利用光学相干断层扫描血管成像评估毛细血管及其他血管对黄斑区灌注密度的贡献

摘要

我们描述了黄斑旁浅层毛细血管丛的血管密度与灌注密度之间决定系数的评估方法，以识别毛细血管以外较大血管对灌注密度的贡献。

摘要

视网膜浅层毛细血管丛的旁中心凹血流通常通过血管密度和灌注密度来测量，其中血管密度用于确定具有血流的毛细血管长度，灌注密度则用于计算具有血流的评估区域所占的百分比。灌注密度还考虑了大于毛细血管的血管的血流，尽管这些血管对前者的贡献通常未被评估。由于这两个参数均由光学相干断层扫描血管成像设备自动生成，本文提出一种通过血管密度与灌注密度之间的决定系数来估算大于毛细血管的血管贡献的方法。该方法能够在平均值无差异的情况下，揭示大于毛细血管的血管对灌注密度比例的变化。这种变化可能反映了在视网膜血管疾病早期、临床视网膜病变出现之前，为应对毛细血管丢失而发生的代偿性动脉血管扩张。所提出的方法无需借助其他设备即可估算灌注密度组成成分的变化。

引言

视网膜循环由小动脉、毛细血管和小静脉的血流共同组成，其血流分布可随视网膜各层不同的氧需求而变化。该循环不依赖自主神经系统的调节，传统上通过荧光素眼底血管造影进行评估，这是一种使用静脉内造影剂显示视网膜血管的侵入性方法。连续拍摄的图像可评估动脉、小动脉、小静脉和静脉的循环情况，以及视网膜血管疾病中毛细血管损伤的部位¹。

目前测量黄斑区血液循环的方法是光学相干断层扫描血管成像（OCTA），该技术利用干涉测量法获取视网膜图像，能够清晰显示毛细血管及较大的视网膜血管²。与荧光素血管造影不同，OCTA成像不受黄斑区叶黄素色素遮蔽效应的影响，因而可实现对黄斑区毛细血管更优的成像效果³。OCTA相较于荧光素血管造影的其他优势还包括其非侵入性以及更高的分辨率⁴。

OCTA 设备在距黄斑中心旁3 × 3 mm的区域，以黄斑中心为同心圆测量浅层毛细血管丛（图1）。设备可自动测量血管长度密度（即测量区域内有血流通过的毛细血管长度）和灌注密度（即有血流通过的测量区域所占的百分比），后者包括大于毛细血管的血管（图2）⁵。在生理条件下，血管密度对灌注密度具有显著贡献。部分设备将血管密度测量为"骨架化血管密度"，将灌注密度测量为"血管/血管化密度"。无论使用何种设备，通常都会自动生成两个参数：一个是长度（单位为 mm/mm² 或 mm^-1），另一个是有血流区域的面积（单位为 %）。

健康人在暴露于暗环境、闪烁光⁶或含咖啡因饮料⁷时，血管密度可能发生改变，这是由于神经血管耦合机制根据视网膜各层中活动最高的层次，重新分配表层、中层和深层毛细血管丛的血流所致。这种重新分配引起的血管密度下降在刺激停止后会恢复至基线水平，并不代表毛细血管丢失；而毛细血管丢失是一种病理性改变，已在糖尿病⁸或动脉性高血压⁹等血管性疾病出现视网膜病变之前被报道过。

毛细血管的减少可能部分被小动脉的血管舒张所代偿。仅测量百分比或灌注面积无法判断是否存在血管舒张，而当毛细血管达到最低阈值时，血管舒张可能显现。测量血管密度也无法检测由血管舒张引起的循环面积增加。小动脉循环对灌注密度的贡献可通过血管密度与灌注密度之间的决定系数间接估算，并通过定义对应于毛细血管或其他血管的循环面积百分比来确定。

该技术的原理在于，回归分析能够确定自变量数值的变化在多大程度上引起因变量数值的变化。在使用OCTA进行黄斑区血管成像时，毛细血管循环是一个自变量，会影响有血流灌注的区域面积，因为在所评估的区域内较大血管较少。然而，旁中心凹区域存在较大的血管，这些血管可能发生扩张，从而改变有血流灌注区域所占的百分比，而当前的OCTA自动量化指标无法直接识别这一变化。使用决定系数的优势在于，它通过衡量两个现有指标之间的关系，进一步生成两个新指标：一个是对应于毛细血管的有血流灌注区域百分比，另一个是对应于其他血管的有血流灌注区域百分比。这两个百分比均可通过图像软件进行像素计数直接测量。然而，决定系数可以利用OCTA设备自动生成的数据对样本进行计算^10,11。

Pathak 等人采用决定系数，利用人工神经网络根据人口统计学和人体测量学指标估算瘦体肌肉量和脂肪质量。他们的研究发现，该模型的 R² 值为 0.92，能够解释大部分因变量变异性的原因¹²。O'Fee 及同事则使用决定系数来排除非致死性心肌梗死作为全因死亡率和心血管死亡率替代终点的可能，因为他们发现其 R² 值介于 0.01 至 0.21 之间。这些结果表明，自变量对因变量变化的解释程度低于设定的替代终点标准（R² = 0.8），即解释率不足 80%¹³。

决定系数用于评估一个变量、一组变量或模型的变化对结果变量变化的影响。1 与 R² 值之间的差值代表了其他变量对结果变量变化的贡献。通常不会将该差值归因于单个变量，因为通常有超过两个因素共同影响结果。然而，黄斑区具有血流灌注的面积比例只能来源于毛细血管所覆盖的区域和较大血管所覆盖的区域，因为较大血管的扩张程度超过毛细血管。此外，反应性血管舒张被认为最可能起源于视网膜小动脉，因为毛细血管灌注减少可能会降低氧气供应。

对黄斑区灌注面积百分比的贡献仅来自两类结构：毛细血管和比毛细血管更粗的血管。血管密度与灌注密度之间的决定系数用于确定毛细血管对灌注区域面积的贡献，其余变化（即1与R²之间的差值）则反映较粗血管的贡献。² 值）代表了唯一另一个反映有血流灌注区域（即较大视网膜血管内区域）的变量所作的贡献。本文描述了在健康人群（第1组）中测量该贡献的方法，以及在患有视网膜血管疾病患者中的变化情况，包括无高血压性视网膜病变的动脉高血压患者（第2组）和无糖尿病性视网膜病变的糖尿病患者（第3组）。

方案

本方案已获得Sala Uno人类研究伦理委员会的批准。有关本研究中使用设备的详细信息，请参见视频1中的第1和第2部分以及材料表。

1. OCTA 设备中的视网膜分析

1. 在OCTA设备中选择视网膜分析菜单。
2. 选择3 × 3 mm的视网膜图像；如果OCTA设备可测量不同的毛细血管丛，请选择浅层。
3. 选择血管长度密度（或其等效参数，例如骨架化血管密度）。
4. 在3 × 3 mm的视网膜图像中测量血管长度密度，单位为mm^-1。
   注意：该图像被划分为两个区域：中心区（以黄斑中心为圆心、直径1 mm的圆形区域内）和内层区（直径1 mm中心圆以外的区域，图3）。设备还会测量整体密度（3 mm圆形区域内），并将内层区进一步划分为四个象限：上方、下方、颞侧和鼻侧（图4）。设定各区域后，设备将自动测量各区域的血管长度密度。仪器将显示中心区、内层区和整体密度的数值，以及内层区上方、颞侧、下方和鼻侧象限的密度值。
5. 返回视网膜分析菜单。
6. 选择3 × 3 mm的视网膜图像；如果OCTA设备可测量不同的毛细血管丛，请选择浅层。
7. 选择灌注密度（或其等效参数，例如血管密度）。
8. 在3 × 3 mm的视网膜图像中测量灌注密度，单位为%。
   注意：该图像被划分为两个区域：中心区（以黄斑中心为圆心、直径1 mm的圆形区域内）和内层区（直径1 mm中心圆以外的区域）。设备还会测量整体密度（3 mm圆形区域内），并将内层区进一步划分为四个象限：上方、下方、颞侧和鼻侧。设定各区域后，设备将自动测量各区域的灌注密度。仪器将显示中心区、内层区和整体密度的数值，以及内层区上方、颞侧、下方和鼻侧象限的密度值。
9. 确认密度图的信号强度> 7；然后确认图像无因伪影或眼球运动导致的测量误差。
10. 将中心区血管长度密度、中心区灌注密度、内层区血管长度密度、内层区灌注密度、上方血管长度密度、上方灌注密度、下方血管长度密度、下方灌注密度、颞侧血管长度密度、颞侧灌注密度、鼻侧血管长度密度和鼻侧灌注密度的数值记录于电子表格中。

2. 使用电子表格计算决定系数

1. 选择需要评估的变量（例如，中心血管长度密度和中心灌注密度）。选择特定组别（例如，第1组）这两个变量的数值。
2. 在工具栏中，点击插入。
3. 在图表部分点击推荐图表按钮。等待窗口中出现散点图建议，点击确定按钮接受该建议。
4. 检查数据的散点图。右键点击数据系列以显示选项菜单。
5. 选择添加趋势线选项。等待线性趋势线添加至图表，并在屏幕右侧出现菜单。
6. 向下滚动菜单，找到在图表中显示 R 平方值选项。选中此选项以在图表上显示R 平方值。选中该 R 平方值。
7. 在工具栏中选择开始，然后点击复制按钮。
8. 在新页面上准备一个决定系数图表。
9. 选择目标单元格（例如，第1组的中心决定系数）。点击鼠标右键，选择粘贴并使用保留源格式选项。
10. 准备一个新的图表，用于显示由血管密度变化所解释的灌注密度变化百分比。
11. 选择前一个图表中包含决定系数的单元格。点击鼠标右键，选择复制。
12. 在新图表中选择目标单元格（例如，第1组的中心位置）。点击鼠标右键，选择粘贴。
13. 选中粘贴后的单元格，然后在工具栏中选择开始 | 百分比样式，位于数字菜单下。
14. 在数字菜单中选择增加小数位数，并点击一次。
    注意：所得数值即为血管密度变化所解释的灌注密度变化百分比。
15. 准备另一个表格，用于显示由大于毛细血管的血管变化所解释的灌注密度百分比。
16. 选择目标单元格（例如，第1组的中心位置），将1减去上一步的结果。
17. 选中该单元格，在工具栏中选择开始。
18. 在数字菜单中选择百分比样式。
19. 在数字菜单中点击增加小数位数一次。
20. 格式化图表，以显示毛细血管（血管密度）和大于毛细血管的血管对灌注密度变化的贡献。
21. 重复上述步骤，获取第3组中内侧血管/灌注密度以及上方、下方、颞侧和鼻侧血管/灌注密度的数值。

3. 确定系数的比较

1. 比较三组的决定系数：1，健康人群；2，无高血压性视网膜病变的动脉高血压患者；3，无糖尿病性视网膜病变的2型糖尿病患者。在第3组中，还需比较各象限之间的决定系数：上方、下方、颞侧和鼻侧。

4. 比较各组之间以及第3组内不同视野之间，毛细血管与大于毛细血管的血管对灌注密度贡献的百分比差异

结果

第1组有45名受试者，第2组有18名，第3组有36名。表1显示了各组年龄和密度的分布情况；仅第1组的血管密度和灌注密度低于第2组。中心血管密度和灌注密度的测定系数见图5。各组之间无显著差异。

1组、2组和3组中内层血管与灌注密度之间的决定系数分别为0.818、0.974和0.836。在健康受试者中，大于毛细血管的血管所占贡献为18.2%，在动脉性高血压患者中为2.6%，在糖尿病患者中为16.4%（图6）。

在第3组中，血管密度与灌注密度之间的决定系数在上方区域为0.722，下方区域为0.793，颞侧区域为0.666，鼻侧区域为0.862。尽管中心区域中大于毛细血管的血管对灌注密度的贡献占16.4%，但在上方区域的贡献为27.8%，下方区域为20.7%，颞侧区域为33.4%，鼻侧区域为13.8%（图7）。

讨论

在视网膜血管疾病发展至视网膜病变之前，大于毛细血管的血管对灌注密度变化的贡献。在高血压患者中，该指标在视网膜内层区域降低；而在糖尿病患者中，不同区域之间存在差异。目前存在用于测量视网膜血管反应性的直接方法，这些方法依赖于对刺激的暴露^14,15。本文提出的方法利用光学相干断层扫描血管成像（OCTA）设备自动生成的两个指标，来估算大于毛细血管的血管在有血液循环的评估区域中所占面积百分比的贡献。

该方法的关键步骤是在3 x 3 mm的血流图中获取充分的血管密度和灌注密度测量值。信号强度较低的图像 > 7 且无伪影，可为散点图的绘制提供可靠数据。尽管已有针对 OCTA 测量中分割错误的校正方案¹⁶，本研究仅使用了高分辨率的图像 质量应无伪影或测量误差。使用常规电子表格或任何其他统计软件包计算决定系数；对于毛细血管以上尺寸血管的贡献，仅需进行减法运算并转换为百分比表达形式。

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
Cirrus 6000 with Angioplex	Carl Zeiss Meditec Inc., Dublin CA	N/A	3 × 3 血管和灌注密度图
Excel	Microsoft	N/A	电子表格
个人计算机	通用	N/A	用于运行电子表格中的计算