综述：深入追踪成像领域的深度学习：纤维束成像计算与分析的深度学习方法

这篇综述探讨了深度学习（DL）在纤维束成像（Tractography）领域的革命性潜力。通过类比深度学习在围棋（Go）和机器人控制中的成功应用，作者指出复杂规则驱动的纤维束成像正面临算法迭代的关键期。文章系统梳理了基于深度学习的纤维束计算与分析的最新进展，为医学影像处理提供了跨学科视角。

　　

Abstract

纤维束成像作为神经解剖研究的重要工具，其复杂规则体系持续推动着算法革新。近年来，深度学习技术在围棋博弈和机器人运动控制等复杂任务中展现出惊人潜力，这种成功经验为纤维束成像的技术突破提供了新思路。研究表明，在现有计算框架下，深度学习可显著提升纤维束重建的精度和效率。

技术挑战与机遇

传统纤维束成像面临三大核心挑战：扩散磁共振成像(dMRI)数据的高噪声特性、白质纤维交叉区域的解析困难、以及全脑尺度计算的高复杂度。深度学习的特征提取能力特别适合处理dMRI数据的各向异性特征，卷积神经网络(CNN)在局部纤维走向预测中已表现出超越传统算法的准确性。值得注意的是，长短期记忆网络(LSTM)在追踪长程纤维路径时展现出独特优势。

方法学进展

最新研究主要聚焦三大方向：

1. 端到端纤维束重建：采用3D-CNN直接处理原始dMRI数据，跳过传统预处理步骤
2. 生成对抗网络(GAN)应用：通过对抗训练提升纤维束的生物学合理性
3. 图神经网络(GNN)建模：将全脑连接视为图结构，有效捕捉节点间拓扑关系

临床转化前景

在运动神经元疾病和脑肿瘤术前规划中，深度学习辅助的纤维束成像已显示出临床价值。特别是基于注意力机制的模型，能够自动识别关键白质束与病灶的空间关系，为手术导航提供量化依据。然而，模型可解释性不足和数据标注成本高昂仍是制约临床推广的主要瓶颈。

未来方向

跨模态学习将成为重要突破口，结合功能磁共振(fMRI)与dMRI数据有望提升功能相关纤维束的识别准确率。此外，小样本学习技术和迁移学习策略将助力解决医学影像数据稀缺的难题。随着计算硬件的升级，实时全脑纤维束成像可能在未来5-10年内成为现实。