基于谱域OCT图像的人眼前节生物学参数自动测量

背景 超长扫描深度OCT可应用于人眼前节的完整成像,但是如何快速、精确地从OCT图像中测量得到眼前节结构的生物学参数是目前亟待解决的难题,目前尚无精确自动处理频域OCT图像的理想软件系统. 目的 研究自行研制的软件自动测量基于超长扫描深度OCT图像的人眼前节生物学参数,评估软件自动化算法的精确度和重复性. 方法 于2013年6-7月在温州医科大学附属眼视光医院纳入10名健康受检者,共20眼,利用自主研发的超长扫描深度OCT获取人眼前节图像,编写自动探测软件对原始图像进行边界分割、图像配准和光学矫正等处理,其中边界分割算法基于图像的轴向亮度梯度信息,并利用最短路径搜索原理优化边界的准确探测.利用该自动化算法获取受检者中央角膜厚度(CCT)、前房深度(ACD)、瞳孔直径(PD)、晶状体厚度(LT)、晶状体前表面曲率半径(LAC)和后表面曲率半径(LPC),通过比较自动和手动测量眼前节各参数的差异以及重复测量值,评估自动化算法的精度和重复性. 结果 自动测量与手动测量的CCT、ACD、PD、LT、LAC和LPC值比较差异均无统计学意义(P=0.205、0.167、0.285、0.127、0.102、0.074),自动测量与手动测量各眼前节生物学参数值均有较好的一致性(均ICC＞0.75).自动测量和手动测量测得的CCT、ACD和LT的重复测量值显示ICC＞0.75,自动测量的PD和LAC重复性(ICC=0.793、0.872;COR=2.90、5.79)优于手动测量(ICC=0.631、0.579;COR=5.62、10.46),但LPC自动测量的重复性(ICC=0.663;COR=6.17)稍差于手动测量(ICC =0.794;COR=4.79).结论 本研究组研制的图像测量软件算法自动测量的眼前节生物学参数具有精确度高、重复性好和运行速度快等特点,在实时探测眼前节形态学动态变化的研究中具有重要的应用价值.