AI+光学，实现角膜浑浊早诊断、早治疗

作者：Pablo Andres

编辑：Meister Xia

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全球视觉残障者中，1000万余人的病因是角膜浑浊。

角膜浑浊现有的诊断手段是依靠医生的主观判断，无法实现早期诊断或病情发展的定量分析。

巴黎综合理工大学博士生Maëlle Vilbert的团队正在开发一款基于AI的眼科OCT扫描影像分析工具，让诊断过程更客观。

经过充分训练的AI模型，能在影像中发现人眼难以辨别的病变迹象，帮助医生尽早发现角膜病变，制定更有效的治疗方案。

根据世卫组织统计，约有80%的失明都是可避免的。全球视觉残障者中，有超过1000万人的病因是角膜浑浊。虽然角膜浑浊不如白内障（晶状体浑浊）、青光眼（眼压过高）发病率高，但仍然是人类视觉衰退乃至丧失的主要原因之一。

眼睛是人体最复杂精密的器官之一。正常、清晰的视觉有赖于眼内多个结构的健康运转，但随着年龄的增加，眼内组织衰老退化难以避免。角膜浑浊是退化的一种形式，也是人类致盲一大因素。健康的角膜是透明、透光的，覆盖眼球壁外层前部，一旦发生浑浊，会直接影响视力。

“角膜浑浊是一种影响全球约1000万人的疾病。”

如今，角膜移植是最常见的人体组织移植手术，可治疗晚期角膜浑浊，但手术毕竟存在风险，而且全球角膜移植库供不应求现象严重，供需比缺口高达1:70，所以应重视角膜浑浊的预防，以防患于未然。

据巴黎综合理工大学博士生Maëlle Vilbert介绍，当前评判患者角膜浑浊度仍以定性分析、医生主观判断为主，难以准确地开展早期诊断以及病情发展的定量分析。“眼科OCT扫描成像图，全靠医生目测分析，评估眼组织健康度缺乏标准化手段，诊断过程中主观因素影响大，不明显的病灶容易被医生忽视。”

“所幸，多年来积累的大量眼科OCT影像构成了庞大的数据库，可用于AI学习。” Vilbert当前正在以海量数据为基础，开发新型图形分析技术，可客观评估角膜透明度，以避免主观因素影响疾病诊断。最终的结果将在博士论文中发表。

“理解了为何角膜透明，则可知为何角膜浑浊”

眼角膜的透明组织十分独特，其透光性源于其结构特质。结缔组织基质层占角膜厚度的90%，由纳米级胶原纤维组成，纤丝在角膜薄片内有序排列，直径一致，因此除了直接透射光之外，其他方向射入的光线都会被严重散射，故体现为高度透明。只有直接通过角膜和晶状体进入眼球的光线才能在视网膜上成像。

图片来源：Maëlle Vilbert博士论文《利用光学相干断层扫描 (OCT) 进行角膜透明度的体内光学诊断》

注：从左至右，正常角膜、水肿角膜、眼白（巩膜）的胶原纤维丝排列，OCT扫描影像。

Vilbert指出：“介质可透光，也可吸收光或者散射光。而角膜完全不吸收光，所以进入的光线要么彻底通过，要么被散射。但如果散射程度异常高，角膜就会变得浑浊，不再透明。”基质层胶原纤维丝的有序排列对于角膜透明度至关重要，一旦排列打乱、纤维丝的直径不一致（变得像眼白一样），光线就无法直接达到眼球内部。

角膜水肿是混浊的原因之一，因为水肿会导致基质的胶原薄片之间出现微米级的水性间隙，从而发生光线异常散射。

AI+光学精准分析病情

Vilbert课题的基本假设是：健康的角膜基质具有均质性，可通过物理参数描述其透明度。“病变的角膜存在非均质性，导致OCT扫描时信号衰减发生局部波动。对角膜基质的一致性进行统计学分析后，即可用相干光穿透率这一单一参数描述其透明度。之所以这么做，是为了让OCT影像的评判有统一的标准，客观地区分健康角膜和散射异常的病态角膜。现有的临床手段还难以做到这一点。”

然而，存在局部浑浊的角膜无法用单一参数描述。因此，Vilbert 团队开发了可自动分类眼球OCT影像的AI工具，能检测出角膜发炎情况（如角膜内皮营养不良症、屈光手术后角膜混浊所致的炎症）。经过充分训练的AI模型，能在影像中发现人眼难以辨别的病变迹象。

图片来源：PI France

Vilbert团队采用了9个参数训练AI模型，其中一个被称为sigma的参数反映角膜炎症区的深度，基于sigma的图像分辨准确率可高达93%。其余8个参数与sigma共同输入，可将准确率提高至97%。“当然，医生仍然可以人工对这些参数进行判断——保留医生的判断权，有利于数字化诊断工具的接受和推广。”有了AI，医生能在症状出现早期，甚至肉眼还无法观测到时就及时发现，从而制定更具针对性的后续诊疗方案。

Vilbert团队开发的技术可以作为裂隙灯检查、OCT扫描等传统诊断方式的辅助。将角膜透明度表示为一个精确的百分比数字，就能及时发现病变，且有利于病情的量化追踪，从而早干预，避免病情恶化到需要角膜移植或侵入性手术的地步。

"经过充分训练的AI模型，能在影像中发现人眼难以辨别的病变迹象。"

“鉴于世界人口不断老龄化，以及全球80%的致盲病例皆可避免，开发新诊断手段尤其重要。病发时和治疗期间准确诊断病情，能让预防更得力，疗法更有效。”由于结合了人工智能自主功能，Vilbert团队的工具操作容易，即使非专业人士也能掌握，接受短期培训后便能上岗，以较低价格为广大患者提供诊断服务。

光线在人体组织内传播的物理学原理结合AI技术，除了能诊断角膜浑浊，还可以有多种临床用途。全球超过一半的视觉障碍由白内障导致，新工具或能在白内障诊断和病情检测领域发挥重要作用。

Pablo Andres

Maëlle Vilbert

巴黎综合理工大学光学和生物科学实验室物理学博士生、法国国家眼科医院研究员

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