约翰·霍普金斯大学的研究人员及其合作者开发了一种用于视网膜成像的数字重聚焦技术，无需手动调整镜头。该方法于2024年发表在《npj Digital Medicine》和arXiv上，它利用图像采集后的计算处理来保持不同视网膜层的清晰度。超过1800名参与者的临床试验表明，该方法减少了对技术人员操作的依赖，并提高了糖尿病视网膜病变和青光眼评估的图像质量一致性。

背景

视网膜成像技术有助于早期发现和监测糖尿病视网膜病变、青光眼和年龄相关性黄斑变性。糖尿病视网膜病变影响着全球约1.03亿人，其中许多人面临潜在的视力丧失风险，因此可靠的成像技术对于筛查和患者监测至关重要。

目前，眼底照相和光学相干断层扫描（OCT）等方法虽然具有诊断价值，但存在可及性和图像质量方面的局限性。操作者通常需要根据个体眼部解剖结构、屈光不正或调节差异手动调整焦距。这种对操作者的依赖性会造成图像质量的差异，并增加成像误差。

这些问题在资源匮乏的环境中尤为突出，因为这些地区训练有素的工作人员和设备有限。用于服务弱势群体的移动筛查项目常常面临图像质量不稳定的问题。标准自动对焦系统在瞳孔散大不良、眼部混浊或患者移动的情况下都可能失效。研究表明，由于对焦问题，10%至15%的视网膜图像需要重拍，这不仅延长了检查时间，增加了成本，也给患者带来了不便。

主要发现

这项主要创新之处在于，图像采集后，通过数字方式调整视网膜各层的焦距，而不是在采集过程中使用机械镜头移动。

约翰·霍普金斯大学的研究团队开发了一种基于扩散器的系统，无需手动调节镜头即可进行调节或屈光不正补偿。首席研究员科里·西默勒报告称，该系统可在±12屈光度范围内进行计算重聚焦，远大于传统自动对焦系统通常2-3屈光度的范围。

平行研究考察了自成像光学相干断层扫描（SI-OCT），该技术无需操作者调整即可自动进行三维黄斑成像。对1822名参与者的测试发现，与单独进行眼底照相相比，将SI-OCT整合到筛查方案中可提高糖尿病性黄斑水肿的检出率。

其他研究则探讨了采用闭环聚焦偏移和金字塔波前传感器的自适应光学系统。这些系统可在图像采集过程中校正眼部像差，并保持糖尿病视网膜病变患者的稳定聚焦，从而确保图像质量的一致性。

方法论

数字重聚焦技术已通过两种技术方法实现。相位掩模编码在眼瞳共轭处放置全息扩散器，生成特定的点扩散函数，该函数能够捕获整个图像的聚焦信息。然后，计算方法利用这些编码信息重建选定深度处的聚焦图像。

第二种方法是体积计算处理。例如，自成像光学相干断层扫描（SI-OCT）可以采集三维黄斑数据，并应用算法对视网膜层进行数字化对齐和重新聚焦。

这里有一个简单的理解方式：系统并非在拍摄瞬间捕捉到一张完美对焦的图像，而是故意拍摄一张略微模糊的照片，同时收集关于模糊本身的额外数据。之后，计算机处理这些信息来“重新对焦”图像，就好像拍摄时镜头已经正确调整过一样。

验证性研究已证实其临床应用潜力。SI-OCT试验对近2000名受试者进行了诊断准确性、采集时间和图像质量的测量，结果显示其在糖尿病眼病筛查中具有很强的实用性。 同样，基于图像清晰度指标的自适应自动对焦算法在80例人类病例中实现了90%的成功率，同时最大限度地缩短了采集时间。

意义和应用

最直接的好处是减少影像错误和降低技术人员培训需求。目前，技术人员可能需要数月的练习才能稳定地拍摄出诊断质量的图像。借助数字重聚焦技术，即使是经验不足的操作人员也能获得可用的结果，从而扩大基层医疗机构和农村地区的医疗服务范围。

远程医疗有望从中受益匪浅。许多移动筛查项目都面临着较高的脱落率，原因在于图像质量差或需要重复检查。数字重聚焦技术能够确保首次采集的图像质量可靠，从而降低这些风险，并支持高效的远程诊断。

成本效益模型表明其具有更多优势。近期一项关于SI-OCT集成技术的分析显示，通过降低培训成本和提高诊断率，该技术具有显著优势。性能提升显著：基于扩散器的系统可实现宽广的视野，其计算重聚焦范围比传统设备高出4-6倍，处理时间接近实时性能。

这项技术还可以加速人工智能在眼科领域的应用。用于疾病检测的人工智能模型需要大量一致且高质量的图像数据集。通过减少技术人员操作误差造成的差异，数字重聚焦技术可以提供更清晰的数据流，用于训练和实际应用。

手持式和智能手机式眼底相机可能是下一个发展前沿。将数字重聚焦技术集成到小型设备中，有望使农村地区和低收入国家也能进行先进的视网膜成像，因为这些地区的基础设施有限，难以部署标准的台式系统。早期研究表明，手持式相机的诊断准确性已经接近大型设备。

局限性和未来研究方向

尽管数字重聚焦技术前景广阔，但它也存在局限性。处理过程仍然需要大量的计算资源，这可能会限制其在当前临床工作流程中的实时性能。需要进一步优化以平衡速度和图像质量。

分辨率可能会有所权衡，因为增加重新聚焦范围可能会降低细节清晰度，不过最近的研究进展已经缓解了这个问题。该系统在瞳孔散大时效果最佳，对于眼部混浊严重或配合度差的患者，其效果可能较差。

患者个体差异带来的挑战依然存在。虽然±12屈光度的矫正范围涵盖了大多数屈光不正，但极端病例可能仍需采用传统的调焦方法。此外，还需要在儿童人群和眼部解剖结构异常的患者中进行更多验证。

未来的研究重点在于整合人工智能以实现疾病的自动检测，将重聚焦技术扩展到超广角成像，以及将计算方法与自适应光学相结合以最大限度地提高分辨率和成像范围。研究人员还预期该技术在眼科以外的领域也有应用，例如术中成像和手术导航。

结论

数字重聚焦是视网膜成像领域一项新兴技术，它减少了手动调整的需要，有助于扩大应用范围、降低培训要求并提高图像采集的一致性。然而，该技术仍面临一些挑战，尤其是在处理需求、分辨率权衡以及不同患者群体间的验证方面。计算方法有望与传统光学聚焦技术并行发展，而进一步的研究将阐明如何将这些技术整合到临床实践中，以支持筛查和治疗。

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