眼眶脂肪体积增大是导致甲状腺相关性眼病（TAO）患者眼球突出、眼睑闭合不全等最主要的原因^[1]。眼眶内软组织包括眼外肌、脂肪、泪腺等，其中眼眶脂肪体积占比重最大。临床方面，Nishida等^[2]发现在TAO患者中，眼眶脂肪组织容积的增加明显高于眼外肌容积的增加，并且眼眶脂肪组织容积与突眼度的相关系数（r=0.70，P=0.0006）也高于眼外肌容积与突眼度的相关系数（r=0.58，P=0.008）。TAO后期的眼眶减压术，也是基于眼眶后脂肪剔除^[3]。基础研究方面，目前已公认共同抗原学说，相关研究也表明疾病炎症活动期主要为淋巴细胞浸润成纤维细胞，可能由于甲状腺及眼眶软组织受TRAb攻击所致，而成纤维细胞在某些因素影响下会发生发展为成脂肪细胞^[4-5]。因此，眼眶脂肪体积的定量测量日益受到重视。

测量眼眶脂肪体积的金标准无疑是眼眶脂肪活检，但临床难以实现，因此目前测量眼眶脂肪体积的方法主要建立于影像学基础，包括B超^[6]、CT ^[7-11]、MRI ^[12-15]。获取图像后，既往研究许多都是利用三维重建技术来进行测量眼眶脂肪体积^[9]，这就要求影像学图像层厚薄，造成扫描时间延长、价格昂贵、重建耗时久，故临床难以推广。此外，CT扫描本身具有放射性，患者依从性差^[16]；其次，CT对眼眶后软组织分辨率远不及MRI ^[17]。MRI图像，尤其是T₁WI成像，能够对眶内眼外肌、脂肪、视神经等精细显像，并且可以测量突眼度、观察视神经轴变化，为临床提供客观有效的数据^[18-19]。因此，我们建立了一种新的基于MRI图像对眼眶脂肪体积进行测量的方法，半自动化的处理图像模式，使得其具有简单、快速的特点，非常便于临床推广使用。

这种新方法主要通过Adobe^® Photoshop CC 2015软件^[20]对MRI单层图像进行分析处理，从而测出MRI单层图像眼眶脂肪部分的面积，随后通过近柱体模型对单层面积进行叠加计算，最后计算出眼眶脂肪体积。

采用荷兰飞利浦公司医用磁共振成像设备ACHIEVA 1.5T，对10名按照Bartley^[21]标准诊断的TAO患者进行扫描，TAO患者取仰卧位，采用标准头颅八通道相控阵线圈，头部置于线圈内，尽可能左右对称，调整颅脑的正中矢状位使其与线圈的纵轴一致。进行患者眼眶的横断、冠状及平行视神经的斜矢状位扫描，横断位扫描定位线平行于听眦线，其中以显示内、外直肌、视神经能在同一层面最佳。

扫描序列：自旋回波（SE）T1WI横断位成像：TR：550 ms，TE：15 ms，视野（field of view，FOV）：180 mm× 161 mm，扫描层数：12层，层厚3.5 mm，层间距0.35 mm，翻转角：90°，采集矩阵：224×178。采集次数（AC）：1。采集时间（TA）：148 s。

采集完图像后，将数据传输至南方医科大学第三附属医院PACS系统，包括图像、患者基本信息、序列、层厚等。随后将图像导出，导出格式为Dicom，再利用本文提出的基于MRI图像对眼眶脂肪体积进行测量的方法（详见1.4），对MRI图像数据进行脂肪体积测量，整个眼眶脂肪体积测量过程从导入图像到Photoshop后开始进行计时，测量由2名专业领域且专业水平不同的操作人员连续10 d进行，测量结果将进行重复性、一致性及信度检验。

我们采用3D打印的形式，建立1个内径为30 mm× 30 mm×30 mm的立方体模具，随后校验模具内径，确认模具内径为30 mm×30 mm×30 mm，即此模具标准容积为27 mL。随后我们将市售黄油加热融化（商品名：总统淡味黄油棒，商品号：3228022000311）并进行离心（3500 g，3 min，37 ℃），取离心管最上层液体灌注入标准化模具中，此过程保持平稳，待黄油液面灌注超出模具顶面时，停止灌注。随后室温下等待30 min~1 h，待黄油凝固后以平整工具刮去超出模具顶面的多余部分黄油，使黄油与顶面成平整状态。

对模型进行MRI扫描，扫描标准、导出方式及格式与1.1节叙述一致。紧接着利用MRI图像数据进行脂肪体积测量，测量从导入图像至Photoshop开始计时，测量由2名专业领域且专业水平不同的操作人员进行，测量结果与模型标准体积（27 cm³）进行对比以计算测量误差（详见1.5节）。

对导出的Dicom图像采用Adobe^® Photoshop CC 2015进行处理。首先将Dicom图像导入至Photoshop并将图像修改为实际大小，然后依次调整图像曝光度（0.3~0.9）、位移（0~0.45）以及灰度系数（0.3~1），紧接着对图像通道进行色阶处理（阴影输入色阶40~150，高光输入色阶90~200），即可抽出初步眼眶脂肪选区。以上过程均为自动化操作，可以用批处理命令以自动完成。接下来，人工对初步选区进行分割并获得最终选区（图 1）。最后将汇总的面积以近柱体体积公式进行体积计算。整个体积测量过程，包括人体MRI图像数据、模具MRI数据，均由2名各专业领域且专业水平不同的操作人员进行。近柱体体积公式如下：

图 1(Figure 1)

图 1 最终选区的形成 Figure 1 Formation of the final selection.

V=（S₁+S₂+……+S_p）×2.54×2.54×层厚（S₁、S₂……S_p为单层图像脂肪面积）

本文通过平均差百分比（MD%）、变异系数（CV）进行精确度、信度分析。通过组内相关系数（ICC）^[22]进行信度分析，描绘Bland-Altman ^[23]图进行组内一致性分析。

本文数据均采用SPSS 20.0统计软件分析，定量资料以均数±标准差表示，进行信度、一致性、可重复性等分析。

同一名操作员同时对体积为27 cm³的标准模具的CT及MRI图像进行体积测量，利用CT图像测得的体积为36.48±1.55 cm³，平均差百分比为34.50%；利用MRI图像测得的体积为26.85±0.44 cm³，平均差百分比为-0.77%。

2名操作员分别利用本研究方法及既往研究的Mimics三维重建体积测量方法，对同一只眼眶进行眼眶脂肪体积测量，计算从扫描到测量测眼眶脂肪体积时间，操作员1：利用本研究方法用时466.13±22.03 s，利用Mimics三维重建用时2155.22±33.59 s；操作员2：利用本研究方法用时422.55±42.19 s，利用Mimics三维重建用时2007.22±25.68 s。

已知标准脂肪模具的体积为27 cm³（表 1），操作员1运用上述方法学测量标准脂肪模具体积为26.86± 0.02 cm³（平均差百分比：-0.61%），操作员2测量值为26.80±0.03 cm³（平均差百分比：-0.73%），两者较实际模具体积平均差百分比绝对值均小于1%。

表 1(Table 1)

表 1 模具测量结果 Table 1 Measurements of the model Item Operator1 Operator2 Actual volume (cm3) 27 27 Volume measured (cm3) 26.86±0.02 26.80±0.03 Difference percentage (%) -0.61 -0.73

表 1 模具测量结果 Table 1 Measurements of the model

2名操作人员连续10 d对同一只眼眶进行脂肪体积测量（表 2），操作人员1测量所需时间为277.44± 41.53 s，体积为17.93±0.09 cm³；操作人员2测量所需时间为237.73±35.61 s，体积为17.93±0.07 cm³。两名操作人员测量耗时较短，此方法测量数据快速。两组数据变异系数（CV）分别为：0.50%、0.39%，分析两者可重复性，两者变异系数均小于1%。

表 2(Table 2)

表 2 单眼眼眶脂肪体积测量结果 Table 2 Measurements of one orbital fat Item Operator1 Operator2 Time (s) 277.44±41.53 237.73±35.61 Volume (cm3) 17.93±0.09 17.93±0.07 Coefficient of variation (%) 0.50 0.39

表 2 单眼眼眶脂肪体积测量结果 Table 2 Measurements of one orbital fat

两名操作人员同时测量10名甲状腺相关性眼病患者眼眶脂肪体积，组内相关系数（ICC）为0.996，95%置信区间为（0.985，0.999），ICC为0表示不可信，为1表示完全可信，大于0.75表示信度良好，本研究ICC介于0.75~1之间。

图 2显示的是Bland-Altman差值法分析结果。两名操作人员测量的两组数据的差值偏倚为0.18，偏倚标准差为0.37，则95%一致性界限为（-0.54，0.90），其一致性界限较窄，且只有一个数据点落到95%一致性界限上。

图 2(Figure 2)

图 2 操作员1 & 2测量的眼眶脂肪体积的Bland-Altman图 Figure 2 The Bland-Altman plot of FVs measured by operator 1 & 2.

依据本文结果，通过目前临床常规采集的眼眶MRI序列图像即可对眼眶脂肪体积进行测量，并且具有测量速度快，重复性好，精确度高等优势。

就测量速度而言，对比已有的基于影像学检查的测量脂肪体积的方法^{[7-9, 12]}，我们新方法用时远远低于前者，这是其一大优势。这里的用时短是双方面的。一方面，患者进行的是SE序列T1WI成像扫描，在临床常见且采集时间短，相对比起前人^[13-15]行影像学检查所耗的时间，此成像扫描所耗时间大大减少；另一方面，对比起其它类型的图像处理软件，Photoshop已诞生多年，中间历经多次改版优化，图像处理速度较其它同类型软件具有优势，同时因为已进入市场多年、适用领域广泛、支持文件批处理等原因，其操作十分简便，易于上手，因而在单层图像的面积获取方面，其用时也低于其它同类软件，学习成本较同类软件也更低，对操作人员软件知识掌握要求不高。

在本研究中我们也对此新测量方法进行了重复性、信度检测，从变异系数、组内相关系数均可以看出新的测量眼眶脂肪体积的方法可重复性高、信度优；通过Bland-Altman ^[23]差值法分析的结果也提示不同测量者间一致性高。以上优势都是由于本研究测量方法的自动化的程度较以前方法高。在我们建立的新方法中，人工操作的部分仅存在于初始选区获取之后，最终选区获得之前，也就是说我们已经实现了整个测量过程中自动化处理过程大部分化，因而带来的人工误差也相对较小。相比起以前手动勾画眼眶及眼眶脂肪选取的手动或半自动方法^{[7-8, 12, 24]}，我们的新方法所耗人力大幅度降低。

而对本研究新测量方法精度的检验上，我们选择建立一个标准的脂肪模具以完成对新方法测量精度的校验。就结果而言，这种新方法测量精度较高，但这其中尚有一些误差未能排除。一方面，我们使用的标准脂肪模具为正方体，也就是柱体，而眼眶脂肪是不规则体，而我们使用的体积公式是近柱体的累积计算公式，公式对于不规则体的测量其本身存在一定的系统误差，但鉴于眼眶脂肪的不规则性，我们尚在寻找一种合适的方法对其进行校正。另一方面，我们的新方法主要建立在层厚较大的T1WI成像基础上，图像采集虽然耗时较短，但较大的层厚也必然会导致相当一部分结构信息的丢失，这也是误差的另一个来源。

现有的IDEAL、传统Dixon等方法是通过脂像图片信号计算得出脂肪分数，是半定量的脂肪量化方法；并且IDEAL、Dixon等方法对磁共振技术要求较高，需要特定设备与序列，临床推广性不强。相比现有的三维重建方法，本文所建立的新方法显然在节省人力和时间成本上具有巨大优势，故此新方法具有良好的临床推广性，能够让临床医生更好地了解患者眼眶后软组织情况，有助于TAO的诊断、治疗、预后随访。同时测量眼眶脂肪体积所利用的T1WI成像的1.5TMRI图像普通磁共振仪器均可采集，这比起既往研究所利用的3.0T磁共振^[13-15]设备及CT仪器^{[1, 8, 11, 25]}，更常见且适用度广、危害性小，在我国二三级城市也常见。总而言之，我们的新方法可以行之有效地对眼眶MRI图像进行眼眶脂肪体积测量，它快速简便，具有耗时短、精确度高、重复性好、一致性高、可信度优、学习成本低等优势，极具临床推广价值。