引用本文： 王惠, 李紅陽, 趙露, 陳曦, 郭笑霄, 孫姣, 王艷玲, 尤冉. 頸內動脈重度狹窄患者脈絡膜血流及形態結構觀察. 中華眼底病雜志, 2018, 34(1): 29-33. doi: 10.3760/cma.j.issn.1005-1015.2018.01.008 復制
頸內動脈狹窄可造成眼動脈（OA）低灌注，影響脈絡膜血液供應，從而導致脈絡膜結構發生變化。對脈絡膜進行精準定量分析，可以更準確地評估脈絡膜微觀結構變化。但目前的評估方法多局限于測量脈絡膜厚度，且測量過程所受影響因素較多[1-3]。近年來，有研究者提出脈絡膜血管指數（CVI）概念，即對脈絡膜圖像進行二值化處理后測量脈絡膜血管區（LA）、基質區（SA）面積并求取二者比值分析脈絡膜形態變化[4-7]。CVI不易受年齡、眼軸長度（AL）等因素影響，已應用于對多種眼部疾病評估[6-9]。本研究對一組頸內動脈重度狹窄患者的眼部血流動力學和脈絡膜結構變化進行了觀察。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性病例對照研究。2016年5月至2017年1月在北京友誼醫院經頭頸部螺旋CT血管造影檢查確診的頸內動脈重度狹窄患者46例46只眼納入研究。其中，男性31例，女性15例。平均年齡（61.65±10.09）歲。彩色多普勒超聲血流成像（CDFI）檢查，患者一側頸內動脈為重度狹窄，狹窄率＞70%；對側頸內動脈為輕度狹窄或無狹窄，狹窄率＜40%。納入標準：（1）一側頸內動脈狹窄率＞70%，對側頸內動脈狹窄率＜40%或無狹窄；（2）眼壓≤20 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）；（3）AL≤28 mm。排除標準：（1）雙眼等效球鏡度數（SE）≥±3.0 D；（2） AL＞28 mm或＜22 mm；（3）既往患有青光眼、糖尿病視網膜病變、老年性黃斑變性（AMD）等其他眼部疾病者；（4）急性眼內炎癥和（或）感染，或除白內障手術除外的任何其他類型眼內手術史；（5）患有腦梗死等可影響視功能的全身系統性疾病者；（6）采集的圖像質量差不能分析者。
所有患者均行最佳矯正視力（BCVA）、裂隙燈顯微燈、眼壓、間接檢眼鏡、頻域光相干斷層掃描（OCT）檢查和電腦驗光，以及AL測量。采用Snellen視力表行BCVA檢查，統計時換算為最小分辨角對數（logMAR）視力；采用日本Canon公司TX-20非接觸眼壓計行眼壓檢查；采用日本Topcon公司KR-8900型電腦驗光儀行電腦驗光。將重度頸內動脈狹窄側眼設為病例組，輕度狹窄或無狹窄頸內動脈側眼設為對照組，各為46只眼。兩組受檢眼平均AL、SE、眼壓比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；logMAR BCVA比較，差異有統計學意義（P＜0.05）（表1）。
表1
兩組受檢眼平均logMAR BCVA、SE、AL、眼壓比較
采用荷蘭Philips公司IU22 CDI診斷儀，探頭頻率12～15 MHz，檢測受檢眼OA、睫狀后動脈（PCA）收縮期峰值流速（PSV）、舒張末期血流速度（EDV）、阻力指數（RI）、博動指數（PI）。以上檢查均由同一名超聲科醫師完成，測量3次取平均值。
采用德國Heidelberg公司頻域OCT儀的增強深度成像技術以黃斑中心凹為中心對視網膜、脈絡膜進行掃描，測量黃斑中心凹下脈絡膜厚度（SFCT）。SFCT定義為Bruch膜強反射帶至鞏膜內表面強反射帶之間的垂直距離。采用Image J軟件（version 1.47）將所得OCT灰度圖進行二值化處理后，應用軟件ROI功能確定脈絡膜指數測量區域。白色像素SA、黑色像素LA圖像調整采用Niblack法。脈絡膜指數測量區域寬度為以黃斑中心凹為中心，鼻、顳側各750 μm，總寬度1500 μm（圖1）；深度為視網膜色素上皮（RPE）層下邊界至脈絡膜鞏膜分界線。測量脈絡膜總面積（TCA）、LA、SA、LA/SA 及CVI，CVI=（LA/TCA）×100%。以上檢查均由同一名眼科醫師完成，測量3次取平均值。
圖1
OCT灰度圖進行二值化處理后脈絡膜參數測量示意圖。以黃斑部中心凹為中心，測量寬度鼻、顳側各750 μm，深度從RPE層下邊界到脈絡膜鞏膜分界線；黑色像素代表LA（黃星），白色像素代表SA（紅星）
采用SPSS 20.0統計軟件行統計學分析處理。計量資料以均數±標準差（
）表示。正態分布采用Kolmogorov-Smirnov檢驗；符合正態分布的數據兩組受檢之間參數比較采用配對t檢驗，非正態分布數據組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
CDFI測量結果顯示，病例組受檢眼OA及PCA PSV明顯低于對照組受檢眼，差異有統計學意義（P=0.030、0.011）。兩組受檢眼OA及PCA EDV、RI、PI比較，差異均無統計學意義（OA：P=0.737、0.074、0.068；PCA：P=0.249、0.165、0.417）（表2，3）。
表2
兩組受檢眼OA血流動力學參數比較
表3
兩組受檢眼PCA血流動力學參數比較
頻域OCT檢測結果顯示，病例組受檢眼SFCT明顯低于對照組受檢眼，差異有統計學意義（P＜0.05）； TCA、LA、CVI明顯低于與對照組受檢眼，差異有統計學意義（P＜0.05）；SA、LA/SA差異無統計學意義（P＞0.05）（表4）。
表4
兩組受檢眼脈絡膜參數比較
3 討論
脈絡膜厚度受系統性影響因素較多，且測量過程人為因素影響較大，容易產生誤差，不能準確地反應脈絡膜結構變化。近年來，隨著圖像二值化處理技術的發展，有學者提出可利用脈絡膜定量測量參數CVI評估脈絡膜結構，并將其運用于多種眼部疾病的臨床研究[5, 10, 11]。CDFI檢測OA和PCA的血流速度，具有無創性、可重復性等優點，能夠直接反映眼部血流動力學變化。本研究觀察了頸內動脈狹窄患者眼部血流動力學變化，并引入CVI評估脈絡膜結構的相應變化。
頸內動脈狹窄影響眼部血流動力學狀態。Lawrence和Oderich[12]認為，當頸動脈狹窄＞50%，尤其是頸內動脈狹窄時眼部癥狀的發生率增高。馮雪艷等[13]對頸內動脈重度狹窄造成一過性黑矇患者進行檢查，結果顯示患者視網膜中央動脈（CRA）PSV和EDV明顯降低。本研究結果顯示，病例組受檢眼與對照組受檢眼比較，OA及PCA血流動力學變化差異具有統計學意義，主要表現在PSV明顯降低。PSV反映血管充盈程度和血流供應強度，PSV越小，說明血管內血流供應不足，組織灌注狀態越差。OA是頸內動脈第一分支，CRA與PCA均起源于OA，因此凡是可以引起OA低灌注的因素均能影響到分支血管的微循環狀態，從而引起脈絡膜低灌注及缺血性眼部病變。本研究結果也提示頸內動脈重度狹窄已經影響到眼部血液供應，導致OA及供應脈絡膜血液的PCA低灌注，脈絡膜發生相應的缺血性改變。
PCA是OA的分支，供應視網膜外層和脈絡膜，能夠引起PCA灌注不足的疾病均會導致脈絡膜血液灌注不足，最終導致脈絡膜微觀結構的改變。Kang等[14]曾報道3例由頸內動脈重度狹窄所致眼缺血綜合征患者，其脈絡膜厚度較正常眼明顯降低。Kim等[15]對19例眼缺血綜合征患者的脈絡膜參數進行了測量，結果顯示，患眼SFCT和脈絡膜容積均降低。本研究結果與此一致，病例組受檢眼SFCT值明顯低于對照組。因此，我們推測頸內動脈重度狹窄引起眼部血管低灌注，使得脈絡膜局部血流量長期處于不足狀態，最終影響脈絡膜結構。但Ak?ay等[16]的研究卻發現頸內動脈重度狹窄側眼SFCT變大。我們推斷其可能原因為，影響脈絡膜厚度的因素較多，可能造成測量結果不準確；另外本研究納入觀察的患者頸內動脈狹窄病程不同，隨著供應脈絡膜血量減少，脈絡膜中小血管血流量降低，血管充盈不足，基質供血減少導致脈絡膜變薄。但隨著缺血加重和脈絡膜高代謝的需求，血液供應不足導致血管生成因子的釋放，從而進一步促進新血管的形成，導致脈絡膜毛細血管數量會相應增加，進而厚度增大來抵抗由于ICA狹窄引起的血流減少，這是一種代償性保護機制。為驗證此推斷，我們將對本組患者進行長期隨訪，同時也將納入正常人群并對其眼部血流動力學及脈絡膜結構變化進行研究，進一步深入探討對側頸內動脈或者側支循環的代償機制在眼部血液供應中發揮的作用。
雖然SFCT已經作為常規評估脈絡膜的參數廣泛應用于臨床研究中，但其受年齡、屈光參差、掃描時間、眼壓及其他混雜因素影響較大。Branchini等[17]最早提出通過OCT檢查并通過軟件測量脈絡膜區域白色像素與黑色像素面積比（0.271）來評估脈絡膜血管結構的變化。Sonoda等[18]采取Niblack法對OCT圖像進行二值化處理并將其應用于眼部疾病的研究。Tan等[19]在此基礎上提出CVI這一新指標評估脈絡膜結構并使其被廣泛接受。計算CVI的變化能夠準確提供脈絡膜中血管所占比例，其可以作為反映疾病活動和脈絡膜灌注狀態的標志物。目前一些研究結果證實引起眼部血流灌注不足的疾病其CVI降低。Sonoda等[18]研究結果表明，正常人CVI約為65%，而AMD患者則下降為62%。Tan等[19]對糖尿病患者及正常人CVI進行比較分析，結果顯示糖尿病患者CVI降低。本研究結果顯示，病例組受檢眼TCA、LA、CVI均較對照組明顯下降，提示頸內動脈重度狹窄可以影響脈絡膜血流供應。我們推測此類患者脈絡膜微血管管腔變窄，流量降低，造成TCA、LA下降，同時反應血管所占面積比的CVI也相應下降。
本研究存在以下不足：（1）納入觀察患者樣本較少，今后研究應擴大樣本量并對患者進行長期隨訪觀察，進行細化分析及定量測量。（2）目前圖像二值化處理軟件仍存在局限，如圖像處理算法選擇有待進一步證實，黑白像素邊緣界定準確性欠缺，測量范圍選擇缺乏標準化規定，測量的重復性，一致性及再現性研究不足等。（3）CVI的測量是基于OCT圖像中黑色像素代表LA，白色像素代表SA這一假設并進行的數據處理，但尚無組織病理學研究證實此種假設。今后仍需要更大的樣本量的研究來探討CVI作為更穩定的脈絡膜結構評估參數的可靠性。
頸內動脈狹窄可造成眼動脈（OA）低灌注，影響脈絡膜血液供應，從而導致脈絡膜結構發生變化。對脈絡膜進行精準定量分析，可以更準確地評估脈絡膜微觀結構變化。但目前的評估方法多局限于測量脈絡膜厚度，且測量過程所受影響因素較多[1-3]。近年來，有研究者提出脈絡膜血管指數（CVI）概念，即對脈絡膜圖像進行二值化處理后測量脈絡膜血管區（LA）、基質區（SA）面積并求取二者比值分析脈絡膜形態變化[4-7]。CVI不易受年齡、眼軸長度（AL）等因素影響，已應用于對多種眼部疾病評估[6-9]。本研究對一組頸內動脈重度狹窄患者的眼部血流動力學和脈絡膜結構變化進行了觀察。現將結果報道如下。
1 對象和方法
回顧性病例對照研究。2016年5月至2017年1月在北京友誼醫院經頭頸部螺旋CT血管造影檢查確診的頸內動脈重度狹窄患者46例46只眼納入研究。其中，男性31例，女性15例。平均年齡（61.65±10.09）歲。彩色多普勒超聲血流成像（CDFI）檢查，患者一側頸內動脈為重度狹窄，狹窄率＞70%；對側頸內動脈為輕度狹窄或無狹窄，狹窄率＜40%。納入標準：（1）一側頸內動脈狹窄率＞70%，對側頸內動脈狹窄率＜40%或無狹窄；（2）眼壓≤20 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）；（3）AL≤28 mm。排除標準：（1）雙眼等效球鏡度數（SE）≥±3.0 D；（2） AL＞28 mm或＜22 mm；（3）既往患有青光眼、糖尿病視網膜病變、老年性黃斑變性（AMD）等其他眼部疾病者；（4）急性眼內炎癥和（或）感染，或除白內障手術除外的任何其他類型眼內手術史；（5）患有腦梗死等可影響視功能的全身系統性疾病者；（6）采集的圖像質量差不能分析者。
所有患者均行最佳矯正視力（BCVA）、裂隙燈顯微燈、眼壓、間接檢眼鏡、頻域光相干斷層掃描（OCT）檢查和電腦驗光，以及AL測量。采用Snellen視力表行BCVA檢查，統計時換算為最小分辨角對數（logMAR）視力；采用日本Canon公司TX-20非接觸眼壓計行眼壓檢查；采用日本Topcon公司KR-8900型電腦驗光儀行電腦驗光。將重度頸內動脈狹窄側眼設為病例組，輕度狹窄或無狹窄頸內動脈側眼設為對照組，各為46只眼。兩組受檢眼平均AL、SE、眼壓比較，差異無統計學意義（P＞0.05）；logMAR BCVA比較，差異有統計學意義（P＜0.05）（表1）。
表1
兩組受檢眼平均logMAR BCVA、SE、AL、眼壓比較
采用荷蘭Philips公司IU22 CDI診斷儀，探頭頻率12～15 MHz，檢測受檢眼OA、睫狀后動脈（PCA）收縮期峰值流速（PSV）、舒張末期血流速度（EDV）、阻力指數（RI）、博動指數（PI）。以上檢查均由同一名超聲科醫師完成，測量3次取平均值。
采用德國Heidelberg公司頻域OCT儀的增強深度成像技術以黃斑中心凹為中心對視網膜、脈絡膜進行掃描，測量黃斑中心凹下脈絡膜厚度（SFCT）。SFCT定義為Bruch膜強反射帶至鞏膜內表面強反射帶之間的垂直距離。采用Image J軟件（version 1.47）將所得OCT灰度圖進行二值化處理后，應用軟件ROI功能確定脈絡膜指數測量區域。白色像素SA、黑色像素LA圖像調整采用Niblack法。脈絡膜指數測量區域寬度為以黃斑中心凹為中心，鼻、顳側各750 μm，總寬度1500 μm（圖1）；深度為視網膜色素上皮（RPE）層下邊界至脈絡膜鞏膜分界線。測量脈絡膜總面積（TCA）、LA、SA、LA/SA 及CVI，CVI=（LA/TCA）×100%。以上檢查均由同一名眼科醫師完成，測量3次取平均值。
圖1
OCT灰度圖進行二值化處理后脈絡膜參數測量示意圖。以黃斑部中心凹為中心，測量寬度鼻、顳側各750 μm，深度從RPE層下邊界到脈絡膜鞏膜分界線；黑色像素代表LA（黃星），白色像素代表SA（紅星）
采用SPSS 20.0統計軟件行統計學分析處理。計量資料以均數±標準差（
）表示。正態分布采用Kolmogorov-Smirnov檢驗；符合正態分布的數據兩組受檢之間參數比較采用配對t檢驗，非正態分布數據組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。P＜0.05為差異有統計學意義。
2 結果
CDFI測量結果顯示，病例組受檢眼OA及PCA PSV明顯低于對照組受檢眼，差異有統計學意義（P=0.030、0.011）。兩組受檢眼OA及PCA EDV、RI、PI比較，差異均無統計學意義（OA：P=0.737、0.074、0.068；PCA：P=0.249、0.165、0.417）（表2，3）。
表2
兩組受檢眼OA血流動力學參數比較
表3
兩組受檢眼PCA血流動力學參數比較
頻域OCT檢測結果顯示，病例組受檢眼SFCT明顯低于對照組受檢眼，差異有統計學意義（P＜0.05）； TCA、LA、CVI明顯低于與對照組受檢眼，差異有統計學意義（P＜0.05）；SA、LA/SA差異無統計學意義（P＞0.05）（表4）。
表4
兩組受檢眼脈絡膜參數比較
3 討論
脈絡膜厚度受系統性影響因素較多，且測量過程人為因素影響較大，容易產生誤差，不能準確地反應脈絡膜結構變化。近年來，隨著圖像二值化處理技術的發展，有學者提出可利用脈絡膜定量測量參數CVI評估脈絡膜結構，并將其運用于多種眼部疾病的臨床研究[5, 10, 11]。CDFI檢測OA和PCA的血流速度，具有無創性、可重復性等優點，能夠直接反映眼部血流動力學變化。本研究觀察了頸內動脈狹窄患者眼部血流動力學變化，并引入CVI評估脈絡膜結構的相應變化。
頸內動脈狹窄影響眼部血流動力學狀態。Lawrence和Oderich[12]認為，當頸動脈狹窄＞50%，尤其是頸內動脈狹窄時眼部癥狀的發生率增高。馮雪艷等[13]對頸內動脈重度狹窄造成一過性黑矇患者進行檢查，結果顯示患者視網膜中央動脈（CRA）PSV和EDV明顯降低。本研究結果顯示，病例組受檢眼與對照組受檢眼比較，OA及PCA血流動力學變化差異具有統計學意義，主要表現在PSV明顯降低。PSV反映血管充盈程度和血流供應強度，PSV越小，說明血管內血流供應不足，組織灌注狀態越差。OA是頸內動脈第一分支，CRA與PCA均起源于OA，因此凡是可以引起OA低灌注的因素均能影響到分支血管的微循環狀態，從而引起脈絡膜低灌注及缺血性眼部病變。本研究結果也提示頸內動脈重度狹窄已經影響到眼部血液供應，導致OA及供應脈絡膜血液的PCA低灌注，脈絡膜發生相應的缺血性改變。
PCA是OA的分支，供應視網膜外層和脈絡膜，能夠引起PCA灌注不足的疾病均會導致脈絡膜血液灌注不足，最終導致脈絡膜微觀結構的改變。Kang等[14]曾報道3例由頸內動脈重度狹窄所致眼缺血綜合征患者，其脈絡膜厚度較正常眼明顯降低。Kim等[15]對19例眼缺血綜合征患者的脈絡膜參數進行了測量，結果顯示，患眼SFCT和脈絡膜容積均降低。本研究結果與此一致，病例組受檢眼SFCT值明顯低于對照組。因此，我們推測頸內動脈重度狹窄引起眼部血管低灌注，使得脈絡膜局部血流量長期處于不足狀態，最終影響脈絡膜結構。但Ak?ay等[16]的研究卻發現頸內動脈重度狹窄側眼SFCT變大。我們推斷其可能原因為，影響脈絡膜厚度的因素較多，可能造成測量結果不準確；另外本研究納入觀察的患者頸內動脈狹窄病程不同，隨著供應脈絡膜血量減少，脈絡膜中小血管血流量降低，血管充盈不足，基質供血減少導致脈絡膜變薄。但隨著缺血加重和脈絡膜高代謝的需求，血液供應不足導致血管生成因子的釋放，從而進一步促進新血管的形成，導致脈絡膜毛細血管數量會相應增加，進而厚度增大來抵抗由于ICA狹窄引起的血流減少，這是一種代償性保護機制。為驗證此推斷，我們將對本組患者進行長期隨訪，同時也將納入正常人群并對其眼部血流動力學及脈絡膜結構變化進行研究，進一步深入探討對側頸內動脈或者側支循環的代償機制在眼部血液供應中發揮的作用。
雖然SFCT已經作為常規評估脈絡膜的參數廣泛應用于臨床研究中，但其受年齡、屈光參差、掃描時間、眼壓及其他混雜因素影響較大。Branchini等[17]最早提出通過OCT檢查并通過軟件測量脈絡膜區域白色像素與黑色像素面積比（0.271）來評估脈絡膜血管結構的變化。Sonoda等[18]采取Niblack法對OCT圖像進行二值化處理并將其應用于眼部疾病的研究。Tan等[19]在此基礎上提出CVI這一新指標評估脈絡膜結構并使其被廣泛接受。計算CVI的變化能夠準確提供脈絡膜中血管所占比例，其可以作為反映疾病活動和脈絡膜灌注狀態的標志物。目前一些研究結果證實引起眼部血流灌注不足的疾病其CVI降低。Sonoda等[18]研究結果表明，正常人CVI約為65%，而AMD患者則下降為62%。Tan等[19]對糖尿病患者及正常人CVI進行比較分析，結果顯示糖尿病患者CVI降低。本研究結果顯示，病例組受檢眼TCA、LA、CVI均較對照組明顯下降，提示頸內動脈重度狹窄可以影響脈絡膜血流供應。我們推測此類患者脈絡膜微血管管腔變窄，流量降低，造成TCA、LA下降，同時反應血管所占面積比的CVI也相應下降。
本研究存在以下不足：（1）納入觀察患者樣本較少，今后研究應擴大樣本量并對患者進行長期隨訪觀察，進行細化分析及定量測量。（2）目前圖像二值化處理軟件仍存在局限，如圖像處理算法選擇有待進一步證實，黑白像素邊緣界定準確性欠缺，測量范圍選擇缺乏標準化規定，測量的重復性，一致性及再現性研究不足等。（3）CVI的測量是基于OCT圖像中黑色像素代表LA，白色像素代表SA這一假設并進行的數據處理，但尚無組織病理學研究證實此種假設。今后仍需要更大的樣本量的研究來探討CVI作為更穩定的脈絡膜結構評估參數的可靠性。
