核心视网膜成像技术和近期创新

现代视网膜成像包含一系列技术,其中每种技术都提供了对视网膜结构、功能和病理的独特见解。 这些技术的发展已经从简单的Fundus摄影转移到了复杂的多模式系统,这些系统将结构、血管和新陈代谢信息结合到单一的检查中。 最近的创新极大地改善了图像质量、获取速度和病人的舒适性,同时扩大了从三级护理中心到初级保健办公室和偏远社区等不同临床环境中的筛查。

光学一致性摄影(OCT)

光学一致性成像仍然是视网膜成像的基石,这种非侵入性、干涉技术尤其通过白内障或光谱介质,可以使临床医生能够以微米精度对单个视网膜层进行目视化,在中枢心血管病和与年龄有关的乳腺脱落等条件下,光学一致性成像的出现,意味着一个重大的进步,通过使用可捕性激光源,SS-OCT实现了更快的扫描速度——往往超过每秒10万个A-扫描,并更深地组织渗透,这可以使胆固和更深的视网膜结构产生详细的视觉效果,在中枢心血管病和与年龄有关的乳腺脱落条件下,SS-OCT生成密集体数据的能力有助于三维分析和面成像,有助于检测到诸如德鲁森、内肾流体和下部等微分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱(光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱分光谱

OCT 血管造影术

OCT,OCT血管学的衍生物提供了深解,不侵入的视网膜和胆固醇分解算法,无需静脉注射. OCTA最近的创新包括更宽的视场[(可达12×12毫米)和高速跟踪以尽量减少运动文物. 高级 预测文物分解算法[和 自动化分解[[FLT],使OCTA的分解和临床实用性反应成为综合分解评价的标准组成部分. OCTA[FLT-X] 抗逆性抗性病诊断和管理,[FLT-XXXXX] 抗病分解 , 活性静脉静脉抑制(测量), 活性静脉抑制(测量,预测非透性抗活性增压分解, , 高活性抗压抗病分解[FTA

自动流体基金(FAF)

Fundus自流体成像捕捉到视网膜色素上皮的脂质所释放出天然荧光。这一技术突出了新陈代谢压力或损害的领域。量化FAF[qFAF 等创新已经超越定性分析,从而能够精确地测量自流体强度。这可以及早发现AMD的地缘萎缩并用标准化的度量度来监测疾病的进展。此外,[短波FAF(488 nm exaction)和[近红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红外红

适应光学(AO)图像

适应光学可以补偿眼光的偏差,产生近细胞分辨率的图像。 适应光学扫描光眼镜(AOSLO) 能够视同单个光受细胞、视网膜细胞、甚至毛细血管血流,这对了解细胞一级的疾病病原性具有深远影响。最近的发展包括结合了凝聚、非凝聚(分解)和荧光通道的多模式AO系统,允许同时对结构和功能进行成像。AO在跟踪视网膜炎和AMD的光受体损失,以及评估基因治疗和干细胞移植等新疗法的功效方面,特别有用。虽然主要是一个研究工具,但努力使AO更加紧凑和方便用户的,为更广泛的临床采用铺平了道路。例如,[FLT]手持式AOO系统[FLT]和3-TT的视觉成像治疗,正在开发中,为儿童[CTT7]。

广域和超广域成像

传统的Fundus摄影可以捕捉视网膜的大约30-50度,缺失了重要的外缘病理学. 超广地成像系统,如Optos和Clarus装置,可以捕捉到最多200度视网膜的一幅图像. 近期的创新包括可取成像和自取光层广地成像,这些图像改进了远地外缘的可视化,而不需要病人的分化. 广地成像对于检测边缘视网膜泪、Retinoschisis和预测进展的外缘糖尿病再生性损伤至关重要. 广地成像和OCTA的结合是一个日益广泛的研究领域,有希望从macula到ora serrata的综合评估. 在儿科,与RetCam系统进行广地成像的筛选预生还原性成像的金标准. 新兴[ 智能广地-视网-视网-视网-视网-视变变

超光谱和多模式成像

超光谱视网膜成像捕捉跨多波长的分光信息,可以区分视网膜染色体(如氧对脱氧血红素,乳色),新兴系统将超光谱数据与结构OCT结合,生成[多模式代谢图[,虽然在临床早期,这种技术有可能在结构损害发生前发现早期代谢功能障碍,特别是在糖尿病复发性病和AMD. 光谱视网膜成像是另一种新兴模式,利用激光引发的超声波信号来检测高分辨率和深度的血管和中线素结构。同时, 将OCT、OCTA、FAF和色基金摄影整合到单一设备中,精简工作流程,并为个人化治疗决定提供全面数据。这些系统通过不同结构模式,通过共同反应,减少病人检查时间,改善诊断信任度,允许从结构模式中直接反应。

重大视网膜疾病临床影响

现代成像的诊断能力直接影响到临床结果。 早期检测、精确分类和准确监测现在可以实现,最常见的视网膜疾病可以导致更好的视觉预测和更有效的医疗提供。 以下各节详细介绍了具体的成像创新如何改变了对关键视网膜条件的管理。

糖尿病复发性病

糖尿病复发病仍是全球可预防的失明的主要原因。OCT和OCTA正在调查使用定量FAF和超光谱成像来评估代谢健康,早期数据表明,增加Funus自发性能可预测性乳腺肿的发展。使用AI的自动筛查算法已经显示出可推荐性DR的高敏感性和特殊性,驱动了低保障人群的远程医疗举措。FDA批准的IDx-DR系统(现为LumineticsCore)允许从初级护理环境中的远程图像中自主检测DR,减轻专家的负担并改进筛查率。国家眼科研究所 持续研究侧重于治疗性疾病(HUTLT):

与年龄有关的男性衰老

在AMD中,高分辨OCT区分干(非外向)和湿(外向)两种形态,检测德鲁森,亚肾上腺液,以及胆固醇新血管化. Swept-sourceOCT提供了优异的可视化胆固醇,有助于对甲状腺病的诊断. FAF对确定地理萎缩及其随时间的扩大至关重要;FAF所测量的GA地区生长速率现在被接受为临床试验终点. 适应光学可以计算出锥光受体密度,为早期临床试验提供功能终点. 结合OCT和FAF的多模式成像现在是监测抗VEGF疗法的治疗反应的标准,允许个别再治疗决定. AREDS2研究[F:3]和随后的研究确定OCT学院所测量的干量与先进AMD有关。 新的[[F:4]OCT-T-Bl-Bl-Bl-Bl-Bl-Bl] 中位治疗[F] 中位

青光眼

视网膜成像在光学光碟摄影以外的光光学诊断中发挥着越来越大的作用. 光学成像对视网膜神经纤维层(RNFL)和光学细胞内复合层(GC-IPL)的测量也能够评估整个视网膜神经头部和穿孔膜区域,有助于区分光学神经病症. OCTA检测到的透视和毛细管穿孔减少,这可能会在可探测到RNFL稀释数年之前就进行. 视网膜血管细胞细胞的适应光学成像正在探索,作为早期检测的直接生物标志. 广域成像还可以评估整个视网膜神经头部和穿孔区域,帮助将光学成细胞与其他视神经病区分开来. OCT和OCTA数据的机器学习算法正在从健康的眼睛中分辨出光学和毛细管,并可以根据基线成像特征预测进化风险. [GLT] 研究确定,从视网膜神经膜膜成像厚度是从视高血转为光学的强化的强预测[FLTT]

视网膜视网膜和其他血管条件

OCTA通过提供详细的视像性肿瘤和毛细血管不穿孔而无需染料注射,对视网膜静脉闭塞的管理进行了革命性改革。广域OCTA可以绘制整个不穿孔范围图,指导激光治疗和预测视觉结果。在中心静脉胆管病中,面对OCT和OCTA帮助识别胆管超渗透性和活性渗出点,协助定向光动力疗法;对于视网膜静脉闭塞,OCTA揭示了内肾炎和附带的血管发育。在紫外炎中,广域自流体表现出了炎性变化,OCTA可以在鸟弹胆管冷却和沃克特-克亚纳吉-哈拉达病等条件下检测出微妙的血管外溢和毛细血管漏。多模式成像对于白多综合症和其他发性复发性病的差别诊断至关重要,其中FAF和OCTA的损伤模式提供了诊断线索。

人工智能和机器学习的一体化

最新最具有变革意义的创新是人工智能(AI)与视网膜成像的结合。 深层学习算法现在可以检测糖尿病的复方肾上腺素、AMD和青光眼,其精度可以与人类专家相当或超过其精度。AI还被用于分解视网膜分层,量化流体量(如AMD的内网和子网膜液),预测疾病进展,以及个性化治疗间隔。 例如,基于OCT的AI模型可以预测新血管AMD的抗VEGF注射的必要性,有些研究在预测患者下次访问时是否需要注射时的准确度超过90%。 美国食品和药物管理局已经批准了一些基于AI的诊断设备,如IDx-DR和EyeArt。 便携式、智能的视网膜相机与云化AI分析器相结合,正在将筛选范围扩大到初级保健和偏远地区,特别是在专家访问有限的中低收入国家。

除了筛选外,AI还使 OCT定量分析 超越了人类视觉检查. 算法可以测量视网膜厚度,德鲁森体积和流体体量,具有高可复制性,为临床试验和常规实践提供客观的生物标记. 在克劳科马,接受OCT和OCTA数据培训的AI模型可以预测RNFL变薄的速度并估计未来五年视觉领域进展的风险. 然而,挑战依然存在,包括不同人群的算法偏差(如种族和族裔群体,不同的疾病分化),需要大型附加说明的数据集,以及管理和补偿障碍. 研究人员目前正在研究 使模型在不分享病人数据的情况下在多个机构接受培训,提高通用性,同时保护隐私. 轨迹很明确:AI将成为对视网成像的标准辅助因素,提高工作效率和诊断准确性。

未来方向:可移动性、远程医疗和负担得起的筛选

视网膜成像的民主化是全球眼科健康的一个关键目标. 手持OCT和Fundus相机现在已经可以使用,可以在床边,养老院或低资源环境下进行成像. 诸如 Leica Envisu [和 Bioftigen[]手持OCTs使包括重症监护单位在内的苏平或不合作病人的成像. 智能手机型接应器,如 D-EYE, Peek Retina,以及 RetinaScope等设备使非专家能够使用广域基金摄影,有些模型提供AI分级。 这些便携式设备支持的远程医疗网络已证明能够有效地筛选糖尿病和早产感,在自动带式医疗器和移动式的主动式连接器时,显示高后续积极性设备。

未来的创新包括可穿戴的OCT护目镜和能持续监测系统,这些系统可以追踪视网膜随时间而变化而无需到诊所就诊,这些系统与人工智能分析相结合,可以提供疾病恶化的实时警报,例如,在新血管病原体中检测糖尿病肾上腺水肿或次肾上腺液的发作。此外,将扫描源OCT和适应光学系统的成本和大小降低其成本和规模的努力将促进在更广泛的临床和研究环境中采用。3D打印的OCT组件和低成本OCT设计正在开发中,目的是将OCT带入发展中国家初级保健诊所。此外,将线成像与电子健康记录和人口健康平台结合起来,将可促成大规模数据分析,推动对疾病流行病学和治疗结果的深入。

结论

视网膜成像技术的创新极大地提高了我们诊断、监测和治疗视网膜疾病的能力。 从扫瞄源OCT和OCT血管学到适应光学和AI动力分析,临床医生现在拥有强大的武器来检测病理学的早期,针对个别患者的治疗,以及前所未有的精确跟踪进展。 随着这些技术变得更加便捷、负担得起并融入远程医疗,他们有望减少全球视障。 工程师、临床医生和数据科学家之间的持续合作将推动下一轮突破,确保视网膜成像始终处于眼科护理的最前沿,并确保每个患者,无论地理或资源如何,都能从这些进步中获益。