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国人临床研究红毯秀采用角膜神经弯曲度 [复制链接]

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编者按

神经异常是干眼发病机制重要的组成部分,神经弯曲度是分析干眼进程中角膜神经形态改变的重要指标,神经弯曲度由神经走形的多方面特征决定,既往神经弯曲度的评价方法可重复性差,那么是否有新的评价方法呢?

国人SCI新鲜出炉:

医院眼科齐虹教授带领团队于TranslationalVisionScienceandTechnology上发表文章,齐虹教授团队与中科院慈溪医工所赵一天教授合作,开发了神经弯曲度的聚合参数,通过神经弯曲度为干眼及其他眼表疾病的发病机制,辅助临床诊断和治疗提供了重要的参考。

神经弯曲度可辅助评价

干眼中的神经损伤

角膜是人体神经分布最密集的组织之一,神经末梢终点数量约为/mm2。神经在角膜上皮基底层与Bowman层之间构成角膜基底下神经丛,距角膜上皮前表面约40-60μm,是临床评价角膜神经的主要层次结构。角膜神经形态学分析包括密度、弯曲度、分支数量等,在临床疾病的辅助诊断中具有重要价值。角膜共焦显微镜的更新与普及为角膜神经形态学分析提供了便捷。

年DEWSⅡ及年我国干眼专家共识均指出:神经异常是干眼发病机制重要的组成部分。神经异常包括神经结构改变和神经功能异常(如神经营养因子的变化),本文聚焦于神经形态的改变。既往多项研究结果表明,干眼患者角膜基底下神经密度的改变包括增加、不变和减少,但其弯曲度的增加在多项研究中结果一致,提示神经弯曲度是分析干眼进程中角膜神经形态改变的重要指标。

单一参数评价干眼患者角膜

基底下神经弯曲度改变

既往神经弯曲度的评价方法通常基于Oliveira-Soto等人建立的分级方法,简单实用;但由于是个人根据经验判断的分级,方法可重复性较差。基于此,国内外多个团队针对神经弯曲度进行了量化分析。年,齐虹教授团队在《中华实验眼科杂志》发文,采用6个角膜神经弯曲度相关客观参数实现了角膜基底下神经弯曲度的量化分析;并发现与正常人相比,干眼及糖尿病患者角膜基底下神经弯曲度增高,具有潜在的疾病诊断价值(AUC:0.5-0.7)。

由于神经弯曲度由神经走形的多方面特征决定,其客观评价指标包括多个参数,每个参数都具有其局限性,从而限制了这些参数的临床应用。齐虹教授团队着力于此,与中科院慈溪医工所赵一天教授合作,开发了神经弯曲度的聚合参数(aggregatedmeasureoftortuosity,Tagg)。

1.对年所选用神经弯曲度客观参数进行优化,纳入3个不同类别的共计6个弯曲度客观参数。采用kNN-DOWA聚合算法对6个单一参数进行加权平均并标准化后生成Tagg(Table1)。

2.2位经验丰富的医师对北医三院角膜共焦显微镜数据库中张图像进行人工弯曲度分级,并计算6个单一参数和Tagg,结果表明Tagg在不同弯曲度神经图像组的两两比较中均存在显著性差异。结合Tagg兼备6个单一参数的特征,结果提示Tagg是用于客观分析神经弯曲度的良好指标(Table3)。

3.入组受检者,正常对照组(23眼)和干眼组(26眼),采集干眼相关临床指标后进行Tagg分析,发现干眼组Tagg较正常对照组增高,表明干眼患者角膜基底下神经弯曲度较正常人增高。且Tagg与OSDI及TBUT存在相关性(Table4Figure3)。

4.该文研究过程中还发现,角膜树突状细胞由于折光性与角膜神经相似,在经过神经分割后被保留在图像中,会显著降低神经弯曲度(Supplementarydata)。

该研究的临床意义

本研究通过建立聚合参数Tagg,利于客观全面分析干眼及其他眼表疾病状态下神经弯曲度的改变,从而帮助理解疾病的发病机制,辅助临床诊断和治疗。

北医三院博士生马佰凯,硕士生杨婷婷,中科院慈溪医工所助理研究员谢建洋为本文并列第一作者,齐虹教授为本文通讯作者。本研究获得国家自然科学基金,首都卫生发展科研专项和浙江省自然科学基金的支持。

文章信息:

1.MaBK#,XieJY#,YangTT#,SuP,LiuRJ,SunT,ZhouYF,WangHW,FengX,MaSY,ZhaoYT,QiH*.QuantificationofIncreasedCornealSubbasalNerveTortuosityinDryEyeDiseaseandItsCorrelationWithClinicalParameters.TranslVisSciTechnol.,10(6):26.

2.马佰凯#,赵昆#,马思翼,刘容均,高玉菲,胡晨曦,谢建洋,刘一昀,赵一天,齐虹*。角膜基底下神经弯曲度的分析及其在干眼和糖尿病患者中的改变。中华实验眼科杂志,,37(8):-.

专家介绍齐虹教授

医院眼科教授,主任医师,博士研究生导师,眼部神经损伤的重建保护与康复北京市重点实验室PI,北京大学医学部医学技术研究院学术委员会委员。

专业特长:屈光性白内障手术及眼表疾病。研究方向:干眼的发病机制与诊疗;高度近视、老视精准矫正的视觉质量研究;人工智能眼部影像。主持国家自然科学基金面上项目3项,省部级基金2项。

现任中华医学会眼科学分会防盲及流行病学组委员,亚洲干眼学会委员,中国女医师协会眼科学分会委员,中国医师协会眼科医师分会眼表与干眼学组委员,中国医药教育协会智能医学专业委员会智能眼科学组常务委员。

在NEJM、AmJOphthalmol、OculSurf等同行评议杂志上发表论文60余篇,在眼表人工智能领域与赵一天教授合作于IEEEtransactionsonmedicalimaging和MedicalPhysics(封面文章)发表论著。主编《干眼齐虹观点》。曾获中国兵器工业集团公司科技进步三等奖和TFOS优秀论文奖。授权发明专利2项,实用新型专利2项。

赵一天教授

中国科学院宁波材料技术与工程研究所慈溪医工所赵一天教授团队长期从事医学影像分析、人工智能、模式识别等研究工作。近年来,项目组在角膜病、白内障、青光眼等眼前节疾病辅助诊断方面取得了很多研究成果。在角膜病诊断相关方面,提出了IVCM图像角膜神经弯曲度分析、IVCM图像角膜神经分割提取、深度学习糖尿病性角膜病变诊断等方法。在白内障诊断相关方面,提出了裂隙灯图像核性白内障分级、AS-OCT图像晶状体分割提取等方法。在青光眼诊断相关方面,提出了AS-OCT图像闭角型青光眼自动检测、AS-OCT图像闭角型青光眼临床诊断参数量算、AS-OCT图像前房角开闭状态识别等方法。授权国家发明专利12项,于IEEE-TMI、IEEE-TIP、IEEE-TBMEMICCAI等国际期刊/会议发表文章余篇。团队先后承担参与了国家自然科学基金重点项目、国家重点基础研究发展计划课题、国家项目课题、浙江省自然科学基金重点项目、浙江省科技重点研发20多个项目。

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