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信息技术在糖尿病视网膜病变诊疗中的应用

2013-10-31

  在亚洲地区糖尿病视网膜病变的患病率逐渐上升,已成为首位致盲眼病。关键在于对糖尿病视网膜病变的筛查及其早期诊断。糖尿病视网膜病变的形态改变早于视功能改变,因此最优的方案应该是眼底检查。但是医疗专家的资源是有限的,如何实现专家技术的辐射,现代计算机网络技术为此搭建了平台,眼科数字影像诊断技术是实现远程医疗的桥梁。筛查的质量主要在于对数码眼底照片的判读能力。数字化远程眼科可解决异地专家影像会诊的问题。在发达国家开展远程眼科治疗最广泛的是糖尿病视网膜病变的筛查,而对糖尿病患者进行眼底照相最多的不是眼科,而是糖尿病专科及全科医生,由他们将糖尿病患者的数码眼底影像传输给眼科医生进行会诊或接受进一步检查。由此可见我们的糖尿病视网膜病变筛查模式需要改变。其核心是数码眼底照相机和远程医疗网络。
  一、数码眼底照相机
  数码眼底照相机的迅速普及和发展为远程筛查系统奠定了基础。与传统的眼底照相使用胶片或Polaroid不同,数码眼底照相机通过TV摄像机或CCD获取数码图像。尽管目前数码图像的分辨力低于传统的胶片或Polaroid,但是研究表明对两者的解读有着很高的一致性,应用数码眼底照相将是一种合适的筛查方法。英国国家筛查委员会(National Screening Committee,NSC)建议数码照相机的分辨率不应小于1365像素×1000像素。现在数码眼底照相机的分辨率不断提高,佳能公司医用器械和数字化健康服务部(Cann0n Medical Products and Digital Healthcare)研制的一种主要由Canon EOS D30或D60数码照相机和CR-6-45NM 眼底照相机组成的数码眼底照相系统,其分辨力可达到NSC的要求。
  近年来.为了更精确地了解视网膜病变程度的分级,许多医院眼科都采用了7个视野的彩色立体照像,提高了精确性和重复性。此照相技术已经成为糖尿病视网膜病变诊断的金标准。但这一技术工作量大,需要娴熟的技术,不适宜大范围的普查工作。免散瞳数码照相机的出现使其最大程度地缩短了检查的时间,且光照度较低,对于进入检查序列而实际并无视网膜病变的患者较易接受。这种检查不需要散瞳,简化了检查过程,并且将糖尿病患者与医师有机地联系在了一起,可以连续客观地记录糖尿病视网膜病变的病变过程,并且使病人直观地了解到了病情的变化,以便更积极地配合医生的监测和治疗。非散瞳的数字眼底照相机不仅可便捷地拍摄眼底照片,还可通过直接照射及光反射法拍摄眼前节(角膜、晶状体)的情况,全面的记录眼屈光介质及眼底视网膜、视神经的情况。国外多项研究表明使用免散瞳眼底照相机行视网膜照相明显比直接眼底镜探查糖尿病视网膜病变更有效。总体来看,使用免散瞳眼底照相机的探测率要比眼底镜不散瞳检查方法要高4倍,而比散瞳检查方法高达超过2倍之多。用眼底镜检查遗漏而用免散瞳眼底照相机发现的病变包括了软性渗出和硬性渗出的漩涡状环,有时候侵蚀到黄斑。通过此系统不同的方法来筛选糖尿病视网膜病变尤其是探查视网膜新生血管的能力还没有作评估,此系统已证实是探测糖尿病视网膜病变的有效手段。
  同传统的眼底照相一样,数码眼底照相存在一定的局限性。屈光间质混浊时数码眼底照相很难或者不能获得理想的眼底图像,而且散瞳不能完全解决这一问题,患者应接受全面的眼科检查。此外,数码眼底照相检测有临床意义的黄斑水肿(Clinical Significant Macular Edema,CSME )的敏感性不及裂隙灯加前置镜或立体眼底照相。
  正是由于这项技术在初级医疗保健应用的广泛性,而且价格适中,将其用于社区医院是可行的。高危人群及患者可就近在社区医院就诊,社区医务人员为其拍摄眼部数码像,专家可通过网上接收图像进行会诊。此技术方便了病人、降低了医疗成本、提高了专家工作效率,加强了三级医疗网的建设。
      二.远程医疗网络
  远程医疗是医院信息化建设的重要组成本部分,在我国医疗资源分布严重不均的现实国情下,小医院需要通过远程医疗来提高诊疗能力;大医院需要通过远程医疗来更好发挥医院和专家的水平服务于广大患者;医疗卫生的主管部门则希望通过医院信息化建设用远程医疗的手段来改变诊断能力分布不均的现状。
  所谓远程医疗即远距离提供医疗服务以及健康信息的交流,它可覆盖全部的医疗活动,包括诊断、治疗、预防、医学教育和研究。远程医疗使得医疗活动不再受地域或时间的局限,将医疗服务的范围扩大到边远地区,从而为患者提供了更为便捷的享受医疗服务的途径。事实上,从某种意义而言,远程医疗并不是一个独立的医学领域,而是一种新的医疗工具。由于DR眼底照相筛查的决策主要建立在图像的基础上,现代信息技术尤其是图像处理分析技术和存储转发技术有着可观的应用前景。
  目前各国研究者们开展了一些DR远程筛查的初期研究,各研究组DR远程筛查的具体方法并不一致,但有着基本的模式:数据获取,数据传输和数据分析。
  (一)数据获取
  远程筛查的数据主要包括患者眼底照相的数码图像和患者的一些基本背景资料。
  (二)数据传输
  目前互联网逐渐成为医学机构、私立眼科诊所、公共卫生人员以及患者之间进行便捷经济的图像传输的唯一途径。现有的研究数据一般通过电子邮件的形式传输。不同传输带宽和传输协议(33.6kbps POTS,128kbps ISDN,384bpsISDN和10Mbps LAN)对图像清晰度、色彩逼真度的影响并不明显。专业眼科医师能够对经电话线路传输的眼底数码图像准确分级,与眼底图像胶片无显著差异。
  图像数据传输交换需要标准化,由“美国放射学院和美国电器制造协会(ACR/NEMA)”开发的DICOM(医学数字图像和通信)标准提供了图像电子传输所需的标准化图像格式和协议,可成为DR远程筛查系统数据传输应用程序的开发基础。为了实现存档和迅速有效地传输,通常需要进行图像压缩,同时为了尽可能准确重建图像以保证图像质量,需要进行图像解压缩。无损压缩技术,例如游程长度编码(run lenth coding)可满足这一要求。采用JPEG格式,以3:1的压缩率保存和传输眼底数码图像,其图像有较高的保真度。
   (三)数据分析
  数据分析包括两部分:一是从眼底图像中抽提出关于视网膜病变的信息并加以分级从而评价病变的严重程度。二是根据分析结果做出决策,即对某些临床参数超出一定域值的患者做出合理化反应。这意味着要回答一些问题,例如:该患者的检查结果正常与否?该患者何时接受下一次筛查?该患者是否需要眼科专科医师进一步检查?该患者是否需要治疗?
  现有的DR远程筛查系统中,这一过程多由筛查中心的专业眼科医师进行。各研究对DR的分级标准并不一致,一般以改进的Airlie House分级为标准。近十余年来研究者们试图开发计算机自动化图像分析系统,这一工作主要采用图像处理技术,如图像干扰滤过、特征提取、边界检测、图像测量等实现对图像的识别和评价。最初的研究致力于图像预处理和眼底基本结构(视盘、黄斑、血管等)的自动识别,在此基础上,人们希望能够开发出自动识别糖尿病性视网膜病变的系统。目前已经建立了简单的图像自动处理分析系统,可有效识别基本的视网膜结构及病变(棉绒斑、硬性渗出、出血和微血管瘤)。这无疑令人鼓舞,但同时也有待于进一步完善,而临床数据自动化分析的未来挑战将包括在对视网膜结构和病变识别及定位的基础上,建立一种采用国际统一的分级标准,可综合相关临床参数做出决策的支持系统。
  (四)数据安全性
  就有效的医疗措施而言,医务人员之间患者数据的交流必须是绝对安全的,但在远程筛查这一远程医疗活动中,由于计算机和网络的运用,患者数据的可访问性大大增加,因此必须采取数据保护措施以保护数据的机密性。数据保护措施的目标不仅在于保护患者的隐私,还应包括医学数据和软件的质量以及数据的可利用性和功能。此外,应加强数据安全性的立法。尽管百分之百的保护是不可能的,然而通过努力来减少风险,控制可能因误用或滥用而造成的破坏。