视野范围是否重要？评估FOV对早产儿视网膜病变Plus疾病诊断的影响

《International Journal of Retina and Vitreous》：Does field of view matter? Assessing its impact on Plus disease diagnosis in retinopathy of prematurity

本研究针对ROP（早产儿视网膜病变）Plus疾病诊断存在的主观性差异问题，研究人员通过比较全景图像与3DD（三倍视盘直径）裁剪图像的诊断一致性，发现视野范围（FOV）变化会导致25.0%的Plus1诊断向pre-Plus迁移，而3DD图像虽能提高专家间可靠性（Cronbach's α=0.942），但会引发显著诊断偏移。该研究为标准化ROP影像协议和AI辅助诊断提供了关键依据。

　　

在新生儿重症监护技术不断进步的今天，早产儿存活率显著提升的同时，一种名为早产儿视网膜病变（ROP）的眼底疾病却悄然成为儿童致盲的主要元凶。这种疾病的核心特征在于视网膜血管的异常发育，而其中"Plus疾病"更是被视为病情危重的"红色警报"——当医生在眼底检查中发现后极部视网膜血管出现显著的迂曲（tortuosity）和扩张（dilation）时，往往意味着需要立即进行干预。然而，这个关乎视力的关键诊断却长期困扰着眼科医生：为什么不同的专家观察同一张眼底图像时，会给出截然不同的判断？

问题的根源可能隐藏在医生的观察习惯中。有些医生习惯于全面审视整个视网膜，包括周边的病变如脊线（ridge lines）或血管增殖；而有些医生则更专注于后极部以视盘（optic disc）为中心的关键区域。这种视野范围（Field of View， FOV）的差异是否会影响最终的诊断结论？为了解开这个谜团，由Sharafi等研究人员组成的团队开展了一项创新性研究，成果发表在《International Journal of Retina and Vitreous》上。

研究人员采用了一项巧妙的设计：他们收集了91名ROP患儿的广角后极部视网膜图像（RetCam拍摄），然后通过基于深度学习的目标检测算法（Fast R-CNN）自动识别视盘位置，并以视盘为中心裁剪出半径为三倍视盘直径（3DD）的区域。这样，每张原始图像都产生了两个版本：展示整个后极部的"全景图像"和仅聚焦后极部中心区域的"3DD图像"。五位具有6-20年经验的ROP专家随后对这两种图像进行了盲法评估，使用国际ROP分类标准（ICROP3），并将Plus疾病细分为五个等级（正常、pre-Plus、Plus1、Plus2、Plus3）以更精确地捕捉血管变化的连续谱。

关键技术方法包括：使用RetCam采集91例ROP婴儿的广角眼底图像；基于Fast R-CNN卷积神经网络开发视盘自动检测算法；通过几何变换（水平、垂直、对角旋转）将图像库扩增至1988张用于模型训练；建立在线随机评分界面消除顺序偏差；采用Cronbach's α系数和配对样本检验进行统计学分析。

结果

可靠性分析结果

对74张3DD图像和77张全景图像的评估数据显示，在5级评分系统中，3DD图像的Cronbach's α值为0.942，略高于全景图像的0.933，表明限制视野范围后专家间一致性有所提升。这一发现提示，当医生专注于后极部有限区域时，诊断标准可能更趋统一。

视野范围对评分的影响

比较两种图像版本的诊断结果发现了显著的等级迁移现象：在全景图像评估中，25.0%原本在3DD图像中诊断为Plus1的病例被降级为pre-Plus，而16.9%的pre-Plus病例被进一步降级为正常。同时，Plus3病例中有28.6%被降级为Plus2，而13.5%的Plus2病例被升级为Plus3。这些迁移规律显示，周边视网膜的病变特征（如脊线）可能无形中影响了医生对血管严重程度的判断。

专家个体差异分析

五位专家对视野范围变化的敏感度存在明显差异。其中两位专家（E4和E5）表现出较大的诊断波动：在5级系统中，E4专家有33.7%的3DD诊断在全景图像评估中被升级，21.7%被降级；E5专家则有16.9%升级和15.7%降级。而其他三位专家则保持相对稳定的判断标准。这种个体差异突显了临床实践中制定统一评估标准的重要性。

讨论与结论

本研究通过严谨的实验设计证实了视野范围是影响ROP Plus疾病诊断的重要因素。尽管3DD限制视野提高了专家间一致性，但引发的诊断迁移（特别是Plus1向pre-Plus的降级）可能带来临床风险：过度诊断可能导致不必要的激光治疗，而诊断不足则可能延误干预时机。这一发现与Hewing等先前提出的"专家关注不同血管特征"的理论相呼应，表明视野限制可能强制专家更聚焦于特定血管特征。

值得注意的是，本研究结果与Rao等2012年的研究结论存在差异，后者认为广角图像能提高诊断一致性。这种分歧可能源于裁剪区域大小的不同（本研究聚焦3DD区域，而Rao研究使用40-50°中角视野），提示未来研究需要更精确地界定最佳诊断视野范围。

研究的局限性包括回顾性设计、样本量有限以及缺乏重复评分验证。然而，其价值在于首次系统量化了视野范围对Plus疾病诊断的影响，并为解决ROP诊断长期存在的主观性问题提供了新思路。作者强调，将人工智能（AI）技术整合到诊断流程中，通过标准化图像分析减少人为变异，可能是未来提高ROP诊断准确性的关键方向。

这项研究不仅揭示了临床实践中一个常被忽视的变异源，更为推动ROP诊断向标准化、客观化迈进提供了实证依据。随着深度学习技术在医学影像分析中的快速发展，结合标准化视野协议的AI辅助诊断系统有望成为解决ROP诊断一致性难题的突破点，最终让更多早产儿避免可预防的视力损失。