综述：眼科领域的导师制：培养下一代领导者

《Delhi Journal of Ophthalmology》：Mentorship in Ophthalmology: Building the Next Generation of Leaders

　　糖尿病视网膜病变（DR）的影像学诊断技术包括 fundus photography、荧光血管造影（FA）、光学相干断层扫描（OCT）及其血管成像（OCTA）、自适应光学（AO）和人工智能（AI）。 fundus photography 为筛查提供便携性，但视野有限；FA 是评估微血管病变的金标准，但存在染料副作用；OCT 可检测黄斑水肿类型及视网膜结构变化，OCTA 无创且能定量分析血管密度；AO 可识别微血管异常及光感受器结构；AI 模型通过眼底照片分级DR，但需结合临床判断。

　　糖尿病视网膜病变（DR）是全球范围内导致视力丧失的主要原因之一。随着科技的不断进步，许多影像学技术被开发出来，这些技术在DR的诊断、预后评估、治疗管理以及患者教育方面发挥了重要作用。这些影像手段不仅拓展了我们对DR的理解，也提升了疾病管理的精准度。本文回顾了目前常用的几种影像技术，包括视网膜照相、荧光素血管造影、光学相干断层扫描（OCT）以及OCT血管造影，探讨它们在DR诊断与管理中的应用价值。

在DR的筛查和治疗过程中，视网膜照相是一种基础且广泛应用的手段。传统的视网膜照相使用胶片，而如今更多采用数字技术。数字视网膜照相能够提供高质量的图像，包括彩色、无红光或立体视图，具有高分辨率，便于即时获取、存储、复制和传输。这些图像还可以被放大，以便更详细地观察视网膜病变。此外，数字图像在患者教育和病情沟通方面也具有重要意义。标准的视网膜照相通常覆盖30°至50°的视网膜区域，包括黄斑和视神经，但其二维特性限制了对临床显著黄斑水肿（DME）的准确判断。对于视力受损或存在严重屈光介质混浊的患者，标准照相可能难以获得清晰图像。因此，早期治疗研究（ETDRS）七视野立体视网膜照相被认为是DR评估的黄金标准，但其操作复杂，需要专业技术人员，且在大规模筛查中应用受限。

为适应不同场景的需求，市场上出现了多种视网膜照相设备，包括需要散瞳的和无需散瞳的机型。无需散瞳的设备能够通过3.7毫米的瞳孔直径拍摄图像，操作简便、成本较低，且能提升患者舒适度。这些设备利用红外光使瞳孔在暗室中自然扩张，并通过闪光捕捉图像。然而，未散瞳的图像可能因曝光过度或不足、屈光介质混浊等原因导致图像质量下降，难以评估。在一些偏远地区，由于医疗资源有限，便携式视网膜照相设备或智能手机辅助的视网膜照相设备被广泛使用。这些设备便于携带，无需专业人员操作，能够有效筛查DR，并将疑似病例转诊至专业眼科医生进行进一步治疗。

近年来，宽视野和超宽视野的视网膜照相技术也得到了发展。宽视野设备能够覆盖视网膜的后部边缘，而超宽视野设备则能够捕捉超过视网膜后部边缘的区域，覆盖范围达到约110°。这些技术可以检测标准照相无法覆盖的周边病变，从而提高DR的早期发现率和诊断准确性。例如，Optos超宽视野成像技术能够提供200°的视野，覆盖视网膜的82%。研究显示，使用Optos技术可以发现39.8%的DR病变，并识别出传统设备无法覆盖的周边病变。Clarus?设备则能够覆盖133°的视网膜区域，理论上可以通过拼接两个图像获得200°视野。Pomerantzeff经赤道视网膜照相设备能够覆盖148°的视野，而Staurenghi接触式广角镜头则可与扫描激光眼底照相设备（SLO）结合，提供150°的视野。尽管这些设备在诊断中具有优势，但它们也存在一些局限，如睫毛和眼睑造成的伪影、图像分辨率较低、周边视网膜的变形和放大失真，以及较高的设备成本。

除了视网膜照相，许多设备还具备获取视网膜自荧光、近红外反射和荧光素血管造影（FA）的功能，这有助于更全面地评估DR的病理特征。FA被认为是评估DR微血管变化的黄金标准，包括微动脉瘤、毛细血管非灌注或缺血、以及血-视网膜屏障破坏，这些变化在糖尿病性黄斑水肿（DME）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）中尤为明显。FA有助于排除黄斑缺血作为视力下降的原因，并能区分视网膜内微血管异常（IRMA）与轻微的新生血管。新生血管会表现为荧光素渗漏，而IRMA则仅显示荧光素的高反射，没有渗漏。在非对称性DR的病例中，FA有助于识别脉络膜充盈延迟，并排除其他可能的病因。此外，FA在记录和确认视网膜病变的诊断方面也具有重要意义。

然而，FA在某些情况下存在一定的禁忌症，如在怀孕期间使用相对不安全，因为荧光素染料可能通过母乳传递给新生儿，造成光毒性风险。此外，如果患者有荧光素过敏史，则FA是绝对禁忌的。但心血管疾病或肾功能不全并不是FA的禁忌，因此在这些情况下仍可使用。

光学相干断层扫描（OCT）是一种非侵入性的技术，能够获取视网膜结构的二维横截面和三维图像。OCT能够以微观精度评估视网膜病理变化，包括测量视网膜体积和厚度，以及分析视网膜结构的变化。OCT在识别DME类型、早期诊断、确定病变位置、评估渗漏严重程度、识别长期黄斑水肿的影响、评估DME中的炎症情况、识别黄斑缺血以及预测视力预后方面具有重要作用。根据OCT，DME可以分为弥漫性视网膜增厚、囊样黄斑水肿、后部玻璃体牵引、浆液性视网膜脱离以及牵引性视网膜脱离。OCT能够检测到黄斑区的高反射焦点（HRF），这些焦点可能与DR的不良预后相关。HRF通常表现为神经感光细胞层中的小点状病变，可能与无症状硬性渗出、迁移的视网膜色素上皮细胞、退化的感光细胞或参与视网膜炎症反应的细胞（如激活的微胶质细胞）有关。此外，OCT能够识别视网膜内层的紊乱，这种紊乱表现为外丛状层、内核层和感光细胞层-外丛状层复合结构之间的边界不清。视网膜内层紊乱可能与DME的非缓解和需要玻璃体切除手术相关。

OCT血管造影（OCTA）是一种非侵入性的技术，能够可视化视网膜不同层次的微血管结构。OCTA能够快速获取图像，无需染料注射，避免了FA的一些副作用。OCTA可以将视网膜血管分割为表层毛细血管丛、中间层毛细血管丛和深层毛细血管丛。通过OCTA可以测量血管密度和灌注密度等定量参数，其中血管密度是指感兴趣区域内血管所占的比例。然而，由于图像分辨率的限制，这些测量结果可能不够准确，因此常采用骨架化血管密度或血管长度密度进行评估。分形维度是另一种衡量黄斑灌注状态的参数，研究表明，黄斑区血管密度的降低、分形维度的减少以及黄斑区血管面积的扩大都与DR的恶化密切相关。OCTA在检测IRMA和视盘新生血管（NVD）或视网膜其他部位的新生血管（NVE）方面也具有价值，并能区分这两种病变。NVD和NVE在视网膜前部空间表现为流动信号，而IRMA则在视网膜内层空间显示流动信号。OCTA的局限性包括视野范围有限、存在运动伪影、投影伪影，以及无法检测染料渗漏。

自适应光学（AO）是一种能够校正眼部像差、并实现单个视锥细胞和视杆细胞成像的技术。AO视网膜成像能够评估感光细胞的排列、密度和马赛克的规律性。通过AO成像，微动脉瘤和视网膜内出血表现为低反射点，而硬性渗出则表现为异质性，具有清晰的暗边缘。视网膜囊样空间则具有锐利的低反射边界，对应于囊壁的内层。此外，AO成像还能够检测感光细胞马赛克的结构异常，这可能与DR的某些病理变化相关。

人工智能（AI）在DR筛查和管理中也发挥了越来越重要的作用。AI指的是能够模仿人类行为的各种设备，其中在眼科领域常用的算法包括机器学习、深度学习、深度神经网络和卷积神经网络。许多AI模型已被开发用于DR的筛查，这些模型以视网膜照相图像作为输入，能够识别出血、硬性渗出、棉絮斑等病变，并判断是否存在DR以及DR的严重程度。AI筛查系统包括EyeArt、Retmarker、Google支持的DR检测算法、IDx-DR系统、新加坡SERI-NUS系统和Bosch DR算法。研究表明，基于AI的算法在DR检测方面具有高可靠性，但即使在AI技术不断进步的背景下，人类筛查仍然无法完全被取代。随着技术的进一步发展，未来AI算法有望在DR筛查中得到更广泛的应用。

综上所述，DR的诊断和管理涉及多种影像学技术，每种技术在疾病理解方面都提供了独特的视角。了解这些技术的优缺点，有助于临床医生更好地管理DR，从而优化患者治疗。不同影像技术在DR的筛查、诊断、预后评估和治疗过程中各具特色，选择合适的影像手段对于提高诊疗效果至关重要。未来，随着技术的不断进步，这些影像手段将在DR的管理和治疗中发挥更大的作用，为患者带来更精准、更高效的诊疗方案。