人体微循环图像分析指南

原文标题：A guide to human in vivo microcirculatory flow image analysis

原文作者：Michael J. Massey1* and Nathan I. Shapiro1,2

来源：Massey and Shapiro Critical Care (2016) 20:35

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一

背景

正交偏振光谱成像及其后演进的侧流暗视野成像和入射暗视野成像等，是目前已经应用于床旁的舌下微循环成像技术。这些技术已广泛应用于急诊科（ED）和重症监护（ICU）的许多研究，这些研究也证实了微循环在病理生理学和危重症中预后的重要性。随着近年来行业的努力探索，包括2007年圆桌会议的共识的发表，为舌下微循环图像的采集和分析方法奠定了基础。在这里，我们寻求延续以前的工作，并提供基于医学文献和我们的实际经验相结合的图像采集，处理和分析的综合指南，目的是使最终用户能够在他们的研究和/或临床环境中参照此类方法。本指南面向临床医生，临床研究人员和技术用户。

微循环主要由小动脉，毛细血管和小静脉的分支网络组成。大的小动脉和小静脉的管腔直径<约100μm。由毛细血管和毛细血管后微静脉组成的小血管网络（管腔直径在0-20μm）是血液和组织之间氧交换的基本单位。由毛细血管前小动脉和毛细血管后小静脉构成中型血管的管腔直径约为20到50μm。一些早期研究表明，在严重脓毒症中，灌注小血管（血管直径<20μm）的流动性和密度发生明显改变，观察到的小血管功能障碍与较差的预后有关。基于氧交换的生理重要性，微循环流动的分析通常集中在0-20μm血管上。

二

图像的捕获和质量

图像质量取决于相机系统的光学分辨率、景深、像差，传感器噪声和相机系统的照明特性。后续的图像处理也可能影响图像质量。良好的图像捕获技术是微循环血流分析的重要组成部分。我们先前提出了一套评估图像采集质量的客观标准，用于选择适合分析的图像。如下所述，适合分析的图像质量标准包括照明，持续时间，对焦，成像内容，稳定性和挤压。

1.照明

由于微循环成像的粘膜组织通常是低对比度，根据我们的经验，分析图像所需动态范围约为6-7bit。成像亮度的尖峰表现为镜面反射的伪像，例如沿着唾液泡边界，或沿着与探头前端不良接触的粘膜表面。在低光照度下，相机传感器响应是非线性的，并且信噪比比平均或高光照度更差。另一方面，极高照度的风险是过饱和像素中的信号无法恢复。为了使得信噪比最优化，我们建议最大化照明，使得图像直方图的峰值远高于50％灰度级，即使最暗的图像像素仍为灰色。

2.对焦

聚焦于视野范围内的小血管，是优化图像质量的重要方法。这对于准确分析血管直径，血流量和毛细血管密度至关重要， 具有更高像素密度（像素/μm）传感器、更高分辨率相机具有更大的聚焦景深。

3.持续时间

采集的图像序列（视频）应该持续足够的时间，以便充分评估图像的稳定性和/或压力伪影。圆桌会议共识准则要求每个监测点连续、稳定采集10秒视频。最近的报告建议每个监测点进行精确的血流量和密度测量只需要持续采集3-5秒。

4.成像内容

成像内容包括了广泛的图像内容质量评估，包括微血管形态，唾液，出血和泡沫等。我们建议用户找到一个最佳的舌下血管床，焦点平面内以中小血管为主，避免环状血管形态。这些环状结构通常远离毛细血管后小静脉，使得部分小血管失焦或在视野外。因此视野内出现多数环状血管的图像一般被排除在分析之外。在探头和粘膜之间的气泡或污染的唾液将遮挡光路并形成光散射干扰其他血管成像，解决方法是沿着舌头轻轻拖动探头，以去除粘附在探头上的唾液或气泡。沿图像一侧出现的气泡或失焦通常表明探头略微倾斜，在这种情况下，改变探头或患者位置可能比强制与粘膜良好接触更有效。

5.稳定性

人眼观察实时视频或采集图像时，图像的稳定性和伪影变得尤为重要。当探头移动或组织相对于探头移动时，可能会出现图像剧烈晃动或运动伪影。组织的移动可能是由于临床医生施加的力或者因为患者正在移动他们的舌头。临床医生可以通过将手放在患者的脸上来稳定探头。另一个办法是让患者将舌头向上或向侧翻，通常患者不能长时间保持舌头不动。有时，患者可以在探头上放松舌头并稍微闭上嘴以获得良好的采集。对于气管插管患者，也可以使用压舌板帮助打开嘴巴并挑起舌头以便探头进入。

6.挤压

根据我们的经验，这需要操作者重点关注，其是图像分析有效性的最大威胁。当使用者对组织施加过大压力时会导致微循环血管血流机械性阻塞。表现为中等和/或大血管中血流的稳定性被破坏， 较大的管壁较薄的小静脉对压力更敏感，可以作为医源性压力的指标。Balestra等人已经提出了针对该问题的技术解决方案， 一种基于真空的图像采集稳定器，将探头稳定在粘膜表面并减少压力-伪影的双重作用， 但是，这种设备还没有进入日常使用。

研究人员已经讨论了各种方法来减轻潜在的图像伪影。与超声一样，舌下微循环成像需要大量的操作员培训，以便在一系列患者和疾病中获得最佳质量的图像。操作员培训可包括一些最佳实践的建议，以优化操作员的舒适性和可用性。

三

如上所述，在分析之前，可以基于图像质量分数（IQS）来选择采集的视频，选择的视频需要通过六个类别的综合评估：照明，持续时间，对焦，成像内容，稳定性和挤压。评分标准：0 =好，1 =可接受或10 =不可接受的分数， 复合IQS是所有类别的得分之和， 任何IQS≥10的视频将在以后的分析中被丢弃。目前已经有可用的IQS自动评分软件或插件，利用软件算法以检测图像质量缺陷。但是，我们的经验是，自动评分软件或插件仍在不断优化和改进中， 我们使用混合选择过程和人工审查，以确保筛选出高质量的视频。

四

图像分析和报告

在我们的方法中，在分析的第一阶段，对于通过使用手动验证的自动化方法识别血管中心线和管腔边界，和/或软件的图像分析员手动绘制，从背景组织中识别/分割血管。通过了图像质量分数（IQS）评价的图像，用户将绘制血管中心线，创建平均图像可填充血管间隙并消除噪声，用户可以选择要平均的帧范围，通常，16-32帧足以填充血管红细胞间隙并提供良好的信噪比。如果图像具有良好的聚焦和照明，则可以使用软件自动血管检测功能在平均图像中轻松检测到某些血管。或者采用混合技术，使用软件自动检测识别部分血管然后手动修改或补充。根据我们的经验，我们经常跳过自动检测并手动绘制所有血管，发现这是最有效的方法。手动识别血管非常耗费人力，一个视频可能需要长达1小时的跟踪和速度评分。

在识别血管之后，使用半定量分数对每个血管段进行血流流动性评分。软件提供了一个用户界面，用户可以点击血管段，并在循环播放稳定视频时为该段分配流动性分数。半定量流动性值为0 =血流无流动，1 =间歇流动，2 =缓慢流动，3 =连续流动。在灌注计算中，灌注血管被定义为流动分数≥2（缓慢或连续流动）的血管段。通过手工绘制血管并通过视觉进行流动性评分，然后使用软件计算各种参数的方法，成为我们小组的首选方法。

半定量流动性评估标准在历史上被设计用于评估脓毒症患者中独特的血流异质性流动模式，因此不与速度成比例的相关。迄今为止，估算红细胞流速（RBC）的最准确方法是使用时空图分析，然而，对一条有血流的血管计算RBC的这个过程非常耗时，在给视频中所有血管进行RBC测量非常耗时，因此我们发现它不适合常规使用。

微循环参数的共识最初由圆桌会议提出，参数的设计旨在促进自动化和可视化分析方法，同时提供基于当前临床对病理学理解的生理指标。在文献中，一些参数名称具有相互矛盾的定义和单位。一些作者使用不同的名称来表示类似的参数。表2总结了衍生的微循环参数及其参考文献。微血管流动性指数（MFI）是灌注质量的半定量测量，De Backer评分使用线交叉方法以获取近似血管密度，总血管密度（TVD）是血管密度的另一个度量。灌注血管密度（PVD）对应于功能血管密度（也就是说，功能上流动的毛细血管的密度）。灌注血管比例（PPV）是流动血管的线性比例。

五

结论

具有性价比的微循环成像设备正在用于研究用途。即使技术变得更容易获得，图像质量和分析挑战仍然是临床/研究的重大障碍。由于图像质量伪像，通常必须丢弃大量原始数据，这主要是由于没有统一标准的采集技术。手动追踪血管太耗时而不适合临床实用。临床医生需要自动化方法，为可操作的结果提供数据。制造商和研究人员正在为自动化分析开发有前途的新算法，但目前尚无普遍接受的解决方案。

我们预计随着微循环成像技术的认知普及，对这些微循环成像设备的访问可能变得普遍。将多种传感器数据与舌下微循环成像相结合的智能手机应用程序可以允许现场或远程评估患者病情。但是，迄今为止，自动采集和分析软件以及可操作的基于图像的指标还有待改进。我们打算将我们的手动分析技术作为黄金标准，用于建立实况数据集，用于测试和训练自动血管检测和图像质量评估算法。