海尔国际细胞库团队在著名眼科SCI期刊上发表最新研究成果
2020年9月，国际著名SCI期刊《Translational Vision Science & Technology》刊登了由海尔国际细胞库与青岛大学药学院、聊城市人民医院科研团队联合发表的超声生物显微镜(UBM)图像的最新研究成果，该成果对于探讨青光眼发病机制和监测相关病情，以及干细胞治疗青光眼研究起到重要作用。
这篇题目为《Level-Set Method for Image Analysis of Schlemm’s Canal and Trabecular Meshwork》（水平集算法在眼部Schlemm管和小梁网超声生物显微镜图像分析中的应用）的论文，详细阐述了科研团队使用三种分析模式，评价超声生物显微镜(UBM)图像中Schlemm 's管(SC)和小梁网(TM)的不同分割方法。该研究工作由海尔国际细胞库与青岛大学药学院、聊城市人民医院共同完成。
超声生物显微镜是目前广泛应用于眼科临床的一种超高频超声诊断设备，对于眼前节结构和病变具有出色的分辨能力，可在活体条件下观察眼前节组织结构的细微改变。近年来，该设备在青光眼的发病机制探讨、眼前节肿瘤的评价及眼外伤诊断方面愈发显现出重要的临床价值。
青光眼是全世界主要的不可逆致盲性眼病，复杂且有遗传倾向，在中国有近千万患者。目前治疗难点在于难以观测、控制眼压，导致手术风险。而小梁网组织在眼部起着极为重要的调控作用，小梁网细胞的形态、结构改变，数量异常和功能变化均可导致眼压升高。
此研究中，团队共招募了26名健康志愿者，让这些研究对象吹喇叭，同时测量他们的眼压(IOP)，利用50MHz的超声生物显微镜（UBM）在不同IOPs下获取图像。再通过ImageJ软件，分别使用k-means、模糊c-means (FCM)、level set三种分割方法对UBM图像进行分割。最后基于分割结果对TM-SC区域（小梁网Schlemm管区域）进行定量分析。用相对误差和组间相关系数(ICC)来量化测量的准确性和重复性。Pearson相关分析评估IOP与TM和SC几何测量值之间的关系。
团队总共采集了104张UBM图像，其中有84张图像质量符合入组标准。经过严格比对发现，使用Level-set分割方法的结果与ImageJ软件结果的相似性，要高于其他两种方法。其中Level-set方法的ICC值分别为0.97、0.95、0.9和0.57。眼压与SC面积、SC周长、SC长度和TM宽度的Pearson相关系数分别为- 0.91、- 0.72、- 0.66和- 0.61 (P<0.0001)。
此次实验结论为：水平集方法比其他两种方法具有更好的准确性。与人工方法相比，该方法可以达到相似的精确度、更好的重复性和更高的效率。因此，Level-set方法可用于进行可靠的UBM图像分割。
这一原创性研发成果的发表，是青岛海尔生物科技有限公司研发团队对科研领域的进一步理解及探索，为干细胞治疗青光眼及其它眼病发病机制探讨和病情监测提供了最新的研究方法，同时也推动了眼部显微外科的临床应用和成果转化，为海尔国际细胞库开展相关研究工作奠定了基础。