前表面高度图
正常:≤+12 µm
可疑:+13~+15 µm
有风险:>+15 µm
角膜形态分析(corneal topography)是测量和评估角膜表面几何特性的技术。该术语源自希腊语“topos”(位置)和“graphein”(描绘)。
传统角膜曲率计仅测量角膜前表面中央3-4毫米的曲率,这对于屈光矫正手术的评估是不够的。如今,计算机化的角膜形态分析已成为临床标准检查。
在屈光手术的术前评估中,在设置隐形眼镜停戴期后,进行角膜地形图和角膜断层扫描4)。不规则散光和角膜后表面异常与不可预测的屈光结果和术后角膜扩张相关4)。
在地形图中,屈光度值用颜色表示。暖色表示陡峭曲率(高D值),冷色表示平坦曲率(低D值)。正常角膜向周边变平坦,显示为冷色。双眼通常呈镜像对称的地形图。
基于正常角膜的模式分类如下:
显示与参考面(最佳拟合球面:BFS)的高度差异。高于参考面的区域用暖色表示,低于参考面的区域用冷色表示。
前表面高度图
正常:≤+12 µm
可疑:+13~+15 µm
有风险:>+15 µm
后表面高度图
正常:≤+17 µm
可疑:+18~+20 µm
有风险:>+20 µm
后表面高度差是圆锥角膜的优良预测指标,许多研究报告其敏感性和特异性均超过90%。
全面显示角膜厚度的分布。中央角膜厚度(CCT)小于500 µm,同时伴有地形图不对称,是早期圆锥角膜的诊断标准之一。
近视矫正LASIK术后,角膜前表面中央变平坦,中央角膜厚度变薄,但角膜后表面无变化。术后角膜形态分析有助于评估切削床和检测角膜扩张。
当角膜地形图或断层扫描异常提示亚临床圆锥角膜时,屈光手术后可能发展为临床显著的扩张症4)。
主要风险因素如下4):
异常的术前地形图和不足的RST是角膜扩张症最重要的促成因素5)。总体而言,PRK和SMILE的角膜扩张症风险低于LASIK4)。原因是PRK的残余角膜基质更厚且没有角膜瓣4)。
LASIK后的增强手术(掀瓣)中上皮植入的发生率高达32%。Li & Gu报告了一例增强术后第一天快速进展的上皮植入病例3)。角膜地形图显示鼻下象限的前方高度差随时间增加,同一区域角膜增厚,不规则散光从第1天的0.6D增加到第5天的2.0D3)。
| 指标 | 参考值 | 特征 |
|---|---|---|
| BAD-D | <1.6:正常,>2.6:异常 | 高低差与角膜厚度的综合评估 |
| PTA | <40%:低风险 | (瓣厚度+切削深度)/中央角膜厚度 |
| KISA% | 潜伏性圆锥角膜为60~100% | 中央K + I-S + SRAX |
由Belin和Ambrósio开发的综合筛查工具4)。它基于前后表面高度差和角膜厚度,整合五个参数(dp, db, df, dt, dy)的“D”评分进行评估。每个参数的标准差小于1.6为正常(白色),1.6~2.6为可疑(黄色),大于2.6为异常(红色)。
LASIK的切削深度通过Munnerlyn公式估算。
t = S²D / 3(t:切削深度〔μm〕,S:光学区直径〔mm〕,D:矫正量〔等效球镜度数〕)
残余角膜基质床厚度(RSB)= 中央角膜厚度 − 切削深度 − 角膜瓣厚度,确保至少250μm(安全范围300μm)。日本眼科学会指南也规定残余角膜厚度≥250μm,超过−10D的近视被认为是角膜矫正的极限。飞秒激光制作的角膜瓣(100~120μm)比机械微型角膜刀(平均120μm,有变异)更均匀、更薄,有利于保留RSB。光学区传统上为6.5mm,但设定为比瞳孔直径大15%以上可有效抑制术后高阶像差。有报道称,7mm光学区在矫正3.50D近视时几乎不增加高阶像差5)。扩大光学区意味着切削量增加,因此需综合考虑屈光度、角膜厚度和瞳孔直径。
在KLEx(SMILE)中,由于角膜帽保持了生物力学强度,直接应用LASIK式的PTA计算可能会高估风险5)。对于KLEx,已有报道采用最小RST 220μm、总未切削基质厚度300μm的计划方案5)。
PTA =(角膜瓣厚度 + 切削深度)/ 术前中央角膜厚度
PTA≥40%即使在术前角膜形态正常的眼中也与角膜扩张显著相关7)。由于它能捕捉到仅靠RSB无法检测的风险,因此比其单个组成部分更敏感5)。
这是一个包含年龄、角膜厚度、地形图模式、RSB厚度和矫正量的风险因素分层量表。累积评分0~2分为低风险,3分为中度风险,4分及以上为高风险。
OCT上皮厚度映射对筛查角膜扩张有用。在扩张性疾病中,角膜陡峭化伴随上皮变薄,呈现“上皮甜甜圈模式”。而接触镜引起的角膜变形则在陡峭部位出现上皮增厚和正常角膜厚度,可据此鉴别。
角膜地形图/断层扫描也有助于评估角膜水肿或瘢痕引起的不规则散光,评估角膜混浊深度有助于手术计划制定6)。
Belin-Ambrósio增强型扩张症总偏差(BAD-D)是一个综合性的扩张症筛查指标,整合了角膜前后表面高度差和角膜厚度的信息。它基于五个参数的标准差计算最终的“D”评分,低于1.6为正常,高于2.6提示可能存在角膜扩张症。广泛用于屈光手术的术前筛查。
TG-LASIK是一种基于角膜地形图数据进行定制切削的屈光手术。其理论优势在于改善角膜的自然形态并减少高阶像差。
Rush等人的前瞻性研究中,使用Phorcides分析软件的TG-LASIK使PROWL问卷的整体视觉满意度指数从术前的4.07提高到术后的5.00(最高值)2)。100%的患者报告了术后最高满意度2)。在26周时,双眼裸眼视力100%达到20/16或更好,87.0%达到20/12.5或更好2)。
夜间视力、眩光、光晕、星芒和干眼症状在术后均有显著改善2)。角膜高阶像差在6mm光学区显著增加,但在暗光瞳孔条件下的总高阶像差无显著变化2)。
术后角膜形态分析对以下评估有用:
检查应在术后至少1周进行。角膜扩张症进展的最低标准是记录到以下至少两项:前表面变陡、后表面变陡、角膜变薄4)。
评估异常陡峭或平坦的角膜曲率很重要。陡峭角膜发生纽扣状瓣的风险较高,而平坦角膜发生游离瓣的风险较高。这些并发症在机械微型角膜刀中曾有报道,但在飞秒激光中罕见。
角膜屈光力约占眼球总屈光力的三分之二。在顺规散光中,前后表面的高度图呈水平脊状模式,而轴向屈光力图呈纵向蝶结模式。在逆规散光中,前表面高度图呈垂直脊状模式,但前后表面的模式不对称。
在圆锥角膜中,角膜中央至下方变薄,前后表面均向前突出。结果,从中央到下方角膜出现局部陡峭化。
在圆锥角膜中,角膜上皮在突出部位变薄,并在周围形成较厚的上皮环(上皮甜甜圈模式)。上皮最薄点相对于基质突出向颞侧和下方移位。这种上皮重塑可能导致仅使用地形图时低估扩张的程度。
AI已被证明可能增强现有的断层扫描和生物力学评估,并改善角膜扩张的检测。有报告显示,机器学习算法在区分正常角膜、可疑不规则角膜和圆锥角膜方面的准确性接近角膜专家。
使用Scheimpflug相机的角膜密度测量是一种客观测量角膜透明性的方法1)。Balparda等人的前瞻性研究(110眼)显示,在10mm以内的区域具有优异的重复性,1.0 GSU以上的变化可判定为真正的透明性变化1)。10~12mm区域变异较大,可靠性不足1)。该方法可能有助于PRK术后角膜混浊的定量评估1)。
据报道,角膜硬度低的患者KLEx(角膜屈光性透镜取出术)后残余屈光误差的风险高出2~3倍5)。生物力学测量可能对提高手术精度具有重要价值5)。有报告称,将角膜生物力学指标与地形图参数相结合,可使KLEx的预测精度提高25%以上5)。
列线图调整直接关系到激光手术的精度和可预测性5)。术前等效球镜度是最重要的因素,年龄、眼别、角膜曲率、角膜直径、角膜生物力学特性等也相关。调整策略包括简单的球镜和柱镜修正、多变量回归分析以及基于人工智能的个性化调整5)。
角膜密度测量通过Scheimpflug相机测量角膜的后向散射光,以0~100 GSU的数值客观表示透明性1)。它可以定量评估PRK术后角膜混浊的随时间变化以及角膜交联后的反应。在10mm以内的区域,1.0 GSU以上的变化被认为具有临床意义1)。