编辑推荐：
为解决脑白质（WM）解剖结构可视化不足及现有研究缺乏整合等问题，研究人员开展了 3D 摄影测量模型与扩散张量成像（DTI）数据融合研究。结果生成 7 个逼真模型和 5 个融合 3D 模型，增强了对 WM 纤维束理解，利于教育和手术规划。
在医学领域，大脑就像一座神秘的宝藏，蕴含着无数等待探索的奥秘。脑白质纤维束作为大脑中至关重要的 “通信网络”，其结构和功能一直是神经科学研究的重点。然而，传统的研究方法在展示脑白质纤维束的三维结构时存在诸多问题。以往的解剖结构呈现方式多为二维，无论是标本的二维可视化，还是非交互式的 3D 图像，都难以让人们直观、全面地理解脑白质纤维束的空间关系和走向。比如在研究大脑疾病或制定手术方案时，医生们常常因为缺乏对脑白质纤维束精确的三维认知，而面临巨大挑战。传统的示意图和插画虽然在一定程度上帮助人们了解大脑结构，但基于二维图像去想象三维结构，就如同在黑暗中摸索，充满了不确定性。为了打破这些困境，来自国外的研究人员开展了一项意义非凡的研究，其成果发表在《Brain and Spine》杂志上。
这项研究旨在探索能否通过整合逼真的 3D 摄影测量模型和 DTI 数据，增强对 WM 纤维束解剖结构的理解，并提升其在教育和神经外科领域的应用价值。研究人员使用经改良的 Klingler 方法固定的一个大脑进行实验。他们先小心地去除大脑标本上的蛛网膜和血管，然后采用皮层保留技术，利用木制刮刀对大脑外侧凸面进行逐层显微解剖。在解剖过程中，重点关注大脑外侧裂周围 WM 复合体的走向、分布和终止情况，仔细识别弓状束（AF）、额枕下束（IFOF）、钩束（UF）、Mayer 环、上纵束（SLF）等纤维束，同时从外侧向内侧解剖辨认内囊等结构。在每一步解剖完成后，利用 iPhone 15 Pro 的三摄像头系统结合 Abound 应用进行摄影测量扫描，生成初步的 3D 模型，再通过 Blender 软件进行细节优化和渲染。此外，研究人员还借助 DSI Studio 软件，基于 WU - Minn Consortium 的平均 HCP - 1065 年轻成人纤维模板创建 3D 纤维束成像模型，并对生成的纤维束进行筛选和处理。最后，将摄影测量数据和 DTI 数据导入 Blender 软件进行手动对齐融合，生成最终的 3D 模型并上传至 Sketchfab 平台展示。
研究结果令人瞩目。研究人员共生成了 7 个逼真的模型，其中包括 5 个 DTI 与摄影测量融合的 3D 模型。这些模型就像是打开大脑奥秘的钥匙，为人们提供了详细的解剖区域逐步剖析图。例如，Model 1 呈现了主要的联合纤维束，让人们可以全方位探索下纵束（ILF）、IFOF 等纤维束；Model 2 聚焦于 SLF 和 AF，展示了它们在不同脑区的走行关系；Model 3 则呈现了 IFOF、UF 和基底神经节的微观解剖阶段，揭示了这些纤维束在特定区域难以区分、相互关联的特点。通过这些模型，人们可以清晰地观察到不同纤维束之间的空间关系和明确边界，并且可以通过改变视角和纤维束的不透明度，从不同角度观察纤维束的走向。
在研究结论和讨论部分，该研究成果展现出了巨大的价值。对于神经外科医生和神经科学家来说，深入了解脑白质纤维束的解剖结构是至关重要的。传统的 WM 纤维显微解剖虽然是获取大脑结构连接准确信息的可靠方法，但存在敏感性低、无法进行定量分析、需要丰富经验以及解剖实验室资源有限等问题。而此次研究将摄影测量技术融入标准显微解剖分析，生成的 3D 逼真模型能够提供详细且交互式的 WM 复合体各层组织结构信息，让人们更好地理解纤维束与大脑皮层结构的关系。同时，结合 DTI 分割技术，进一步提升了 3D 可视化效果，帮助人们更清晰地分辨和追踪单个纤维束。这一研究成果对于医学教育意义重大，为医学生和神经外科住院医师提供了宝贵的学习资源，有助于他们建立更直观、更深入的大脑解剖知识体系。在神经外科手术规划方面，虽然目前的模型由于数据手动对齐的局限性，不太适用于术前规划，但为未来的研究指明了方向。随着技术的不断进步，有望实现更精准的模型构建，从而为手术规划提供更可靠的支持，降低手术风险，提高手术成功率。总之，这项研究为大脑白质纤维束的研究开辟了新的道路，让人们对大脑的认知迈向了一个新的高度，为神经科学领域的发展注入了新的活力。
