眼底纹理密度FTD：用AI量化近视进展
日期：2026-09-05
作者：上海大学医学院附属眼科中心（上海普瑞眼科医院）
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高度近视的长期管理，难点在于如何客观、动态地评估眼底结构的变化。传统评估较多依赖医师经验，主观差异难以完全避免，且难以用统一尺度横向比较。上海普瑞眼科医院陈威存医生发表于眼科知名期刊的一项研究，提出眼底纹理密度（FTD）这一量化指标，借助深度学习技术为近视进展监测提供了新思路，也为长期随访增添了可量化的抓手。
什么是 FTD 眼底纹理密度？
FTD 即眼底纹理密度（Fundus Texture Density），是研究者基于超广角眼底图像提出的一项量化指标。它通过对眼底图像中纹理信息的系统分析，将原本依赖主观判读的眼底改变，转化为可测量、可比较的数值，从而更客观地反映眼底结构的细微动态，减少人为判读带来的偏差。
研究是怎么做的？
该研究运用深度学习技术对超广角眼底图像进行分析，对 102 例高度近视患者进行了为期五年的纵向追踪。通过长期随访积累的图像与临床数据，团队得以观察同一批患者眼底纹理随时间演变的规律，为指标的建立提供了扎实的数据基础，也验证了模型的稳定性。
发现了什么规律？
研究发现，在高度近视阶段，FTD 的变化与眼轴延长密切相关；而进入超高度近视阶段后，这种相关性有所减弱。这一差异提示，在不同病程阶段，眼底重塑可能由不同的机制主导，单一指标的解读需要结合患者的具体阶段综合考虑，避免机械套用结论。
对近视监测有什么用？
FTD 为高度近视眼底变化的早期识别提供了一种客观的生物标志物。相比传统的主观评估，量化指标有助于在随访中更敏感地捕捉结构改变，为医生制定个体化的监测与干预策略提供参考依据，推动随访从经验型向数据型转变。对于进展较快的个体，这一指标还能辅助医生更及时地调整管理节奏。
人工智能在眼科还能做什么？
除 FTD 这类结构量化外，人工智能还可应用于影像辅助判读、病灶识别与风险分层等场景。上海普瑞眼科医院陈威存医生的研究方向之一，正是将人工智能与临床眼科相结合，用技术手段提升诊疗的客观性与可重复性，让检查结果更具横向可比性。
这项指标当前还有哪些局限？
作为一项样本量有限的纵向观察，FTD 指标的稳健性仍需在更大人群与更长周期中加以验证。此外，超高度近视阶段相关性的减弱，提示其背后的机制解释尚不充分。研究者也强调，该指标应作为既有检查的补充，而非替代临床综合判断，实际运用仍需结合医生经验。
