期年齡、性別匹配的健康志愿者20名20只眼作為對照組。其中，男性6名6只眼，女性14名14只眼；年齡（59.0±7.2）歲（43～69歲）。兩組患者年齡（t=0.543）、性別構成比（χ2=0.741）比較，差異均無統計學意義（P=0.589、0.389）。
患者均行最佳矯正視力（BCVA）、裂隙燈顯微鏡聯合前置鏡、眼底彩色照相、OCT、FFA檢查。FFA檢查明確阻塞部位。BRVO組納入標準：（1）年齡18～75歲；（2）眼底、FFA、OCT檢查符合BRVO繼發黃斑水腫的診斷標準[9]。排除標準：（1）既往接受過激光光凝治療；（2）大片視網膜前出血或玻璃體積血；（3）黃斑區未受累的BRVO；（4）青光眼等眼部疾病或可能影響眼部的系統性疾病如高血壓、糖尿病等。對照組納入標準：（1）無眼部器質性疾病；（2）無或僅有輕度白內障；（3）眼壓正常范圍內；（4）BCVA 20/20。
采用合肥奧比斯科技有限公司OT-110M雙模態眼底相機在受檢者散瞳狀態下采集3張視網膜圖像，分別為RGB色彩模式像和570、610 nm單色像（圖1A～1C）。利用深度學習方法在黃斑感興趣區域（MROI）進行血管分割，得到動脈和靜脈分割圖。MROI定義為以黃斑中心凹至視盤邊緣為半徑的半圓形區域（圖1D）。采用CRU-Net方法[10]對雙模態視網膜圖像進行分割，得到動脈、靜脈和動靜脈分割圖（圖2）。經測試，該系統在DoulModal2019數據集上動靜脈分類準確率為97.27%，滿足SO2和血管形態參數計算的需要。
圖1
雙模態眼底像。1A示RGB色彩模式像；1B、1C分別示570、610 nm單色像；1D示黃斑感興趣區域示意圖
圖2
CRU-Net網絡結構圖
應用光密度比（ODR）計算BRVO組和對照組受檢眼MROI內受的SO2[2,11]。首先根據文獻[2]的公式１計算得到吸光度[A，舊稱光密度（OD）]值，其中、分別代表血管內外側強度；其后通過Hammer等[12]提出的算法計算得到ODR；最后根據線性變換得到每一點的SO2。
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采用Knudtson-Parr-Hubbard公式[13]、Dou等[8]實現方式計算MROI內的動脈當量直徑、靜脈當量直徑、動脈曲率、靜脈曲率。動脈曲率、靜脈曲率為平方曲率之和除以血管長度[14]。采用box counting[15]和動靜脈骨骼化方法計算動脈分形維數、靜脈分形維數，其值越大血管結構越復雜。動脈密度、靜脈密度為血管面積除以MROI總面積[8]。
采用SPSS 26.0軟件行統計學分析。定量數據以均數±標準差（）表示。組間比較采用單因素方差分析；計數資料比較采用χ2檢驗。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
BRVO組受累眼、對側眼及對照組受檢眼MROI內SO2-A比較，差異有統計學意義（P＜0.001）；SO2-V比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。組內兩兩比較，BRVO組受累眼SO2-A較對側眼、對照組顯著升高，差異均有統計學意義（P＜0.001）（表1）。
表1
BRVO組、對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
未治療組受累側、非受累側和對照組受檢眼MROI內SO2-A比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；SO2-V比較，差異無統計學意義（P＞0.05）（表2）。組內兩兩比較，未治療組受累側SO2-A較非受累側及對照組顯著升高，差異均有統計學意義（P=0.006、0.038）。治療組受累側、非受累側和對照組受檢眼MROI內SO2-A、SO2-V比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）（表3）。
表2
未治療組、對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
表3
治療組、對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
治療組、未治療組受累側和對照組受檢眼MROI內SO2-A、SO2-V比較，差異無統計意義（P=0.088、0.546）（表4）。組內兩兩比較，未治療組受累測SO2-A較對照組升高，差異有統計學意義（P=0.040）。
表4
未治療組、治療組受累側與對照組受檢眼視網膜SO2比較（%）
未治療組、治療組患眼和對照組受檢眼動脈直徑、動脈曲率、動脈分形維數、靜脈分形維數、動脈密度、靜脈密度比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）；靜脈直徑、靜脈曲率比較，差異無統計學意義（P＞0.05）（表5）。組內兩兩比較，治療組患眼動脈直徑較對照組增大，差異有統計學意義（P=0.035）；與對照組比較，未治療組、治療組患眼動脈曲率增大（P=0.032、0.039），動脈分形維數（P=0.006、0.001）、靜脈分形維數（P=0.004，<0.001）、動脈密度（P=0.013、0.012）、靜脈密度（P=0.018、0.003）減小，差異均有統計學意義。其余組內比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。
表5
未治療組、治療組患眼與對照組受檢眼血管形態學參數比較（±s）
3 討論
本研究從氧代謝水平以及血管形態學變化兩個方面全面評估了BRVO患眼的血流改變，結果顯示，BRVO患眼SO2-A較對照組升高，整體SO2-V無明顯變化。其原因可能是非阻塞區域承擔了更多代謝需求，氧耗量增加，以維持視網膜整體代謝功能，因此整體SO2-V無顯著變化。既往對于BRVO患眼SO2研究結果差異較大。Hardarson和Stefánsson[16]測量了一組BRVO患者單根血管的SO2，發現受阻塞影響最大的動脈較不受阻塞影響的動脈及對側眼對應動脈的SO2更高，SO2-V之間無顯著性差異，且阻塞的分支小靜脈的SO2差異變化較大。Lin等[5]對缺血性BRVO患者單根血管SO2的測量也得到了相似結果，但非缺血性BRVO患者視盤旁血管的SO2-A、SO2-V無顯著性差異。Yang等[6]對缺血性BRVO患者SO2-A測量結果與上述研究一致，而阻塞靜脈的SO2較非受累側及對側眼低，非缺血性BRVO患者SO2-A無顯著性差異，SO2-V降低。Osaka等[7]對BRVO患者治療后的視盤旁SO2進行測量，發現受累側的SO2-A、SO2-V均較非受累側增加。
Avila等[10]應用掃描激光多普勒血流儀檢測BRVO患眼的血流情況，發現平均視網膜血流量和流速均低于正常對照組。在阻塞的分支靜脈中較低的SO2是氧氣供應減少的結果，而血流量減少和速度減慢允許阻塞靜脈從鄰近動脈攝取氧氣，或由于阻塞區域代謝減少從而導致受累側SO2-V增加。因此，BRVO患眼的SO2-V可能隨病程變化而變化。此外，SO2并非絕對值，而是根據A值公式計算所得。已有研究證明，基于雙波長眼底照相機的SO2值與血管寬度、眼底色素沉著具有相關性[3,17]。因此，可能存在不同人種間視網膜SO2的差異。另外，血管外出血及視網膜激光光凝斑的存在也會影響SO2的計算，因此本研究排除了此類患者。
氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白在570 nm波長處具有相同的消光系數，而在610 nm處具有顯著差異，其中血紅蛋白幾乎無吸收[18]。這種差異性導致在570 nm處小動脈和小靜脈均清晰可見，但在610 nm處小動脈可見性遠小于小靜脈，因此利用多模態的眼底圖像可以提升動靜脈的分割效果。SO2計算的可重復性通過組內相關系數（ICC）和變異系數（CV）進行衡量。ICC越高表明可重復性越好，CV是將測量的標準差除以測量的平均值，值越小表示可重復性越好。我們的前期研究采用三組實驗驗證了SO2的計算具有較好的可重復性，通過分別對多人的一只眼連續拍攝和間隔一段時間拍攝眼底圖像，根據前后兩次拍攝的眼底圖像計算動靜脈的SO2，結果顯示每組SO2-A、SO2-V的ICC較高，CV較低，表明SO2的計算方法具有較好的可重復性[8]。
既往采用OCTA量化黃斑區微血管形態學的研究發現，BRVO患眼分形維數、血流密度降低，血管直徑增加[19]，且深層血管叢分形維數降低是預測視網膜缺血的最可靠參數[20]。與本研究以MROI為測量區域的結果具有一致性。本研究中BRVO患眼動脈曲率增加，與靜脈阻塞導致的血流瘀滯有關。
深度學習在圖像分割和圖像評估方面取得顯著進展，在醫療圖像分析領域的應用日益增多，越來越多的疾病將通過深度學習的方式挖掘出更多的潛在特征，這對于疾病的診斷和治療效果的評估具有重要意義。但本研究不足是單中心研究，受限于樣本量，期待后續多中心、對更多人群的樣本進行研究。此外，本研究為橫斷面研究，缺乏對治療前與治療后數據的隨訪，后續需要開展隨訪研究，以期更深入地闡釋BRVO患者視網膜氧代謝情況，理解其病理生理改變。
