中山大學中山眼科中心角膜病專科主任醫師袁進教授團隊自主研發智慧瞼板腺分析系統，實現了瞼板腺腺體自動化分割及多引數結構及功能分析，為瞼板腺功能障礙的精細化診療提供了全新模式，該研究成果以論著形式發表於《LANCET（柳葉刀）》子刊Eclinical medicine上。

瞼板腺功能障礙（MGD）是全球範圍內的常見眼部疾病，患病率約為46.2% 至 69.3%。

瞼板腺分泌脂質參與生理淚膜的形成，炎症、衰老等因素導致腺體功能的減退和丟失，將使患者逐步發展為難治性乾眼，嚴重影響患者視覺質量和生存質量。MGD的早期發現和病變程度判別是正確醫療干預的前提和基礎。

目前，臨床對MGD的診斷主要依靠醫生對眼瞼和腺體外觀進行分析判斷，存在主觀性強，腺體早期功能損害難以確定等侷限性，臨床上缺乏基於腺體生物學評估的客觀、精準、量化MGD診斷分級系統。

中山大學中山眼科中心角膜病專科主任醫師袁進教授

袁進團隊採用紅外瞼板腺影象增強及特徵識別技術，進行瞼板腺腺體特徵全自動勾勒和生物學測量，除提供了腺體面積百分比（gland area ratio，GA）等傳統指標外，提出全新腺體扭曲度（tortuosity index，TI）、形變係數（deformation index，DI）和顯影值（signal index，SI）等腺體結構細節及功能指標。

全自動智慧瞼板腺分析系統

採用智慧瞼板腺分析系統，袁進教授團隊對來自乾眼門診的真實世界資料進行分析，發現

當腺體出現不均勻擴張導致形變係數（DI）升高，腺體扭曲度（TI）、腺體顯影值（SI）及面積比（GA）下降等表現時，提示發生MGD。

形變係數（TI）下降合併腺體面積比（GA）丟失，可與腺泡大量死亡、腺體瀰漫性萎縮相關，可作為先天腺體缺失和後天性腺體功能退化的鑑別依據。同時證實顯影值（SI）與腺體分泌活躍度相關。

基於上述腺體形態引數特徵規律，建立了多維度引數的DI-TI-GA-SI診斷模型，ROC曲線下面積（AUC）可達0。82，可幫助臨床醫生在有眼表不適症狀人群中快速甄別出MGD患者。

智慧瞼板腺分級診斷系統對不同腺體異常的解析

團隊進一步研究了不同嚴重程度MGD中上述引數的等級變化規律，發現形變指數（DI）在輕中度MGD中顯著升高，與早期瞼板腺開口阻塞，瞼脂堆積導致區域性擴張、以及區域性腺泡少量萎縮有關，可作為輕度MGD的判斷指標；而扭曲係數（TI）在中重度MGD中明顯下降，並且伴隨有腺體面積比（GA）減少，反應瀰漫性重度腺泡萎縮。基於腺體不同形態學指標在不同嚴重度MGD中的特徵規律，課題組提出了基於瞼板腺形態學細節（TI-DI-GA）的MGD分級模型，在各級別MGD中分級準確率AUC達0。79~1。0，為臨床進行MGD分級提供了新的標準。

基於智慧瞼板腺分析系統多引數測量的MGD診斷與分級評價

目前，袁進教授團隊研發的新型智慧瞼板腺分析系統已完成成果轉化，通過了臨床主流眼表檢查裝置的系統整合除錯，第一批加裝智慧瞼板腺診斷分級系統的裝置已進入臨床應用，為MGD的早期診斷和量化分級提供了全新選擇。

新型智慧瞼板腺診斷分級系統已完成成果轉化