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这篇综述聚焦圆锥角膜早期诊断，探讨了眼反应分析仪（ORA）、角膜可视化 Scheimpflug 眼压计（Corvis ST）和光学相干断层扫描（OCT）技术。通过整合生物力学参数和角膜形态数据，可提升早期圆锥角膜诊断准确性，为临床诊断提供了多技术融合的思路。
圆锥角膜早期诊断的重要性与挑战
圆锥角膜是一种双侧性疾病，表现为角膜隆起、变薄、生物力学减弱、不规则散光和渐进性视力丧失。其相关危险因素包括揉眼、家族病史、过敏、哮喘和湿疹等。早期发现圆锥角膜对改善长期预后至关重要，且在屈光手术前排除圆锥角膜也十分关键，否则可能导致严重的医源性角膜扩张。
尽管角膜地形图和断层扫描技术的出现提高了临床医生对角膜扩张的早期诊断能力，但区分圆锥角膜的临界病例与正常角膜仍颇具挑战。尤其是在小角膜中，8mm 直径的最佳拟合球与角膜大小不匹配，可能导致后表面假性抬高。此外，一些圆锥角膜患者可能仅一只眼睛出现典型临床症状，另一只眼睛在角膜地形图 / 断层扫描或裂隙灯检查中无异常，即 forme fruste 圆锥角膜（FFKC），这类病例的生物力学异常可能在正常的断层扫描和地形图中难以察觉。而且，早期圆锥角膜的术语定义存在争议，如 “早期圆锥角膜” 可能涵盖 FFKC、非常不对称扩张（VAE-NT）、亚临床圆锥角膜（SKC）等多种情况。
眼反应分析仪（ORA）在早期圆锥角膜诊断中的应用
2005 年推出的 ORA 是一种非接触式眼压计，它通过发射准直快速气流压迫角膜中央 3 - 6mm 区域，并利用先进的电光系统监测角膜的双向运动，从而测量角膜滞后量（CH）和角膜阻力因子（CRF）。CH 主要反映角膜的粘性特性，CRF 则主要由角膜组织的弹性特性决定。
多项研究表明，ORA 可为 FFKC 的筛查提供额外信息。与正常眼睛相比，FFKC 眼睛的 CH 和 CRF 值通常较低，但不同研究结果存在差异，这可能与研究对象的分组差异有关。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析可知，CH 和 CRF 在区分 FFKC 与正常眼睛时具有一定的预测准确性，但单独使用这些参数的诊断效能有限。综合生物力学和断层扫描方法，如结合 ORA 参数与 Pentacam HR 的 Belin/Ambrósio 增强扩张显示（BAD）参数，可显著提高 FFKC 的筛查准确性。在其他早期圆锥角膜类型（如 VAE-NT、SKC）的诊断中，也发现综合多种参数的模型比单一参数更具优势。随着诊断技术的发展，人工智能（AI）在圆锥角膜检测中的应用前景广阔，但目前 AI 在检测亚临床圆锥角膜时准确性稍低，仍存在漏诊风险。
角膜可视化 Scheimpflug 眼压计（Corvis ST）在早期圆锥角膜诊断中的应用
Corvis ST 是一种非接触式眼压计，它使用超高速 Scheimpflug 相机每秒捕捉超过 4300 帧图像，能够详细监测角膜对定量、准直气流脉冲的反应，从而获取多种角膜生物力学参数，如首次和第二次压平的相关参数（A1L、A2L、A1V、A2V、A1T、A2T）、变形幅度（DA）、中心曲率半径等，还包括综合生物力学参数（CBI、TBI、SSI 等）。
在 FFKC 的诊断中，部分研究发现 Corvis ST 的一些参数，如 Ambrósio 关系厚度（ART）、角膜生物力学指数（CBI）等，在区分 FFKC 与正常眼睛时具有一定价值，但不同研究中这些参数的表现存在差异。一些研究表明，结合多种参数的模型，如包含 BAD-D、ARTmax 等变量的逻辑回归模型，可提高 FFKC 的诊断准确性。在亚临床圆锥角膜（SKC）的诊断中，Corvis ST 的生物力学参数 A1T、IR、TBI 等在 SKC 与 FFKC 之间存在显著差异，提示这些参数对检测角膜生物力学的细微变化更敏感。随机森林机器学习技术结合 Pentacam HR 和 Corvis ST 的指标，可提高 SKC 的分类和预测准确性。在 VAE-NT 眼睛的诊断中，Corvis ST 的一些参数，如 CBI、TBI 等，在区分正常眼睛与 VAE-NT 眼睛时具有较高的敏感性和特异性，但不同研究中这些参数的截断值和诊断效能存在差异。
目前 Corvis ST 在圆锥角膜筛查中存在一定局限性，如它只能自动成像角膜中央 8.5mm 的水平截面，可能无法捕捉到圆锥角膜中常见的颞下象限的局部变薄区域。未来可通过结合上皮映射、引入生物力学双眼不对称评估等方法提高其诊断效能，同时针对不同种族人群优化相关参数也具有重要意义。
光学相干断层扫描（OCT）在早期圆锥角膜诊断中的应用
前节 OCT 是一种非接触式高分辨率成像技术，可用于圆锥角膜的三维前节成像。目前市面上有多种 OCT 设备，不同设备在成像速度、分辨率和扫描范围等方面存在差异。
通过分析角膜形态，OCT 能够清晰显示角膜的前后表面，提供曲率、高度和厚度等信息，还可对角膜不规则散光进行定量评估。在 FFKC 的诊断中，不同 OCT 设备的研究发现了一些有价值的参数。例如，RTVue 设备中，结合角膜厚度和后曲率信息比单一测量更有效；ANTERION 设备中，前角膜曲率衍生的参数（如 I-S 值）在区分 FFKC 与正常眼睛时具有较高的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）；CASIA SS-1000/CASIA2 设备中，后角膜高度、前后角膜表面积比等参数对 FFKC 的诊断具有重要意义。综合多种 OCT 参数或结合 OCT 与其他技术（如 Scheimpflug 成像）的参数，可进一步提高 FFKC 的诊断准确性。
此外，OCT 还可用于角膜上皮厚度 mapping。圆锥角膜患者的角膜上皮在圆锥上方区域会出现变薄现象，通过 OCT 进行上皮厚度 mapping 有助于检测圆锥角膜的早期变化。但单一的角膜上皮厚度参数不足以检测极早期圆锥角膜，结合后角膜参数、角膜生物力学参数或角膜上皮模式的标准差等，可提高诊断精度。定制设计的基于扫频源 OCT 技术的偏振敏感 OCT，在可视化圆锥角膜的病理变化（如 Bowman 层的变化）方面具有潜力，有望成为诊断 FFKC 的有力工具。
总结与展望
目前对于 FFKC、SKC 和 VAE-NT 的诊断标准在不同研究中存在差异，早期圆锥角膜检测的术语也缺乏一致性。由于不同检测技术的测量原理不同，需要综合多种指标来反映角膜的细微变化，以帮助识别早期角膜扩张。在未来，OCT、Scheimpflug、非接触眼压计（Corvis ST）和基因分析等技术将继续在圆锥角膜的早期检测中发挥关键作用。随着这些技术的不断发展，以及对布里渊光散射显微镜、超高分辨率超声、光学相干弹性成像和原子力显微镜等技术的进一步研究，有望实现圆锥角膜的更早期检测。虽然临床专家在早期圆锥角膜诊断的决策中始终起着关键作用，但人工智能的发展将有助于提高数据解释的准确性和效率，为圆锥角膜的早期诊断带来新的突破。
