周行涛教授团队构建圆锥角膜多模态评估新参数CSI

发布日期：2026-04-30 09:54    点击次数：175

编者按：圆锥角膜的严重程度不是“轻度、中度、重度”三个格子，而是一条从0到1的连续光谱！2026年3月，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院周行涛教授、沈阳副主任医师、张晓宇副主任医师团队联合国内外多家研究院校，在圆锥角膜早期筛查与诊断领域研究取得突破。团队创新地采用Kolmogorov–Arnold网络（KAN），将角膜地形图与生物力学多项关键参数融合，构建了连续严重性指数（Continuous Severity Index，CSI），用于评估圆锥角膜严重程度。该指数在鉴别正常角膜与顿挫型圆锥角膜（forme fruste keratoconus, FFKC）的曲线下面积（AUC）达0.859，鉴别正常角膜与临床期、亚临床期圆锥角膜时模型的表现接近完美（AUC=0.998）。相关研究成果发表于Ophthalmology Science并申请发明专利。

作者介绍

张晓宇

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 眼科副主任医师

专注于青少年近视远视散光防治、屈光手术（全飞秒smile，飞秒LASIK，LASEK），圆锥角膜的早期筛查和诊治，圆锥角膜交联手术。现任全国生物力学专业委员会青年委员，复旦大学附属眼耳鼻喉科医院圆锥角膜交联&RGP专病中心副主任。主持国家自然科学基金青年基金1项，发表SCI论文多篇。主编学术专著2部，科普书籍1部，参编2部，获复旦大学附属眼耳鼻喉科医院“卓青冒尖人才”，复旦大学上海医学院优秀住院医师，上海市医学科技奖二等奖（第二完成人）、中华人民共和国教育部科技进步二等奖等荣誉奖励。

沈 阳

复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 副主任医师、副研究员

复旦大学-美国加州大学伯克利分校联合培养眼科学博士，长期致力于眼科人工智能研究、眼科诊疗设备国产数智化研发与临床转化工作；擅长屈光不正的手术矫正技术（全飞秒smile，飞秒LASIK，LASEK、ICL植入术）、圆锥角膜筛查与角膜交联治疗、儿童青少年近视防控；共发表SCI论文90余篇、授权国家发明专利8项，国际专利2项目，完成临床转化2项；主持多项国家级、省部级、市局级研究项目；获中国发明创业创新二等奖（第一完成人）、上海市科技进步二等奖、上海市科学技术普及一等奖、教育部科技进步二等奖、“海聚英才”全球创新创业大赛优胜奖（第一完成人）、徐汇区创业创新大赛铜奖（第一完成人）、上海市产学研合作优秀项目奖等奖项。

乔 莺

上海理工大学-复旦大学附属眼耳鼻喉科医院联合培养硕士

研究背景

角膜地形图形态与角膜生物力学特性是鉴别正常角膜与圆锥角膜的两个最重要的维度。目前具有代表性的鉴别模型包括角膜生物力学指数CBI（Corvis Biomechanical Index）和角膜地形图-生物力学指数TBI（Tomography and Biomechanical Index）。但CBI和TBI存在两大局限性：

一、阈值判断“非黑即白”：CBI和TBI在鉴别正常角膜与圆锥角膜时一般以0.50为阈值，即当CBI或TBI高于0.50时判断为“圆锥角膜”，而低于0.50则没有意义。在临床实践中时常出现CBI与TBI其中一个指数大于0.50，另一个指数小于0.50的矛盾结果，给临床决策带来困扰，且当CBI或TBI值在0.50附近时，发生“漏诊”或“误诊”的概率也随之增加。

二、进展评估“戛然而止”：圆锥角膜的进展是一个连续发展的过程，而CBI和TBI仅用于判断“是”或“否”，无法连续地反映该疾病严重程度。当CBI或TBI值高于阈值（0.50）后，更高的指数并不代表圆锥角膜更加严重。目前为止尚无一个综合性指标用于评估圆锥角膜的严重程度。

研究预览

研究团队首次将新型神经网络Kolmogorov–Arnold Network（KAN）引入圆锥角膜严重程度的评估，将角膜地形图和生物力学关键参数整合为一个连续的、无量纲的评分系统（CSI），实现了对圆锥角膜筛查与严重程度的统一、连续且可解释的量化评估新方法。

研究结果显示，CSI指数在区分正常角膜与圆锥角膜时，达到了近乎完美的准确性（AUC=0.998），显著优于CBI、cCBI、TBI、cTBI及SSI（应力-应变指数）等传统模型的实际效能。鉴别正常角膜与FFKC时AUC值达0.859，显著高于真实世界研究中的CBI、TBI等模型的结果，展现了其在圆锥角膜早期筛查中的巨大潜力。此外，通过特征归因分析，研究还揭示了圆锥角膜进展的内在逻辑：在低CSI指数阶段即角膜从正常状态向FFKC进展时，生物力学参数（如ARTh、SP-A1）对CSI指数的贡献最大，在高CSI指数阶段（进展为临床期），角膜形态不对称性指标（如CKI、IHA、ISV）逐渐主导CSI。这一结果首次在数据层面印证了圆锥角膜“生物力学特性改变先于形态学异常改变”的病理生理演变规律。

CSI模型与传统模型鉴别正常角膜与FFKC的效能比较

CSI模型与传统模型鉴别正常角膜与FFKC、圆锥角膜的效能比较

CSI模型与传统模型鉴别圆锥角膜与FFKC、正常角膜的效能比较

角膜地形图与生物力学关键参数对CSI贡献度分析

临床意义

CSI提供了一个连续、统一、可解释的圆锥角膜评估工具。不再是“是”或“不是”、“轻、中、重”的硬性划分，而是像连续光谱一样，成为在0到1之间的连续变量，帮助临床判断受试者风险如何，处于哪个阶段、是否适合手术干预等。

CSI在FFKC筛查中表现出色，尤其适用于角膜屈光手术前圆锥角膜筛查场景。可帮助识别那些“角膜地形图正常但生物力学特性已异常”的高风险病例，降低角膜屈光手术后角膜扩张的发生风险。

研究局限

本研究为单中心回顾性研究，尚需多中心、前瞻性研究进一步验证模型性能；CSI预测进展风险的准确性需更多长期随访数据支持；CSI在圆锥角膜预后判断中的价值有待进一步探索。

总结

CSI实现了圆锥角膜的筛查与严重程度的评估从“分类诊断”到“连续量化”的跃迁，不仅印证了圆锥角膜“生物力学损害先于形态改变”的疾病规律，也为圆锥角膜的早期筛查与精准管理提供了新的工具。

参考文献

Qiao Y, Wang L, Ju L, et al. A Continuous Severity Index for Keratoconus Diagnosis Based on Kolmogorov–Arnold Networks in a Chinese Population. Ophthalmology Science. 2026. DOI: 10.1016/j.xops.2026.101168

通讯作者：沈阳、张晓宇

合作单位：澳大利亚莫纳什大学、伦敦大学学院