北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，中南大学爱尔眼科学院，湖北科技大学爱尔眼视光学院，暨南医院，英国国家健康研究所眼科生物医学研究中心，医院英国国家医疗服务体系基金会信托基金会和伦敦大学学院眼科研究所的研究团队发表在转换视觉科学与技术期刊的一份文献建立一种定量评价近视眼环境危险因素的实用方法。
介绍
近视眼在东亚已经成为一个主要的健康问题，因为它在过去几十年中的发病率越来越高（现在年轻人中为80%-90%），并且与高近视眼相关的威胁视力的疾病近视。尽管如此有几十种单核苷酸多态性与学校近视有关，近10年来近视的发病率迅速上升，似乎近视的发生主要与环境因素有关，如教育压力大、户外活动时间少等。
然而，要了解环境因素在近视发展中的确切作用，人们面临着几个挑战。首先，我们需要明确哪些特定的环境因素可能是近视眼发展的原因。关于这一点，最近的研究表明，高教育压力和较少的户外时间对近视的影响，至少部分可能是由近距离工作和光线介导的强度。因此，我们需要客观、定量地衡量这些因素。在过去，这些环境因素的量化大多依赖于调查问卷，这些调查问卷被指责存在回忆偏差和记忆障碍不准确性有鉴于此，一些可穿戴设备已被用来测量环境光强度。最近，我们开发了云夹（中国杭州镜之镜科技有限公司），这是另一种可穿戴设备，能够同时测量工作距离（工作距离）和眼睛水平光照强度（光照强度），具有高重复测量准确度和高精度。
虽然我们可以通过将工作距离和光照强度数据分别与个体的屈光不正联系起来来分析这些环境因素在近视发展中的作用，但是将它们映射到一个以时间序列为坐标的二维空间似乎更为合理，因为这两个因素总是同时发生的，并且它们对近视的影响是不同的屈光不正可能不是简单的相加。在这种情况下，空间数据挖掘方法优于传统的管理数字和分类数据的方法，因为空间数据挖掘能够从大型空间数据集中发现有趣的、以前未知但潜在有用的模式。此外，在这种情况下，空间数据和内在空间关系的复杂性限制了传统数据挖掘技术用于提取空间模式的实用性，其中包括（1）变量之间的空间关系，（2）误差的空间结构，（3）混合分布（与通常假设的正态分布相反）分布，（4）非独立观测，（5）特征之间的空间自相关，（6）特征空间中的非线性相互作用。
在本报告中，我们开发了一个系统的空间数据挖掘算法，专门分析从云夹光照强度收集的环境数据，并建立了一个单一的参数，即视觉行为指数（视觉行为指数），它能够总结一个主题的环境数据的整体效果。基于此，我们旨在提供一种实用且易于使用的方法来量化近视眼暴露于环境的危险因素。
方法
参与者
研究对象为三所学校四年级学生。所有参与者都接受了全面的眼科检查，包括眼部健康评估和双眼的睫状肌麻痹性自动验光。环戊四酯1%（一滴）间隔5分钟滴注3个周期，诱导睫状肌麻痹。最后一次给药30分钟后，通过光反射和瞳孔扩张来评估睫状肌麻痹状态。使用自动验光机（AR-1型；日本尼德克）进行自动验光。计算等效球镜屈光度（等效球镜屈光度），用双眼平均等效球镜屈光度进行统计分析。近视定义为等效球镜屈光度≤–0.50屈光度。只有眼部健康正常（屈光不正除外）和屈光参差1.00屈光度的参与者被纳入研究。
在对研究进行解释之后，在考试之前，学生和他们的家长都会书面同意。该研究符合赫尔辛基宣言的原则，医院集团伦理委员会的批准（编号IRB）。
云夹光照强度定量测定工作距离和光照强度
云夹是一种4.7克重的仪器，安装在眼镜臂上，用于测量工作距离和光照强度。云夹装置的技术规格和工作原理已在别处描述。简而言之，云夹具有内置红外距离传感器（测量范围15?60厘米）和光强度传感器（测量范围1?勒克斯），用于实时检测工作距离和光照强度。云夹编程为每5秒测量一次工作距离，每秒测量一次光照强度。对于不戴眼镜的人，提供了无镜片的镜框，以便安装云夹。除洗澡和睡觉外，参与者被要求全天佩戴护目镜，持续1周（包括5个工作日和2个周末），并被鼓励在一周内像往常一样进行日常活动。为了提高依从性，老师和家长被要求检查参与者是否每天在学校或家里佩戴这些设备。
数据预处理
步骤1：原始数据去噪
所有原始数据，包括工作距离、光照强度和相应的数据采集时间点，都是从云平台下载的。由于工作距离和光照强度的时间序列受到高频变量的污染（图1，A1，A2），进行数据去噪以滤除噪声。由于光照强度的巨大规模，我们首先使用log10来缩放原始光照强度。然后，快速傅立叶变换（快速傅立叶变换）被用作工作距离和光照强度序列的低通滤波器。如图1所示，对于一个受试者，将快速傅立叶变换和逆快速傅立叶变换分别应用于具有频率阈值的工作距离和光照强度以滤除高频变化。具体地说，工作距离和光照强度通过快速傅立叶变换从时域转移到频域。然后利用快速傅立叶变换将工作距离和光照强度的分段频谱从频域转移到时域。过滤后的工作距离和光照强度比原始工作距离和光照强度更平滑，过滤后的工作距离和光照强度的分布也更明确（图1、B1、B2）。
图1：一个随机主题的原始工作距离和光照强度及其快速傅立叶变换和逆快速傅立叶变换变换工作距离和光照强度的插图。A1是受试者的原始工作距离序列，B1是快速傅立叶变换和逆快速傅立叶变换变换的工作距离序列。类似地，A2是被试光照强度级数的原始log10，B2是被试光照强度级数的快速傅立叶变换和逆快速傅立叶变换变换log10。
步骤2：为工作距离和光照强度创建二维空间
用二维空间（工作距离-光照强度空间）表示滤波后的工作距离和光照强度数据，将这两个变量作为时间序列连续测量。因此，工作距离-光照强度空间的模式反映了参与者在特定观察期的视觉行为轨迹。图案的“静态”特征总结在热图中，其中空间被划分为40×40像素，工作距离的范围为0到70厘米，光照强度的对数为0到勒克斯（图2B）。热图中的每个像素实际上代表了一个发生视觉行为的特定环境，像素的浓度（用颜色表示）代表了观察期间在相应环境中花费的时间百分比。对于一个被摄体，在工作距离-光照强度空间的每个像素中，时间百分比是落入该像素的时间与被摄体的总测量时间的比率。如果没有时间落入像素，则像素中的时间百分比为0。因此，热图中所有网格的总和等于1。
图2：一个受试者（A）和所有受试者（B）的二维直方图。对于每个像素，较热的颜色表示在其中花费的时间百分比更多，而较冷的颜色表示在其中花费的时间百分比更少。蓝色像素表示在相应的情况下没有时间百分比。
步骤3：处理工作距离-光照强度测量中的稀疏性
群体中的工作距离-光照强度度量可以放在行为函数上下文中，其中工作距离-光照强度空间的相邻像素形成行为信息，等效球镜屈光度作为函数信息。分析的核心目标是量化工作距离-光照强度行为与功能度量（如等效球镜屈光度）的关系。对于在行为空间和函数空间都是连续的度量，两者之间的简单回归分析可以很好地估计这种动态性。然而，在工作距离-光照强度空间中，每个个体的工作距离-光照强度行为度量是稀疏的。例如，图2显示了空间中所有主体的工作距离-光照强度行为。空像素表示像素中没有行为（即，没有时间百分比）。为了解决空间中的稀疏性，对于每个像素，我们需要从相邻行为中“借用”信息。我们使用二维高斯核函数来划分邻域，并为位于（i，j）的像素的每个邻域分配权重。
数据分析
工作距离-光照强度空间与屈光不正的关系
个体屈光不正用等效球镜屈光度表示。为了利用空间空间中像素和相邻像素之间的不同依赖性，我们对每个像素进行加权线性回归。
提出视觉行为指数
此外，我们提出了一个新的参数视觉行为指数来反映一个对象m在一段时间内的视觉行为对等效球镜屈光度的整体影响。如上所述，被摄体m在热图的一个像素中花费的时间占整个视觉行为时间的百分比是时间百分比m，并且每个像素（i，j）对等效球镜屈光度的影响是Bij（Bij=βij，如果Pij0.05；Bij=0，如果Pij≥0.05）。因此，将被摄体m经过的每个像素的时间百分比m?与相应的Bij相乘，然后累加生成新的参数视觉行为指数，从理论上可以反映整体效果。
此外，我们使用线性回归来验证视觉行为指数和等效球镜屈光度之间的关系。
结果
研究共包括名四年级学生，平均±标准差（SD）年龄为9.17±0.52岁，其中92名（51.40%）为男生。所有受试者均行睫状肌麻痹性自动屈光，平均等效球镜屈光度为0.22±1.18屈光度，近视眼占18.44%（33/）。
图3说明了工作距离-光照强度空间的每个像素与屈光误差之间的相关性的概率（P）和强度（β），这些相关性是通过加权线性回归得到的。观察到，一般来说，较短的工作距离和较低的光照强度对近视方向的屈光不正有不利的影响，除非某些情况下没有统计上的显著相关性，可能是由于在那里发生的视觉行为不足。然而，这两个环境因素对屈光不正影响的强度随它们之间的相对水平而变化。如果我们将工作距离和光照强度分开，工作距离的具有统计意义的红色区域的最高限值（即与近视相关的有害影响）约为40厘米，具有统计意义的红色区域的最右边限值约为反对数.8（即勒克斯）。这表明，对于大于40厘米的工作距离，无论眼睛水平光强度如何，近距离工作都不会对近视方向的屈光不正产生不利影响。类似地，对于大于勒克斯的眼水平光强度，无论工作距离如何，近距离工作都不会对朝向近视方向的屈光不正产生不利影响。否则，对于工作距离小于40厘米或眼睛水平光强度小于勒克斯的情况，一个环境因素的最终影响取决于另一个环境因素的水平。在暗视觉和中间视觉水平之间的光照强度（即小于10勒克斯）下，小于20厘米的工作距离对近视眼有一定的保护作用。
图3：P值图（A）和强度（β值）图（B）的图示。在P值贴图中，颜色越热（红色），P值越大，颜色越冷（蓝色），P值越小。在强度图中，暖色表示视觉行为和屈光不正之间存在负相关（例如，在这种情况下停留的时间越长，近视程度越高）。冷色表示视觉行为与屈光不正之间存在正相关（例如，在这种情况下停留的时间越长，远视程度越高）。强度图中的绿色表示视觉行为和屈光不正之间没有显著的相关性。水平虚线和垂直虚线分别表示危险区的最上方和最右侧边界。
普通线性回归用于探索视觉行为指数和等效球镜屈光度之间的关系，结果如图4所示。视觉行为指数的平均值±标准差为1.50±3.36，范围为?11.53至6.58。视觉行为指数与等效球镜屈光度呈显著正相关（β=0.，R2=0.，P0.05）。当视觉行为指数增大时，等效球镜屈光度向远视方向移动，当视觉行为指数减小时，等效球镜屈光度向近视方向移动。
图4：所有受试者视觉行为指数和等效球镜屈光度之间的普通线性回归结果说明。视觉行为指数与等效球镜屈光度呈显著正相关。
讨论
在这项研究中，我们使用空间数据挖掘的理论和算法来探索两个公认的环境风险因素工作距离和光照强度与屈光不正之间的关联。采用了系统的方法，包括空间数据分类、空间邻接关系和基于网格的聚类算法。此外，我们将这些结果可视化，以使它们更直观和易懂。与传统方法相比，我们的方法从二维环境因子工作距离和光照强度扩展到二维工作距离-光照强度空间，几乎涵盖了时间序列中所有可能的视觉行为特征。在这个二维空间中，对于每个像素，我们以细粒度的方式探索视觉行为对等效球镜屈光度的保护和有害影响。据我们所知，这是第一次在这样一个二维空间中对环境风险因素进行量化的研究，因此我们能够以加权的方式研究工作距离和光照强度对等效球镜屈光度的综合影响。我们对不同的工作距离和光照强度设置了不同的权重，这使得研究两者对等效球镜屈光度的影响更为准确。最后，一个单一的参数，总结了一个主题，视觉行为指数，上述环境数据的整体影响，提出了使临床医生在实践中可行的方法。
利用我们的新方法同时评估工作距离和光照强度对屈光不正的影响，我们发现这两个环境因素对等效球镜屈光度的影响随它们之间的相对水平而变化。如果我们把这两个因素分开，就可以确定工作距离的“绝对”阈值。在这组人群中，我们发现工作距离大于40厘米似乎是安全的近视眼。仅考虑工作距离，以前的研究提出了不同的阈值。例如Ip等人报告说，工作距离小于30厘米对近视眼有害。在另一项研究中表明，小于20厘米对近视眼有危险的影响。这些研究的阈值主要是通过问卷调查来量化的，量化中的阈值通常是由研究者手工设定的。调查问卷通常询问受试者是否经常、偶尔或从未在特定距离内进行近距离工作，以确定近视眼的距离阈值。此外，问卷调查的被调查者通常很难准确估计他们的习惯性工作距离以及在这个距离上的持续时间。因此，不太可能通过问卷调查方法确定工作距离的具体阈值。相比之下，本研究采用云夹实时记录工作距离，并对距离数据进行连续处理。由此得出的阈值在理论上更有说服力。
由于现有的可穿戴设备，一些研究试图以客观的方式研究光强度对屈光不正的作用。Read等人采用Actiwatch测量光照强度，发现超过勒克斯是光照强度的阈值，对近视眼有保护作用。通过另一个可穿戴设备HOBO，Wu等人20发现，大约勒克斯的光照强度可以将近视发展的风险降低35%。在我们的研究中，如果排除工作距离的影响，光照强度的阈值为勒克斯，这表明大于此水平的光强度将提供保护作用，而不管阅读距离如何。需要指出的是，在户外观看距离为70厘米或以上时，所需的门槛可能要小得多。虽然这些研究中有效光照强度的阈值不同，但由于研究设计和使用的设备不同，很难直接比较这些值。HOBO一般穿在衬衫（领子或胸口）上，光线传感器朝外。Actiwatch是一种戴在手腕上的设备，其测量方向取决于手腕的位置。然而，云夹是一种安装在眼镜上的装置，它沿着视线测量光照强度。传感器面对的不同位置和方向会导致不同程度的光强度。此外，如前所述，以前的研究通常只处理一个变量，而目前的研究同时分析光照强度和工作距离。
有趣的是，图3的左下角表明工作距离20厘米对近视具有中度保护作用。这一发现似乎与之前的研究相矛盾，之前的研究表明，这种近距离工作是近视的危险因素。应该指出的是，图3中确定的关联应该在二维分析方法的背景下进行解释。在本研究中观察到的保护作用不是单独的近工作距离效应，而是近工作距离和光照强度的综合效应。据信，所显示的保护作用更可能归因于情景中的弱光强度，因为最近的一项研究表明，弱光照射与强光照射类似，对近视抑制也很重要。
上述受试者的环境数据的总体影响可概括为单个参数视觉行为指数。线性回归分析进一步证实了视觉行为指数与个体屈光不正的关系，R2为0.。据我们所知，这是首次有研究表明这两个环境因素对个体屈光不正的影响。因此，很难判断这种影响是高还是低，但最近一项研究由常见遗传变异解释的屈光不正遗传力的荟萃分析报告，在亚洲样本中，遗传背景的影响处于相似水平（即遗传力=0.）。应该指出，屈光不正测量的误差实际上代表了（如果有的话）先前暴露于环境风险因素的结果，而云夹获得的数据是将来会影响屈光不正的数据。因此，需要进行前瞻性研究来评估视觉行为指数对屈光不正的影响。
获得这两个主要环境因子的阈值有助于为近视控制的环境改造提供相关参考。然而，由于研究的局限性，阈值的具体水平不应直接应用于实践。首先，尽管这项研究涵盖了工作日和周末的活动，而且学生们的活动安排往往相对有规律，但云夹只戴了1周，这可能不能完全代表受试者更长时间的视觉行为。其次，目前研究中相对较小的样本量可能不足以准确评估环境因素与屈光不正之间的定量关系。此外，鉴于研究横断面设计的性质，这两个主要环境因素的阈值以及视觉行为指数的R2值得通过前瞻性研究进一步完善。有鉴于此，这组参与者目前正在通过纵向研究进行后续程序，以帮助我们更好地了解他们的关联。
总之，我们通过一种基于可穿戴设备和大数据科学相结合的新方法，证实了工作距离、光强度和折射率误差之间的关联。个体暴露于这两个主要环境危险因素导致的近视风险可进一步归纳为视觉行为指数的一个单一参数。我们的新方法可能提供一个有用的工具来研究环境危险因素在近视研究中的作用，以及一个实用的工具来预测近视的发展和进展。
声明：本文并非医学诊断建议也非眼部健康信息建议
攘攘皆为利