Методическая статья

Траектория микроциркуляции сетчатки: от ангиографии до искусственного интеллекта

DOI:

10.3791/70115

⸱

5 мая 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Microcirculation, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, 2International Center of Microvascular Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences, 3Beijing Tongren Eye Center, Beijing Key Laboratory of Intraocular Tumor Diagnosis and Treatment, Beijing Tongren Hospital, Capital Medical University, 4Diabetes Research Center, Chinese Academy of Medical Sciences, 5Beijing Institute of Ophthalmology, Beijing Tongren Hospital, Beijing Ophthalmology and Visual Science Key Lab, Capital Medical University

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этом обзоре рассматривается технологическая и концептуальная эволюция оценки микроциркуляции глаз. В ней анализируется сдвиг парадигмы от инвазивной ангиографии на основе красителей к неинвазивным, количественным методам визуализации. Будущая интеграция мультимодальных данных с искусственным интеллектом для создания предиктивных, персонализированных диагностических моделей будет выделена как следующий рубеж.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Сетчатка и хориоидальная микроциркуляция — это высокоспециализированные сосудистые сети, необходимые для зрения, которые всё чаще признаются как признаки системных заболеваний. В течение десятилетий её оценка основывалась на инвазивной ангиографии на основе красителей, которая выводит патологию по вторичным эффектам, таким как кровососудистая утечка. Сейчас происходит сдвиг парадигмы, обусловленный неинвазивными методами визуализации, которые напрямую визуализируют и количественно оценивают микрососудистую систему с беспрецедентным разрешением. Главным из них является оптическая когерентная томография ангиографии, которая обеспечивает глубинно-разрешённые, трёхмерные карты перфузированных сосудов, что позволяет создавать объективные биомаркеры для целостности сосудов и ишемии. Дополнительные методы дополнительно исследуют абсолютный кровоток, высокочастотную гемодинамику и перфузию на клеточном уровне, создавая богатый многомасштабный набор данных. Эта технологическая эволюция трансформирует клиническую практику, способствуя доклиническому выявлению диабетической ретинопатии, совершенствуя терапевтические стратегии при неоваскулярной возрастной макулярной дегенерации и предоставляя новые знания о сосудистом вкладе в глаукому. Смотря в будущее, интеграция этих мультимодальных потоков данных с искусственным интеллектом обещает преобразовать огромное количество информации в предиктивные модели риска и прогрессирования заболеваний. Это знаменует начало новой эры в прецизионной офтальмологии и окуломике (крупномасштабный, основанный на данных анализ биомаркеров глазной визуализации для оценки системного состояния и прогнозирования риска заболеваний), с преобразующими достижениями в обработке, количественной оценке и доступе.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Микроциркуляция, состоящая из артериол, капилляров и венул диаметром менее 150 мкм, представляет собой фундаментальный интерфейс для обмена кислородом и питательными веществами внутритканей 1. Однако в визуальной визуализации это определение требует функционального расширения. Хотя хориокапиллярия представляет собой истинную микроваскулярную границу, её гемодинамический статус связан с более крупными сосудами подлежащих слоёв Саттлера и Халлера. Таким образом, в этом обзоре хориоидальная сосудистая система рассматривается как интегрированная гемодинамическая единица, в которой макроваскулярные слои Саттлера и Галлера служат верхними регуляторами, модулирующими перфузию хориокапиллярной и микроциркуляционную среду. Сеть глаза сложна, включает двойную систему снабжения сетчатки и высокометаболически активный хориоид, все они управляются сложными ауторегуляторными механизмами, необходимыми для сохранения функций нейронов и фоторецепторов. Следовательно, нарушения в сетчатко-хориоидальной микроциркуляции не только свидетельствуют о локальной офтальмологической патологии, но и выступают в роли мощных биомаркеров для системных, сосудистых,метаболических и нейродегенеративныхсостояний 3. Концепция глаза как окна в системное здоровье эволюционирует от качественной клинической оценки к количественно измеримой диагностической реальности, движимой технологическимиинновациями 4.

Исторически оценка (микро)сосудистой системы ограничивалась качественными морфологическими наблюдениями с помощью фотографии дна5. Появление ангиографии на основе красителей, такой как флуоресцеиновая ангиография (FA) и индоцианиновая зелёная ангиография (ICGA), произвело революцию в этой области, введя функциональное измерение за счёт визуализации перфузионной динамики и сосудистойцелостности 6. Однако инвазивный характер этих методов и их концептуальная зависимость от вторичных патологических явлений, таких как утечка красителя, наложили значительные ограничения7. Последнее десятилетие ознаменовало второй, более глубокий сдвиг парадигмы, отмеченный появлением неинвазивных, высококачественных и количественных технологий визуализации. Эти методы, основанные на оптической когерентной томографии (OCTA), визуализируют микрососудистую структуру непосредственно через контраст движения, обеспечивая беспрецедентные структурные детали и позволяя объективно количественно оценивать параметры, такие как плотность сосудов (VD) и площадьперфузии 8,9,10. Этот обзор направлен на анализ технологического и концептуального развития (Таблица 1) и сравнение принципов, преимуществ и ограничений устоявшихся и новых методов, оценку их клинической полезности в ключевых заболеваниях и исследование будущего ландшафта, где мультимодальное слияние данных и искусственный интеллект (ИИ) готовы переопределить диагностическую и прогностическую систему для глазных и системных заболеваний.

Таблица 1: Сравнение технологий оценки микроциркуляции задних сегментов. Основные методы визуализации сравниваются по нескольким ключевым областям, включая их операционные принципы, степень инвазивности, ключевые параметры выхода, пространственное и временное разрешение, первичные клинические применения, а также фундаментальные преимущества и ограничения. Сокращения: FA = флуоресцеиновая ангиография; ICGA = индоцианиновая зелёная ангиография; OCTA = оптическая когерентная томография ангиографии; DOCT = Доплеровская оптическая когерентная томография; LSFG = лазерная спекл-флографика; AOSLO = адаптивная оптическая сканирующая лазерная офтальмоскопия; VD = плотность сосудов; FAZ = фовеальная аваскулярная зона; MBR = средняя скорость размытия. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ангиография на основе красителей как основополагающий золотой стандарт
Десятилетиями ангиография на основе красителей была краеугольным камнем диагностики сосудистых заболеваний сетчатки. Флуоресцеиновая ангиография (ФА) основана на внутривенной инъекции флуоресцеина натрия — небольшой молекулы, которая вытекает из сосудов с ослабленным барьером крови и сетчатки (BRB), вызывая гиперфлуоресценцию, являющуюся характерной чертой активного заболевания. Его способность визуализировать утечки остаётся уникальной и незаменимой силой, делая её золотым стандартом для оценки целостности BRB и активности заболеваний, чего OCTA сейчас не хватает. Кроме того, ультраширокопольная (UWF) ФА обеспечивает панорамный обзор периферической сетчатки, что имеет решающее значение для управления такими состояниями, как диабетическая ретинопатия (ДР) и окклюзия сетчаточных вен (RVO). Индокианиновая зеленая ангиография (ICGA) использует более крупный белковый краситель, который в значительной степени остаётся внутрихориокапиллярного 11. Её флуоресценция в ближнем инфракрасном диапазоне проникает в пигментированные структуры, такие как пигментный эпителий сетчатки (RPE), что делает её ключевым инструментом для визуализации хориоидального кровообращения и диагностики патологий, таких как полипоидальная хориоидальная васкулопатия (PCV) искрытая 12.

Основное ограничение обеих методов — их инвазивность, которая несёт риск побочных реакций и ограничивает их использование для частого мониторинга. Однако их ограничение концептуально. Эти технологии определяют патологию по её вторичным эффектам — утечке (FA) или дефектам пломбы (ICGA), а не по визуализации самой первичной сосудистой структуры. Во многих случаях сильная протечка может замаскировать неоваскулярный комплекс, который исследуется и лечится. Это фундаментальное ограничение создало явную клиническую потребность в технологии, способной напрямую визуализировать сосудистую структуру, независимо от её функционального состояния, прокладывая путь к революции OCTA.

Переход парадигмы к оптической когерентной томографии ангиографии
Оптическая когерентная ангиография (ОКТА) представляет собой функциональное расширение структурной оптической когерентной томографии (ОКТ), генерируя трёхмерные карты кровотока без введения красителя. Он работает по принципу контраста движения, используя высокоскоростные повторяющиеся ОКТ-B-сканирования в одном и том же месте для обнаружения сигнальной корреляции, вызванной движением эритроцитов. Изолируя эти декоррелированные сигналы, OCTA вычислительно реконструирует перфузионную сосудистую сетьс исключительной детализацией 13.

Революционное влияние этой технологии связано с несколькими ключевыми техническими преимуществами. Её неинвазивный характер позволяет проводить быструю, безопасную и частую визуализацию, преобразуя управление хроническими заболеваниями с эпизодического вмешательства в непрерывныймониторинг 14. Предоставляя глубинно-разрешённые, трёхмерные данные, технология также позволяет сегментировать и самостоятельно анализировать отдельные сосудистые сплетения (например, поверхностные и глубокие капиллярные сплетения сетчатки, хориокапиллярис), выявляя патологию, специфичную для глубины, невидимую для двумерногоFA 15. Возможно, его самый важный вклад — это его количественный характер. OCTA генерирует объективные и воспроизводимые биомаркеры микрососудистогоздоровья 16, включая венеричную систему, которая измеряет долю площади тканей, занимаемой перфузирующимися сосудами; параметры фовеальной аваскулярной зоны (FAZ), физиологически аваскулярной области, увеличение или нерегулярность которой служит чувствительным индикатором парафовеальнойишемии 17; и плотность перфузии (PD)18. За счёт визуализации потока, а не красителя, OCTA не затрудняется протечками, что позволяет точно определить неоваскулярные комплексы при таких состояниях, как влажная возрастная макулярная дегенерация (AMD)19.

Несмотря на свои преимущества, у OCTA есть ограничения. Его поле зрения обычно меньше, чем у UWF-FA, хотя это улучшается с появлением монтажных и размещённых источников. Он подвержен артефактам, включая артефакты движения пациентов и артефакты проекции, когда сигналы от поверхностных сосудов ошибочно отображаются на более глубокие слои. Кроме того, качество изображения OCTA сильно зависит от силы сигнала и легко ухудшается из-за непрозрачности среды, таких как катаракта или кровоизлияние в стекловидное тело, что может привести к ошибкам сегментации. Самое важное — OCTA не может обнаружить утечку, являющуюся ключевым индикатором воспалительной активности и разрушения BRB. Наконец, технология ограничена порогами обнаружения; она может не визуализировать сосуды с крайне медленным или низким потоком, которые находятся ниже уровня декоративного шума, что потенциально недооценивает распространённость поражений, таких как микроаневризмы, по сравнению с ФА.

Стремление к абсолютному потоку и более высокому разрешению
Хотя OCTA произвела революцию в морфологической визуализации микрососудистых сетей, она остаётся фундаментально ограниченной неспособностью количественно измерить абсолютную скорость кровотока. Стандартный OCTA предоставляет бинарную информацию, метрики потока и отсутствия потока или относительной интенсивности, но не может определить фактическую скорость движения эритроцитов. Количественный разрыв подтверждает продолжающуюся актуальность доплеровской оптической когерентной томографии (DOCT). В отличие от амплитудного OCTA, DOCT использует фазовый сдвиг обратно рассеянного света для расчёта абсолютной скорости потока. В то время как OCTA предоставляет суррогатную карту перфузии, другие технологии направлены на более прямое измерение кровотока с более высоким разрешением. DOCT — это метод, основанный на ОКТ, который измеряет доплеровское сдвиг частоты света, рассеянного движущимися эритроцитами, для расчёта скоростикровотока 20,21. Комбинируя скорость с площадью поперечного сечения сосуда, DOCT может предоставить абсолютную количественную оценку кровотока (в мкл/мин) в отдельных сосудахсетчатки 22,23, что даёт наиболее прямые физиологические данные, но его клиническая полезность сильно затруднена зависимостью от доплеровского угла — угла между лучом визуализации и сосудом. Неточная оценка угла приводит к значительным ошибкам в расчете потока, что усложняет метод и ограничивает её широкое применение. Контраст между широким клиническим успехом OCTA и нишевой исследовательской ролью DOCT иллюстрирует ключевой принцип в развитии медицинских технологий: повторяющийся, пусть и косвенный, биомаркер (например, венерик из OCTA) часто клинически ценнее, чем прямое, но технически сложное измерение (например, абсолютный поток из DOCT).

Два других оптических метода расширяют границы либо временного, либо пространственного разрешения. Лазерная спекл-флоуграфия (LSFG) создаёт в реальном времени, двумерные карты относительной скорости кровотока с помощью размытия лазерного спекл-рисунка24,25. Главное преимущество LSFG — отличное временное разрешение около 30 Гц, позволяющее фиксировать пульсативность кровотока в течение26-го сердечного цикла. Эта возможность делает LSFG мощным инструментом для изучения сосудистой ауторегуляции и динамики кровотока, особенно приглаукоме 24, где изменённое глазное перфузионное давление и пульсативность связаны с патогенезом. Основными недостатками являются отсутствие разрешения глубины, поскольку сетчатчаточные и хориоидальные сигналы накладываются, а также предоставление относительной метрики — средней скорости размытия (MBR) вместо абсолютногопотока 28. На другом конце спектра адаптивная оптическая лазерная офтальмоскопия (AOSLO) достигает дифракционно-ограниченной визуализации, комбинируя волновый фронт сенсора и деформируемое зеркало для коррекции оптических аберрацийглаза29. Достигается непревзойдённое пространственное разрешение, позволяющее визуализировать отдельные фоторецепторы,нервные волокна 30 и даже отдельные кровяные клетки, проходящие через самые тонкиекапилляры 31. В качестве инструмента фундаментальных исследований AOSLO предлагает клеточный взгляд на микроциркуляторную патофизиологию. Однако узкое поле зрения, высокая стоимость и сложность ограничивают применение AOSLO в специализированных исследовательских центрах. Контраст между LSFG и AOSLO иллюстрирует фундаментальный компромисс в визуализации между временным и пространственным разрешением; Один отвечает, когда и с какой скоростью меняется поток, а другой — какие и где находятся лучшие конструкции.

Архитектуры ИИ для микроваскулярной сегментации и реконструкции
Аналитическая точность микроциркуляции сетчатки фундаментально ограничена физическими границами технологий визуализации. Хотя ангиография на основе красителей и OCTA предоставляют визуальные данные, ИИ эволюционировал, чтобы преодолеть присущие этим методам ограничения, создавая дополняющую диагностическую систему. В цветной фотографии дна (CFP), которая остаётся основным методом крупномасштабного скрининга, приложения ИИ сосредоточены на извлечении макрососудистых топологических структур. Хотя CFP не обладает глубинным разрешением для визуализации глубокого капиллярного сплетения, алгоритмы искусственного интеллекта могут количественно оценивать такие параметры, как соотношение артериол к венуле (AVR), калибр сосуда и глобальная искривлённость. В то же время в OCTA ИИ решает задачи с высокой степенью измерения. Модели глубокого обучения используются для устранения артефактов движения, усиления сигналов потока и автоматизированной сегментации слоёв, переходя анализ от наблюдения на уровне пикселей к морфологической количественной оценке.

Эволюция от качественной визуализации к количественному анализу основана на точной сегментации сосудов. Сосуды сетчатки имеют древообразную бифуркационную структуру с многомасштабными вариациями, которые трудно сегментировать в патологических состояниях. Современные стандарты используют архитектуры U-Net и их варианты. Для устранения потери малых сосудов в регионах с низким контрастом, что является критическим ограничением в микроциркуляционном анализе, были разработаны архитектуры, такие как расширенная сеть динамического синтеза функций (EFDG-UNet). Включая модули агрегации признаков и адаптивные остаточные блоки, эти модели фиксируют дальние зависимости, демонстрируя устойчивость к кровоизлияниям и кроссоверам сосудов, при этом показатели AUC достигают 0,9932 на стандартных наборах данных. Кроме того, чтобы снизить дефицит аннотированных микроваскулярных масок, исследования сместились в сторону обучения без надзора. Фреймворки, такие как BioVessel-Net, интегрируют сосудистую биостатистику с генеративными состязательными сетями (GAN) и используют алгоритмы колонизации пространства для обеспечения топологической согласованности без использования крупномасштабных ручных аннотаций.

Клиническое применение как специфическая для заболевания мультимодальная стратегия
Оптимальная диагностическая парадигма — это не полная замена одной технологии другой, а сложная, специфическая для заболевания интеграция методов для решения конкретных клинических вопросов, основанных на патофизиологии. Переход представляет собой переход от универсального инструмента к индивидуальному диагностическому арсеналу (Таблица 2).

Таблица 2: Парадигмальные сдвиги в клиническом управлении, вызванные мультимодальной микроциркуляционной визуализацией. Основные заболевания сетчатки соответствуют ключевым патофизиологическим вопросам и дополнительному пониманию различных методов визуализации, отражая переход от описательной диагностики на основе поражений к количественной оценке, включая раннюю стратификацию риска (ДР), дифференциацию анатомического присутствия и функциональной активности (нВМД), оценку ишемической нагрузки (РВО) и признание сосудистого вклада в нейродегенерацию (глаукома). Сокращения; AMD = возрастная макулярная дегенерация; DR = диабетическая ретинопатия; ETDRS = исследование раннего лечения диабетической ретинопатии; FA = флуоресцеиновая ангиография; FAZ = фовеальная аваскулярная зона; ICGA = индоцианиновая зелёная ангиография; LSFG = лазерная спекл-флографика; nAMD = неоваскулярная возрастная макулярная дегенерация; OCTA = оптическая когерентная томография ангиографии; PCV = полипоидальная хориоидальная васкулопатия; RVO = окклюзия вены сетчатки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Диабетическая ретинопатия
В DR полезность OCTA выходит далеко за рамки простого раннего обнаружения; Это требует переосмысления естественной истории болезни. Выявляя микрососудистую выпадение, неперфузию капилляров и ремоделирование FAZ до того, как любые поражения станут видимы в офтальмоскопии, OCTA выявляет доклиническую субморфологическую стадию ишемическогозаболевания 32, которая оспаривает традиционную классификацию ETDRS и предоставляет количественный биомаркер для стратификации риска в самый ранний временной момент. Кроме того, его способность точно локализовать микрососудистые аномалии внутри определённых сплетений сетчатки — это не просто анатомическая любопытность; Она предоставляет потенциальную механистическую основу для клинических результатов и может усовершенствовать процесс принятия терапевтическихрешений 33. Например, различие глубокого капиллярного сплетения IRMA от ранней неоваскуляризации может существенно изменить порог начала терапии анти-VEGF34. Однако критическая клиническая проблема возникает из диссоциации между структурой и функцией. OCTA эффективно количественно оценивает структурную неперфузию, картируя накопленный, часто исторический след ишемических повреждений. В отличие от этого, ФА демонстрирует функциональное разрушение барьера между кровью и сетчаткой, обычно маркером острой или активной патологии заболевания. Пациент может проявлять значительную потерю капилляров при OCTA с минимальной утечкой при FA (что представляет собой хронический необратимый структурный дефицит), или наоборот. Это различие имеет решающее значение для принятия терапевтических решений, поскольку оно различает постоянную потерю тканей и лечимую активную эксудацию. Таким образом, наиболее полная клиническая картина требует интегрированной оценки: OCTA для целостности микроваскулярной архитектуры и FA для функционального состояния барьера.

Возрастная макулярная дегенерация (ВМД)
При неоваскулярной ВМД OCTA изменила клиническое принятие решений, обеспечив лучшее определение морфологии и масштаба сети хориоидальной неоваскуляризации (CNV). Точное определение морфологии и протяжения CNV важно для руководства и мониторинга терапии35. Тем не менее, ясность вводит новые клинические вопросы. OCTA визуализирует сосудистую структуру, которая может сохраняться анатомически даже после устранения утечки анти-VEGF терапии. В отличие от этого, FA визуализирует активную утечку, которая является прямой терапевтической целью. Это переосмысливает основной клинический вопрос с «Есть ли CNV?» на «Активен ли CNV?». Это различие имеет решающее значение для современных схем лечения и расширения, где решения о повторном лечении часто зависят от признаков активности. Кроме того, OCTA сыграла ключевую роль в выявлении неэксудативных или тихих CNV, бросая вызов давней парадигме, согласно которой наличие неоваскулярного комплекса требует лечения, и смещая акцент на стратификацию этих поражений по риску для будущей конверсии. В сложном контексте роль ICGA остаётся надёжной и незаменимой в качестве золотого стандарта для выявления полипоидальной хориоидальной васкулопатии (PCV), критического подтипа AMD, чьи характерные сосудистые особенности (терминальные полипы) лучше всего характеризуются уникальными свойствами красителяICG 36.

Окклюзия вены сетчатки (РВО)
Специфическая для слоя аналитическая мощь OCTA предоставляет важное патофизиологическое окно в РВО, ранее недоступное. Постоянный вывод о том, что глубокое капиллярное сплетение повреждено более серьёзно и предпочтительно, чем поверхностное, даёт мощное механистическое объяснение развитию непокорного макулярного отёка, часто наблюдаемого присостоянии 37. Глубокое сплетение расположено в сосудистой пограничной зоне между артериальными участками, что делает его чрезвычайно уязвимым к ишемическомупоражению 38. Это открытие усиливает патофизиологическую интерпретацию заболеваний. Кроме того, сильная корреляция, демонстрируемая между параметрами макулярного OCTA (например, плотностью сосудов) и степенью периферической неперфузии при ультраширокоугольном ФА, является открытием значимой клиническойзначимости 39. Это предполагает, что макулярная микрососудистая система может служить неинвазивным суррогатом глобального ишемического состояния сетчатки; Таким образом, он может революционизировать лечение пациентов, позволив стратификацию риска неоваскулярных осложнений с помощью быстрого, неинвазивного макулярного сканирования, что потенциально снизит нагрузку на более инвазивные ультраширокопольные флюоресцеиновые ангиографические исследования (UWF-FA) для плановогомониторинга 40.

Глаукома
При глаукоме применение передовой визуализации напрямую затрагивает центральный этиологический спор: является ли сосудистая дисрегуляция основной причиной нейродегенерации? Или же ослабление сосудов является вторичным следствием снижения метаболического спроса из-за атрофированных аксонов? 41 OCTA и LSFG предоставляют дополняющие данные для анализа вопроса. OCTA предлагает высокоразрешающий, статический снимок микрососудистой структуры, количественно оценивая плотность сосудов в головке зрительного нерва и перипапиллярнойобласти 42,43; Эти структурные показатели тесно коррелируют с существующей потерей нервной ткани и дефектами функционального поля зрения. Он эффективно измеряет нанесённый ущерб. В отличие от этого, LSFG предоставляет динамические данные в реальном времени о перфузии и пульсатилностикровотока 44. Он фиксирует физиологический процесс кровотока, потенциально выявляя патологическую ауторегуляторную дисфункцию до того, как необратимая структурная потеря станет очевидной на OCTA или структурном OCT. Таким образом, интеграция статических структурных данных из OCTA с данными динамической перфузии из LSFG — это не просто аддитивныйпроцесс 44; Это стратегическое усилие по разделению причин и следствия в процессе глаукоматозного заболевания. Выявление пациентов с аномальной динамикой потока при LSFG, несмотря на сохранение структуры OCTA, может стать мощной парадигмой для выявления лиц с наибольшим риском быстрого прогрессирования, открывая путь к целевым нейропротективным терапиям, направленным на сосудистый компонент заболевания.

Оценка увеита и воспалительного хориокапиллярного заболевания
Оценка заднего увеита и воспалительных хориоретинопатий представляет собой передовой этап мультимодальной визуализации, особенно при оценке недоступного хориокапилляляриса. Исторически ICGA служил единственным способом визуализировать хориоидальное воспаление, выявляя гипофлуоресцентные тёмные пятна, указывающие на стромальное воспаление или ишемию. Однако интерпретация этих гипофлуоресцентных поражений оставалась качественной и была ограничена инвазивным характером красителя. Появление OCTA фундаментально усовершенствовало эту оценку, предоставив неинвазивный, глубинно разрешённый обзор хориокапилляр, что позволило выявлять и количественно оценивать пустоты потока и области потери сигнала, соответствующие капиллярной неперфузионной или временной ишемии.

При воспалительных хориоретинальных состояниях, таких как синдром Фогта-Коянаги-Харада (VKH) и синдром белой точки, OCTA показал, что эти пустоты потока коррелируют с гипофлуоресцентными участками на ICGA, но обеспечивают лучшую разрешающую способность для мониторинга активности заболевания. Важно, что продольная визуализация OCTA выявила обратимость этих пустот потока после терапии кортикостероидами, утвердив реперфузию хориокапиллярной инфекции как новый объективный биомаркер терапевтического ответа. Кроме того, воспалительная CNV представляет собой уникальную диагностическую сложность из-за запутанного присутствия воспалительных протечек и отёка сетчатки. Опираясь на контраст движения, а не на проницаемость красителей, OCTA эффективно подавляет сигнал от воспалительной экссудации, позволяя чётко визуализировать неоваскулярную сеть. Эта способность особенно важна для различения активного воспалительного CNV от воспалительных поражений, тем самым предотвращая необходимость иммуносупрессии или терапии против VEGF. В результате интеграция ICGA для панорамного картирования заболеваний и OCTA для количественного мониторинга перфузии хориокапиллярной является современным стандартом точного лечения увеита.

Помимо изображения, навигация по большим объёмам данных и путь к системной интеграции
Переход от высокоразрешающей визуализации к практической разведке требует преодоления разрыва между сбором необработанных данных и клинической интерпретацией. По мере вступления в количественную эпоху эта область сталкивается с парадоксом, когда поток данных не превращается автоматически в клиническую мудрость (см. рисунок 1), создавая сложность для влияния на принятиерешений 45,46. ИИ, особенно глубокое обучение (DL), стал не просто аналитическим дополнением, но и фундаментальным компонентом самого процесса визуализации, решая задачи от реконструкции сигналов до системного прогнозирования.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Историческая и концептуальная эволюция оценки микроциркуляции сетчатки и хориоидальной системы, проследивший траекторию от статического морфологического наблюдения к динамическому предиктивному моделированию. Хронология концептуализирует четыре основных парадигмических сдвига в этой области. Путешествие начинается в эпоху морфологии, когда фотография дна дала фундаментальный, но ограниченный, двумерный, статический взгляд на сосудистые структуры. Первая революция произошла в эпоху функциональной ангиографии, которая ввела динамичное, физиологическое измерение с помощью инвазивных красителей (FA/ICGA) для ответа на вопросы о перфузии и целостности сосудов, часто наблюдая вторичные эффекты, такие как утечка. Современная эпоха неинвазивной количественной оценки, обусловленная OCTA, представляет собой решающий сдвиг в сторону прямой визуализации и количественной оценки самой трёхмерной микрососудистой архитектуры, что смещает ключевой клинический вопрос к оценке структурной целостности без фактора, связанного с утечкой красителя. Хронология завершается прогнозируемым будущим возрастом предиктивного моделирования, когда акцент выходит за рамки диагностики. Эпоха будет определяться слиянием мультимодальных данных с помощью движков искусственного интеллекта (ИИ), преобразуя фундаментальный клинический вопрос из «какова патология» в «каков будущий риск пациента», что позволит проактивный, прогностический и по-настоящему персонализированный подход к управлению заболеванием. Сокращения; FA = флуоресцеиновая ангиография; ICG = индоцианин зелёный; OCTA = оптическая когерентная томография ангиографии; ИИ = искусственный интеллект. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Первое важное применение ИИ заключается в улучшении изображений и устранении артефактов для решения текущей проблемы, когда разные протоколы сканирования и проприетарные алгоритмы делают результатынесопоставимыми. Получение OCTA подвержено артефактам движения, артефактам проекции и низким соотношениям сигнал/шум, что может скрывать микроваскулярные детали. Архитектуры глубокого обучения, особенно GAN, в настоящее время внедряются для реконструкции микроваскулярной топологии на основе деградированных входных данных. Обучаясь на высококачественных, усреднённых сканах, эти генеративные модели учатся дешумировать изображения с одиночным получением, эффективно удаляя артефакты проекции и восстанавливая непрерывность судна в зонах отключения сигнала без необходимости длительного времени захвата. Алгоритмическая реконструкция необходима для стандартизации качества изображения на различных аппаратных платформах и создания прозрачных, воспроизводимых аналитических методов, необходимых для многоцентровых испытаний.

После реконструкции изображений второй уровень применения ИИ включает автоматизированную количественную оценку через семантическую сегментацию. Ручное разграничение патологических признаков, таких как капиллярные неперфузионные (CNP) участки или неправильные границы FAZ, требует трудоёмких усилий и подвергается значительной изменчивости между градаторами. Сверточные нейронные сети (CNN), в частности те, что используют архитектуры U-Net с пропускными соединениями, продемонстрировали равенство производительности с человеческими экспертами в сегментации этих функций. Эти алгоритмы обеспечивают мгновенную, воспроизводимую количественную оценку плотности перфузии и плотности скелета сосудов, что облегчает необходимый путь валидации, необходимый для окончательного ответа на вопрос измерения (Дополнительная информация).

Однако самым преобразующим рубежом стало применение ИИ в окуломике — идентификации системных биомаркеров в визуальной визуализации. Микрососудистая система сетчатки служит прямым продолжением системного кровообращения, однако тонкие сосудистые признаки системных заболеваний часто незаметны человеческим глазом. Модели DL, обученные на крупномасштабных популяционных наборах данных (например, UK Biobank), успешно предсказывали системные параметры, включая возраст, пол, статус курения и систолическое артериальное давление, исключительно на основе изображений сетчатки (Таблица 3). Более продвинутые модели теперь способны предсказывать крупные побочные сердечно-сосудистые события (MACE) и оценивать биологические разрывы в возрасте как маркеры риска смертности. Интегрируя эти микрососудистые инсайты с геномными и клиническими данными, ИИ превращает глаз из традиционного наблюдения в инструмент поддержки клиническихрешений 48,49 . Кроме того, слияние этих проверенных биомаркеров с телеофтальмологическими платформами обещает обеспечить справедливое здравоохранение. Внедряя масштабное прогнозирование рисков на базе искусственного интеллекта, передовая диагностика может быть расширена на сообщества и недостаточно обслуживаемые группы населения, эффективно расширяя доступ к профилактической сердечно-сосудистой и нейродегенеративной помощи. В конечном итоге эта возможность позиционирует микроциркуляцию сетчатки как потенциальную замену терапевтической эффективности в системных исследованиях заболеваний. Например, количественные изменения плотности капилляров сетчатки могут служить ранними индикаторами микрососудистой защиты, что потенциально сократит сроки разработки препарата по сравнению с ожиданием серьёзных побочных эффектов. Реализация этого видения требует беспрецедентного междисциплинарного сотрудничества между офтальмологами, кардиологами, нефрологами, эндокринологами и фармацевтическими учёными. Она знаменует клинический перевод офтальмологической визуализации, расширяя возможности современной медицины в целом, предоставляя прямое окно in vivo в системные эффекты терапии.

Таблица 3: Сводка алгоритмов ИИ и их эффективности в микроваскулярных приложениях сетчатки Репрезентативные модели глубокого обучения, применяемые к клиническим задачам, от сегментации сосудов до системного прогнозирования заболеваний, с обобщением архитектур основных нейронных сетей, целевых микроваскулярных особенностей, клинических применений и отчётных показателей эффективности. Сокращения; AD = болезнь Альцгеймера; ИИ = искусственный интеллект; AUC = площадь под кривой рабочей характеристики приёмника; CNN = сверточная нейронная сеть; CVD = сердечно-сосудистые заболевания; FAZ = фовеальная аваскулярная зона; GNN = нейронная сеть графов; LLM = большая языковая модель; PD = болезнь Паркинсона; RNFL = слой нервных волокон сетчатки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Область оценки микроциркуляции сетчатки и хориоидальной клетки переживает трансформационный сдвиг, переходя от эпохи, определённой инвазивными качественными методами, к эпохе, где доминируют неинвазивные, количественные и мультимодальные визуализации. Хотя ангиография на основе красителей сохраняет свою важную роль в конкретных вопросах, особенно при оценке сосудистых протечек, OCTA стала новым краеугольным камнем для оценки структуры микрососудистых и перфузии. Её способность предоставлять объективные, повторяемые метрики кардинально изменила управление заболеваниями, позволив проводить более раннее выявление и мониторинг на основе данных. Будущее зависит не от одной превосходной технологии, а в интеллектуальном слиянии взаимодополняющих потоков данных. Следующий рубеж — интеграция мультимодальных данных с искусственным интеллектом. Алгоритмы ИИ уже разрабатываются для улучшения качества изображения путём удаления артефактов, автоматизации количественного анализа и устранения зависимости отоператоров 50,51. Цель — использовать глубокое обучение, чтобы выйти за рамки описания и перейти кпредсказанию 52. Обучая модели на обширных наборах данных, включающих структурные OCT, OCTA, LSFG, клинические данные и геномику, ИИ может выявлять тонкие, субклинические микрососудистые отпечатки, предсказывающие будущее начало или прогрессирование заболевания53.

Однако путь к интеграции наполнен трудностями. Основным ограничением является отсутствие интерпретируемости глубокого обучения, что затуманивает биологическую логику предсказаний и осложняет клиническое доверие. В частности, различие между структурными и функциональными аномалиями остаётся критически важным препятствием; Предиктивные модели ИИ должны быть проверены, чтобы они различали истинные физиологические дефициты потока от ослабления сигнала, вызванного наложением непрозрачности или ошибками сегментации. Кроме того, обобщимость этих алгоритмов в настоящее время ограничена гетерогенностью мультимодальных наборов данных и риском алгоритмического искажения. Преодоление разрыва между алгоритмическим потенциалом и клинической полезностью потребует технологической доработки и проведения проспективных исследований, чтобы гарантировать надёжность этих предиктивных инструментов в различных группах населения. Предиктивная способность превратит клиническую практику от реакции на проявленный ущерб к проактивной, основанной на риске парадигме превентивного вмешательства (рисунок 2). Окно глаз к системному здоровью преобразится из морфологического осмотра в активный, интеллектуальный сенсор, раскрывающий весь потенциал точной, предсказательной и персонализированной медицины.

figure-results-1
Рисунок 2: Концептуальная основа для следующего поколения офтальмологической диагностики на базе ИИ, иллюстрирующая переход парадигмы от исходной интерпретации данных к предиктивному клиническому пониманию. Эта модель визуализирует трансформационный диагностический процесс, концептуализированный как воронка для уточнения данных. Процесс начинается с агрегирования высокомерных, гетерогенных данных (Слой 1: мультимодальный ввод данных), которые создают целостное цифровое представление офтальмологического состояния пациента путём объединения статической анатомической информации (структурный OCT), детальную микроваскулярную архитектуру (OCTA), динамическую физиологическую функцию (LSFG) и системный контекст пациента (клинические и геномные данные). Эти разрозненные потоки данных затем синтезируются в сложном движке искусственного интеллекта (уровень 2), который использует модели глубокого обучения для слияния данных и извлечения сложных многомерных биомаркеров, часто незаметных для человеческих наблюдателей. Систематическая обработка иллюстрирует синтез огромной информационной сложности в лаконичный, клинически значимый результат. Конечная цель — генерация практических клинических результатов (Слой 3), которые не просто описательны, а по сути предсказывают и персонализируют. Эти результаты дают клиницистам возможность получить прогностические оценки риска, пространственные прогнозы будущей патологии (например, тепловые карты патологии) и оптимизированные рекомендации по индивидуальному лечению. Эта структура символизирует фундаментальный переход от реактивной, ориентированной на закономерности медицины к проактивной, ориентированной на данные и по-настоящему предсказательной парадигме здравоохранения. Сокращения; ИИ = искусственный интеллект; LSFG = лазерная спекл-флографика; OCT = оптическая когерентная томография; OCTA = оптическая когерентная томография ангиографии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы выражают признательность гранту от Пекинского фонда естественных наук (7252093).

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Guerraty, M., Bhargava, A., Senarathna, J., Mendelson, A. A., Pathak, A. P. Advances in translational imaging of the microcirculation. Microcirculation. 28 (3), e12683(2021).
  2. Yuan, Y., Dong, M., Wen, S., Yuan, X., Zhou, L. Retinal microcirculation: A window into systemic circulation and metabolic disease. Exp Eye Res. 242, 109885(2024).
  3. Harris, A., et al. Ocular blood flow as a clinical observation: Value, limitations and data analysis. Prog Retin Eye Res. , 100841(2020).
  4. Heitmar, R., Link, D., Kotliar, K., Schmidl, D., Klee, S. Functional assessments of the ocular circulation. Front Med (Lausanne). 10, 1222022(2023).
  5. Marino, M. J., Gehlbach, P. L., Rege, A., Jiramongkolchai, K. Current and novel multi-imaging modalities to assess retinal oxygenation and blood flow. Eye (Lond). 35 (11), 2962-2972 (2021).
  6. Mirg, S., Turner, K. L., Chen, H., Drew, P. J., Kothapalli, S. R. Photoacoustic imaging for microcirculation. Microcirculation. 29 (6-7), e12776(2022).
  7. Gao, S. S., et al. Optical coherence tomography angiography. Invest Ophth Vis Sci. 57 (9), 27-36 (2016).
  8. Li, W., et al. Retinal and choroidal blood flow changes in dialysis patients assessed by wide-field swept-source optical coherence tomography angiography. Front Med. 12, 1524503(2025).
  9. Vosborg, F., Malmqvist, L., Hamann, S. Non-invasive measurement techniques for quantitative assessment of optic nerve head blood flow. Eur J Ophthalmol. 30 (2), 235-244 (2020).
  10. Sorour, O., Arya, M., Waheed, N. New findings and challenges in OCT angiography for diabetic retinopathy. Ann Eye Sci. 3 (8), 44-44 (2018).
  11. Mejlachowicz, D., et al. Identification of structures labeled by indocyanine green in the rat choroid and retina can guide interpretation of indocyanine green angiography. Invest Ophthalmol Vis Sci. 65 (1), 25-25 (2024).
  12. Stanga, P. E., Lim, J. I., Hamilton, P. Indocyanine green angiography in chorioretinal diseases: indications and interpretation: an evidence-based update. Ophthalmology. 110 (1), 15-21 (2003).
  13. Spaide, R. F., Fujimoto, J. G., Waheed, N. K., Sadda, S. R., Staurenghi, G. Optical coherence tomography angiography. Prog Retin Eye Res. 64, 1-55 (2018).
  14. Ong, C. J. T., et al. Optical coherence tomography angiography in retinal vascular disorders. Diagnostics. 13 (9), 1620(2023).
  15. Javed, A., et al. Optical coherence tomography angiography (OCTA): a review of the current literature. J. Int. Med. Res. 51 (7), 3000605231187933(2023).
  16. Naqaweh, A., Mohamed, S. O., Saliman, N. H. Optical coherence tomography (OCT) and OCT angiography (OCTA) biomarkers for diabetic retinopathy in type 2 diabetes mellitus: a scoping review. J Health Sci Med Res. 42 (6), 20241102(2024).
  17. Ghashut, R., et al. Evaluation of macular ischemia in eyes with central retinal vein occlusion: an optical coherence tomography angiography study. Retina. 38 (8), 1571-1580 (2018).
  18. Koutsiaris, A. G., et al. Optical coherence tomography angiography (OCTA) of the eye: a review on basic principles, advantages, disadvantages and device specifications. Clin Hemorheol Microcirc. 83 (3), 247-271 (2023).
  19. Eandi, C. M., et al. Indocyanine green angiography and optical coherence tomography angiography of choroidal neovascularization in age-related macular degeneration. Invest Ophthalmol Vis Sci. 58 (9), 3690-3696 (2017).
  20. Leitgeb, R. A., Werkmeister, R. M., Blatter, C., Schmetterer, L. Doppler optical coherence tomography. Prog Retin Eye Res. 41, 26-43 (2014).
  21. Wang, Y., et al. Measurement of total blood flow in the normal human retina using doppler fourier-domain optical coherence tomography. Br J Ophthalmol. 93 (5), 634-637 (2009).
  22. Baumann, B., et al. Total retinal blood flow measurement with ultrahigh speed swept source/Fourier domain OCT. Biomed Opt Express. 2 (6), 1539-1552 (2011).
  23. Wang, Y., et al. Pilot study of optical coherence tomography measurement of retinal blood flow in retinal and optic nerve diseases. Ophthalmol Vis Sci. 52 (2), 840-845 (2011).
  24. Sugiyama, T., Araie, M., Riva, C. E., Schmetterer, L., Orgul, S. Use of laser speckle flowgraphy in ocular blood flow research. Acta Ophthalmol. 88 (7), 723-729 (2010).
  25. Zhazybaev, R. S., Kolenko, O. V., Sorokin, E. L. Laser speckle flowgraphy in ophthalmology. Ophthalmol Rep. 18 (2), 77-86 (2025).
  26. Itokawa, T., Matsumoto, T., Matsumura, S., Kawakami, M., Hori, Y. Ocular blood flow evaluation by laser speckle flowgraphy in pediatric patients with anisometropia. Front Public Health. 11, 1093686(2023).
  27. Witkowska, K. J., et al. Optic nerve head and retinal blood flow regulation during isometric exercise as assessed with laser speckle flowgraphy. PloS one. 12 (9), e0184772(2017).
  28. Sugiyama, T., Araie, M., Riva, C. E., Schmetterer, L., Orgul, S. Use of laser speckle flowgraphy in ocular blood flow research. Acta Ophthalmol. 88 (7), 723-729 (2010).
  29. Calzetti, G., et al. Assessment of choroidal blood flow using laser speckle flowgraphy. Br J Ophthalmol. 102 (12), 1679-1683 (2018).
  30. Roorda, A., et al. Adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy. Optics express. 10 (9), 405-412 (2002).
  31. Anraku, A., et al. Ocular and systemic factors affecting laser speckle flowgraphy measurements in the optic nerve head. Transl Vis Sci Technol. 10 (1), 13(2021).
  32. Roorda, A. Applications of adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy. Optom Vis Sci. 87 (4), 260-268 (2010).
  33. Pomytkina, N. V., Sorokin, E. L. Optical coherence tomography-angiography in diabetic retinopathy diagnosis and monitoring. Ophthalmol Rep. 14 (3), 49-60 (2021).
  34. Hagag, A. M., Gao, S. S., Jia, Y., Huang, D. Optical coherence tomography angiography: technical principles and clinical applications in ophthalmology. Taiwan J Ophthalmol. 7 (3), 115-129 (2017).
  35. Böhm, E. W., Pfeiffer, N., Wagner, F. M., Gericke, A. Methods to measure blood flow and vascular reactivity in the retina. Front Med (Lausanne). 9, 1069449(2023).
  36. Lipecz, A., et al. Microvascular contributions to age-related macular degeneration (AMD): from mechanisms of choriocapillaris aging to novel interventions. Geroscience. 41 (6), 813-845 (2019).
  37. Papasavvas, I., Tucker, W. R., Mantovani, A., Fabozzi, L., Herbort, C. P. Jr Choroidal vasculitis as a biomarker of inflammation of the choroid. Indocyanine green angiography (ICGA) spearheading for diagnosis and follow-up, an imaging tutorial. J Ophthalmic Inflamm Infect. 14 (1), 63(2024).
  38. Mostafa, A., HASHEM, H. G., TAMER, E. W., MAGDY, S. M. Fundus fluorescein angiography versus optical coherence tomography angiography in evaluation of retinal changes in cases of retinal vein occlusion. Med J Cairo Univ. 86, 297-303 (2018).
  39. Cabral, D., et al. Biomarkers of peripheral nonperfusion in retinal venous occlusions using optical coherence tomography angiography. Transl Vis Sci Technol. 8 (3), 7(2019).
  40. Seknazi, D., et al. Optical coherence tomography angiography in retinal vein occlusion: correlations between macular vascular density, visual acuity, and peripheral nonperfusion area on fluorescein angiography. Retina. 38 (8), 1562-1570 (2018).
  41. Eriksson, S., Nilsson, J., Sturesson, C. Non-invasive imaging of microcirculation: a technology review. Med Devices (Auckl). 7, 445-452 (2014).
  42. Alasbali, T. Current state of knowledge in ocular blood flow in glaucoma: a narrative review. Clin. Ophthalmol. 17, 2599-2607 (2023).
  43. Gardiner, S. K., et al. Relations between pulsatility in the optic nerve head or peripapillary retinal vessels and the rate of progression in glaucoma. Invest Ophthalmol Vis Sci. 66 (12), 34-34 (2025).
  44. Gardiner, S. K., Cull, G., Fortune, B., Wang, L. Increased optic nerve head capillary blood flow in early primary open-angle glaucoma. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 60 (8), 3110-3118 (2019).
  45. Yospon, T., Rojananuangnit, K. Optical coherence tomography angiography (OCTA) differences in vessel perfusion density and flux index of the optic nerve and peri-papillary area in healthy, glaucoma suspect and glaucomatous eyes. Clin Ophthalmol. 17, 3011-3021 (2023).
  46. Vaishnavi, S., Deepa, R., Nanda kumar, P. A ophthalmology study on eye glaucoma and retina applied in ai and deep learning techniques. J. Phys. Conf. Ser. 1947 (1), 012053(2021).
  47. Le, D., Son, T., Yao, X. Machine learning in optical coherence tomography angiography. Exp Biol Med. 246 (20), 2170-2183 (2021).
  48. Abdi, A., Abdulazeez, A. M. Oct images diagnosis based on deep learning-a review. Indones J Comput Sci. 13 (1), (2024).
  49. Merino, D., Loza-Alvarez, P. Adaptive optics scanning laser ophthalmoscope imaging: technology update. Clin Ophthalmol. 10, 743-755 (2016).
  50. Zhang, Y., et al. Advances in retinal imaging biomarkers for the diagnosis of cerebrovascular disease. Front Neurol. 15, 1393899(2024).
  51. Arnould, L., et al. Using artificial intelligence to analyse the retinal vascular network: the future of cardiovascular risk assessment based on oculomics? A narrative review. Ophthalmol Ther. 12 (2), 657-674 (2023).
  52. Li, Z., et al. Artificial intelligence in ophthalmology: The path to the real-world clinic. Cell Rep Med. 4 (7), 101095(2023).
  53. Helmy, M., Truong, T. T., Jul, E., Ferreira, P. Deep learning and computer vision techniques for microcirculation analysis: A review. Patterns. 4 (1), 100641(2023).
  54. Wang, S., et al. Advances and prospects of multi-modal ophthalmic artificial intelligence based on deep learning: a review. Eye Vis (Lond). 11 (1), 38(2024).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи