圆锥角膜功能性生物标志物的鉴定和验证

圆锥角膜的筛查涉及圆锥角膜相关的临床体征，如检影剪刀反射、Munson 征、基质变薄、Vogt 纹和 Fleischer 环，但角膜地形图是诊断圆锥角膜最有用的方法，尤其是在没有临床体征的情况下。

目前有几种设备可用于通过测量前后角膜地形图和海拔来检测早期圆锥角膜（Mihaltz 等人 2009 年；Ishii 等人 2012 年）。 生成彩色编码图和地形指数的角膜地形图和断层扫描技术是确认圆锥角膜诊断的最灵敏设备（Rabinowitz 1998；Rao 等人 2002）在本研究中用于诊断。 此外，在没有圆锥角膜临床体征的情况下，视频角膜造影术已被证明可以识别挫锥形角膜 (FFKC)。 诸如 Klyce/Maeda 标准、Rabinowitz 标准等视频角膜塑像指标已被开发用于定量分析视频角膜塑像和圆锥角膜筛查（Rao 等人，2002 年）。 这些指标已被证明可以高度敏感和特异地识别圆锥角膜。 Orbscan II 是一种三维狭缝扫描地形图系统，用于分析角膜表面和前房，并已用于研究中的所有患者。 它使用校准视频和扫描狭缝光束来测量数千个点的 x、y 和 z 位置。 这些点用于构建地形图（Rao et al. 2002）。 Pentacam (Oculus Inc) 是一种角膜断层扫描仪技术，它使用旋转的 Scheimpflug 相机生成关于前部和后部的地形图和高度的数据，该相机也已用于本研究中的所有受试者。 根据所使用的地形图模式，可使用各种诊断参数进行圆锥角膜诊断。 Maeda 和 Klyce 设计了一个检测圆锥角膜的系统。 该系统基于线性判别分析和二元决策树，将地图识别为代表圆锥角膜或非圆锥角膜，并根据来自判别分析 (KPI) 的值，为地图分配一个以百分比表示的指数，表明圆锥角膜的严重程度。 然而，此时，圆锥角膜严重程度指数 (KSI) 和 Amsler-Krumeich 分类是最流行的圆锥角膜严重程度分级方法（Mihaltz 等人，2009 年；Ishii 等人，2012 年）。 KSI 基于使用基于 Placido 圆盘的角膜地形图通过曲率图估计的指数，Amsler-Krumeich 分类使用生物显微镜定义圆锥角膜的阶段、平均中心角膜曲率测量读数、球面和柱面折射变化以及角膜厚度（Mihaltz 等人。 2009 年；Ishii 等人，2012 年）。 这是本研究中所有受试者圆锥角膜阶段的最终分级所使用的指数。