目的分析睑板腺区图像外文翻译资料

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目的分析睑板腺区图像

有田玲子、Suehiro Jun、原口刚吉、白川丽嘉、Tokoro Hideaki、天野Shiro

摘 要

目的：应用新开发的无创显微摄影软件对睑板腺区进行客观评价。

方法：八十眼睑的42例无睑板腺损失(meiboscore = 0)，105的眼睑57损失不到三分之一患者睑板腺总面积(meiboscore = 1)，13眼睑11损失三分之一到三分之二患者睑板腺区(meiboscore = 2)患者和20眼睑14三分之二的睑板腺区(meiboscore = 3)进行了研究。盖子的边框是自动确定的。该软件对亮度分布进行评估，通过增强对比度和降低图像噪声，自动识别睑板腺区。该软件计算了所有受试者的睑板腺总面积与总分析面积的比值。并对软件的重复性进行了评价。结果上下眼睑睑板腺面积与总分析面积的平均比值为51.9plusmn;5.7%/54.7plusmn;5。meiboscore值为0的受试者中有4%，47.7plusmn;6.0%/51.5plusmn;5。meiboscore值为1 32.0plusmn;4.4%/37.2plusmn;3的患者占4%。meiboscore为2和16.7plusmn;6.4%/19.5plusmn;5的患者占5%。8%的受试者的meiboscore值为3。

结论：应用所开发的软件对睑板腺区进行客观评价。该系统可用于客观评价睑板腺功能障碍的治疗效果。

一 介绍

睑板腺分泌的睑板腺油在泪膜表面形成脂质层，防止泪膜过度蒸发。¹睑板腺功能障碍(MGD)是睑板腺的一种慢性弥漫性异常，通常表现为终管阻塞和/或腺体分泌的定性/定量改变。它可能导致泪膜改变，眼睛刺激症状，临床明显的炎症和眼表疾病。²阻塞性MGD是脂质层缺乏和蒸发性干眼症的主要原因，常导致泪膜不稳定、眼表上皮受损、慢性睑缘炎和隐形眼镜不耐受。^{3–6 7–11}

减数照相术是一种通过从皮肤侧面对侧翻的眼睑进行逆光观察，从而获得关于美波棉腺形态特征的信息的技术。^12–15我们最近开发了一种非接触红外^(IR)显微成像技术，使非接触观察的结构睑板腺，对病人无任何不适。¹⁶ 传统的眉骨造影术难以应用于上眼睑，而非接触式眉骨造影术则可观察到包括上下眼睑在内的广阔区域。¹⁶最近，Pult和rieder -Pult描述了一种带有红外电荷耦合器件(CCD)摄像机的便携式非接触式mei- bography设备，我们已经开发了一种带有红外LED灯的移动笔形mei- bography设备。^{17 18}提供非接触式显微照相术的仪器现在在世界一些地区的市场上出售。其中一个是TOPCON BG-4M用于裂隙灯，这是一个带有外部红外CCD的红外照明系统。Meibom Pen是一款移动笔形的meibography设备(日本东京焦点公司)，其他产品包括Eye Top Topographer、Sirius Scheimpflug Camera和Cobra Fundus Camera (CSO和bon optical VerttiebsgmbH)以及OCULUS Keratograph 5M (OCULUS, Wetzlar, Germany)。这些多功能眼科仪器使用内置的红外摄像机进行显微摄影。在OCULUS软件中，从业者必须手动标记感兴趣的区域。OCULUS软件能够增强图像的对比度，并基于二维图像对标记区域进行三维模拟，但没有三维显示。CSO和bon optical共同开发了meibography设备，使用了上述仪器并结合了Phoenix software (CSO和bon optical VerttiebsgmbH)。该软件提供了图像的对比度增强和计算机分级系统。之前的研究使用主观评分量表，并使用Pult和Nichols量表来确定其重复性。^{16 19–21 12 20} Pult等报道了观察者内部和观察者之间的一致性率显示了主观评分的局限性。²⁰ 在最近关于美波棉腺损失的计算机测量研究中，使用图像编辑软件image J(国家卫生研究院；^{17 20–24} http://imagej.nih.gov/ij)。然而，该软件的用户必须识别图像上的腺体区域。不同的审查员可能会画出不同的腺体区域，导致观察者之间的差异。Koh等人首次应用原始算法自动分析meibomian腺体的图像，并根据平均弧长和平均熵对健康和不健康的图像进行了清晰的区分。²⁵然而，他们测量睑板腺损失的方法是一种间接的方法。

表1 正常受试者与睑板腺功能障碍(MGD)患者的特征

本研究的目的是开发一种客观、自动的测量睑板腺面积的系统，并将自动计算的睑板腺面积的结果与我们的主观评分进行比较。^{16 26–33}

二 方法

主题：

124名研究对象包括东京大学和Itoh诊所诊断为阻塞性MGD的36名患者和88名正常志愿者(72名男性和52名女性；均值plusmn;38.1plusmn;14岁的SD。4年，范围20-80)。研究对象的特征如表1所示。MGD的诊断是基于眼部症状、眼睑边缘异常(眼睑边缘不规则、血管充盈、睑板腺孔堵塞、粘膜交界前或后替换)和即使在硬指压下也有较差的meibum表达。受试者包括80眼睑的42个科目没有睑板腺损失目视检查的图像(meiboscore = 0)，104 meibo患者眼睑57 -面腺区损失小于总面积的三分之一(meiboscore = 1)，26眼睑睑板腺患者11地区损失三分之一至三分之二的总面积(meiboscore = 2)患者和23个眼睑14 meibo——面腺区损失超过三分之二的总面积(meiboscore = 3)。排除标准包括眼部过敏、隐形眼镜佩戴、持续滴眼液使用、眼部手术史和可能影响泪膜产生或功能的全身性或眼部疾病。眼表脂肪分泌过多的患者也被排除在外。排除图像不够清晰的自动分析。排除标准中包含的图像聚焦图像，以及不包括眼睑和周围组织的图像。

研究设计：

采用无创Meibography系统进行Meibography，并使用以下软件对图像进行分析。使用软件检测睑板腺的形状和自动定量分析的睑板腺区，一个分析器(JS)计算像素的数量上下眼睑睑板腺领域与meiboscores和睑板腺区相对于总分析区。在进行主观评分和数字评分的图像分析时，分析者被蒙住以判断参与者的MGD是阳性还是阴性。

设备：

非侵入式meibography系统包括一个狭缝灯(SL-D7, Topcon，日本东京)，配有BG-4M和0。5英寸CCD相机(XC-EI-50，索尼，东京，日本)，一个外部监视器和一个记录设备。该系统利用红外光源获取图像。这种meibography系统可以方便地观察上眼睑和下眼睑的睑板腺结构，而不会引起患者的不适。CCD相机的分辨率是0。300万像素，以640times;480像素的灰度图像进行数字化处理。

开发睑板腺区域自动定量分析软件：

分析预处理

我们首先将Wallis滤波器应用于原始的睑板腺成像图像(图1A、2A和3A)，以强调低对比度区域(图1B，2B和3B)。接下来，使用高斯滤波(9times;9)过程来降低噪声(图1C、 2C和3C)。然后，我们从一幅归一化的原始图像中减去图1C、2C和3C，然后用高斯滤波器(39times;39)处理得到的图像。为了进一步减少对比度不一致性，我们对减去的图像(图1D、2D和3D)应用了相同的图像处理步骤(即，Wallis filter后再进行图像减法)。

图1 21岁女性上睑meiboscore 0预处理分析。进一步的处理如图4和图7所示。(一)原始图像；(B) 对原始图像应用Wallis过滤器；(C) 对(B)应用高斯滤波器。(D) 图像预处理

图2 46岁男性上睑meiboscore 2预处理分析进一步的处理如图5和图8所示。(一)

原始图像。(B) 对原始图像应用Wallis过滤器；(C) 对(B)应用高斯滤波器；(D)图像预处理

测量区域的自动检测

我们首先对预处理后的图像(图4A、5A和6A)应用判别分析方法，然后对侵蚀图像进行处理，将测量区域与其他区域分开(图4B、5B和6B)。³⁴然后应用标记过程来定义测量区域。测量区域由眼睑外翻折线和眼睑边缘线检测为封闭区域。这个区域通常是分离区域中最大的。在我们的方法中，我们假设测量面积是分隔区域中最大的面积(图4C、5C、6C)。应用膨胀图像处理将测量区域恢复到应用侵蚀图像处理之前的状态。图4D、5D、6D分别显示了膨胀后图像的边缘检测结果。利用凸包产生参考点。然后应用样条插值法对测量区域进行检测。此步骤的示例如图4E、5E和6E所示。

睑板腺的检测

对预处理后的图像(图7A、8A和9A)进行快速傅里叶变换，得到如图3B、6B和9B所示的图像。然后,我们应用一个gamma;校正过程调整亮度(图7 c、8 c和9 c)。然后选择测量区域(图7D、8D和9D)。图7E、8E、9E为排除误检后的结果；这种删除是自动的。图7F、8F和9F显示充满白色和蓝色的测量区域。白色区域表示有睑板腺，蓝色区域表示无睑板腺。

图3 72岁男性上睑meiboscore 3预处理分析进一步的处理如图6和图9所示。(一)

原始图像。(B) 对原始图像应用Wallis过滤器；(C) 对(B)应用高斯滤波器；(D)图像预处理

图4 meiboscore 测量区域的自动检测 (A) 应用判别分析方法；(B) 进行侵蚀

图像处理。(C) 实施标签程序；(D) 边缘检测；(E)对凸包处理的参考点进行样条插值

图5 meiboscore2测量区域的自动检测 (A) 应用歧视分析方法；(B) 应用侵蚀

图像处理； (C) 应用标签处理；(D) 边缘检测；(E) 对凸包处理的参考点进行样条插值

图6 meiboscore 3测量区域的自动检测 (A) 应用判别分析方法；(B) 进行侵蚀图像处理；(C) 实施标签程序；(D) 边缘检测；(E) 对凸包处理的参考点进行样条插值

用于睑板腺区自动定量分析的软件的重复性

为了检验软件图像分析的重复性，我们在10名正常受试者的14个上眼睑和14个下眼睑分别使用非接触式meibography系统进行了3次meibomian gland图像的采集MGD 22例上眼睑22眼，下眼睑22眼。以变异系数、三个测量值的标准差/三个测量值的平均值和布兰-阿尔特曼(Bland-Altman)图来评估检验者之间的重复性。计算10例正常受试者28眼眼睑与22例MGD患者44眼眼睑变异系数的均值和SDs。Bland - Altman地块是使用对这些受试者的第一次和第二次测量创建的。当睑板腺面积与总分析面积之差的95% CI不包括0时，判断存在固定偏倚。

统计分析

睑板腺区域的平均比率分析总面积的四组与meiboscores 0 - 3比较使用非参数Steel-Dwass测试和睑板腺区域的平均比率分析总面积的上、下盖的四组使用Mann - Whitney U测试比较。采用Mann - Whitney U检验比较四组男性和女性上/下眼睑睑板腺面积与总分析面积的平均比值。p值 lt; 0。05被认为是显著的。除另有说明外，数据以均数plusmn;标准差表示。

三 结果

排除了两张不充分的图像:一张是失焦的，另一张是包含指尖的图像。由于使用了二值化图像来显示眼睑区域，较大的指尖图像可能会影响计算。在睑板腺自动显影后，需要对两张图像进行人工校正。在一幅图像中，由于强烈的光照反射，有一个很大的明亮区域，尽管该区域不存在睑板腺，但自动检测将其判定为睑板腺区域。在另一张图片中有大量的睑板腺缺失有一个黑暗的区域缺乏信息。在本例中，手动绘制了一个边框来排除黑暗区域。这些情况需要在对测量区域进行可视化之前对原始图像进行专家判断。

图7 Meibomian gland检测meiboscore (一) Prepocessed形象

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