三维影像融合技术展示舌鳞状细胞癌组织病理学与磁共振成像的创新研究方法

这篇研究论文创新性地开发了一种三维（3D）图像融合方法，将舌鳞状细胞癌（OSCC）的组织病理学切片与磁共振成像（MRI）数据结合，构建数字化3D模型。该方法通过3D桌面扫描仪和建模软件（如3D Slicer、Fusion）实现了肿瘤在切除标本中的精确定位，为比较MRI与组织病理学的肿瘤体积差异（如ADC值分析）提供了可视化工具，显著提升了多学科诊疗讨论的效率和准确性。

　　

ABSTRACT

背景

三维（3D）建模技术已广泛应用于头颈部骨肿瘤的管理，但在软组织肿瘤领域尚未深入探索。当前口腔鳞状细胞癌（OSCC）的组织病理学结果仍以二维图像呈现。本研究团队此前开发了一种3D图像融合方法，能将肿瘤组织病理学与MRI数据以三维形式整合。本研究旨在将该方法应用于一系列舌OSCC病例（n=9），验证其可重复性。

方法

采用3D桌面扫描仪（Einscan SP）、3D Slicer软件及建模软件（Autodesk Fusion）对9例舌OSCC切除标本进行扫描和建模。通过术前MRI（1.5 T Siemens Avanto/Sola）获取扩散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）图，由经验丰富的头颈放射科医师手动分割肿瘤区域。术后标本经3D扫描后，病理学家根据H&E染色切片绘制肿瘤轮廓，最终通过解剖标志（如舌中线、舌下腺）将MRI与组织病理学模型融合。

结果

所有病例均成功构建3D融合模型，清晰展示切除标本内的肿瘤空间分布。MRI模型测量的肿瘤体积普遍大于组织病理学模型（中位数差异1.0 cm³），其中A/P（前后）方向差异最显著（如病例1差异达1.8 cm）。病例4因放疗后炎症干扰导致MRI体积显著高估（12.6 cm³ vs. 1.1 cm³）。扩散成像（b值1000 s/mm²）能有效区分肿瘤与周围反应性变化，但需结合T2加权像（T2WI）和增强T1WI辅助判断。

结论

3D融合模型显著提升了肿瘤在切除标本中的空间定位理解，为比较MRI与组织病理学的肿瘤体积差异（如ADC值分析）提供了量化工具，并优化了多学科诊疗决策流程。未来可通过人工智能（AI）自动化分割和点云注册技术进一步减少人为误差。

1 Introduction

头颈部骨肿瘤的3D建模已成熟应用于下颌骨切除与重建，但软组织肿瘤的3D建模仍面临挑战。术后标本变形导致肿瘤边界难以追溯，而传统2D切片无法还原立体构象。现有研究多聚焦前列腺癌的MRI建模或全切片扫描重建，但耗时且不适用于头颈肿瘤的自由切片需求。本研究通过3D光学扫描技术，首次实现舌OSCC的MRI-组织病理学融合模型，为精准医疗提供新工具。

2 Materials and Methods

样本选择

纳入9例舌OSCC患者（肿瘤直径≥2 cm），术前均接受1.5 T MRI检查。病例包括原发（n=6）、复发（n=1）及放疗后残余肿瘤（n=1），中位年龄58岁。

MRI建模

采用RESOLVE序列（k空间分段采集）减少图像畸变，b值50-1000 s/mm²生成ADC图。肿瘤分割基于扩散受限区域（高b值信号、低ADC值），辅以脂肪抑制T1/T2加权像确认边界。

组织病理学建模

切除标本悬吊于可调支架扫描，避免变形。病理学家自由选择切片方向，数字化切片（Zen 3.0）后通过Fusion软件插值生成3D肿瘤模型。

融合技术

术中标记解剖标志（如舌中线），在3D Slicer和Fusion中实现MRI与病理模型的空间配准。

3 Results

病例6的融合模型显示，MRI与病理的肿瘤最大径差异仅0.1 cm（2.8 cm vs. 2.7 cm），而病例4因放疗后溃疡和炎症导致体积偏差达11.5 cm³。L/R（左右）方向测量一致性较高（病例6完全一致），但C/C（头尾）方向MRI普遍高估（病例3差异48.4%）。

4 Discussion

本研究揭示了MRI在放疗后病例中易受炎症干扰的局限性（如病例4 ADC值0.9-1.0×10^?3 mm²/s的误判）。未来可通过AI自动化分割（如深度学习鼻咽癌模型）和数字孪生技术校正组织变形。3D融合模型的价值在于：

1. 1.

   直观展示肿瘤与切缘的空间关系；

2. 2.

   量化影像与病理的体积差异（中位数65.7%）；

3. 3.

   优化术后辅助治疗决策。

5 Conclusions

该3D融合方法成功应用于舌OSCC标本，为头颈肿瘤的精准诊疗开辟新路径。结合AI与高分辨率3D MRI序列，未来可扩展至其他软组织肿瘤研究。