CN109171640A - 角膜的状态评估装置及角膜的状态评估方法和应用 - Google Patents

角膜的状态评估装置及角膜的状态评估方法和应用 Download PDF

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Abstract

一种角膜的状态评估装置及角膜的状态评估方法，基于一角膜的复数个测量值计算获得的一LKI指数评估所述角膜的状态。

Description

角膜的状态评估装置及角膜的状态评估方法和应用
技术领域
本发明涉及医学领域，特别涉及一种角膜的状态评估装置及角膜的状态评估方法。
背景技术
圆锥角膜(keratoconus,KC)是一种双侧非炎性角膜扩张疾病，其特征为角膜渐进性变薄、膨隆和角膜圆锥型突出，导致角膜屈光力的改变，从而使视力下降。圆锥角膜多于青春期发病，晚期需要进行角膜移植。对于中度、重度圆锥角膜，根据其典型的症状与体征，评估往往没有太大难度。而早期圆锥角膜有时仅表现为角膜局部轻度前突，无典型临床体征，诊断难度较大，容易误诊、漏诊。
目前领域内已有部分以角膜地形图参数为基础的圆锥角膜检测系统，如KISA％、Chastang method、Belin/Ambrósio Enhanced Ectasia Display III(BAD III)、Keratoconus severity index(KSI)、Keratoconus Index(KI)、Keratoconus predictionindex(KPI)、Rabinowitz and McDonell Index等。
KISA％主要由Central K、SIMK、I-S和SRAX这四个参数计算得出，是一个鉴别圆锥角膜非常有效的指数，但是在临床诊断中以及早期圆锥角膜病例中有大量假阴性，因此如果用此指数作为角膜屈光手术的术前筛查工具会有较大风险。
Chastang method主要结合SDSD和Asph指数,开发主决策树，但是此方法不适用于疾病的分级和严重程度，所以无法识别早期圆锥角膜。
Keratoconus prediction index(KPI)是结合8个角膜地形图指标：Sim K1、K2Sim、UPS、DSI、OSI、CSI、IAI和AA，并运用线性判别函数得到，在一个有不同临床情况的一百双眼睛的验证组中，此方法显示敏感性为68％，特异性为99％。
Rabinowitz and McDonell Index，是第一个基于I-S指数、中心值、K、患者双眼之间的中心K的差等数值的多变量指数。Rabinowitz and McDonell Index这个多变量系统结合了从中心曲率值获得的信息，以及作为中心和周边地区都可能出现的用于圆锥角膜诊断参数的上下位不对称值。然而，该指标无法量化与圆锥角膜疾病相关的不规则散光量。
为此，我们需要一种新的评估方法，以简单快速地评估一待测角膜状态，可用于作为表达圆锥角膜。
发明内容
本发明的第一个目的在于提供一种角膜的状态评估方法，以一新的评估参数LKI指数评估一待测角膜的状态，从而可应用于表达圆锥角膜。
为了达到上述目的，本发明首先提供一种角膜的状态评估装置，包括一处理单元，其中，所述处理单元包括一计算单元，所述计算单元基于一角膜的复数个测量值计算获得一LKI指数，并根据所述LKI指数评估所述角膜的状态；其中，所述LKI指数是由所述复数个测量值经主成分分析后再经Logistic回归分析而获得。
在一实施例中，所述复数个测量值包括：角膜最薄点厚度(Thinnest Pachymetry,TP)、角膜最薄点的前后表面高度(Front and Back Elevation inThinnest Location)、平均厚度进展指数(pachymetric progression indexaverage)、Ambrosio相关厚度(Ambrosio Relational Thickness,ARTmax)、前后表面高度差异图偏差(Df、Db)、平均厚度进展偏差(Dp)、最小厚度偏差(Dt)、ARTmax偏差(Da)。
在一实施例中，所述处理单元还包括一数据存储器，所述数据存储器用于储存所述复数个测量值及所述LKI指数。
在一实施例中，所述装置还包括一输入装置，所述输入装置用于输入所述复数个测量值。
在一实施例中，所述装置还包括至少一测量装置，用于测量所述复数个测量值。
在一优选实施例中，所述测量装置为一Pentacam三维眼前节分析仪。
在一实施例中，所述装置还包括一输出装置，用于输出所述LKI指数。
在一优选实施例中，所述处理单元可以是一计算机，该计算机应用数学建模软件Python(2.7)，并采用Logistic回归模型作为数学模型，基于由常规的测量装置测量到的所述复数个测量值，或手动输入所述复数个测量值，计算获得所述LKI指数。
本领域技术人员可以理解的是，所述复数个测量值均通过本领域已知的方法获得。例如，通过一Pentacam三维眼前节分析仪测量一待测角膜的角膜最薄点厚度。当然，也可以通过Sirius眼前节分析仪测量所述待测角膜的角膜最薄点厚度，本发明的范围不限于此。
此外，本发明还提供一种角膜的状态评估方法，所述方法是根据一LKI指数的数值来评估一待测角膜的状态，其中，所述LKI指数是由一待测角膜的复数个测量值经主成分分析后，再Logistic回归分析而获得。
在一实施例中，所述复数个参数包括：角膜最薄点厚度、角膜最薄点的前表面高度、角膜最薄点的后表面高度、平均厚度进展指数、Ambrosio相关厚度、前表面高度差异图偏差、后表面高度差异图偏差、平均厚度进展偏差、最小厚度偏差，以及ARTmax偏差。
本发明还提供上述状态评估方法在表达圆锥角膜中的应用，其中，大于或等于0.5的所述LKI指数可以表达圆锥角膜。
附图说明
图1是本发明所述LKI指数与KI指数进行ROC曲线分析；
图2是本发明所述角膜的状态评估装置的结构示意图。
具体实施方式
以下，结合具体实施方式，对本发明的技术进行详细描述。应当知道的是，以下具体实施方式仅用于帮助本领域技术人员理解本发明，而非对本发明的限制。
在本实施例中，通过对研究组及对照组进行常规评估及本发明所述评估，对两种评估的结果进行对比，以验证本发明所述的评估方法的准确性。
实施例1.LKI指数的建模及验证
1.研究对象
研究对象来源于2014年9月至2017年12月期间就诊于温州医科大学附属眼科医院的圆锥角膜患者以及有意向行角膜屈光手术的术前筛查人群。共纳入187个圆锥角膜病人(研究组)和338个正常对照(对照组)。所有被招募的患者和正常对照均在温州医科大学附属眼科医院完成裂隙灯、Pentacam等各项临床检查。圆锥角膜的临床诊断是基于圆锥角膜的临床特征表现：典型的圆锥角膜地形图特征，以及至少有一个临床体征(例如，Munson征,Vogt线,Fleischer环等)。入组的正常对照均排除各项已知角膜相关疾病且无明显异常。
2.评估方法
以本发明所述的评估方法获得的LKI指数作为圆锥角膜的表达，与目前常用的Keratoconus Index(KI)指数进行对比分析，并与临床诊断结果进行对比。
3.验证方法
对于LKI指数的验证，采用包括ROC曲线(receiver operating characteristiccurve)分析，特异性、敏感性分析等的分析方法。同时，还将LKI指数与KI指数进行对比分析。
4.结果
4.1LKI指数的建模
计算所有研究对象的LKI指数，以角膜最薄点厚度、角膜最薄点的前表面高度、角膜最薄点的后表面高度、平均厚度进展指数、Ambrosio相关厚度、前表面高度差异图偏差、后表面高度差异图偏差、平均厚度进展偏差、最小厚度偏差，以及ARTmax偏差作为10个初始特征，设定为b1～b10。
首先对b1～b10进行数据标准化，获得x1～x10。假设每个特征对应的均值为m1～m10，假设方差归一系数为v1～v9。则，x1＝b1-m1；x2＝b2-m2；x3＝(b3-m3)；…x10＝b10-m10。
其次，对x1～x10进行主成分分析，假设转化后的特征是y1、y2、y3、…、y9，转化矩阵为A，则有转化公式：
A
经主成分分析后，最终确定保留的特征数为9个(y1～y9)，它们的方差贡献率>98％。
最后，根据Logistic回归分析，并得出新的预测指数模型LKI，设公式中各系数为c1、c2、c3、……、c9，常数项为c，则：
LKI＝cly1+c2y2+c3y3+c4y4+c5y5+c6y6+c7y7+c8y8+c9y9+c。
4.2LKI指数的验证
对全部研究对象随机取出总样本的75％作为建模数据(训练集)，25％作为验证用数据(测试集)，然后再使用交叉验证，验证正确率。并对研究对象的数据进行统计分析后获得以下数据。
(m1,m2,m3,…,m10)＝(511.8416393,9.21038251,20.18306011,1.77168033,340.31295082,4.3645082,2.97949454,3.55311475,0.99154372,1.34434426)；
(v1,v2,v3,…,v9)＝(2.40429761e4,8.40759298e2,2.92478469e2,4.18824529e1,1.65154579e1,8.29769808e0,3.37166715e0,2.01632027e0,1.32383519e-1)；
转化矩阵A：
A＝([3.20448252e-1,-6.82381363e-2,-1.50934514e-1,-5.31356027e-3,9.30513030e-1,-4.20893852e-2,-3.23544962e-2,-3.11146944e-2,-1.16240527e-2,-8.42267873e-3],
[-8.91552510e-1,1.42456807e-1,2.02130283e-1,9.00524303e-3,3.58600128e-1,8.45877640e-2,6.15134590e-2,5.82209081e-2,3.12372236e-2,-1.98719300e-3],
[-3.16477986e-1,-4.18526278e-1,-7.76461273e-1,9.50933304e-3,-6.99332864e-2,-2.52607249e-1,-1.95431065e-1,-1.21588620e-1,-4.08780130e-3,1.12230206e-4],
[-1.37357566e-2,-6.80303192e-3,5.59523467e-3,-9.99500483e-1,-2.05424367e-3,-9.09251702e-3,-6.29652677e-3,-2.44411461e-2,-2.92975837e-3,-1.81366062e-4],
[-2.17823908e-2,-6.45813833e-1,5.40281502e-1,1.04265405e-2,2.36250279e-2,-5.01848323e-1,-1.58207836e-1,1.13161211e-1,1.31252425e-2,4.45803898e-3],
[1.97050305e-2,-3.73636905e-1,-1.44896195e-1,-2.21601269e-2,-1.68930491e-3,3.41949208e-1,4.56911951e-1,7.11955659e-1,7.70687327e-2,3.17333534e-4],
[-1.87297739e-2,-4.90908149e-1,1.42444642e-1,1.14762016e-2,4.76358217e-3,6.75779709e-1,-3.05304351e-2,-5.25655685e-1,-6.54020314e-2,3.44472448e-3],
[1.17324526e-2,4.61442956e-2,1.53058238e-2,-8.19989387e-3,1.14537098e-3,3.18924463e-1,-8.49787933e-1,4.13042257e-1,5.45317406e-2,-5.24557650e-4],
[-2.73093571e-2,4.45708879e-3,-1.42332673e-3,4.60360409e-4,8.05061114e-4,-2.87287796e-3,-8.14676723e-3,1.16853252e-1,-9.92464923e-1,2.27050394e-2])。
(c1,c2,c3,…,c9)＝(6.02702379,0.54854474,1.26175374,0.2392475,0.70726838,0.22542055,-0.28884902,-0.57794949,-0.08441748),常数项c＝-0.54740238。
将本发明所述LKI指数与KI指数进行ROC曲线分析，获得图1所述ROC曲线。图1中纵坐标为敏感性，横坐标为(1-特异性)，蓝色为LKI指数，黄色为KI指数。根据图1所示的ROC曲线的对比结果，LKI的ROC曲线下的面积(AUC＝0.995)大于KI的ROC曲线下的面积(AUC＝0.961)，表明该LKI指数相较于传统预测参数KI，在预测圆锥角膜方面更优。
此外，本实施例还对上述LKI模型进行各种评价，以全部研究对象的LKI指数为对象，以LKI指数大于等于0.5作为可以表达圆锥角膜，而LKI指数小于0.5的则作为正常表达，将结果与传统预测参数KI进行对比，最终获得本发明所述LKI指数的精确率约为98.77％，召回率约为94.8％，综合指标评价约为0.9676。样本内敏感性约为96.76％，特异性为100％；样本外敏感性为97.5％，特异性为100％。
实施例2角膜的状态评估装置
在本实施例中提供一种角膜的状态评估装置100，请参见图2，图2所示的是所述状态评估装置100的结构示意图。
如图2所示的，所述角膜的状态评估装置100包括一处理单元110、一输入装置130和/或至少一测量装置150，以及一输出装置170。其中，所述处理单元110包括一计算单元112和一数据存储器114。所述计算单元112基于角膜的复数个测量值，通过如实施例1中获得的LKI指数建模，计算获得一角膜的LKI指数，并根据所述LKI指数评估所述角膜的状态。
如实施例1所述的，所述复数个测量值包括：角膜最薄点厚度(ThinnestPachymetry,TP)、角膜最薄点的前后表面高度(Front and Back Elevation inThinnestLocation)、平均厚度进展指数(pachymetric progression indexaverage)、Ambrosio相关厚度(Ambrosio Relational Thickness,ARTmax)、前后表面高度差异图偏差(Df、Db)、平均厚度进展偏差(Dp)、最小厚度偏差(Dt)、ARTmax偏差(Da)。所述LKI指数是由所述复数个测量值经主成分分析后再经Logistic回归分析而获得。
本领域技术人员可以理解的是，所述复数个测量值均通过本领域已知的方法获得。例如，通过一Pentacam三维眼前节分析仪测量一待测角膜的角膜最薄点厚度。当然，也可以通过Sirius眼前节分析仪测量所述待测角膜的角膜最薄点厚度，本发明的范围不限于此。
在本实施例中，所述数据存储器114用于储存所述复数个测量值及所述LKI指数。
在本实施例中，所述处理单元110可以是一计算机，所述计算单元112可以是该计算机中装载计算机应用数学建模软件Python(2.7)的硬件。所述测量装置150可以是一Pentacam三维眼前节分析仪。所述输入装置130可以是一键盘。所述输出装置170可以是一显示装置。
如图2所示的，所述测量装置150和/或所述输入装置130与所述处理单元110导电连接，所述输出装置170与所述处理单元110导电连接，用于数据的相互传递。
本领域技术人员可以理解的是，所述测量装置150与所述输入装置130均用于向所述处理单元110输入所述复数个测量值，因而，所述测量装置150与所述输入装置130可以择一包含于所述状态评估装置100中。当然所述测量装置150与所述输入装置130也可以均包含与所述状态评估装置100中。
使用时，通过所述测量装置150测量获得所述复数个测量值，由所述处理单元110的所述计算单元112由所述复数个测量值经主成分分析后再经Logistic回归分析而获得所述LKI指数，并存储与所述数据存储器114内，最后由所述输出装置170显示所述LKI指数。当然，所述复数个测量值也可以由所述输入装置130进行手动输入或校准。
本发明已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是，已公开的实施例并未限制本发明的范围。相反地，包含于权利要求书的精神及范围的修改及均等设置均包括于本发明的范围内。

Claims (9)

1.角膜的状态评估装置，包括一处理单元，其中，所述处理单元包括一计算单元，所述计算单元基于一角膜的复数个测量值计算获得一LKI指数，并根据所述LKI指数评估所述角膜的状态；其中，所述LKI指数是由所述复数个测量值经主成分分析后再经Logistic回归分析而获得。
2.如权利要求1所述的状态评估装置，其中，所述复数个测量值包括：角膜最薄点厚度、角膜最薄点的前表面高度、角膜最薄点的后表面高度、平均厚度进展指数、Ambrosio相关厚度、前表面高度差异图偏差、后表面高度差异图偏差、平均厚度进展偏差、最小厚度偏差，以及ARTmax偏差。
3.如权利要求1所述的状态评估装置，其中，所述处理单元还包括一数据存储器，所述数据存储器用于储存所述复数个测量值及所述LKI指数。
4.如权利要求3所述的状态评估装置，其中，所述装置还包括一输入装置，所述输入装置用于输入所述复数个测量值。
5.如权利要求3所述的状态评估装置，其中，所述装置还包括至少一测量装置，用于测量所述复数个测量值。
6.如权利要求1所述的状态评估装置，其中，所述装置还包括一输出装置，用于输出所述LKI指数。
7.一种角膜的状态评估方法，所述方法是根据一LKI指数的数值来评估一待测角膜的状态，其中，所述LKI指数是由一待测角膜的复数个测量值经主成分分析后，再Logistic回归分析而获得。
8.如权利要求7所述的状态评估方法，其中，所述复数个参数包括：角膜最薄点厚度、角膜最薄点的前表面高度、角膜最薄点的后表面高度、平均厚度进展指数、Ambrosio相关厚度、前表面高度差异图偏差、后表面高度差异图偏差、平均厚度进展偏差、最小厚度偏差，以及ARTmax偏差。
9.权利要求8所述的状态评估方法在表达圆锥角膜中的应用。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110717884A (zh) * 2019-08-30 2020-01-21 温州医科大学 一种基于眼前节断层成像技术的变化一致性参数用于表达角膜不规则性结构改变的方法
CN112036448A (zh) * 2020-08-11 2020-12-04 上海鹰瞳医疗科技有限公司 圆锥角膜识别方法及设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104398234A (zh) * 2014-12-19 2015-03-11 厦门大学 一种基于专家系统的眼表综合分析仪
CN107895596A (zh) * 2016-12-19 2018-04-10 平安科技（深圳）有限公司 风险预测方法及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104398234A (zh) * 2014-12-19 2015-03-11 厦门大学 一种基于专家系统的眼表综合分析仪
CN107895596A (zh) * 2016-12-19 2018-04-10 平安科技（深圳）有限公司 风险预测方法及系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HASSAN HASHEMI ET AL.: "Pentacam top indices for diagnosing subclinical and definite keratoconus", 《JOURNAL OF CURRENT OPHTHALMOLOGY》 *
JASON D. MARSACK ET AL.: "Template-Based Correction of High-Order Aberration in Keratoconus", 《OPTOMETRY AND VISION SCIENCE》 *
JOS J. ROZEMA ET AL.: "SyntEyes KTC: higher order statistical eye model for developing keratoconus", 《OPHTHALMIC AND PHYSIOLOGICAL OPTICS》 *
RICCARDO VINCIGUERRA ET AL.: "Detection of keratoconus with a new biomechanical index", 《JOURNAL OF REFRACTIVE SURGERY》 *
XIAOHUI LI ET AL.: "A genome-wide association study identifies a potential novel gene locus for keratoconus, one of the commonest causes for corneal transplantation in developed countries", 《HUMAN MOLECULAR GENETICS》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110717884A (zh) * 2019-08-30 2020-01-21 温州医科大学 一种基于眼前节断层成像技术的变化一致性参数用于表达角膜不规则性结构改变的方法
CN110717884B (zh) * 2019-08-30 2022-02-22 温州医科大学 一种基于眼表结构变化一致性表达角膜不规则改变的方法
CN112036448A (zh) * 2020-08-11 2020-12-04 上海鹰瞳医疗科技有限公司 圆锥角膜识别方法及设备

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