前视神经通路全自动纤维束追踪技术在鞍区肿瘤诊疗中的应用及微结构改变分析

针对鞍区及鞍旁肿瘤(SPTs)患者前视神经通路(AOP)可视化难题，研究团队开发了基于多壳层扩散成像(b=0,300,1000,2000 s/mm2 )的全自动概率纤维束追踪流程，通过多组织约束球面反卷积模型，成功实现100% AOP重建准确率，手术验证符合率达84.7%，发现视交叉MD值降低与位移程度显著相关(R=-0.49)，为神经导航手术提供精准解剖定位。

　　

在神经外科领域，鞍区和鞍旁肿瘤(SPTs)与视神经的复杂解剖关系一直是手术规划的重大挑战。传统MRI稳态序列虽能显示颅神经轮廓，却难以区分肿瘤与神经组织的界限，更无法评估神经纤维的连续性。尤其当视交叉被巨大肿瘤推挤变形时，术者如同在迷雾中探索，稍有不慎便可能导致不可逆的视力损伤。这种"盲切"风险促使科学家们将目光投向扩散纤维束追踪技术——这种通过水分子扩散各向异性重建白质纤维的神奇方法，理论上能绘制出视神经的"三维地图"。但现实困境在于：现有的颅神经追踪技术缺乏标准化流程，且受限于视通路周围的磁敏感伪影、纤维交叉等问题，在肿瘤导致的解剖变异场景中表现欠佳。

来自意大利IRCCS神经科学研究所的团队在《NeuroImage: Clinical》发表的研究，给出了突破性解决方案。他们创新性地将多壳层扩散协议(b=0,300,1000,2000 s/mm²
)与全自动处理流程相结合，开发出首个适用于解剖变异病例的AOP追踪系统。通过智能调整视交叉ROI定位、采用多组织约束球面反卷积(MSMT-CSD)模型，该技术不仅在健康人中实现完美重建，更在80%存在视交叉位移的患者中保持高精度，手术验证显示其重建结果与真实解剖的吻合度高达93.8%。

关键技术包括：1) 3T MRI多壳层DWI采集；2) 基于MSMT-CSD模型的概率纤维束追踪；3) T1加权图像引导的自动ROI校正算法；4) 沿束分析(along-tract)微结构参数评估。研究纳入35例健康对照和35例SPTs患者，通过前瞻性队列验证方法学可靠性。

【材料与方法】
创新性地采用反向追踪策略——从外侧膝状体(LGN)向眼眶ROI播种流线，通过视交叉"关卡"筛选有效纤维。针对肿瘤位移病例，开发基于T1信号强度的自动ROI校正模块，解决传统图谱配准失效问题。

【结果】

1. 重建成功率：在全部70例受试者中实现100% AOP可视化，显著优于传统CISS序列(77.3%)和T1加权成像(85.2%)。
2. 手术验证：13例手术病例中，84.7%的术野结构与重建模型完全匹配，尤其对严重上移(18mm)或后移的视交叉定位精准。
3. 微结构改变：发现视交叉MD值显著降低(p<0.01)，且与垂直位移程度负相关；视神经/束的FA与FD(fixel密度)值普遍下降，提示轴突密度损失。

【讨论】
该研究首次系统证实：视交叉受压会导致特征性MD值降低，这与动物实验中观察到的胶质增生-髓鞘重塑现象吻合。更值得关注的是，沿束分析揭示不同视觉缺损模式对应特异性的参数改变——双颞侧偏盲患者主要表现为视交叉MD降低，而同向偏盲患者则显示视束FA异常。这种"影像-症状"对应关系为术前评估提供了客观指标。

从临床转化角度看，这套自动化流程将传统需数小时的手工追踪缩短至60分钟内完成，使技术门槛大幅降低。研究者特别指出，术中神经导航整合是该技术的"高光时刻"：在经鼻内镜手术中，重建模型能提前预警视神经位置，避免在"视觉盲区"进行危险操作。未来，通过多中心验证进一步优化算法，这项技术或将成为鞍区肿瘤手术的标配导航工具，为保护患者视力筑起智能防线。