在最近一項涉及39例患者的多學科研究中，研究了視網膜成像技術在診斷阿爾茨海默病方面的潛力。一個易于使用的高光譜快照相機——460nm和620nm波段，10nm帶寬——用于量化淀粉樣蛋白的積累，而光學相干斷層掃描允許評估視網膜神經纖維層的厚度。專門的圖像預處理和機器學習有助于區分阿爾茨海默病患者和健康受試者。將高光譜數據和OCT數據相結合，效果最好。

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阿爾茨海默病及其生物標志物

阿爾茨海默病（AD）的診斷是基于（結合）三種生物標志物：淀粉樣蛋白（Ab）和tau蛋白積累和神經退行性變參數。數據通過進行正電子發射斷層掃描或分析腦脊液來收集的；這兩者都是昂貴的和/或侵入性手術。

眼睛與大腦和脊髓密切相關。因此，它提供了一個獨特的中樞神經系統進入窗口。非侵入性AD診斷的一個研究途徑主要是視網膜檢查。在AD轉基因小鼠模型中，在出現于大腦之前在視網膜中觀察到抗體積累和斑塊。有越來越多的證據表明，在AD患者的視網膜中存在AD疾病的特征。目前正在研究不同的成像技術來檢測與抗體存在相關的視網膜變化。其中一種技術是高光譜視網膜成像，波長在460納米到570納米之間是最有趣的使用。對動物和人類視網膜的尸檢研究以及對嚙齒動物的體內研究表明，高光譜視網膜成像可以檢測到由視網膜抗體聚集物的存在可能引起的光譜變化。

然而，高光譜視網膜成像并不能直接顯示視網膜抗體沉積，而是記錄了 460nm 和 570nm 之間波長處的光譜偏移。

眼睛中一個重要的神經退行性變生物標志物是視網膜神經纖維層變薄。這可以通過光學相干層析成像（OCT）來研究。這種無創和高分辨率的工具產生視網膜的橫截面。

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圖1 研究流程

視網膜的高光譜成像用于淀粉樣蛋白的定量

高光譜視網膜成像是使用快照相機進行的，連接到眼底相機上的T中繼鏡頭上。相機的核心是一個高光譜傳感器。該傳感器具有一個標準的CMOS 1088×2048像素的圖像傳感器作為一個基地與鑲嵌圖案的高光譜濾鏡后處理在它上面。這種專用的設計允許在一次捕獲的情況下獲得空間數據和光譜數據，而不需要進行掃描。將4×4成像像素組合成高光譜像素，16個帶寬為10 nm，在460 nm到620 nm之間。曝光時間為0.2 ms，視場為50°，無背景照明來獲取圖像。

計算了每個高光譜圖像的相對反射率。此外，通過對整個灰度圖像應用高斯差值濾波器，從高光譜圖像中去除血管。最后，根據視盤的中心，標準化定義了四個感興趣的區域（roi）（圖2）。這種策略是考慮整個視網膜，稀釋可能微弱的Ab信號的風險，考慮大量區域，以及檢測隨機效應的風險。

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圖2左：定義了四個感興趣的區域：S1、S2、I1和I2。圖像中的綠色部分是用于分析的，視網膜血管從圖像中減法。

右：四個感興趣區域的平均光譜。陰影區域表示平均±為均值的標準誤差。

光學相干斷層掃描顯示視網膜神經纖維層厚度，進行OCT分析并計算視網膜神經纖維厚度。利用HSI和OCT數據進行機器學習，基于線性判別分析建立了分類模型。在Python編程語言環境中使用scikit學習庫對模型進行訓練。對于每個感興趣的區域，評估了分類器的兩種輸入配置：一種是歸一化高光譜數據，另一種是結合歸一化高光譜數據和光學相干層析掃描特征。

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圖3左：所有配置的所有內環交叉驗證運行上的平均接收工作特（ROC）曲線。

右：在I2+RNFL配置的所有外環交叉驗證運行上的平均ROC曲線，這顯示了在內環中運行的最佳性能

3、結論

利用高光譜和OCT數據的雙模態成像方法成功地檢測了阿爾茨海默病患者視網膜中淀粉樣蛋白的變化。這些數據被用來訓練一個模型，可以以80%的準確率區分AD患者和對照組為80%。當添加測量視網膜神經纖維層厚度的OCT數據時，該模型的準確性有所提高。

這項研究顯示了使用基于高光譜成像的視網膜成像技術進行非侵入性、快速和低成本AD診斷測試的潛力。這項研究中使用的快照相機特別有趣，因為可以在一次拍攝中獲得空間和光譜信息，從而實現實時數據采集。這對于處理眼球運動至關重要，也是該應用程序的關鍵促成因素。

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審核編輯 黃宇