青光眼是一種以視網膜神經節細胞(RGC)及其軸突進行性喪失為特徵的視神經病變。客觀記錄和量化視神經盤(ONH)、視盤周圍RNFL與黃斑結構變化的影像檢查技術,是補充臨床檢查與視野檢查的重要工具2)3)。
結構變化通常先於功能變化(視野缺損)3)。有報告指出,OCT檢測結構變化比視野缺損出現早約2年1)。影像檢查技術有三種類型2):
- 共焦掃描雷射檢眼鏡(CSLO):HRT
- 光學同調斷層掃描(OCT):SD-OCT與SS-OCT
- 掃描雷射偏振儀(SLP):GDx
系統性回顧顯示,這些技術在區分青光眼與正常眼方面能力相當2)。然而,異常結果(超出正常範圍)不一定代表疾病2)3)。正常資料庫標準因設備而異,非青光眼原因也可能導致結果超出正常範圍。
Q
僅憑影像檢查就能診斷青光眼嗎?
A
不能。影像檢查是臨床診斷的輔助工具,不應單獨用於診斷青光眼4)5)。OCT的「超出正常範圍」可能是偽陽性;需要結合臨床發現與視野檢查等所有資訊進行判斷。自動診斷程式的敏感度與特異度報告約為80%。
立體彩色眼底照相是記錄視神經盤外觀的定性方法2)3)。無赤光照明有助於評估RNFL缺損。連續照相可用於檢測視神經盤隨時間的變化5)。
然而,在晚期青光眼性凹陷中,幾乎沒有神經組織可供評估,因此通過立體照片識別進行性變化變得困難2)。當視神經盤形態呈碗狀且血管稀少時,照片中地形難以辨認,需要裂隙燈素描作為補充記錄。
HRT(Heidelberg Retina Tomograph,Heidelberg Engineering公司)是一種通過掃描二極體雷射(670 nm)測量視神經盤三維地形的設備1)。它對視神經盤表面地形進行量化,也用於檢測隨時間的變化4)。
Moorfields回歸分析(MRA)基於視神經盤面積對盤沿面積進行統計評估1)。青光眼機率評分(GPS)不需要參考平面或操作者定義的視神經盤邊緣,是一種基於機器學習的自動分類1)。
HRT的局限性在於眼底平面上視神經盤邊緣的定義不基於解剖參考點。這個問題通過OCT以Bruch膜開口(BMO)為參考點的方法得到解決1)。HRT的生產在2020年代停止,OCT已成為臨床主流1)。
GDx(Carl Zeiss Meditec公司)是一種利用RNFL雙折射特性測量相位延遲的設備1)。RNFL軸突內的微管是雙折射的主要原因,與RNFL厚度相關1)。增強型角膜補償(ECC)技術可校正角膜雙折射。
然而,在青光眼的縱向檢測中,它被證明不如SD-OCT1),隨著OCT的普及,其使用已終止。
OCT(光學同調斷層掃描)
原理:利用低同調干涉法對視網膜的橫截面結構進行成像4)5)
TD-OCT:早期OCT。通過沿一個軸疊加A掃描獲得橫截面圖像的方法,檢查時間長,解析度低。目前很少使用。
SD-OCT:透過光譜分析實現高速、高解析度。以每秒26,000次A掃描以上的速度,可快速分析視盤、RNFL和黃斑部。有多種機型,如Cirrus OCT和Spectralis OCT。
SS-OCT:使用波長掃描光源。穿透深度高,也應用於篩板和脈絡膜的分析。例如DRI OCT Triton(拓普康公司)。
OCT主要分析參數
RNFL厚度:測量視盤周圍3.46 mm圓環內的視網膜神經纖維層厚度1)。是最廣泛使用的參數。
BMO-MRW:三維測量從Bruch膜開口到最小邊緣寬度1)。使用解剖學上準確的參考點,比傳統邊緣面積測量具有更好的診斷能力。
GCC/GC-IPL:測量黃斑部神經節細胞複合體(GCC)或神經節細胞-內叢狀層(GC-IPL)的厚度6)。即使在晚期,地板效應也比RNFL出現得更晚5)。
偏差圖:用顏色編碼顯示各參數與正常資料庫的偏差。建議同時評估定量值和偏差圖5)。
影像品質與測量精度
影像品質的重要性:高品質的基線影像至關重要4)。分割錯誤和假影在高度近視眼和傾斜視盤中尤其常見5)。
機型間的相容性:不同OCT機型之間的測量值不可互換4)5)。追蹤時必須使用同一機型。
正常資料庫的限制:資料庫的構成因機型而異。需要評估年齡、種族和屈光分佈是否與患者匹配1)。
特殊情況下的解讀
近視眼:RNFL厚度受近視程度影響1)。近視眼中,視盤周圍萎縮和BMO位置的變化會影響OCT測量。建議進行眼軸長度校正(如Littmann公式)。
視盤大小:大視盤中,即使C/D比大也可能是正常的。BMO-MRW受視盤大小影響較小,在大視盤和小視盤中均比傳統方法具有更好的診斷能力1)。
種族差異:大多數正常資料庫由特定種族(主要是白人)構成,不同種族可能出現偽陽性和偽陰性1)
| 參數 | 測量部位 | 優點 | 限制 |
|---|
| RNFL厚度 | 視盤周圍 | 廣泛驗證 | 早期地板效應 |
| BMO-MRW | 視盤邊緣 | 受視盤大小影響小 | 限於特定設備 |
| GCC/GC-IPL | 黃斑部 | 晚期地板效應 | 受黃斑疾病影響 |
Q
不同OCT機型之間的測量值是否具有相容性?
A
不具有相容性。由於OCT機型之間的技術規格、軟體和正常資料庫構成不同,無法直接比較測量值4)5)。追蹤觀察時必須使用同一機型和同一協定進行測量。
Q
近視眼如何解讀OCT結果?
A
近視眼中RNFL厚度會受到影響,因此需要注意1)。視盤周圍萎縮、傾斜視盤、BMO位置偏移可能導致分割錯誤和假影。建議應用眼軸長度校正,並在B掃描影像上確認分割。
OCT檢測到的結構變化可能先於視野缺損的發生3)。研究顯示,OCT在檢測視野損傷方面約有2年的領先時間1)。另一方面,也存在無結構進展的視野變化和無視野進展的結構變化,兩者的一致性僅為部分且中等4)。
結構評估和功能評估對患者管理都不可或缺,應互補使用2)3)。
許多市售OCT設備配備進展分析軟體,可以量化進展速度4)5)。但由於測量變異性和非青光眼性變化(如老化)的影響,需要謹慎解讀4)。大多數市售軟體不進行年齡校正,因此統計上顯著的斜率不一定表示青光眼性進展4)。
在晚期青光眼中,RNFL厚度達到「地板」值,進一步的進展不再反映在厚度變化上5)。黃斑參數(GCC/GC-IPL)比RNFL厚度更晚出現地板效應,因此對評估晚期階段有用1)5)。據報導,OCT-A的血管密度在晚期也可能比RNFL更晚出現地板效應1)。
綠色疾病:OCT與正常資料庫比較顯示「在正常範圍內(綠色)」,但實際上存在青光眼性變化的狀態。這種情況容易發生在正常資料庫覆蓋範圍之外(如大視盤、高度近視、特定種族等)1)。
紅色疾病:OCT顯示「超出正常範圍(紅色)」,但實際上並非青光眼的狀態。這是由於生理性個體差異或正常資料庫中未包含的特徵(如小視盤、特定種族差異等)所致1)。
這些現象顯示了OCT統計判定的局限性,必須結合臨床所見和視野進行綜合判斷4)5)。
Q
什麼是Green disease和Red disease?
A
這是基於OCT正常資料庫的顏色編碼判定局限性的概念。Green disease是指OCT判定為「正常(綠色)」但實際上存在青光眼的狀態,Red disease是指OCT判定為「異常(紅色)」但實際上正常的狀態1)。兩者都表明需要將OCT結果與臨床所見和視野檢查相結合進行解讀。
OCT-A是一種無需顯影劑即可對視網膜和視神經乳頭微血管進行成像的技術1)。在青光眼眼中,已報導乳頭周圍和黃斑區的血管密度降低。再現性良好1),但臨床角色尚未確立4)。
脈絡膜微血管脫落(MvD)與伴有視乳頭出血的青光眼中進行性RNFL變薄相關1),可能成為正常眼壓性青光眼發病的預測因子1)。但血管密度的變化並非青光眼特異性,在高血壓、糖尿病、阿茲海默症和多發性硬化症中也有報導1)。
PS-OCT是一種三維測量RNFL雙折射特性的技術1)。軸突內微管的排列是雙折射的主要原因,微管破壞或輕微軸突喪失可能在RNFL厚度減少之前被檢測為雙折射降低1)。
它可以添加到SD-OCT和SS-OCT中,與傳統OCT的反射率數據並行獲取三維偏振參數1)。在早期青光眼中的診斷能力與RNFL厚度相當,但在超早期階段的優勢目前僅在動物實驗中顯示1)。
可見光OCT(VL-OCT):使用可見光代替傳統的近紅外光。可能檢測到RNFL反射率的波長依賴性變化,先於RNFL厚度變化。但臨床應用存在患者不適和白內障影響等問題1)。
RNFL光學紋理分析(ROTA):一種分析RNFL微結構模式而非厚度的新方法。在檢測乳頭黃斑束早期損傷方面顯示出優異的準確性。目前缺乏實際臨床數據1)。
篩板成像:透過SS-OCT和EDI(深層增強成像)可以評估篩板的形態(深度、彎曲度、厚度、缺損)。篩板向後彎曲與視野惡化速度相關1)。篩板缺損在正常眼壓性青光眼中常見1)。
自適應光學(AO):該技術可校正光學像差,實現體內高解析度觀察單個RGC和篩板孔1)。有望應用於青光眼的早期診斷。
深度學習(CNN)在從眼底照片和OCT圖像檢測青光眼方面表現出高準確性1)。整合多種數據模態(視野、OCT體積掃描、OCT-A)的進展預測模型正在開發中1)。
AI還有助於提高分割精度,有望提高測量的可重複性。然而,數據隱私、標準化和演算法驗證方面的挑戰仍然存在1)。作為黑箱問題的對策,需要開發可解釋的AI模型。
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