息肉状脉络膜血管病变的光相干断层扫描血管成像检查特征

夏松 杨景元 赵欣宇 陈有信

中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院眼科 100730

息肉状脉络膜血管病变(polypoidal choroidal vasculopathy，PCV)是一种以脉络膜血管息肉状病变为主要特征，伴或不伴有异常分支血管网(branching vascular network，BVN)，且常伴有反复的浆液性或血液性视网膜色素上皮脱离(pigment epithelium detachment，PED)的血管性疾病，好发于有色人种[1-3]。虽然吲哚菁绿血管造影(indocyanine green angiography，ICGA)是诊断PCV的金标准[4]，但是ICGA属于有创检查，并且受限于造影剂的缺乏，其临床应用受到一定的限制。光相干断层扫描血管成像(optical coherence tomography angiography，OCTA)是一种无创性检查，能区分视网膜血流信号，分层次显示视网膜浅层、深层以及脉络膜血管层信号，并且对病灶层面进行准确定位[5]。OCTA已经广泛应用于年龄相关性黄斑变性等疾病的诊疗[6-9]，但国内有关OCTA在PCV诊疗中的应用研究较少。本研究观察PCV在OCTA上的形态学特征，并分析OCTA对PCV患者息肉病灶和BVN的检出率，以期为OCTA在PCV诊疗中的应用提供临床依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

采用回顾性系列病例观察研究设计，收集2016年5月至2017年4月在北京协和医院就诊的未经治疗的PCV患者42例45眼，其中男26例27眼，女16例18眼；平均年龄(68.59±8.52)岁。所有患者在接受治疗前均接受彩色眼底照相、荧光素眼底血管造影(fundus fluorescein angiography，FFA)、ICGA、OCT和OCTA检查。PCV诊断标准依据ICGA检查显示单个或多个高反射息肉病灶，伴或不伴有BVN，同时排除其他病理性改变[4,10]。排除标准：(1)合并其他继发视网膜血管疾病者，如糖尿病视网膜病变、病理性近视、视网膜静脉阻塞等；(2)接受过抗血管内皮细胞生长因子或光动力疗法等治疗者；(3)各种情况导致影像资料质量不佳者，如大量的视网膜下出血、严重的屈光间质混浊、因视力低下而无法固视配合检查；(4)合并严重系统性疾病者。本研究经北京协和医院伦理委员会审核批准(批文号：S-K631)。所有患者检查前均知情并签署书面同意书。

1.2 方法

采用Spectralis HRA+OCT仪(德国Heidelberg公司)对患者进行FFA和ICGA检查。患者行ICGA检查后同一天内行OCTA检查，采用RTVue-XR Avanti OCT仪(美国Optovue公司)行OCTA检查，选择Cross模式和Angio-retina模式，选择黄斑区3 mm×3 mm扫描模式，当患者病灶范围较大时，增加为6 mm×6 mm扫描模式。系统自动分层并提供视网膜各层及脉络膜毛细血管层图像以及相对应的横断面和B扫描图像，当自动分层无法定位病灶时，采用手动模式调节分层，比对B扫描及ICGA对病灶进行定位。将OCTA图像与ICGA图像对比，分析PCV病灶在OCTA上的影像特征，计算OCTA对息肉病灶和BVN的检出率。

2 结果

2.1 PCV患者的眼底血管造影情况

PCV患者的FFA和ICGA图像上均可观察到明确的高荧光息肉病灶，其中38眼的ICGA图像上可观察到BVN结构(图1～3)。

2.2 PCV息肉病灶的OCTA特征及检出率

PCV息肉病灶在OCTA图像上表现为高反射信号，代表血流信息，表现为点状、环状、团簇状或结节状高反射信号。在45眼中共检测到35眼OCTA息肉信号，检出率为77.8%，通过B扫描OCTA图像发现，所有息肉病灶均位于视网膜色素上皮(retinal pigment epithelium，RPE)之下，分布在PED内、PED边缘或表现为RPE拇指样隆起(图1～3)。

图1 1例76岁男性PCV患者左眼影像图 A：FFA图像 可见黄斑鼻侧高荧光渗漏病灶区 B：ICGA图像 可见高荧光息肉(白箭头)和分支血管网(黄圈) C：深层视网膜层en face OCTA图像 可见白色团簇状高反射信号，与ICGA息肉位置对应 D：脉络膜毛细血管层en face OCTA图像 可见小片区域呈高反射信号(黄圈)，与ICGA分支血管网处对应 E：B扫描OCTA图像 可见与息肉对应的RPE拇指样隆起(白箭头)和与分支血管网对应的双层征(白三角)Figure 1 Imaging of a 76-year-old male patient with PCV in the left eye A：FFA image The lesion with hyperfluorescence leakage was observed in the nasal side of macula B：ICGA image The polyp with hyper fluorescence (white arrow) and branch vascular network (yellow circle) were observed C：The en face OCTA image of deep retina The white cluster-like high reflection signals corresponding to the position of polyps in ICGA image D：The en face OCTA image of choroidal capillary layer The small areas of high reflection signals (yellow circle) corresponding to the branch vascular network in ICGA image E：B-scan OCTA image The RPE thumb-like bulge (white arrow) corresponding to the polyp and the double-layer sign (white triangle) corresponding to the branch vascular network

图2 1例73岁男性PCV患者左眼影像图 A：FFA图像 可见黄斑颞侧高荧光渗漏病灶区 B：ICGA图像 可见高荧光息肉病灶(白箭头)，分支血管网(白圈) C：外层视网膜en face OCTA图像 可见与ICGA上2处息肉病灶位置对应点状高反射信号(白箭头) D：ICGA局部图 可见2处息肉病灶(白箭头)和分支血管网(白圈) E：B扫描OCTA图像 可见PED尖峰(白箭头)，与息肉病灶位置对应，以及与分支血管网对应的双层征(白三角)Figure 2 Imaging of a 73-year-old male patient with PCV in the left eye A：FFA image A hyperfluorescent leakage focus area on the temporal side of the macula B：ICGA image A high fluorescent polyp (white arrow) and branch vascular network (white circle) C：The en face OCTA image of the outer retina Visible point-like high reflection signals corresponding to the positions of the two polyps in ICGA image (white arrows) D：Partial ICGA image Two polyps (white arrows) and branch vascular networks (white circles) were observed E：B-scan OCTA image PED spikes (white circles) corresponding to the position of the polyps，and the double-layer sign (white triangle) corresponding to the branch vascular network

图3 1例64岁男性PCV患者左眼影像图 A：FFA图像 可见黄斑区多处高荧光渗漏病灶 B：ICGA图像 可见3处息肉样病灶(白箭头)和分支血管网(白圈) C：外层视网膜层en face OCTA图像 可见2处团簇状高反射信号(白箭头)，与ICGA息肉病灶位置对应；与异常分支血管网对应的高反射区域(白圈)，少部分低反射信号区域可能为伪影遮挡 D：B扫描OCTA图像 可见PED内血流信号及PED切迹(白箭头)，与息肉病灶位置对应Figure 3 Imaging of a 64-year-old male patient with PCV in the left eye A：FFA image Multiple high-fluorescence leakage lesions in the macular area B：ICGA image Three polypoid lesions (white arrows) and branch vascular network (white circles) C：The en face OCTA image of outer retina Two clusters of highly reflective signals (white arrows) could be seen，corresponding to the position of polyps in ICGA image.The high reflection area (white circle) corresponding to the abnormal branch vascular network，a small part of the low reflection signal area might be blocked by artifacts D：B-scan OCTA image The blood flow signal and PED notch in the PED (white arrow) corresponding to the position of the polyps

2.3 BVN的OCTA特征及检出率

在ICGA图像诊断存在BVN的38眼中，OCTA图像中均可以看到对应位置的高反射血流信号，能清晰显示血管结构，检出率为100%。

3 讨论

PCV是以视网膜橘红色病灶伴反复出现的浆液性或血液性PED为特征，ICGA上显示单个或多个高荧光点息肉病灶，伴或不伴有脉络膜异常BVN[4，10]。OCTA能无创地显示视网膜及脉络膜血管结构，在3 mm×3 mm模式下有着更好的解析度，能更好地显示病灶效果[11]。本研究中采用3 mm×3 mm和6 mm×6 mm 2种扫描模式，特别是针对病灶面积较大的患者，3 mm×3 mm模式无法显示完整的病灶。此外，本研究结果显示，OCTA能显示息肉病灶和BVN，检出率分别77.8%(35/45)和100%(38/38)。

研究发现OCTA对息肉的检出率为50%～85%[12-15]，对BVN的检出率为100%[16]，与本研究结果相近。然而，Inoue等[12]回顾性分析了7例PCV患者OCTA图像，结果显示OCTA能很好地显示BVN的结构，但仅检测出其中3例患者的息肉病灶，检出率为42.9%，低于本研究结果。由于Inoue等[12]研究纳入的7例患者中，有6例接受过抗VEGF或激光光凝治疗，而本研究纳入的患者在接受OCTA及ICGA检查时并未接受抗VEGF或激光光凝治疗，因此，我们推测患者的治疗影响了息肉病灶在OCTA上的表现。

本研究结果显示，在未检测出息肉的患者OCTA图像上，与息肉对应的区域显示低反射信号，其原因可能是本研究采用的是RTVue-XR Avanti OCT设备，其基本原理是分频幅去相干血流成像算法，通过对红细胞移动的测定，进而计算分析得到血流图像，血流信号和血流速度相关[17]，该设备对血流速度的检测存在一定范围，因此，我们推测针对一些息肉内血流速度较慢的情况，OCTA可能无法检测出有效血流信号，从而导致在图像上显示为无血流信号的低反射区。另外，在有些系统自动分层显示的OCTA图像上，也并未发现与息肉对应的ICGA高反射信号，通过对比B扫描图像和ICGA图像重新手动调节分层后，能清晰看到与之对应的高反射信号。因此，OCTA的原理和自动分层的算法有一定的局限性，在分析图像时需要注意根据不同情况作出判断。

有关息肉病灶的定位目前仍存在争议。Miura等[18]利用多普勒OCT对PCV患者进行分析，发现87%患者的息肉病灶位于PED内，6.7%患者的息肉病灶位于脉络膜内，6.7%患者的息肉病灶在RPE下和脉络膜内均能发现。Tanaka等[19]研究发现，1型PCV中息肉病灶全部位于RPE下，BVN全部位于RPE与Bruch膜之间；而在2型PCV中，息肉病灶可位于外层视网膜、RPE下和脉络膜内，分别占6%、76%和18%；36%的BVN位于RPE和Bruch膜内，64%的BVN位于脉络膜内。Tomiyasu等[13]观察到PCV的息肉病灶和BVN均位于RPE和Bruch膜之间。本研究发现所有BVN和息肉病灶均位于RPE下。但本研究未对PCV进行分型，也没有做进一步的定位分析。

本研究表明OCTA能有效显示息肉病灶和BVN，并且B扫描能进一步帮助了解病灶的层次定位，从而弥补了ICGA的不足。但是，OCTA显示的眼底范围不及ICGA大，而且无法显示病灶的渗漏情况，并且自身算法还有待优化，因此，目前OCTA还无法替代ICGA。本研究是单一中心的回顾性研究，可能存在选择偏倚；其次本研究在自动分层的基础上进行了手动分层调节，可能使结果的重复性受到影响；最后，本研究的样本量较小，也没有对PCV进行分型研究，未来需要更大样本量的数据对PCV进行更为细致的研究。

综上所述，OCTA能清晰、无创地检测出PCV中的血流变化特征，对息肉和BVN的检出率高，同时结合en face模式和B扫描图像可以清晰地显示息肉病灶和BVN结构，帮助我们更好地了解病灶定位，进一步认识PCV。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突