综述：脑肿瘤手术中的纤维束追踪技术：当前临床影响与未来挑战

（编辑推荐）本文综述了纤维束追踪技术（Tractography）在脑肿瘤手术中的关键作用：通过绘制患者特异性白质纤维束（WM）解剖结构提升手术安全性，但其独立应用受方法学限制。未来需标准化流程、整合先进神经影像（如fMRI/DTI）及术中映射验证，以充分发挥其在手术优化和神经外科医师培训中的潜力。

　　

Abstract

过去二十年，脑肿瘤手术的核心目标已转向最大化切除肿瘤的同时保护认知与功能。纤维束追踪技术（Tractography）通过三维重建患者个体化的白质（White Matter, WM）通路，成为神经外科规划的关键工具。然而，其在肿瘤病例中的独立应用仍面临挑战——肿瘤占位效应导致纤维束移位或浸润，传统扩散张量成像（DTI）的准确性受限。未来需聚焦三大方向：建立标准化的纤维束重建协议、融合功能磁共振（fMRI）等多模态影像，以及通过术中直接电刺激（DES）验证其预测价值。

技术瓶颈与临床需求

脑肿瘤（尤其是胶质瘤）的浸润性生长常扭曲正常WM结构，传统Tractography基于水分扩散方向性推测纤维走向，在肿瘤边缘易出现假阳性/阴性。例如，高级别胶质瘤（HGG）的瘤周水肿区可能被误判为纤维束中断，而低级别肿瘤（LGG）的缓慢生长可能导致纤维束移位而非破坏。临床研究显示，仅依赖Tractography的手术决策可能导致功能区误伤，因此需结合术中神经电生理监测（如运动诱发电位MEPs）进行动态修正。

多模态整合的未来路径

1. 方法标准化：包括种子点放置策略、分数各向异性（FA）阈值设定等；
2. 技术融合：高角分辨率扩散成像（HARDI）可提升交叉纤维分辨率，静息态fMRI（rs-fMRI）能补充功能连接信息；
3. 验证体系：通过术中皮层下刺激（Subcortical Mapping）构建“黄金标准”，例如语言区手术中结合清醒开颅术（Awake Craniotomy）实时反馈。

教育与技术转化

Tractography的三维可视化特性使其成为神经外科教学的有力工具。虚拟现实（VR）手术模拟器中集成患者特异性纤维束数据，可帮助培训医师理解WM-肿瘤空间关系。但需注意：过度依赖影像导航可能导致年轻医师忽视传统解剖标志，因此建议在培训中强调“影像-解剖-功能”三重验证原则。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息）