飞秒激光术前必读：看懂角膜地形图的5个关键点，决定手术成败
角膜地形图技术作为现代屈光手术不可或缺的评估工具，为手术安全性和精准性提供了重要保障。地形图（Topography）一词源于希腊语"topos"（位置）和"graphein"（绘制），角膜地形图技术通过精确测量和评估角膜表面的几何特性，为屈光手术的术前评估、手术规划和术后监测提供了客观、量化的数据支持。研究表明，精确的角膜地形图分析能够显著提升屈光手术的成功率和安全性，而现代计算机化角膜地形图已成为临床实践中的标准护理工具。
一、角膜地形图技术发展历程
角膜地形图技术的发展可以追溯到17世纪，当时Christopher Scheiner通过比较大理石在角膜上形成的图像来研究角膜形态。1880年，Placido创造了包含一系列同心高对比环反射的圆盘，为现代角膜地形图技术奠定了基础。19世纪末，Javal和Schoitz创造了角膜曲率计，该设备专注于角膜3-4mm的中央区域，并假设角膜其余部分具有球柱面表面。
近年来，随着屈光手术技术的快速发展，对角膜表面和形状的精确分析需求日益迫切。传统的角膜曲率计只能测量前角膜曲率的近似值，对于屈光手术患者的评估是不够的。现代计算机化角膜地形图和断层扫描技术的快速发展与准分子激光屈光手术的发展并行，已成为临床实践中的标准护理工具。
技术发展里程碑
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17世纪：Christopher Scheiner首次描述角膜形态研究方法
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1880年：Placido圆盘技术为现代地形图奠定基础
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19世纪末：Javal和Schoitz发明角膜曲率计
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现代：计算机化角膜地形图和断层扫描技术
二、屈光手术术前评估中的地形图应用
屈光手术评估的基本组成部分是使用地形图进行角膜的术前评估。其主要目标是检测上皮不规则和基质异常，评估角膜散光、屈光稳定性或未检测到的角膜疾病。患者保持适当的位置和注视以确保高质量图像至关重要。这并不意味着主觉验光没有用处，然而，2023年Liu等人的一项64只眼的前瞻性队列研究显示，使用Pentacam测量的前角膜散光轴进行原发性地形图引导FS-LASIK的临床结果略逊于使用主觉屈光散光轴。
亚临床圆锥角膜筛查
激光屈光手术现已广泛使用。为了避免手术继发的扩张，必须在手术前检测亚临床圆锥角膜。我们可以使用多种工具来评估这种疾病：角膜地形图、角膜厚度测量和角膜像差测量。最近的研究报告了使用光学相干断层扫描和角膜生物力学指数的断层扫描测量。年龄、角膜曲率指数、角膜高度数据和角膜厚度等几个因素可能增加手术后角膜扩张的风险。
早期或亚临床圆锥角膜通常无症状，在常规临床实践中可能未被检测到。它是激光屈光手术后扩张发展的最重要风险因素。为了评估早期圆锥角膜，有必要使用多个参数、算法和预测模型。评估早期圆锥角膜需要多种参数、算法和预测模型的综合应用。
图1. Placido圆盘角膜地形图技术原理。
展示传统Placido圆盘技术如何通过同心环反射来测量角膜表面曲率，为现代计算机化角膜地形图技术奠定基础。
三、地形图模式与指数分析
地形图模式识别
地形图中的屈光度值用颜色表示：暖色调表示较陡的曲率（较高的D值），冷色调表示较平的曲率（较低的D值）。在周边区域，正常角膜趋于变平，用冷色调表示。双眼往往具有镜像地形图（对映异构）。1996年，Rabinowitz等人基于390只眼的正常角膜创建了视频角膜地形图模式和定量指数数据库，提出了10种不同的地形图模式。
研究显示，平均角膜曲率（K）在检测圆锥角膜方面具有良好的准确性。45.2D和45.7D之间的截止点具有>80%的敏感性和>70%的特异性。该参数对于区分亚临床圆锥角膜和正常眼很有用。散光在圆锥角膜中已被证明更高。截止点为2.5D，对圆锥角膜筛查具有可接受的能力（敏感性和特异性>75%）。在早期圆锥角膜中特异性降低（<65%）。
高度图分析
高度图说明了测量角膜表面内和某个参考表面之间的高度变化。最常见的参考是球体，称为"最佳拟合球体"（BFS）。其他形状包括"最佳拟合非球面（BFA）或最佳拟合复曲面非球面（BFTA）"。位于参考表面上方的值用暖色调表示，而冷色调表示位于其下方的区域。地形图有几种描述的模式："岛屿、规则脊、不规则脊、不完整脊和未分类"。
Jafarinasab等人研究了Orbscan II地形图（Bausch and Lomb，Rochester，NY，USA）前角膜和后角膜高度的敏感性和特异性。他们确定了圆锥角膜后部高度的最佳截止点为51µm，亚临床圆锥角膜为35µm。而前部高度的最佳截止点圆锥角膜为19µm，亚临床圆锥角膜为16µm。在OptiV光弧医疗的眼前节测量系统 Scheimpflug角膜断层扫描中，后部高度：正常≤+17µm，可疑+18µm - +20µm，风险>+20µm。在前部图中：正常≤+12µm，可疑+13µm +15µm，风险>+15µm。
图2. 正常角膜地形图表现。
展示正常角膜的典型地形图特征，包括规则的曲率分布、对称性表现和标准的高度图模式，为临床诊断提供正常参考标准。
四、关键评估指数与风险分层
Randleman扩张风险评分系统
2008年，Randleman等人研究了屈光手术后扩张的流行病学特征。包括171例扩张病例。在这些病例中，164例为LASIK，其余为PRK。他们评估了术前特征，包括："年龄、性别、球面等效屈光、角膜厚度测量和地形图模式、手术类型、瓣厚度、消融深度和残余基质床（RSB）厚度"；以及术后特征：自扩张出现以来经过的时间。他们创建了一个"风险因素分层量表"，考虑每个特征。这是评估LASIK后扩张风险的重要方法。
PTA指数
Santhiago等人研究了正常地形图患者中组织改变百分比（PTA）与LASIK手术后扩张发展的关联。他们包括30只正常地形图但发生扩张的眼和另一组174只无此并发症的眼。PTA方程是：PTA = (FT + AD) / CCT，其中PTA为组织改变百分比，FT为瓣厚度，AD为消融深度，CCT为术前中央角膜厚度。
他们得出结论，PTA值低于40.0%与扩张的低发生率相关。这个公式是评估扩张风险的精确方法，比构成它的各个组成部分更敏感。
五、现代技术发展与未来展望
人工智能在角膜地形图分析中的应用
随着技术的不断进步，越来越多的数据暗示人工智能可能在未来的图像解释中发挥作用。具体而言，在2022年底，Ambrosio Jr等人发表的数据表明，AI可能能够增强现有的断层扫描和生物力学评估，以改善扩张检测。Cohen等人还报告了一种机器学习算法，在其测试人群中，在区分正常、可疑不规则和圆锥角膜方面接近人类角膜专家的准确性。
现代角膜地形图技术结合人工智能算法，能够实现更精准的疾病筛查和风险评估。OptiV光弧医疗的眼前节测量系统集成了先进的AI分析算法，能够自动识别角膜地形图异常模式，为屈光手术术前评估提供客观、可重复的数据支持，大大提高了诊断的准确性和效率。
六、临床实践要点与总结
角膜地形图是进行屈光手术术前评估的重要工具。重要的是要诊断各种可能导致LASIK不良结果的角膜异常，如圆锥角膜、顿挫性圆锥角膜和透明边缘角膜变性。此外，我们需要确定散光的存在和屈光稳定性。特别重要的是仔细筛查患者并诊断那些扩张风险较高的患者。一些伪影可能与圆锥角膜混淆："移位顶点综合征、接触镜引起的变形、突出的泪液半月板、获取地形图时的错位、干眼病伴角膜前泪膜不良以及眼球上的意外外部压力"。
在LASIK、PRK、SMILE和LASEK中，评估屈光误差和角膜地形图并确定是否会导致异常陡峭或平坦的角膜曲率是相关的。陡峭角膜的纽扣孔风险更大，而平坦角膜的游离帽风险更高。这些并发症主要在使用机械显微角膜刀时报告；另一方面，飞秒LASIK瓣似乎没有这些并发症。术后角膜地形图有助于确定消融床、手术质量和激光的均匀性。研究应在手术后至少一周进行。它对于检测扩张和评估进展也很有用。"角膜地形图引导的定制消融模式"是防止不良术后结果的有用技术。
SMILE手术中的地形图应用与个性化设计
SMILE（Small Incision Lenticule Extraction，小切口角膜基质透镜取出术）作为全飞秒激光屈光手术的代表，在地形图引导下的个性化设计中展现出独特的技术优势。与传统LASIK手术不同，SMILE手术通过飞秒激光在角膜基质层内精确制作微透镜，然后通过2-4mm的小切口将其取出，实现了真正的微创屈光手术。
图3. 正常角膜厚度地形图表现。
展示正常角膜的典型厚度地形图特征，为临床诊断提供正常参考标准。
术前地形图评估的关键作用：在SMILE手术前，角膜地形图分析为个性化手术设计提供了重要依据。通过精确测量角膜前表面曲率分布、厚度变化和形态特征，医生能够：
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微透镜设计优化：根据地形图显示的角膜曲率分布，精确计算微透镜的厚度和直径，确保矫正效果与角膜形态完美匹配
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切口位置规划：基于角膜厚度分布图，选择最适宜的切口位置，避开角膜最薄区域，确保手术安全性
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生物力学评估：结合地形图数据评估角膜生物力学特性，预测术后角膜稳定性，降低扩张风险
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散光轴位精确定位：利用地形图散光分析功能，精确识别散光轴位，指导微透镜的个性化设计
个性化设计的技术优势：SMILE手术在地形图引导下的个性化设计具有以下显著优势：
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微创性：仅需2-4mm小切口，保持角膜前弹力层完整性，减少术后干眼和角膜生物力学改变
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精确性：飞秒激光精确控制微透镜制作，误差控制在±5μm以内，实现亚细胞级别的精确操作
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稳定性：保持角膜前弹力层完整，术后角膜生物力学稳定性优于传统LASIK手术
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安全性：无角膜瓣相关并发症，降低感染和瓣移位风险
术后地形图监测：SMILE手术后，定期进行角膜地形图检查对于评估手术效果和监测并发症具有重要意义。术后1周、1个月、3个月和6个月的地形图对比分析能够：
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评估屈光矫正的精确性和稳定性
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监测角膜形态变化，早期发现可能的扩张征象
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分析视觉质量改善情况，包括高阶像差的变化
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指导术后护理和并发症预防
临床实践要点总结
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术前评估：全面分析地形图模式，识别潜在风险因素
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多参数分析：结合曲率、高度、厚度等多种指标综合评估
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风险分层：使用Randleman评分和PTA指数进行风险量化
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个性化设计：根据地形图特征制定个性化手术方案，特别是SMILE手术的微透镜设计
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术后监测：定期复查地形图，评估手术效果和并发症
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技术选择：根据地形图特征选择最适合的手术方式，如地形图引导的LASIK或SMILE手术
参考文献
[1] Santhiago MR, Smadja D, Gomes BF, et al. Association between the percent tissue altered and post-laser in situ keratomileusis ectasia in eyes with normal preoperative topography. Am J Ophthalmol. 2014;158(1):87-95.
[2] Ambrosio R Jr, Lopes BT, Faria-Correia F, et al. Integration of Scheimpflug-based corneal tomography and biomechanical assessments for enhancing ectasia detection. J Refract Surg. 2017;33(7):434-443.
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