点击标题下「蓝色微信名」可快速关注
摘要
外眼疾病涉及眼球及其周围结构的形态结构和（或）功能异常，根据病变部位不同，可分为眼表病、眼睑病和眼眶病三大类。外眼疾病通常导致患者眼部外观的特征性变化，为疾病的筛查、诊断提供了重要线索，同时也对治疗决策和预后评估具有指导意义。然而，目前在国内外尚缺乏针对外眼疾病患者面部图像采集的要求、规范与标准，非标准化的采集方式不仅影响了图像质量，也限制了图像数据在辅助疾病诊断、治疗和科研中的应用价值。本文探讨了外眼疾病常见体征的图像采集标准，提出多角度、多方位图像采集标准，并对面部图像采集过程中的设备要求、患者要求、环境要求及图像储存要求进行了标准化说明。此外，本文也总结归纳了面部图像采集过程中可能遇到的常见问题和错误示例，为实际操作提供参考。标准化的图像采集流程不仅有助于建立外眼疾病面部特征数据库，促进基于图像的人工智能识别研究，还能提高外眼疾病的诊断评估准确性，为患者提供更为精准的治疗方案，从而改善患者的整体预后、生活质量和医疗效能，推动医疗领域的创新与发展。
雷超宇 王慧 赵辰 宋雪霏 周慧芳
上海交通大学医学院附属第九人民医院眼科，上海市眼眶病眼肿瘤重点实验室，教育部视觉系统疾病医药基础研究创新中心，上海 200011
外眼疾病包括眼表病 ［ 1 ］ 、眼睑病 ［ 2 ］ 和眼眶病 ［ 3 , 4 , 5 , 6 ］ 三类，其共同点为：患者会出现特征性的眼部外观变化。该外观变化为疾病筛查与诊断提供了思路，进而可以辅助治疗决策，也成为评估预后效果的观察窗口 ［ 7 , 8 ］ 。面部图像作为一种非侵入性的诊断工具，可以提供清晰、细致的患者眼部外观图像，还能通过多角度、多方位的图像展示，帮助医生全面了解患者的眼部状况。因此，对于外眼疾病患者，其面部图像采集显得尤为重要。利用先进的图像处理和机器学习算法，研究人员能够从大量的图像数据中提取关键特征，建立更为精确的疾病识别模型，进而推动眼科诊断技术的进步，实现对眼部疾病更早期的预测和诊断 ［ 9 ］ 。
然而，目前国内外尚缺乏对外眼疾病患者照片采集的要求、规范与标准，欠规范和不统一的采集方式不仅影响了图像质量，还导致数据的一致性和可比性不足，从而限制了图像数据在辅助疾病诊断、治疗和科研中的应用价值，也妨碍了跨机构和跨地区的合作与数据共享。随着分级诊疗、医疗联合体政策的实施，以及人工智能（artificial intelligence，AI）在医疗领域的应用，数据的标准化和规范化变得至关重要 ［ 10 ］ 。
为了应对这些问题，本文提出了一套多角度、多方位的图像采集标准，并详细说明了面部图像采集过程中的设备要求、患者要求、环境要求及图像储存要求。标准化的图像采集流程不仅有助于建立外眼疾病面部特征数据库，促进基于图像的AI识别研究，还能提高外眼疾病的诊断评估准确性，推动医疗领域的创新与发展。
一、多角度、多方位图像采集标准
表1 描述了外眼疾病的常见体征及不同体征所需拍摄的多角度、多方位图像要求。综合不同体征要求，该部分将描述总共需要采集的16张照片的方法（ 图1 ）。 图1 和图2 均来自签署了知情同意书的志愿者，其图像仅用于研究，并确保志愿者的个人信息得到充分保护。所需采集的16张图包括：正视图（1张）、正面闭眼图像（1张）、五方位图（5张，包括仰头90°、左侧45°、右侧45°、左侧90°、右侧90°）、下视图（1张）、八眼位图（8张，包括让患者看向水平左侧、水平右侧、正上、左上、右上、正下、左下、右下8个方位）。
表1 外眼疾病的不同体征及对应需拍摄的眼部照片
| 体征 | 正视图 | 闭眼照 | 下视图 | 五方位 | 八眼位 |
|---|---|---|---|---|---|
| 眼睑位置异常 | |||||
| 眼睑退缩 | √ | ||||
| 上睑下垂 | √ | ||||
| 眼睑内翻 | √ | ||||
| 眼睑外翻 | √ | ||||
| 眼睑运动异常 | |||||
| 眼睑闭合不全 | √ | ||||
| 眼睑迟落 | √ | ||||
| 眼睑形态异常 | |||||
| 眼睑畸形 | √ | ||||
| 重睑增宽 | √ | ||||
| 眼睑肿胀 | √ | ||||
| 眼睑充血 | √ | ||||
| 眼球位置异常 | |||||
| 眼球位移 | √ | √ | |||
| 眼球突出 | √ | √ | |||
| 眼球凹陷 | √ | √ | |||
| 眼球运动异常 | |||||
| 斜视 | √ | ||||
| 眼球运动受限 | √ | ||||
| 眼表形态异常 | |||||
| 结膜充血 | √ | ||||
| 结膜水肿 | √ | ||||
| 泪阜红肿 | √ | ||||
| 翼状胬肉 | √ |
注：五方位指患者仰头90°、左侧45°、右侧45°、左侧90°、右侧90°；八眼位指患者看向水平左侧、水平右侧、正上、左上、右上、正下、左下、右下8个方位
图1 多角度、多方位图像采集示例图 右上（A）、上（B）、左上（C）、右（D）、正位（E）、左（F）、右下（G）、下（H）、左下（I）、闭眼（J）、仰位（K）、下视（L）、右侧90°（M）、右侧45°（N）、
左侧45°（O）、左侧90°（P）
图2 图像采集常见问题示例 对焦失败（A）、设备抖动（B）、面部占比过大（C）或过小（D）、未位于画面正中央（E）、过曝（F）、面部遮挡（G）、头部姿势不正（H）、角膜未完全暴露（I）、仰头90°不充分（J）、右转90°不充分（K）、仰头90°过度（L）、未正视正前方（M）、未正常睁眼（N）、头部未保持固定（O）、拍照背景杂乱（P）、光线过暗（Q）
（一）正视图
要求患者正面并直视摄像头。正视图可以记录患者是否存在各种眼眶形态异常、眼睑位置异常、眼睑形态异常、眼球位置异常、眼表形态异常与部分眼球运动异常。
（二）正面闭眼图像
要求患者正面摄像头并闭眼。用于检查患者是否存在眼睑闭合不全的体征。
（三）下视图像
要求患者正面朝向摄像头，双眼向下看。用于检查患者是否存在眼睑迟落体征。
（四）五方位图
要求患者仰头90°、身体转向左侧45°、右侧45°、左侧90°和右侧90°共5个视角方位，同时眼睛直视正前方。五方位图用于收集患者眼部三维空间的结构深度信息，可更全面、立体观察眼眶形态异常、眼球位置异常等关键指标。
（五）八眼位图
要求患者头面部保持固定，双眼依次看向八个方向，包括：水平左侧、水平右侧、正上、左上、右上、正下（需双手上提上眼睑，下同）、左下、右下。八眼位图用于了解患者的眼球运动情况，判断患者是否存在眼球运动障碍。
对于正下、左下、右下视图，患者需自行用双手提起上眼睑，上提眼睑的程度应保证充分暴露眼球表面。当患者不具备提起眼睑的能力或是不能理解提起眼睑指令时，可由医护人员帮助其提起上眼睑。值得注意的是，上提眼睑的力度不宜过大，以避免患者出现不适。
二、面部图像采集要求
在进行面部图像采集的研究或临床实践中，确保获得高质量的图像数据对于后续的分析和评估至关重要。因此，针对设备、患者、环境以及图像储存等方面需要有一系列具体的要求，旨在优化采集流程并确保数据的可靠性和有效性，确保采集到的图像能够全面且准确地反映患者的眼部状态。
（一）设备要求
1.焦点清晰：相机应确保照片的焦点清晰，避免模糊或不清晰的图像；建议使用至少1 200万像素、带闪光灯的相机，以确保图像的清晰度和细节。
2.稳定防抖：使用稳定的相机支架（可选）或防抖功能，以避免图像模糊。
3.拍摄距离：照相时距离合适，确保患者面部占整个图片的1/2~2/3；推荐的拍摄距离为50~70 cm。最小拍摄空间应不小于2 m 2，以确保设备布置和人员操作的便利性。
4.图像比例：横向，4∶3。
5.闪光灯：需要打开闪光灯，提升亮度并获取角膜映光点，辅助眼部图像分析。
（二）患者要求
1.患者双眼正视前方，保持中立表情，避免产生张口笑等非自然表情。
2.患者在拍摄时保持放松，减少不必要的眨眼或头部移动。
3.患者在拍摄时应保持坐姿端正、头部正直，避免面部遮挡，避免佩戴眼镜，不建议佩戴口罩、饰品、美瞳等可能影响图像质量的物品。
4.患者在拍摄前需要将头发整理好，长发者应露出两耳，发髻不要盘在头顶，拍摄前应清洗脸上的汗水和油污，化浓妆将影响图像质量，需要卸妆。
（三）环境要求
1.拍摄背景：尽可能单一干净。
2.环境光线：需确保充足且均匀，使用柔和的自然光或均匀照明来避免强烈的反光或阴影，必要时可借助补光灯。
（四）图像储存要求
1.拍摄完成所需的图像后，导出正确格式的相关图像，即应以全分辨率保存数字图像。图像存储应至少满足以下一种格式要求：DCM、无损压缩的TIFF、无损压缩的PNG和JEPG等格式。图片的像素大小至少为1 200万像素。
2.图像命名和检索：按照固定顺序进行图像采集和资料整理，便于识别和后续检索使用。
（五）隐私保护要求
1.在进行图像采集前，必须向患者明确解释采集的目的和用途，并获取患者的知情同意，让患者签署知情同意书。
2.在图像的存储和使用过程中，必须采取严格的数据安全和隐私保护措施，确保患者的个人信息得到充分保护，并符合医学伦理的相关要求。所有患者图像应进行匿名化处理，储存时仅使用编号与患者信息对应，以最大限度地保障患者隐私。
3.严格控制对数据库的访问权限，确保只有经过授权的医疗专业人员才能访问相关图像，以保证数据的安全和保密性。
三、面部图像采集中的常见问题
在进行面部图像采集的过程中，常面临多种问题，其可归类为设备条件不足、患者配合不够以及环境条件不利三大类，具体见图2 。
（一）设备条件不足
1.拍摄时对焦失败，导致照片模糊。
2.拍摄时设备抖动，引起照片重影。
3.拍摄距离不当，导致面部占比过大或过小。
4.拍摄对象未能位于画面正中央。
5.图像过曝。
（二）患者配合不够
1.患者面部存在遮挡或佩戴可能影响图像采集的物品（包括浓妆、眼镜、口罩等）。
2.患者头部姿势不正。
3.患者未充分上翻眼睑，以致角膜未完全暴露。
4.患者体位不符合标准，如仰头90°不充分，右转90°不充分，仰头90°过度以致眼睛被遮挡。
5.患者未正视正前方。
6.患者未正常睁眼。
7.患者在看向不同方向时头部未保持固定，如向上、向右看时，头部也会相应转动。
（三）环境条件不利
1.拍照背景杂乱，干扰内容过多。
2.环境光线过暗，导致不能采集到面部细节。
四、总结
本文通过详细分析外眼疾病对患者眼部外观造成的特征性变化，强调了面部图像采集在外眼疾病筛查、诊断及治疗决策中的重要作用。面部图像在医学诊断中作为一种非侵入性、直观的诊断工具，其重要性在现代医学中日益凸显。特别是在眼科领域，面部图像能够提供关于眼部及其周边结构的宝贵信息，这对于疾病的早期诊断和治疗规划至关重要。
针对当前缺乏统一的外眼疾病患者面部图像采集标准的问题，本文提出了一套多角度、多方位的图像采集标准，并对设备要求、患者配合、环境条件、图像储存以及隐私保护等方面提出了具体要求。隐私保护在整个流程中需要被特别强调，确保在提升医疗质量的同时，患者的个人信息安全得到妥善保护，符合医学伦理要求。未来，还需要联合多学科专家力量，制定相关专家共识或行业指南，进一步规范面部图像采集标准及应用准则。通过标准化图像采集流程，不仅可以提高外眼疾病的诊断与评估准确性，为患者提供更优化的治疗方案，还能为基于图像的AI识别研究奠定基础，最终改善患者生活质量与医疗服务效能，并为外眼疾病的管理和研究提供新的参考。
（参考文献见本刊网站）
杂志介绍
《数字医学与健康》（CN 10-1909/R，ISSN 2097-3349）是由中国科协主管、中华医学会主办的多学科交叉性学术期刊。本刊已被“中华医学期刊全文数据库”“维普中文期刊资源数据库”“万方数据库”收录。
办刊宗旨：聚焦国内外数字医学和健康领域的最新发展方向，刊载数字医学和健康领域的新理论、新技术、新方法，打造学术与技术的交流与合作平台，助力“健康中国”战略。
报道范围：国内外数字医学和健康领域前沿进展；数字和信息技术在公共卫生、疾病预防、健康管理、精准医疗、辅助决策、药物研发、临床科研、行业治理、医院管理、医学教育、医疗保险、数据管理及安全等领域的应用；医学和健康与现代信息学等相关学科交叉领域的新理论、新技术、新观点等；数字医学和健康领域的国家政策和法规、行业标准和共识、循证指南、伦理要求及产业信息。
主要栏目：述评、专家笔谈、标准与规范、论著、研究方法与报告、综述、产业研究、未来医学、技术介绍与评估、伦理与监管、讲座、文献速览等。
编辑部地址：北京市西城区东河沿街69号405室，邮政编码：100052。
联系电话：010-51322158，Email：dmh@cmaph.org。
更多阅读：
