制定背景和方法

• 干眼现状：患病率因多种因素升高，病理机制复杂，影响患者生活质量，需高效诊断和治疗方法；患病率因多种因素不断升高，病理机制复杂，影响患者生活质量，亟需高效诊断和治疗方法
• AI 应用：为干眼诊疗提供新方案，但模型训练依赖高质量数据标注，当前干眼影像分类与标注缺乏规范；为干眼诊疗提供新方案，但影像分类与标注缺乏统一规范，阻碍AI模型开发和临床应用
• 共识制定：2024 年 3 月成立专家组，检索文献、总结现状与挑战，经多次研讨、征求意见和多轮完善，于 2025 年形成共识；2024年3月成立专家组，检索文献，总结现状与挑战，多次研讨，广泛征求意见，2025年形成最终版本

干眼影像分类与标注的研究范围和任务

• 泪膜脂质层影像：对眼表综合分析仪、干涉仪等拍摄的脂质层进行定性或定量分析并分类标注；计算脂质层厚度，分析泪膜稳定程度；对脂质层进行定性或定量分析并分类标注，计算脂质层厚度，分析泪膜稳定程度
• 泪河高度影像：对眼表综合分析仪或 OCT 设备拍摄的泪河图像中泪河高度进行标注与测量；准确定位标注位置，测量泪河高度，评估泪液分泌和排出功能平衡；标注与测量泪河高度，评估泪液分泌和排出功能平衡
• 泪膜破裂时间影像：对泪膜破裂时间进行计量，分侵入性和非侵入性方式；记录瞬目后干燥斑出现位置及时间，评价首次及平均泪膜破裂时间，评价泪膜稳定性；计量泪膜破裂时间，记录干燥斑出现位置及时间，评价泪膜稳定性
• 角膜荧光素染色影像：对角膜表面的荧光素着色情况进行判断；研究角膜染色情况，标注着色部位、位置、形状等，了解泪膜和角膜上皮状况；判断角膜表面荧光素着色情况，标注着色部位、位置、形状等，了解泪膜和角膜上皮状况
• 睑板腺影像：对红外照相、激光活体共聚焦显微镜记录的图像中睑板腺的结构和形态进行评估；标注并研究睑板腺形态和结构特征，判断睑板腺功能状态；评估睑板腺的结构和形态，标注形态和结构特征，判断睑板腺功能状态

干眼影像分类与标注原则和方法

干眼影像分类与标注的原则和临床依据

• 泪膜相关分类：按泪膜结构和功能分 5 类干眼，按 TBUT 和眼表损伤分 3 级干眼，依据泪河高度分 3 种情况
• 泪膜脂质层影像
  • 原理：基于薄膜干涉原理，通过观察干涉图像对脂质层厚度进行分类，部分设备可自动计算；基于薄膜干涉原理，观察干涉图像色彩和流动性分类，部分设备可自动计算LLT
  • 正常值：15 - 157nm，平均约 42nm，可据此分正常、偏薄和偏厚，薄时提示脂质异常型干眼；依据LLT分为正常、偏薄和偏厚，较薄提示脂质异常型干眼
  • 作用：防止过度蒸发，降低泪膜表面张力，分泌不足或蒸发过快可导致干眼
• TMH 影像
  • 功能：储存泪液，为眼表提供润滑和保护，可反映泪液分泌情况；储存泪液，为眼表提供润滑和保护，干眼患者泪河常变窄、断裂或消失
  • 分级：分正常、偏低和偏高，小于 0.2mm 提示泪液量异常，大于 1mm 提示眼睑或泪道疾病，偏低常提示水液缺乏型或脂质异常型干眼；依据高度分为正常、偏低和偏高，TMH异常提示可能存在泪液量异常或眼睑、泪道相关疾病，偏低常提示水液缺乏型或脂质异常型干眼
• TBUT 影像
  • 定义：末次瞬目后到泪膜表面出现第 1 个干燥斑的时间间隔
  • 评价方法：分非侵入式和荧光素染色式，根据不同时间范围定义轻、中、重度干眼；泪膜稳定性是眼表健康重要标志，TBUT是常用评价方法
  • 非侵入式泪膜破裂时间（NIBUT）：使用眼表综合分析仪，按时间定义干眼程度
  • 荧光素染色泪膜破裂时间（FBUT）：使用荧光素钠染色，按时间定义干眼程度
• CFS 影像
  • 作用：评估角膜上皮完整性和眼表炎症情况，对干眼和角膜炎等有诊断价值；角膜上皮作用是形成防护屏障，分泌黏蛋白参与泪膜构成，损伤会导致泪膜稳定性下降
  • 评估方法：使用荧光素钠染色，在钴蓝光下观察，通过着色点定量分析，联合 TBUT 对眼表损伤和干眼程度分类；使用荧光素钠染色，观察显影情况判断病变，定量分析着色点，联合TBUT分类眼表损伤和干眼程度
• 睑板腺影像
  • 功能：分泌睑脂，参与构成泪膜脂质层，减少泪膜蒸发；分泌睑脂，参与构成泪膜脂质层，减少泪膜蒸发
  • 异常特征：弯曲、钩状、缺失等，合并螨虫感染可出现腺体不均匀萎缩；弯曲、钩状、缺失等，合并螨虫感染可能出现腺体不均匀萎缩
  • 影像类型：红外线睑板腺照相影像判断腺体缺失范围和程度，腺体明显缺失、显影不佳提示脂质异常型干眼；IVCM 影像观察腺泡密度、直径等，扫描方式可扫描所有腺体，腺泡扩张等可导致脂质异常型干眼；对睑板腺功能障碍和干眼的诊断和治疗有重要意义

睑板腺形态和功能评价影像

• 红外线睑板腺照相影像：判断腺体缺失范围和程度；拍摄要求；异常提示脂质异常型干眼
• IVCM影像：特点；观察参数；扫描方式；异常提示脂质异常型干眼

干眼影像分类与标注的方法

脂质层影像分级

• 色彩评分分级：0 分薄脂质层，1 分中度厚脂质层，2 分厚脂质层
• 干涉条纹外观分级：珍珠状、木星状、水晶样外观，结合 NIBUT 进行多标签分类；结合NIBUT分类
• 部分设备分级：根据干涉图像颜色对应不同脂质层厚度分级，诊断睑板腺功能障碍界值为 75nm；部分设备干涉图像颜色分级

TMH影像分类与标注

• 测量可使用多种设备，眼表综合分析仪或 OCT 可获量化高度值，评估泪液分泌情况
• 眼表综合分析仪影像标注：应用Placido环成像技术；测量泪河中央TMH；操作流程：红外光聚焦，白光拍摄；测量位置；操作流程；瞳孔中心标注；下泪河区域标注
• OCT影像标注：扫描从角膜6:00位置开始；测量眼睑 - 泪河与泪河 - 角膜交界处距离；扫描位置；TMH定义；测量方法

TBUT影像标注

• NIBUT：眼表综合分析仪测定；记录首次和平均NIBUT；绘制泪膜破裂面积百分比曲线；测量仪器；测量方法；记录指标；临床应用
• FBUT：荧光素钠染色；测量末次瞬目到首次黑点时间；重复3次取平均值；染色方法；观察方法；测量方法；正常值

眼表损伤分类与标注（CFS图）

• 严重程度分级：0级：无着色；1级：轻度着色；2级：中度着色；3级：重度着色
• 荧光素染色阳性区域评分与分割标注：角膜分区评分；结合CFS点和TBUT评估干眼程度；评分方法；干眼程度评估

睑板腺影像分类与标注

• 睑板腺红外照相分类与标注：画出睑板范围；单独或整体标注腺体；排除鬼影腺体；测量睑板腺参数；标注步骤；标注方法；排除区域；测量参数
• IVCM下睑板腺腺泡分类与标注：观察腺泡情况；定量分析腺泡形态参数；直接观察内容；定量分析参数

干眼影像分类与标注流程

总体要求

• 筛选高质量图像
• 遵循统一标准和规范
• 使用专业标注工具
• 定量分析提取参数

脂质层影像

• 初步筛查图像；初步筛查
• 分类、标注与评分
• 判断脂质层状态；判断脂质层状态及干眼情况

TMH影像

• 筛查泪河图像；初步筛查
• 识别结构，判断异常；识别结构
• 定位泪河，测量分析；定位测量与评估

TBUT影像

• 判断泪膜情况，排除干扰；判断泪膜情况
• 定位泪膜，识别干燥斑；定位识别干燥斑
• 记录TBUT并分析；记录分析评估

CFS影像

• 筛查CFS图像；初步筛查
• 分类与标注
• 判断眼表情况

睑板腺影像

• 筛查睑板腺图像；初步筛查
• 识别结构并标注；识别标注结构
• 评估干眼状况

干眼影像分类与标注的质量控制要求

• 标注人员资格：具备眼科医学背景；熟悉影像原理和临床意义；掌握设备操作与解读能力；标注人员的资格要求
• 图像采集与预处理：遵循标准化流程；参考高质量图样；选择适当拍摄模式；筛选和预处理图像；图像采集与预处理规范
• 关键结构辨读：精准定位和识别关键结构；关键结构的准确辨读
• 标注工具使用：掌握主流标注软件操作；标注工具的熟练使用
• 异常区域标注：精细化标注异常区域；异常区域的精细标注（标注对象：睑板腺中断、缺损、扭曲或角膜着染部位等异常区域；标注目的：提高诊断精确度和AI模型泛化能力）
• 数据记录与整合：完整记录标注结果；生成系统化检查报告；全面的数据记录与结果整合（记录内容：定性描述和定量数据；整合方式：结合影像数据生成检查报告；整合目的：呈现眼表健康状况，为临床决策和科研分析提供依据）
• 标注一致性与标准化：制定统一标准和规范流程；定期进行一致性测试；核心目标：确保不同标注者和设备之间结果的一致性和可比性；实现方式：制定统一标准和规范流程，定期进行一致性测试

目前面临的挑战与解决策略

• 数据质量参差不齐：制定标准操作规程；引入自动化评估工具；问题表现：影像模糊、光照不均、存在噪点等；解决策略：制定标准操作规程，引入自动化评估工具
• 标注标准缺乏统一性：构建通用指南和分级标准；推广专家共识；定期校验一致性；问题表现：各机构标准和流程差异大，数据不可比；解决策略：构建通用指南和分级标准，推广专家共识，利用评估工具校验一致性
• 算法泛化能力不足：多中心协作扩大数据来源；引入数据增强和迁移学习；问题表现：训练数据缺乏多样性，跨中心或设备应用性能下降；解决策略：多中心协作扩大数据来源，引入数据增强和迁移学习策略
• 多中心合作与数据共享受限：建立安全共享平台；明确权益分配和职责；问题表现：数据隐私保护和共享机制不完善，缺乏合作动力；解决策略：建立安全平台，明确权益分配和职责划分
• 临床应用与算法性能差距：引入真实世界数据；加强医师与技术团队合作；问题表现：实验环境与实际临床场景应用效果差异大；解决策略：引入真实世界数据，加强医师与技术团队合作

总结

• 规范方法、流程和质量控制
• 为AI模型提供数据支持
• 推动AI技术在干眼领域应用
• 共识意义：提升干眼诊断精度，促进AI技术应用
• 未来展望：完善技术细节，结合临床需求与技术进展推动应用