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为解决皮肤微血管病变（Microangiopathy of the skin）评估难题，研究人员开展基于皮肤电导率的相关研究。他们收集 28 例下肢动脉闭塞患者数据构建模型，该模型分类健康与患侧的特异性为 67.4%、敏感性为 82.9% ，多模态模型预测准确率达 85.3% ，为相关诊断提供新方向。
在医学领域，皮肤微血管病变是个棘手的问题，它不仅涉及皮肤病范畴，还与多种疾病相关，比如外周动脉疾病、系统性硬化症，尤其是在 2 型糖尿病（DM）引发的糖尿病足溃疡中，更是 “罪魁祸首”，严重时甚至导致截肢，极大地影响患者生活质量和生命健康。
传统的诊断方法，像皮肤活检，虽然是诊断皮肤病的 “金标准”，但对于皮肤微血管病变来说，这种有创方式存在伤口难以愈合的风险，而且在切片过程中皮肤样本形态还可能改变。一些无创技术，如毛细血管镜检查、激光多普勒血流仪、高光谱成像、经皮氧分压检测等，也都存在各自的局限性，比如适用部位受限、功能不全面、图像深度有限、设备和算法复杂等，单一的评估方法很难全面准确地诊断皮肤微血管病变。
为了攻克这些难题，天津大学医学工程与转化医学研究院的研究人员展开了一项意义重大的研究。他们提出了一种基于皮肤电导率（Skin Conductance，SC）的临床可解释模型，用于评估皮肤表面的微血管病变，同时还利用基于 Airy 光片显微镜的 3D 可视化方法来验证结构中的微循环障碍。
研究人员在数据收集方面做了充分准备。28 例下肢动脉闭塞患者参与研究，测量了患者手术前后双下肢的皮肤电导率、激光散斑（Laser Speckle，LS）和踝肱指数（Ankle-Brachial Index，ABI）。为了确保研究的准确性和可靠性，研究过程遵循《赫尔辛基宣言》，研究方案经过天津人民医院医学伦理委员会批准，所有参与者均签署了知情同意书。
研究中用到了几个关键技术方法。在皮肤电导率测量上，让患者处于静息状态，在 25°C、湿度 40%-60% 的环境下测量，使用 STM32F415 产生 100Hz、峰峰值 5V 的方波信号，经 ADS1115 以 400Hz 采样率转换为数字信号，通过傅里叶变换得到皮肤电导率值。数据处理和模型构建则借助 MATLAB 软件，利用分类工具箱开发决策树分类器，还运用 Bland-Altman 图和组内相关系数（ICC）进行一致性分析，以及免疫染色、光片显微镜成像等技术辅助研究。
下面来看看具体的研究结果。
- 微血管病变的特征：通过计算角度距离（AD）和平均电导率（AC）作为分类模型的输入向量。研究发现，健康肢体的不对称性相对较低，在 45° 左右，随着病情加重，角度分布向两侧扩展，电导率下降，不对称性增加，且差异显著（p<0.05），但线性拟合的 R2 在三类中无差异。
- 基于皮肤电导率的分类器和评估器：研究人员使用决策树（DT）构建评估模型，经过训练和剪枝，模型在原始数据集上表现出良好性能，二元分类模型特异性为 67.4%，敏感性为 82.9%，准确率为 71.7% ；多分类模型准确率为 72.2%。基于二元分类模型边界，研究人员采用简单算法量化患者病情严重程度，该评估器得分与激光散斑、踝肱指数一致性良好（ICC 分别为 0.43、0.55 ）。
- 多模态模型：结合患者病历信息、皮肤电导率特征、ABI 和激光散斑等数据，研究人员开发了多模态检测模型预测 Wagner 分级。该模型准确率达 85.3%，曲线下面积（AUC）>0.9 。通过卡方检验、SHAP 方法分析发现，“是否有伤口（isWound）”、“年龄（Age）”、“平均电导率（Mean）” 和 “角度（Angle）” 对预测结果影响较大。
在研究结论和讨论部分，研究人员提出的基于皮肤电导率的模型展现出评估皮肤微循环的潜力。虽然皮肤电导率在区分健康侧和患侧方面表现较好，但与 ABI 和激光散斑相比，在区分手术前后状态上还有提升空间。此外，研究也存在一些局限性，比如样本量较小，难以深入探究不同亚群特征；仅使用 100Hz 和 5V 方波，未进一步优化电流参数；无法精确区分血管和汗腺等精细结构。不过，这项研究为皮肤微血管病变的评估提供了新的思路和方法，未来有望通过增加样本量、优化模型和技术等方式，进一步提升其准确性和临床应用价值，为糖尿病足等相关疾病的早期诊断和治疗提供有力支持，在生命科学和健康医学领域具有重要意义。
