基于Python的数字化测量技术在豚鼠眼科学参数测量中的应用与验证

本研究针对豚鼠眼科研究中传统测量方法（如OCT）存在的高成本、操作复杂及主观性强等问题，开发了一种基于Python的数字化测量系统。通过整合边缘检测（Canny算法）、曲线拟合（圆锥曲线方程）和像素-实际距离转换模块，实现了豚鼠瞳孔大小、角膜尺寸和偏心率的自动化高精度测量（精度达0.01 mm）。结果显示，该方法与光学相干断层扫描（OCT）测量结果无显著差异（p>0.05），但显著提高了效率并降低了对专业设备的依赖。该技术为实验动物非接触式测量提供了可靠支持，对揭示豚鼠视觉发育机制具有重要意义。

　　

在眼科研究领域，豚鼠因其眼球解剖结构与人类高度相似、成本低廉且易于操作，已成为研究视觉发育、近视机制和眼部疾病的重要动物模型。然而，豚鼠眼球尺寸仅为人类的三分之一，且角膜陡峭、形态复杂，传统测量方法如自动验光仪（Auto Refractometer）精度有限（仅0.25 mm），光学生物测量仪（IOL MASTER 500）因设计基于人类眼球尺寸而难以识别豚鼠眼球，而光学相干断层扫描（OCT）虽能提供高分辨率成像，但需手动标记关键点，操作复杂且设备昂贵。此外，豚鼠眼部周围黑色毛发会干扰数据测量，运动伪影也影响结果准确性。这些技术瓶颈严重限制了豚鼠眼科研究的标准化和规模化开展。

针对上述问题，上海交通大学医学院附属上海儿童医院眼科的研究团队开发了一种基于Python编程的数字化测量系统。该系统通过整合边缘检测（Canny算法）、圆锥曲线拟合和像素-实际距离转换模块，实现了豚鼠瞳孔大小、角膜尺寸和偏心率的高精度自动化测量，相关成果发表在《Scientific Reports》上。研究采用14只健康豚鼠，通过高清摄像头捕获眼球图像，利用Python 3.9编写的程序进行图像分析，并设计了图形用户界面（GUI）以简化操作。关键技术包括：1）Canny算法边缘检测提取眼球轮廓；2）最小二乘法圆/椭圆拟合计算瞳孔和角膜参数；3）像素-实际距离转换实现尺寸量化；4）对比OCT和自动验光仪的测量结果验证准确性。

结果部分显示：

1. 1.

   Python与OCT测量一致性：豚鼠瞳孔大小从2周龄的3.65±0.08 mm增长至12周龄的5.63±0.07 mm，角膜尺寸从5.23±0.14 mm增至8.06±0.12 mm，与OCT测量结果无显著差异（p>0.05）。

   
2. 2.

   瞳孔光反射特性：光照强度与瞳孔大小呈负相关（p<0.001），12周龄豚鼠的光敏感性显著高于2周龄（p<0.05），提示虹膜肌肉发育成熟。

   
3. 3.

   离体与在体测量差异：离体后瞳孔尺寸显著增大（p<0.001），偏心率降低（p<0.001），而角膜偏心率保持稳定（p=0.38），反映了副交感神经张力输入的丧失。

讨论与结论

该研究首次通过Python数字化技术量化了豚鼠眼球形态的细微特征，如瞳孔中心与角膜几何中心的小偏移，这种不对称性可能与其广视野适应策略相关。相比OCT，该方法在保持同等精度（0.01 mm）的同时，通过GUI界面实现批量处理，效率提升显著，且仅需普通相机即可完成测量，降低了设备门槛。局限性在于当前算法仅支持2D参数分析，未来需结合OCT 3D数据进一步探索角膜非球面特性。该技术为实验性近视模型研究、屈光手术参数优化提供了标准化工具，并有望推广至其他小动物眼科研究领域。