視網膜神經纖維層光學紋理分析（ROTA）

本文要點

視網膜神經纖維層光學紋理分析（ROTA）是一種新的診斷參數，它整合OCT掃描中的RNFL厚度和反射率，計算光學紋理特徵。 ROTA能高靈敏度檢測傳統RNFL厚度測量或無赤光攝影難以發現的RNFL缺損。 ROTA檢測青光眼的靈敏度報告為98.9%，特異度為94.3%。 可使用市售OCT設備取得的數據進行分析，臨床應用的可行性高。

1. 什麼是視網膜神經纖維層光學紋理分析（ROTA）？

視網膜神經纖維層光學紋理分析（ROTA）是一種新開發的影像分析參數。它從標準OCT掃描中收集RNFL厚度和反射率，計算光學紋理特徵。

檢測青光眼結構性損傷時，OCT RNFL厚度測量和無赤光攝影是標準方法²⁾³⁾。然而，OCT的測量精度有限，無法完全區分青光眼和正常眼¹⁾。ROTA有可能克服這些傳統方法的局限性。

項目	傳統OCT RNFL分析	ROTA
評估對象	僅RNFL厚度	厚度+反射率
分析範圍	視盤周圍圓周	廣域柵格掃描

ROTA的優點在於能夠揭示弓狀纖維束、乳頭黃斑纖維束和鼻側放射狀纖維束的走向，以及包括光學紋理在內的廣泛區域。此外，ROTA演算法能夠區分視網膜血管和RNFL。

由於可以使用市售OCT設備獲得的測量值進行分析，因此易於應用於現有的臨床環境。

Q ROTA與傳統OCT分析有何不同？

A

傳統的OCT分析側重於RNFL厚度的定量測量，將視盤周圍環形掃描獲得的數值與正常資料庫進行比較²⁾³⁾。ROTA除了RNFL厚度外，還整合了反射率（光學密度），並將其計算為光學紋理特徵。這使得能夠可視化包括弓狀纖維束和乳頭黃斑纖維束在內的廣泛軸突纖維束的走向模式，從而能夠檢測傳統方法難以發現的細微RNFL缺損。

4. 診斷與檢查方法

ROTA演算法步驟

ROTA分析按以下步驟進行。

1. 使用OCT獲取覆蓋視神經乳頭和黃斑的柵格掃描
2. 分割RNFL的前邊界和後邊界
3. 根據RNFL的反射率和厚度測量值計算光學紋理特徵（S_xy）
4. 生成紋理分析圖，機器學習演算法檢測RNFL異常

光學紋理特徵使用視網膜位置（x, y）和深度（z）處的光學密度測量值計算。使用伽瑪轉換函數、伽瑪校正函數和與RNFL組織厚度成正比的預設常數等參數。

與傳統標準方法的比較

ROTA的優點

廣泛評估：能夠全面評估弓狀纖維束、乳頭黃斑纖維束和鼻側放射狀纖維束的走向和光學紋理

與血管的區分：視網膜血管和軸索纖維束具有獨特的光學紋理特徵，因此ROTA能夠區分兩者。

眼軸長度校正：演算法校正眼軸長度，從而減少近視眼中的偽陽性。

可行性：可使用市售OCT設備的數據進行分析，無需引入新設備。

ROTA的局限性

屈光介質混濁：在白內障等屈光介質混濁的眼中，影像品質下降。

運動假影：OCT成像時的眼球運動影響分析精度。

主觀解讀：RNFL缺損的解讀與無赤光照片類似，包含主觀因素。

臨床實施中：在商業軟體中的實現尚未廣泛普及。

OCT評估RNFL的標準方法

目前，SD-OCT和SS-OCT廣泛用於RNFL評估¹⁾²⁾³⁾。測量三個參數組：視盤周圍RNFL厚度、視神經乳頭和黃斑內層²⁾³⁾。

OCT結果分為三類：「正常範圍」、「邊界線」和「正常範圍外」³⁾。但正常範圍外的結果不一定表示青光眼，必須在臨床背景下解讀²⁾³⁾。高度近視眼和傾斜視盤容易出現假影和分割錯誤²⁾³⁾⁵⁾。

由於結構評估和視野檢查的一致性只是部分的，不應僅基於單一檢查診斷青光眼^2)3)4)5)。

Q ROTA在臨床中廣泛使用嗎？

A

ROTA目前是研究階段的技術，尚未廣泛整合到商業OCT軟體中。但由於ROTA的演算法可使用商業OCT設備的標準數據運行，技術上可引入現有臨床環境。未來軟體的商業化和驗證研究的積累將是臨床推廣的關鍵。

6. 病理生理學與詳細發病機制

RNFL的結構基礎

在青光眼中，視網膜神經節細胞受損導致其軸突（RNFL）脫落¹⁾。約50%的視網膜神經節細胞集中在黃斑中心20°區域，即使在早期青光眼中，也有約50%的視網膜神經節細胞消失。

RNFL評估的目標層包括RNFL、神經節細胞層（GCL）和內叢狀層（IPL），這三層統稱為神經節細胞複合體（GCC）⁶⁾。有些設備使用GCL+IPL複合體（GCIPL）作為診斷參數。

OCT評估RNFL的原理與限制

定量評估方法

cpRNFL厚度：通過視盤周圍的環形掃描測量RNFL厚度。以TSNIT圖表顯示，正常眼在上下方向呈雙峰模式¹⁾。

厚度圖：通過光柵掃描以地圖形式顯示視盤周圍的RNFL厚度。對局部RNFL變薄的檢測靈敏度最高。

顯著性圖：通過與正常資料庫比較，用顏色編碼顯示異常區域。需注意假陽性（紅病）。

BMO-MRW：基於布魯赫膜開口的視盤邊緣寬度評估。再現性優異。

測量注意事項

地板效應：在晚期青光眼中，OCT測量值不再變化。黃斑參數比RNFL厚度更晚出現地板效應³⁾⁶⁾。

年齡相關變化：RNFL厚度隨年齡增長每年減少約0.5 μm。大多數商用軟體不進行年齡校正²⁾³⁾。

設備間相容性：不同OCT設備之間的測量值不可互換¹⁾²⁾³⁾。

近視眼的影響：在高度近視眼中，由於放大效應，RNFL厚度被低估，容易產生假陽性¹⁾。

ROTA通過整合RNFL厚度和反射率資訊，可能彌補這些傳統方法的局限性。特別是通過眼軸長度校正功能減少近視眼的假陽性，並通過可視化大範圍纖維束走向，有望進行不易受地板效應影響的分析。

7. 最新研究與未來展望

青光眼檢測能力的驗證

在一項多眼研究中，比較了ROTA、OCT和無赤光攝影在363名RNFL缺損患者（531眼）和177名健康受試者（315眼）中的表現。ROTA檢測青光眼的敏感度為98.9%（95% CI: 95.4–100.0%），顯著高於無赤光攝影的79.3%。特異度為94.3%（95% CI: 91.3–97.2%），高於視盤周圍RNFL厚度的87.9%和GC-IPL的78.1%。

檢測方法	敏感度	特異度
ROTA	98.9%	94.3%
pRNFL厚度	—	87.9%

高眼壓症的早期檢測

Su等人的研究評估了600隻高眼壓症患者的眼睛。臨床視盤檢查和OCT分析均未顯示RNFL缺損，但ROTA分析檢測到10.8%的眼睛存在RNFL缺損。最常見的缺損部位是上方弓狀纖維束。年齡較大和較高的模式標準差與ROTA上的RNFL缺損顯著相關。

早期青光眼中乳頭黃斑束的參與

Leung等人的另一項研究檢查了204隻早期青光眼（MD ≥ −6 dB）的眼睛。71.6%存在累及乳頭黃斑束的RNFL缺損，17.2%存在累及乳頭中心凹束的RNFL缺損。RNFL缺損不限於半側視網膜，還累及中心凹和黃斑，ROTA揭示了這種廣泛的神經損傷。

與非青光眼性視神經病變的鑑別

ROTA可以描繪出與視盤邊緣蒼白區域相對應的RNFL纖維束的消失。由於非動脈炎性前部缺血性視神經病變（NAION）和視神經炎具有特徵性的視盤邊緣蒼白模式，因此ROTA有望用於與青光眼的鑑別。即使在視盤玻璃膜疣或RNFL水腫的病例中，ROTA也可能識別出RNFL缺損。

未來展望

• 通過大規模多中心研究驗證ROTA診斷能力的外部有效性
• 在商用OCT軟體中實現ROTA演算法
• 通過縱向研究評估青光眼進展檢測能力
• 與基於AI的自動診斷相結合

免責聲明

本文為眼科醫療從業人員提供教育目的的信息，不構成個別診斷或治療的指南。實際臨床判斷應在主治醫師的責任下進行。

Q ROTA對近視眼有效嗎？

A

ROTA演算法具有矯正眼軸長度的功能，可以減少傳統OCT分析中近視眼出現的假陽性。傳統的RNFL厚度測量在高度近視眼中由於放大效應容易產生假陽性¹⁾，而ROTA通過眼軸長度矯正可減少RNFL缺損和GC-IPL異常的假陽性檢測。但存在屈光介質混濁時，圖像品質下降會影響準確性。

8. 參考文獻

1. 日本緑内障学会. 緑内障診療ガイドライン（第5版）. 日眼会誌. 2022;126:85-177.

2. European Glaucoma Society. Terminology and Guidelines for Glaucoma, 5th Edition. 2020.

3. European Glaucoma Society. Terminology and Guidelines for Glaucoma, 6th Edition. Br J Ophthalmol. 2025.

4. American Academy of Ophthalmology. Primary Open-Angle Glaucoma Preferred Practice Pattern®. 2020.

5. American Academy of Ophthalmology. Primary Open-Angle Glaucoma Suspect Preferred Practice Pattern®. 2020.

6. Geevarghese A, Wollstein G, Ishikawa H, Schuman JS. Optical coherence tomography and glaucoma. Annu Rev Vis Sci. 2021;7:693-726.