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目的：利用Zernike多项式对Pentacam HR的眼前节测量分析系统提供的全角膜前后表面高度和厚度空间分布进行三维重建，进而区分正常人眼和亚临床圆锥角膜眼。 对象和方法：采用横断面研究的方法，纳入正常对照组（50例，50眼），亚临床圆锥角膜组（28例，28眼），圆锥角膜组（49眼，38例）。应用 Medmont E300(Medmont，Inc，Nunawading Melbourne，Australia)角膜地形图测量受试者双眼角膜前表面形态并记录相关参数，以及应用Pentacam HR眼前节测量分析系统（Oculus，GmbH，Wetzlar， Germany）测量所有受试者的双眼眼前节形态，利用系统自带的软件功能从系统中导出所测量的角膜前后表面高度以及角膜厚度分布等三项信息。并且通过Matlab R2013b软件平台，自行编码、处理、计算出基于Medmont角膜地形图相关参数信息的KISA％值，以及基于Pentacam眼前节测量分析系统角膜前后表面高度和角膜厚度分布信息Zernike分析处理后的高阶（higher-order aberration，HOA)和2至7阶的均方根(rootmean square，RMS)。采用方差分析(analysis of variance，ANOVA)对正常对照组、亚临床圆锥角膜组、圆锥角膜组的处理结果进行统计学分析，通过受试者工作特征（receiver operating characteristic curve，ROC）曲线和线性逐步判别分析对测量参数的诊断性能和诊断价值进行评估。通过线性逐步判别分析的方法将前后表面和厚度的RMS和HOA的参数整合得出判别公式 DA(角膜前表面)，DT(角膜厚度)，DP(角膜后表面)，DAT(角膜前表面和角膜厚度)，DAP(角膜前表面和角膜后表面)，DTP(角膜厚度和角膜后表面)，DTAP(角膜厚度、角膜前表面和角膜后表面)。 结果：Medmont角膜地形图采集的基本参数以及KISA%值在正常人和亚临床圆锥角膜之间没有统计学差异（ANOVA，P＞0.05）。Zernike分析处理后的参数中，角膜前表面高度的3阶，5阶，6阶和HOA RMS；角膜厚度的3阶，5阶和HOA RMS；角膜后表面高度的3阶，5阶和HOA RMS在亚临床圆锥角膜与正常人之间有统计学差异（ANOVA，P＜0.05）。角膜后表面，角膜厚度3阶数值对亚临床圆锥角膜的诊断的效能最好，它们的AUC分别为0.928，0.926。使用线性逐步判别分析整合后的DP和DTP公式（包括：角膜后表面的3阶和HOA RMS）对亚临床圆锥角膜的诊断效能最高，ROC曲线下面积达到0.951。 结论：基于Pentacam HR眼前节测量分析系统的Zernike多项式综合分析全角膜前后表面和厚度三维分布所得到的参数能有效的提高亚临床圆锥角膜的诊断精度。