直肠癌三维重建技术：提升诊断精度与手术规划的新纪元

本文综述了三维重建（3D）技术在直肠癌（CRLA）诊疗中的革新应用，重点探讨了基于容积渲染（volume rendering）和机器学习（ML）的手术规划系统如何突破传统影像（MRI/CT）的二维局限，实现肿瘤浸润精准评估（R0切除）和个体化手术路径设计，为外科医生提供可视化决策工具。

　　

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引言

手术规划是直肠癌治疗的核心环节，直接影响降低并发症风险和实现肿瘤阴性切缘（R0切除）¹——这是最重要的独立预后因素²。理想的手术方案需要明确肿瘤可切除性、邻近器官受累范围、最佳解剖入路以及多学科协作顺序等关键问题。

经典影像检查在CRLA局部分期中的优劣

目前外科医生主要依赖磁共振成像（MRI）¹⁰制定策略，但其存在两大局限：一是二维断层图像（轴状/矢状/冠状位）的空间整合困难；二是特定解剖部位肿瘤浸润评估准确性不足¹¹。即便在专家手中，其诊断精确度仍有提升空间。

技术流程（补充材料）

通过计算机断层（CT）或磁共振（MRI）获取的体素数据，可利用放射设备厂商提供的三维重建（3D）软件进行可视化处理，核心算法是容积渲染技术（volume rendering）——这种连续三维重建能叠加所有组织结构信息，就像把多层透明解剖图谱叠合成立体模型。

机器学习在肿瘤浸润评估中的应用

人工智能（AI）正逐步革新医学影像分析，特别是卷积神经网络²⁶这类能识别细微视觉模式的算法。这些系统需要持续以病理报告为金标准（ground truth）进行验证。本研究采用的3D手术规划系统已展现出超越传统方法的潜力。

结论

三维重建手术规划系统为CRLA治疗开辟了新路径。当前该系统并非要取代放射科的MRI分期，而是为外科医生量身定制的手术导航工具——从术式选择、手术入路到解剖路径规划，真正实现"量体裁衣"的精准外科治疗。