《Scientific Reports》：Effect of using different fundus cameras and image resolutions on automatic measurements of retinal vascular parameters
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视网膜血管参数测量是评估心血管与眼科疾病的重要工具，但不同设备与图像处理方法可导致结果差异。本研究旨在定量评估使用不同非散瞳眼底相机（Topcon TRC NW6S与Canon CR-2）及不同图像分辨率对中央视网膜动静脉等效值（CRAE/CRVE）、动静脉迂曲度（TortA/TortV）和分形维度（FD）等自动测量参数的影响。研究发现，即使分辨率一致，不同相机所获图像的测量结果亦存在显著差异；而同一相机获取的图像，分辨率降低会显著增大CRAE和CRVE，降低FD。这表明，来自不同相机或不同分辨率的血管测量结果通常不可直接比较，对临床研究和纵向比较具有重要警示意义。
我们的眼睛不仅是心灵的窗户，其眼底的血管网络更是窥探全身血管健康状况的独特“窗口”。通过分析视网膜血管的宽度、弯曲度和复杂程度等形态学参数，医生和研究人员可以无创地评估心血管疾病、糖尿病视网膜病变等多种全身性和眼部疾病的风险。然而，这个看似清晰的“窗口”背后，却隐藏着一个可能影响观察结果的“滤镜”问题——用于拍摄眼底图像的设备和技术本身。
在研究和临床实践中，视网膜血管参数的测量越来越依赖于像VAMPIRE这样的半自动软件。但一个关键问题随之浮现：使用不同的眼底相机拍摄，或者对图像进行不同处理（如调整分辨率），得到的测量结果还可靠吗？如果来自不同医院、不同研究的数据因设备和图像设置不同而存在系统性偏差，那么这些宝贵的数据将难以进行有效的比较和整合，这无疑为基于视网膜血管的大规模流行病学研究、疾病风险预测模型的构建以及临床诊断标准的统一带来了巨大挑战。为了揭开这层“滤镜”的影响，一个研究团队在《Scientific Reports》上发表了他们的研究成果，旨在定量揭示不同眼底相机和图像分辨率究竟会在多大程度上“改写”自动测量的视网膜血管参数。
为了回答上述问题，研究人员设计了一项严谨的实验。他们招募了27名健康受试者，使用两款临床常用的非散瞳眼底相机——Topcon TRC NW6S和Canon CR-2，为每位受试者拍摄了共计54张数字眼底图像。研究测量的核心参数包括：反映视网膜小动脉和小静脉总体宽度的中央视网膜动脉等效值（CRAE）和中央视网膜静脉等效值（CRVE），描述血管弯曲程度的动脉和静脉迂曲度（TortA和TortV），以及量化血管网络分支复杂性的分形维度（FD）。所有参数均通过VAMPIRE软件进行自动计算。研究主要分为两部分比较：首先，将Topcon相机拍摄的原生分辨率图像（3008 × 2000像素）与Canon相机拍摄后经手动缩放至相同分辨率（3008 × 2000像素，记作CR2r）的图像进行对比，以评估不同相机的影响。其次，使用Canon相机拍摄的全分辨率图像（4147 × 2764像素，记为100%分辨率），并通过专用软件将其按比例缩放至83.8%、75%和50%分辨率（保存为JPEG格式），以评估同一相机、不同分辨率的影响。
本研究主要采用了眼底图像采集、图像处理与半自动血管参数分析等关键技术方法。研究纳入了27名健康受试者的队列，使用Topcon TRC NW6S和Canon CR-2两款非散瞳眼底相机进行图像采集。图像处理涉及使用专用软件对Canon图像进行分辨率缩放。核心的视网膜血管参数测量，包括中央视网膜动静脉等效值（CRAE, CRVE）、动静脉血管迂曲度（TortA, TortV）和血管网络的分形维度（FD），均通过专业的VAMPIRE软件包实现自动计算和统计分析。
不同眼底相机对测量参数的影响
当比较经缩放至相同分辨率（3008×2000像素）的Canon图像（CR2r）与Topcon图像时，研究发现所有的视网膜血管参数测量值都受到了显著影响。这意味着，即使将图像调整到一模一样的分辨率，仅仅因为拍摄相机不同，VAMPIRE软件计算出的CRAE、CRVE、TortA、TortV和FD值就会存在统计学上的显著差异。这一结果直接表明，不同品牌的眼底相机是视网膜血管参数测量中一个不可忽视的变异来源。
不同图像分辨率对测量参数的影响
在控制相机变量（均使用Canon CR-2）的前提下，研究团队进一步探究了图像分辨率的影响。他们将全分辨率图像（100%）逐步降采样至83.8%、75%和50%分辨率。分析结果显示，随着图像分辨率的降低，测量参数发生了规律性的变化：CRAE和CRVE的值呈现出显著的增加，而描述血管网络复杂性的分形维度（FD）则显著降低。血管迂曲度参数在此分辨率变化范围内未显示出显著变化。这一发现说明，图像分辨率本身会系统性地改变某些血管参数的测量值，分辨率越低，软件可能越难以精确识别血管边缘和复杂分支，导致宽度测量值偏大而结构复杂度估值偏低。
研究结论与重要意义
本研究通过系统的实验设计得出明确结论：视网膜血管的自动测量参数显著受到所用眼底相机型号和图像分辨率的影响。来自不同相机的图像，即使经过分辨率统一处理，其测量结果也不可直接比较；而降低同一相机所获图像的分辨率，则会显著改变中央视网膜血管等效宽度和血管网络分形维度的测量值。这些发现具有重要的方法论和临床应用意义。它强烈警示，在涉及多中心研究、长期随访或整合不同历史数据集时，必须将眼底相机型号和图像采集协议（特别是分辨率）作为关键协变量纳入考量。直接比较来自不同设备或不同图像处理流程的视网膜血管参数可能导致错误的生物学结论或临床判断。因此，未来研究需要致力于开发对设备和图像设置不敏感的标准化测量算法，或建立有效的校正模型，以推动视网膜血管测量作为一种稳健、可靠的无创生物标志物，在心血管风险预测和眼部疾病管理中发挥更大价值。
