关键词:
肥厚型脉络膜谱系疾病
中心性浆液性脉络膜视网膜病变
广角眼底影像
多模式影像
人工智能
摘要:
肥厚型脉络膜谱系疾病(pachychoroid disease, PCD)是一组以病理性脉络膜增厚为共同特征的疾病谱系。其特征性改变包括Haller层脉络膜血管扩张,脉络膜毛细血管层和Sattler层变薄,以及肥厚血管(pachyvessels)上视网膜色素上皮(retinal pigment epithelium, RPE)的异常。PCD主要包括单纯肥厚型脉络膜病变(uncomplicated pachychoroid, UCP)、肥厚型脉络膜色素上皮病变(pachychoroid pigment epitheliopathy,PPE)、中心性浆液性脉络膜视网膜病变(central serous chorioretinopathy, CSC)、肥厚型脉络膜新生血管病变(pachychoroid neovasculopathy, PNV)和息肉状脉络膜血管病变(polypoidal choroidal vasculopathy, PCV)。传统眼底检查因单张成像局限于后极部,难以全面评估病变范围。广角影像技术突破了这一局限,其成像范围覆盖后极部至赤道部涡静脉壶腹部(约60°~100°),而超广角成像更可达后极部至锯齿缘(约110°~220°)。这一技术的进步不仅扩大了PCD眼底病灶的观察范围,更提升了对脉络膜结构和功能的评估能力,为深化研究PCD的发病机制提供了新的视角。近年来,基于深度学习的人工智能技术在PCD辅助诊断方面取得重要突破,展现出优异的PCD相关疾病识别和分类能力,有助于显著提升基层医疗机构诊断效率,并推动医疗资源优化配置。文章综述了广角眼底影像技术在PCD评估与诊断中的研究进展,旨在为眼科临床工作者和研究者提供最新的技术应用视角,并为进一步探索PCD的病理机制和诊疗方法奠定科学基础。