使用不同眼底相机和图像分辨率对视网膜血管参数自动测量的影响

为何眼底照片可能讲述不同的故事

医生越来越多地使用眼底照片来了解心脏和大脑的健康状况，因为那里微小的血管反映了全身的情况。但这些图像由许多不同的相机和设置拍摄。本研究提出了一个简单但关键的问题：那些技术差异是否会悄然改变医生和研究人员从眼底照片读出的数值——例如血管的宽度、扭曲程度或复杂性——以致影响诊断和研究？

通过眼睛观察全身

视网膜是眼后方的感光层，其血管可直接且非侵入性地观察到。在过去十年中，大型研究表明，这些血管的宽度、形状和分支模式与高血压、糖尿病、中风、心脏和肾脏疾病以及某些眼病有关。为了将眼底照片转化为有用的数值，研究人员使用专门的软件来测量平均血管宽度、血管的弯曲程度以及分支的丰富程度。这些测量越来越多地被用作潜在的早期疾病信号和跟踪治疗效果的指标。

研究如何测试相机和图像清晰度

作者使用来自27名健康成年人的54张眼底图像，这些图像均在同一天用两台来自不同厂家的常见眼底相机拍摄。他们用同一款半自动软件VAMPIRE分析所有图像，软件会识别视神经、分辨主要动静脉，并计算血管宽度、曲率（血管的弯曲程度）以及描述分支网络复杂性的“分形”指标。首先，他们将两台相机的图像缩放到相同尺寸后进行比较，这样能将差异限制为相机硬件和内置处理。然后，使用单台相机的图像制作了多个逐步降低分辨率的版本，以观察仅图像清晰度如何影响测量结果。

更换相机时发生了什么变化

即便研究者将两台相机的图像强制调整为相同像素数，测得的血管特征仍不一致。关键数值，例如平均动脉和静脉宽度以及血管网络的复杂度，在两台设备之间存在系统性但适度的差异。对于大多数参数，两台相机之间的一致性被评为较差到中等，这意味着来自一个系统的数值不能安全地当作来自另一个系统的等同数据。这样的细微但稳定的偏移很可能源自光学、传感器以及各相机在保存图像前对颜色和对比度处理方式的不同。

当图像变得更粗糙时发生了什么

当同一原始眼底图像以越来越低的分辨率保存时，软件报告动脉和静脉的宽度增加，且动静脉都显得更为弯曲。同时，血管网络的计算复杂度下降，因为细小分支在模糊中丢失。随着分辨率降低，这些变化变得更加明显。统计检验显示了系统性和成比例的偏差：在低分辨率下，软件压缩了数值范围，使人群间的微小差异更难辨认，并根据测量的起始大小夸大或缩小结果。一些汇总比值，例如动静脉宽度比，受影响较小，但其可靠性随着图像变粗糙也下降。

这对患者和研究为何重要

对非专业人士来说，主要结论是：从眼底照片报告的数值并非纯粹反映生物学状况；它们也受到相机和图像清晰度的影响。混合使用不同设备或分辨率的照片而不做校正的研究可能得出误导性结论，医生也不能把用不同设置获得的测量值当作相同。作者主张未来工作应将眼底成像标准化到高且一致的分辨率，并开发方法校正相机间差异，以便视网膜血管测量能真正作为可靠且可比的血管健康标志物。

引用: Cunnac, P., Boussat, B., Hogg, S. et al. Effect of using different fundus cameras and image resolutions on automatic measurements of retinal vascular parameters. Sci Rep 16, 14366 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44196-y

关键词: 视网膜成像, 眼底相机, 图像分辨率, 血管生物标志物, 自动图像分析