编者按：角膜病变的精准诊疗一直是眼科临床面临的重要挑战。随着人工智能（AI）在医学影像分析中的深入应用，角膜-房角结构评估正迈向智能化、精准化新阶段。在中华医学会第二十九次眼科学术大会（CCOS 2025）上，武汉大学人民医院杨燕宁教授以“角膜-房角结构影像学新视角”为主题，通过多个临床病例和前沿研究成果，深入阐述了角膜病变的诊断与治疗进展，尤其是在AI辅助下的影像学技术应用方面取得的重要突破。

专家简介

杨燕宁 教授

博士生导师

德国ESSEN大学临床医院眼科MD博士，美国UCSD Shiley眼科中心博士后，德国杜塞尔多夫大学神经解剖学系访问学者，武汉大学人民医院眼科中心主任医师，教授，博士生导师。主持国家自然科学基金面上项目、湖北省重点研发计划项目等多项基金项目。

诊疗专长：眼前节疾病尤其是白内障、青光眼及角膜病眼表疾病的诊治

学术任职与荣誉:

• 中华医学会眼科学分会角膜病学组 委员

• 中国医药教育协会智能医学专业委员会智能眼科学组 常委

• 中国老年学和老年医学学会眼科学分会 常委

• 中国医师协会医学科学普及分会眼科科普专业委员会 委员

• 中国女医师协会眼科专业委员会 委员

• 海峡两岸医药卫生交流协会眼科专委会眼表与泪液疾病学组 委员

• 湖北省生物医学工程学会眼生物材料专业委员会 主任委员

• 湖北省中西医结合眼专业委员会 副主任委员

• 湖北省眼科学会 常务委员

• 国际泪膜与眼表学会中国分会TFOS China 委员

病例分享：微观视角下的角膜病变治疗策略

杨燕宁教授分享了四例复杂角膜病变患者的诊疗过程：

病例一：患者为67岁女性，因“右眼红肿、眼痛、异物感半月”入院。既往有右侧三叉神经射频消融术史。诊断为右眼神经营养性角膜病变、双眼干眼及MGD。治疗采用右眼羊膜移植术，术后1个月复查显示中央角膜基底细胞及各方位角膜缘干细胞密度与形态显著改善。

病例二：患者为65岁女性，左眼眼痛伴流泪1月，加重2天。曾于外院诊为“左眼角膜上皮缺损、双眼糖皮质激素性青光眼”，长期使用多种药物导致药源性角膜病变。杨燕宁教授团队为其停用原有药物，并行左眼双层羊膜移植术。术后两周拆线，建议使用神经生长因子（NGF）治疗。随访显示，角膜知觉逐步恢复，神经纤维明显增多，各方位角膜缘干细胞密度及形态改善。

病例三：患者为44岁女性，清洁剂溅入双眼致化学烧伤、双眼角膜缘干细胞功能障碍（LSCD），经历AMT手术、自体结膜角膜缘移植术、rhNGF治疗、白内障手术等综合治疗后，各方位角膜缘干细胞密度及形态改善、神经纤维增多，视力显著提升。

病例四：患者为34岁男性，双眼化学伤（右眼II级，左眼V级），经多次手术干预（包括AMT及SLET术），左眼角膜缘干细胞密度显著改善，形态恢复良好。

AI赋能眼科诊疗：从影像识别到智能评估

共聚焦显微镜（In vivo confocal microscopy,IVCM）作为一种非侵入性成像工具，可从细胞层面观测角膜及其在病理状态下的结构变化，拥有实时、无创、可反复检查及高分辨率等优点。其图像质量可与离体组织化学技术相媲美，对多种角膜疾病的临床诊断具有重要参考价值。

杨燕宁教授团队在此领域取得了多项突破性成果，开发了基于ResNet-50的深度学习网络模型进行图像分类训练，使用Early Stopping、Drop out以及数据集扩增(Data Augmentation)来降低过拟合风险。该AI系统能自动识别IVCM图像角膜层次、表现正常/异常及提供异常热图。在内部测试集中，该模型对上皮层、前弹力层、基质层和内皮层的识别准确率分别达到0.914、0.957、0.967和0.950；对每层正常/异常图像的识别准确度分别为：0.961、0.932、0.945和0.959。在外部测试集中，各部分准确率也均大于0.900，显示出强大的泛化能力。

房角关闭机制与青光眼诊疗新见解

青光眼是全球首位不可逆性致盲眼病，拥挤的前节和狭窄的前房角是PACG的基本解剖学特征。应用UBM或前节OCT等辅助检查有利于分析房角关闭机制，实现闭角型青光眼的精准治疗。

原发性闭角型青光眼存在五种房角关闭机制：单纯性瞳孔阻滞型（周边虹膜向前膨隆，导致房角狭窄甚至关闭）、虹膜高褶型（周边虹膜平坦，无向前膨隆状态）、睫状体前位型（有明显前位的睫状体，将周边虹膜顶推向房角）、晶状体位置异常型（晶状体及其悬韧带前移，前房容积减小）和脉络膜膨隆型（晶状体虹膜隔前移，造成房角狭窄甚至关闭）。我国近半数PACG患者存在多种发病机制共存的现象，现提出的分类方法对指导临床诊疗工作具有重要意义。超声生物显微镜(UBM)是眼科超声诊断仪中频率最高的(一般在50MHZ以上)，是目前唯一可见虹膜后的睫状体、悬韧带和脉络膜的影像技术，不受屈光透明度的影响。

杨燕宁教授团队开发了基于UBM图像的前房角自动评估系统，可以自动分割前房角组织(角巩膜、虹膜及睫状体)并自动定位巩膜突，实现虹膜膨隆度分类(膨隆/非膨隆)、虹膜根部附着点位置分类(靠前/居中/靠后)和房角开闭分类(开角/闭角)，并最终实现房角关闭机制的自动分类，对于原发性闭角型青光眼的精准治疗具有指导性意义。

杨燕宁教授团队的重要研究发现，LEBCs密度随着PACG进展而逐渐降低。早中期PACG房角关闭是导致LEBCs密度降低的主要因素，晚期PACG的LEBCs密度均显著降低。PACG组上、下、鼻、颞侧的LEBCs平均密度低于对照组，且闭角对应的LEBCs密度均小于开角。因此，对于晚期PACG和存在多个方位房角关闭患者，应高度警惕LSCD的存在。

杨燕宁教授团队还开发了用于自动量化植入式Collamer透镜候选人超声生物显微镜图像中眼前段的深度学习模型，能够自动分割全景UBM图像中的眼前段组织(角膜、晶状体、虹膜及睫状体)，并自动测量前房深度(ACD)、瞳孔直径(PD)、前房角到前房角距离(ATA)和睫状沟到睫状沟距离(STS)等关键参数。并且，杨燕宁教授团队进一步开发了AI辅助ICL尺寸选择和拱高预测系统。回归模型能够基于UBM图像参数自动分析预测拱高，其中B-Ridge模型性能最佳，MAE为108.89um。同时，基于随机森林(RF)的模型在ICL尺寸推荐方面表现优异，其准确度优于传统NK、KS公式，并能根据水平位和垂直位测量数据分别推荐ICL尺寸。

结语：科技与临床深度融合，推动眼科精准医疗

杨燕宁教授总结表示，AI技术不仅提升了角膜疾病诊断的效率与准确性，还在房角评估、ICL手术规划等方面展现出广泛应用前景。杨燕宁教授团队多项研究成果已发表于Bioengineering、Frontiers in Medicine、American Journal of Ophthalmology、Ultrasound in Medicine & Biology等国际期刊，彰显中国在智能眼健康领域的崛起与贡献。通过本次讲座，杨燕宁教授不仅系统展示了角膜-房角影像学的最新进展，也为未来眼科诊疗的智能化、精准化发展指明了方向。

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