基于直接电刺激验证的皮质脊髓束DTI与FOD纤维束成像准确性系统回顾与Meta分析

本综述系统评估了基于扩散张量成像（DTI）和纤维方向分布（FOD）的皮质脊髓束（CST）纤维束成像在运动功能区神经外科手术中的诊断准确性，并与直接（皮质下）电刺激（DES）金标准进行对比。Meta分析结果显示DTI纤维束成像具有较高的敏感性（84.45%）和特异性（99.03%）。有限证据提示FOD纤维束成像可能具有更高的敏感性，但现有研究数量不足，尚需更多头对头比较研究。该综述为神经外科手术规划中纤维束成像方法的选择提供了重要证据支持。

　　

BACKGROUND AND OBJECTIVES

神经肿瘤外科手术正在经历一场范式转变，转向保护大脑核心连接性。解剖学上，核心连接性由白质纤维束支撑，这些纤维束通过纤维束成像技术进行可视化。纤维束的损伤可能导致暂时性或永久性功能缺损，严重降低患者生活质量和肿瘤预后。因此，手术规划越来越依赖于准确的纤维束成像方法——不仅适用于邻近纤维束的病变，也适用于深部脑刺激或通过重要白质区域接近深部病变。纤维束成像在此背景下的应用尤其具有挑战性，因为它是在受肿瘤生长导致的占位效应和水肿影响的区域进行的。

目前尚不确定哪种纤维束成像方法能最准确地反映纤维束成像与白质纤维束之间的解剖功能关系。这阻碍了将特定方法采纳为临床标准的能力。先前的研究通过比较皮质脊髓束（CST）的直接电刺激与其纤维束成像来探讨这一问题，因为CST映射可以在患者 asleep 状态下进行，并能可靠地产生可量化的运动反应。

通过直接电刺激进行映射：可以通过直接（皮质下）电刺激（DES）将电流应用于脑实质来映射CST。如果这种刺激引发运动反应（例如，通过目标肌肉中的电极测量运动诱发电位），则表明有纤维束穿过被刺激的组织。尽管DES是最可靠、最客观的定位CST的方法，即金标准，但它是侵入性的，不适合用于术前规划。

纤维束成像使用计算方法，利用扩散磁共振成像数据对CST进行围手术期可视化。纤维束成像的准确性可以通过与DES比较来评估：真阳性（假阳性）是指引发反应的DES点与纤维束成像重叠（不重叠），假阴性（真阴性）是指不引发反应的DES点与纤维束成像重叠（不重叠）。广义上，根据扩散数据预处理方式的不同，纤维束成像方法可分为两类：基于扩散张量成像（DTI）的纤维束成像和基于纤维方向分布（FOD）的纤维束成像。

DTI-based tractography：在扩散加权成像发展之后，DTI是首批开发和验证的用于模拟水扩散性的数学模型之一。DTI依赖于在水扩散方向上拟合高斯分布，其峰值对应于每个体素的主要扩散方向，进而对应于纤维束的方向向量。然而，通过这种高斯约束，DTI模型假设每个体素只有一个纤维方向，这导致在复杂纤维排列区域（例如，交叉、交错或扇形纤维）产生解剖学上不合理的纤维重建。

FOD-based tractography：一种后来开发的、不施加高斯约束的替代模型是FOD模型。基于FOD的纤维束成像考虑每个体素的多个扩散最大值，例如通过应用球形反卷积，使用响应函数将扩散信号分离为来自各个相干纤维群的贡献。 thereby，捕获了每个体素的非主导扩散方向，部分克服了DTI-based tractography在局部扩散模式过于复杂而无法用每个体素的单一扩散方向捕获的区域中的局限性。

临床实践：由于其相对简单和可用性，尽管存在局限性，DTI-based tractography在临床实践中仍然是常用方法。然而，越来越多的研究表明，基于FOD的纤维束成像可能为研究和临床目的提供更可靠的替代方案，尽管需要更长的扫描时间来获取足够的扩散方向，并且其预处理步骤在神经导航系统中尚不常见。

虽然基于FOD的方法可能与更大的纤维束体积相关，因此可能增加假阳性流线的数量，但它们可能比基于DTI的纤维束成像实现更高的准确性，因为估计有<90%的体素包含多于1个纤维方向。这对基于DTI的纤维束成像提出了严重的限制。

目标：我们的系统回顾和Meta分析旨在回顾现有证据，并在可能的情况下，定量综合基于DTI和基于FOD的纤维束成像在因运动功能区病变而接受手术的个体中可视化CST的准确性。由于运动反应可以可靠且客观地测量，本Meta分析将侧重于比较CST的DES与其纤维束成像的研究。

METHODS

本系统回顾和Meta分析已在国际前瞻性系统回顾登记册（PROSPERO，CRD42024587285）上预注册。所有方案均根据Cochrane诊断准确性系统回顾手册制定。本回顾使用CADIMA系统回顾管理软件进行。详细方法和本回顾的额外数据可在我们的GitHub存储库中找到。

检索策略：我们的检索策略由信息专家制定。检索了从建库至2024年10月1日的以下电子出版物数据库：MEDLINE Ovid、Embase Ovid、Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) 和 Web of Science。未应用出版日期或语言过滤器。

除了检索电子出版物数据库外，我们还使用Citationchaser对纳入参考文献进行了前向和后向引文筛查，并在Bielefeld Academic Search Engine (BASE) 和 Center for Research Libraries Library Catalog 中进行了灰色文献检索。完整的检索策略详见补充材料。

选择标准：我们纳入了所有符合以下条件的记录：（1）是原始研究，（2）是横断面研究，（3）人类受试者接受脑部手术（人群），（4）进行了纤维束成像（索引测试）并与（5）运动纤维的直接电刺激和运动诱发电位的术中神经监测（参考测试）进行比较，以及（6）报告了CST纤维束成像的诊断准确性测量值（敏感性、特异性、阳性和阴性预测值）。

如果记录不是原始研究（例如，综述文章、评论和社论），则被排除。然而，这些记录被保留并审查以寻找可能符合我们回顾纳入条件的其他记录的参考文献。我们没有基于语言或出版日期排除记录。

记录选择：CADIMA标记的潜在重复项由评审员手动审查并移除。其余记录经过两阶段筛选过程：标题/摘要筛选和全文筛选。两个筛选阶段均由两名独立评审员进行。在标题/摘要筛选期间筛选的记录（由评审员进行）如果符合所有纳入标准或资格不确定，则进行全文筛选（由两名独立评审员进行）。筛选过程中的分歧通过最初做出决定的两位评审员之间的共识解决。

排除原因的完整记录可在我们的GitHub存储库中找到。

数据提取：每篇文章的数据由两名独立评审员使用CADIMA手动提取。分歧通过最初做出决定的评审员之间的讨论解决。

从每条记录中提取了以下数据：

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  人群特征（年龄、性别、样本量、肿瘤类型）
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  纤维束成像参数（扩散成像梯度方向、b值、体素大小和纤维束成像创建方法）
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  索引测试（即FOD或DTI）
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  测试准确性测量值（例如，敏感性、特异性以及真假阳性和阴性的列联表）
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  手术后通过临床测试评估的功能结局

如果数据缺失或不清楚，则通过电子邮件联系文章通讯作者。如果没有回复，则在初始电子邮件发送一周后发送跟进电子邮件。通讯作者总共有两周时间回复。

偏倚风险评估：通过查询Retraction Watch数据库确认截至2024年12月1日没有文章被撤回。所有纳入研究的证据质量使用诊断准确性研究质量评估2（QUADAS-2）工具进行评估。评审员之间的分歧通过共识解决。

统计分析：统计分析基于Schlattmann的教程，并在R Studio中进行。所有通过全文筛选并报告了2×2列联表的研究都有资格进行Meta分析。列联表计算了真阳性和假阴性（指示与纤维束成像重叠的刺激点数量）以及假阳性和真阴性（指示未与纤维束成像重叠的刺激点数量）。

敏感性和特异性分别使用具有95%置信区间的单变量固定效应和随机效应逻辑回归模型进行分析。如果通过I2、Wald型检验和批判性评估对异质性的评估表明效应估计存在研究间变异，则使用随机效应逻辑回归模型。为了评估纤维束成像的整体诊断性能，计算了诊断比值比（DOR）。纤维束成像的判别性能越高，DOR值越高。接下来，进行双变量随机效应逻辑回归模型，以分析敏感性和特异性之间的关系，同时考虑研究间变异性。通过绘制敏感性 vs 1-特异性的散点图和汇总受试者工作特征（sROC）曲线，并通过（部分）曲线下面积量化性能，来研究不同准确性阈值对判别能力的影响。对于pAUC，计算仅限于观察到的假阳性率。因此，与AUC不同，pAUC避免了对观察数据之外的推断。通过DOR的漏斗图视觉评估发表偏倚。

预计纳入研究数量较少。在这种情况下，汇总的敏感性和特异性估计值可能因回归模型的不同而有很大差异。敏感性分析通过使用不同模型来评估汇总估计值独立于模型选择的稳健性。报告所有模型的结果。

通过I2、H和Cochrane Q统计量评估异质性。P值低于0.05的alpha水平被认为具有统计学显著性。每个分析结果的概述将以表格形式提供，显示（1）队列人口统计学，（2）扩散成像和纤维束成像参数，（3）术中映射参数，以及（4）从每项研究中提取的准确性测量值。

RESULTS

检索结果：检索返回了8182篇独特文章。经过标题/摘要筛选后，325篇有资格进行全文审查。在审查这些记录的全文后，16篇文章符合所有纳入标准并进行了数据提取。

所有16项提取数据研究的特征概述见表1和表2以及补充数字内容1。研究参与者的年龄范围从0.7岁到81岁，最常研究的病理是胶质瘤。在我们回顾纳入的所有16项研究中，12项研究了基于DTI的纤维束成像的准确性，2项研究了基于FOD的纤维束成像，2项同时研究了基于DTI和基于FOD的纤维束成像。

只有7项研究提供了2×2列联表。在这些报告列联表的研究中，有1项报告的真阴性和假阳性值为0。因此，这项研究无法纳入Meta分析。其他9项研究既未报告敏感性和特异性的基础病例数，也未报告其置信区间，从而阻止了这些研究纳入Meta分析。由于这些原因，Meta分析总共纳入了6项研究。每项符合Meta分析条件的研究都调查了基于DTI的纤维束成像的准确性。

偏倚风险：截至2024年12月1日，没有文章被撤回。所有研究使用QUADAS-2工具进行评估，均呈现中等质量至高质量证据。关于QUADAS-2领域“患者选择”，有10项研究不确定是否选择了连续或随机患者样本；对于“流程和时序”领域，有4项研究不确定是否分析了所有纳入患者。

各研究潜在偏倚的主要来源来自QUADAS-2领域“索引测试”和“参考标准”，涉及（1）不确定纤维束成像是在术前还是术后进行的，以及（2）如果在术前进行，纤维束成像是否在术中神经导航中显示。在神经导航中显示纤维束成像是在运动功能区手术中有帮助且常规的程序；然而，它可能影响外科医生进行映射的位置。因此，真阳性和真阴性的数量可能被夸大。确实，漏斗图的视觉检查表明不对称，可能表明存在发表偏倚。尽管在Meta分析的研究中没有发表偏倚的统计证据，但统计检验可能因样本量小而效力不足，发表或选择性报告偏倚的可能性仍然存在。

基于DTI的纤维束成像准确性的Meta分析：研究间效应大小的异质性无统计学意义。结合批判性评估和发表偏倚评估，这表明任何研究间的变异可能归因于抽样误差，而不是方法学或患者群体的差异。基于此，认为固定效应逻辑回归模型是合适的。

假设固定效应，即每项研究中具有相同的基础真实敏感性和特异性，汇总的敏感性估计值为84.45%（95% CI：0.812, 0.872），特异性估计值为99.03%（95% CI：0.980, 0.995）。固定效应DOR为258.72（95% CI：123.624, 541.466），表明纤维束成像在识别电生理确认的纤维束方面具有判别能力。作为敏感性分析，随机效应逻辑回归和双变量随机效应逻辑回归模型以及分层分析揭示了可比的结果，表明汇总的敏感性和特异性估计值是稳健的。

由于纳入的研究使用了不同的阈值来确定纤维束的存在，我们创建了敏感性 vs 1-特异性的散点图。研究内准确性的变异和点的分布表明阈值的变化确实影响准确性的估计。构建了sROC曲线以评估诊断性能。AUC为0.880，pAUC为0.890，表明诊断性能较高。

基于DTI与基于FOD的纤维束成像准确性比较：有两篇文章在同一样本中同时使用了基于DTI和基于FOD的纤维束成像，从而能够直接比较特异性和敏感性。两项研究均报告了DES点与基于FOD的纤维束成像的原始距离比与基于DTI的纤维束成像更短，尤其是对于阳性DES点。因此，发现基于FOD的纤维束成像比基于DTI的纤维束成像具有更高的敏感性。尽管Radwan等人报告基于DTI的方法具有更高的特异性，但ROC曲线分析和Youden指数确定基于FOD的最佳截止距离（5.5 mm）比基于DTI（13.5 mm）更短，这表明基于FOD的纤维束成像能够在比基于DTI的纤维束成像更短的纤维束距离上达到敏感性和特异性之间的最佳平衡。

基于FOD的纤维束成像可能优于基于DTI的纤维束成像，主要原因并非其更大的纤维束体积，而是其在水肿区域显示纤维束的能力。虽然两项研究都报告基于FOD的纤维束成像比基于DTI的纤维束成像具有更高的纤维束图体积，但事后分析表明，FOD相对于DTI的敏感性提高并不仅仅是因为更大的纤维束图体积。相反，FOD可能优于DTI是因为其能够在水肿区域导航，这些区域分数各向异性降低，平均扩散率增加。在这些区域，CST纤维束成像据报道外观变薄，并且基于DTI的纤维束成像算法可能无法确定主要扩散方向，导致流线缺失。

DISCUSSION

本系统回顾和Meta分析旨在量化基于DTI和基于FOD的纤维束成像对于因运动功能区病变接受手术的患者的诊断准确性，并与DES进行比较。根据我们的纳入标准，我们系统回顾中确定的文章是横断面研究，在运动功能区病变手术中使用DES。本系统回顾确定了16项符合所有纳入标准的研究，其中6项能够纳入Meta分析。所有研究具有相似的偏倚风险。偏倚风险最高的研究在“索引测试”和“参考测试”领域得分“高”。

目前的发现提供证据表明，基于DTI和基于FOD的纤维束成像都具有高敏感性/特异性，分别达到100%/100%和79%/98%。基于DTI的纤维束成像的汇总估计敏感性为84.45%，特异性为99.03%。重要的是，两项同时使用基于DTI和基于FOD的纤维束成像的研究，从而能够进行直接比较，发现基于FOD的纤维束成像有证据表明比基于DTI的纤维束成像具有更高的敏感性。

本Meta分析中描述的纤维束成像的统计准确性似乎与先前报道的使用纤维束成像相比不使用纤维束成像手术后运动功能保留率增加相一致。在纳入的研究中，有10项评估了手术前后的运动功能，通过评估功能结局评分（在不同时间点，从术后24小时到≥3个月）。所有纳入我们Meta分析的研究都使用了基于DTI的纤维束成像。只有1项研究报告术后运动功能下降，6项报告功能保留，3项报告功能改善。这表明纤维束成像不仅具有统计准确性，而且是手术中保留运动功能的有临床意义的工具。

局限性：本系统回顾旨在回顾可能受益于额外比较纤维束成像方法的现有证据。无法从统计学上比较基于FOD与基于DTI的纤维束成像，因为（1）样本量小，（2）只有2项研究共同评估了基于DTI和基于FOD的纤维束成像，（3）没有研究报告基于FOD的纤维束成像的2×2列联表，阻碍了计算基于FOD的纤维束成像的汇总准确性估计值。临床研究通常只评估多种可能方法中的一种，这是元研究中公认的问题，当系统回顾分别综合每种方法时，这个问题会被放大。

通过每项研究只检查一种方法，发现多种方法可能在临床实践中有用。然而，如果没有在相似的患者队列中评估多种方法，就无法最终比较方法之间的准确性估计值并确定哪种方法最有益。这因样本年龄和病理的差异、计算准确性所使用的阈值不同以及脑移位校正方法不一致而进一步复杂化。例如，本系统回顾发现阈值从0 mm到10 mm不等，脑移位校正方法从预防性地将刺激点坐标扩展1立方厘米到基于术中MRI的纤维束成像。尽管患者群体和方法学的异质性反映了当前纤维束成像的临床应用，但必须记住，对此类数据的综合必须谨慎解释。在获得更同质的数据之前，元综合只能提供结果方向性的指示。

为了解决这个问题，未来评估纤维束成像外科应用的研究可以（1）包含多于一种纤维束成像方法，（2）为每种方法报告2×2列联表，以及（3）在不同方法间应用共同的阈值。一项评估基于DTI、基于FOD、基于导航经颅磁刺激的DTI和基于导航经颅磁刺激的FOD纤维束成像并结合导航超声校正脑移位的研究目前正在进行中。

CONCLUSION

纤维束成像为神经外科提供了独特的优势，因为它目前是唯一能够无创地、针对患者个体化可视化需要保留以维持功能的关键纤维束的方法。通过可视化病理与纤维束之间的关系，可以术前规划手术入路和切除策略，并通过将纤维束成像叠加到导航系统甚至手术显微镜上进行术中评估。此外，纤维束成像有助于在分层手术风险时进行患者沟通和咨询。因此，了解哪种纤维束成像方法最适用于手术规划和导航目的至关重要。

本系统回顾和Meta分析总结了纤维束成像的术中评估，表明基于DTI和基于FOD的纤维束成像都具有高敏感性和特异性。然而，只有两项研究直接比较了基于DTI和基于FOD的纤维束成像，显示DES与基于FOD的纤维束成像的一致性高于基于DTI的纤维束成像的证据。因此，本系统回顾揭示，迄今为止，术中证据仍然过于有限，无法 confidently 得出结论认为FOD比基于DTI的纤维束成像对临床目的更有用。强烈推荐进一步研究在同一队列内直接比较多种纤维束成像方法。