OCT联合OCTA参数提升高度近视人群NTG诊断准确率
摘要
该研究纳入87名高度近视患者（42例单纯高度近视，45例合并正常眼压性青光眼），通过OCT获取结构参数、OCTA获取微血管参数，构建多模态诊断模型。结果显示，下象限GCC厚度（AUC=0.85）和下象限视盘血管密度（AUC=0.72）最具判别力；三参数联合模型（下GCC厚度、颞下RNFL厚度、下VD）AUC达0.909，虽未显著优于OCT单模态模型（AUC=0.888），但显著提升风险再分类能力（NRI=0.679）。
信息来源： PubMed Ophthalmology 发布于 2026年6月26日
要点速览
- 研究纳入87例高度近视患者，其中45例确诊为高度近视合并正常眼压性青光眼（HM-NTG）。
- 联合下象限GCC厚度、颞下RNFL厚度和下象限视盘血管密度三个参数，构建的诊断模型AUC达0.909。
- OCTA微血管参数未显著提升AUC，但带来显著净重分类改善（NRI=0.679）和整合判别改善（IDI=0.067）
本站解读
这项研究发现，在高度近视人群中，单靠OCT结构参数已能较好识别正常眼压性青光眼（NTG），而加入OCTA的微血管指标——特别是下象限视盘血管密度——虽未让整体AUC突破统计学显著性（P=0.164），却实实在在提升了对高风险患者的再分类能力：净重分类改善率达0.679，说明它能把一部分原本被误判为‘安全’的NTG患者重新划入高风险组。这提示临床价值不在‘一刀切’诊断，而在更精细的风险分层。
研究设计扎实：前瞻性、横断面、双组对照，87例样本量在同类影像诊断研究中属中等偏上；模型经Bootstrap、校准检验、决策曲线等多重验证，可靠性较强。但所有数据来自单中心单时间点采集，尚未在真实世界多中心随访中验证其对疾病进展的预测力。
短期内难直接改变基层临床做法——OCTA设备普及度和操作标准化仍有限，且模型需嵌入现有影像系统才能落地。国内情况有待确认。
常见问题
我有600度近视，医生说眼压正常，但担心是青光眼，这个新方法能帮我早点发现吗？
目前该模型尚处于研究阶段，未用于常规临床筛查。它确实显示出比单一OCT更好的风险分层能力，尤其对眼压正常但已有神经损伤的高度近视者。但是否适用于您的具体情况，需由眼科医生结合您的实际检查结果综合判断。如有疑虑可咨询眼科医生。
OCTA检查是不是比普通OCT更有用？
在这项研究中，OCT结构参数本身已具较强判别力（如下GCC厚度AUC=0.85），OCTA微血管参数单独表现较弱（如下VD AUC=0.72）。但两者结合后提升了风险再分类能力，说明OCTA不是替代OCT，而是补充——尤其在区分高度近视与早期NTG时提供额外血流信息。
延伸阅读
AI校正OCT测量提升高度近视青光眼诊断准确率
该研究纳入57只高度近视眼（31只为青光眼，26只为非青光眼），使用Spectralis OCT获取视盘周围RNFL厚度，再通过MGU-Net深度学习算法自动分割视网膜层并校正眼球伸长导致的扫描倾斜，生成AI校正值。结果显示，校正值比原始值平均低15–35 μm；在青光眼眼中，校正后的全局和下鼻象限RNFL变薄更显著；校正后下鼻象限AUC达0.69，联合ST/T/IT校正值的模型AUC升至0.79，优于未校正数据。
评估Perimouse在线视野筛查在青光眼初筛中的表现
该研究比较了Perimouse在线超阈值视野检测系统与金标准Humphrey视野分析仪（HFA）在青光眼视觉功能损害检出上的性能和空间一致性。研究对象为中国人群，旨在验证该线上工具作为青光眼筛查手段的可行性。
晶状体脱位患者OCTA视网膜血流参数探索性研究
该研究回顾性分析16名受试者（7例有晶状体脱位史，9例无），比较其眼底光学相干断层扫描血管成像（OCTA）的5项浅层毛细血管丛参数。结果显示，晶状体脱位组黄斑中心凹区血管密度中位数为19.38%，显著低于对照组的30.20%（p=0.036），但经多重检验校正后不显著（q=0.180）；其余4项OCTA指标均无统计学差异。7份存档FBN1基因检测报告中，6份检出致病/可能致病变异。