《Frontiers in Neuroanatomy》：Mapping the human thalamus: a historical review of thalamic atlases from histology to modern neuroanatomy
本综述系统梳理了丘脑图谱从早期死后二维组织学图谱到现代神经科学与临床实践中应用的三维多模态图谱的发展历程。鉴于丘脑在感觉处理、运动调控及认知功能中的核心作用，精准的解剖学定位对科研与神经外科手术靶点定位均至关重要。通过整合历史方法与当代技术，本文重点阐述了提升丘脑核团（thalamic nuclei）勾画精度的关键技术进展，包括丘脑特异性磁共振成像（MRI）序列的开发。研究聚焦于支持可重复科研与临床应用的开放获取图谱，并指出未来发展方向将集中于多尺度数据整合——将细胞构筑信息与定量MRI、计算模型相结合，以优化丘脑分区及体内（in vivo）精准定位。
1 Introduction
丘脑是位于中脑前方、间脑背侧的一对双侧结构，占间脑总体积的80%，其内部可细分为多个核团，各核团具有独特的细胞构筑、连接模式与功能特征。传统观点认为丘脑是感觉与运动信息的传导中继站，而神经影像学研究进一步证实其在注意、工作记忆、认知、意识及感知等高级功能中发挥关键作用。丘脑的广泛中枢神经系统（CNS）连接支持其多面性功能：静息态功能磁共振成像（fMRI）、人类概率性纤维追踪及跨物种高分辨率解剖学研究显示，多数丘脑核团接收来自脊髓、基底节与视网膜等皮层下结构的传入投射，并与大脑皮层、杏仁核及丘脑网状核形成交互连接；部分核团（如旁束核与中央中核）还可向纹状体发出投射。这种独特的连接模式使丘脑能够调控大规模脑动态，参与多种认知与行为功能。
历史上，神经外科领域面临的核心挑战之一是在不损伤周围组织的前提下安全抵达丘脑等深部脑结构。20世纪中叶，基于Horsley和Clarke早期工作、由Spiegel等人开创的立体定向神经外科技术实现了范式转变——通过引入三维坐标系，该技术实现了丘脑核团的微创靶向干预（如毁损术与后续的深部脑刺激术，DBS）。然而，早期立体定向手术依赖间接定位，因常规神经影像无法显示深部结构。随着MRI技术的发展及分辨率、对比度的持续提升，研究人员与神经外科医生首次实现了丘脑解剖结构的体内可视化。但即便现代MRI仍难以区分多数丘脑核团，这凸显了精细脑图谱的持续重要性。
“脑制图”是神经科学的重要研究方向，目前已构建大量脑图谱。脑图谱是对脑结构及功能（日益重要）的综合表征，可提供通用空间参考框架，支持个体脑影像配准、跨被试比较及多模态数据整合。通过标记与勾画不同脑区与结构，图谱可支撑脑功能研究、指导神经外科规划及推动病变-症状映射分析。数字脑图谱可分为两类：确定性（单被试）图谱与概率性图谱。前者基于高质量的单脑分割，后者则整合多被试数据，将所有分割区域配准至标准空间并计算每个体素属于特定区域的概率。
早期图谱基于组织学切片构建，以二维形式精细重建。尽管这类资源仍是细胞构筑勾画的金标准，但其固有局限包括组织变形、皱缩及无法反映个体变异。计算方法的发展使组织学数据集得以数字化、三维重建并配准至MRI模板。同时，基于优化丘脑内对比度的MRI序列及扩散连接图谱，研究人员实现了体内丘脑分区。两类方法优势互补：组织学提供微观精度，MRI保障临床适用性。
人类脑图谱早期以印刷版形式发行，数字化进展推动了交互式、持续更新及开放获取平台的发展。现代图谱常配套分析流程，支持个体被试的自动化分割。丘脑三维图谱已成为理解丘脑拓扑结构的核心工具，可支撑fMRI反应定位、功能神经外科干预（如DBS）及病变-症状映射研究。
本综述旨在系统梳理丘脑图谱的发展历程，从早期立体定向与组织学方法延伸至现代MRI与多模态技术。重点阐述图谱构建方法、支持丘脑内结构勾画的成像技术及整合这些资源的软件平台。通过整合上述信息，为神经科学家、神经影像研究者及临床医生选择与应用丘脑图谱开展科研、功能定位及临床工作提供清晰参考。纳入研究涵盖人类丘脑图谱构建、分区框架及映射数据集的相关文献；仅以印刷版发行的教科书与历史图谱通过补充手动检索与参考文献筛选纳入，重点选取具有里程碑意义的方法学突破。图1总结了丘脑图谱发展的历史轨迹，展示了从经典解剖描述、立体定向框架到现代概率与多模态方法的主要方法学转变。
2 A review of histology-based atlases
组织学图谱是神经解剖学研究的基础，基于细胞分辨率显微数据构建，以介观表征形式呈现脑结构的细胞构筑组织特征。根据领域从印刷版向可计算数据集的演进，可分为传统书籍式立体定向图谱与现代数字图谱。表1总结了过去二十年间开发的主要组织学图谱，涵盖从早期数字化方法到现代高分辨率数据集的特征。
2.1 Classical 2D atlases
人类丘脑的首个系统性、组织学及临床导向描述由Jules和Augusta Dejerine于1895年在其著作《Anatomie des center nerveux》中发表。该研究采用多模态方法，对大脑进行冠状、轴向及矢状面连续切片，应用尼氏染色（显示神经元胞体与灰质结构）、Weigert染色（显示髓鞘纤维与白质束）及高尔基法（部分显示单个神经元形态）。尽管其工作未根据现代丘脑命名法明确标记单个核团，但依据细胞密度、纤维走向及分层结构将丘脑划分为内部核、中间核、外部核及枕核等大区域。后续Pascal等人（2018）将Dejerine图谱中的丘脑结构映射至BigBrain数据集，实现了丘脑核团的三维可视化，并完成了20世纪术语与现代丘脑命名法的对齐。
Vogt和Vogt（1941）的研究为理解丘脑解剖与特征提供了开创性框架。他们假设丘脑核团间存在“清晰”的线性边界，并批判性检验了早期学者提出的纤维板是否真正代表这种分界。通过多标本研究，应用s-细胞构筑与纤维连接追踪方法，分析了丘脑神经元群体与髓鞘纤维的分布、构筑及连接边界。该研究发表的手绘解剖精准图谱及整合连续切片结果的详细拓扑图，虽覆盖全丘脑，但核心聚焦于中央中核。其工作为理解丘脑功能-解剖组织奠定了基石，其框架至今仍被现代丘脑命名法沿用，尽管后续有修订与完善。
2.2 Stereotactic 2D atlases
Spiegel和Wycis（1952）的图谱是首个为手术精准定位丘脑核团而构建的临床导向图谱。该图谱包含死后大脑冠状面照片（以PC与中线为参照切片），辅以髓鞘染色，并纳入30个脑标本的测量变异表。通过以PC为毫米级距离参照，该方法使外科医生能更精准定位深部脑靶点，摆脱了固定图谱坐标或颅外标志物的限制。图谱标记了前核、腹外侧核、背外侧核等多个丘脑核团，标志着神经解剖学从描述性向干预性的转变，为运动与精神障碍的现代功能神经外科奠定了基础。
Talairach等人（1957）引入了以AC与PC为脑内立体定向标志的Talairach坐标系。在单例死后脑中，通过脑室造影（空气注入脑室系统以增强X线对比）识别AC-PC，以AC-PC距离为参考框架实现不同个体脑结构位置的比较。该坐标系成为脑映射的金标准，支撑了数十年的手术规划及科研与临床中的解剖-临床数据关联。Talairach图谱包含丘脑核团的三维剖面图及腹侧核层识别技术，后续由Talairach和Tournoux（1988）扩展为“参考空间”以处理个体解剖变异——该空间基于“正交平行四边形”（体素），以固定比例而非绝对距离表示脑内结构，参考平面包括中线、前后连合间平面及两个穿过AC与PC的垂直额平面，将每侧半球沿IC线长度分为9段、沿中线与IC平面正交的横断面宽度分为4段、沿连合平面平行高度分为12段。尽管该网格系统未详细描述丘脑核团，但为立体定向技术规划与分析深部脑结构手术路径提供了重要框架。
Schaltenbrand和Bailey图谱（1959）基于111个大脑构建，涵盖冠状、矢状与水平面切片，采用多种染色方法（未染色、髓鞘染色或甲酚紫染色），其中7个大脑接受了全面分析。其坐标系主要基于Talairach空间，图谱描绘了丘脑躯体感觉中继核，为上肢震颤丘脑毁损术提供了关键指导。
为处理丘脑及邻近皮层下结构的个体内与个体间差异（源于立体定向坐标精度有限及半球不对称），Andrew和Watkins（1969）开展了形态计量与立体定向变异研究。对38个大脑半球进行1mm间隔冠状连续切片（垂直于Monro孔-后连合，F.M.–P.C.平面），以中线与F.M.–P.C.平面为参照测量丘脑核团边界，以前后连合为归一化参考点。图谱涵盖主要丘脑核团、邻近间脑区域、基底节及主要白质束，提供照片、线条图、统计摘要、概率表及关键标志距离数据，立体定向坐标系以F.M.–P.C.平面与丘脑总长度（从Monro孔到枕核尖端）定义，支持一致性的个体内与个体间比较。
Van Buren和Borke（1972）的图谱旨在更新与统一丘脑命名法，以反映人类脑变异。其研究基于经典染色方法（甲酚紫、高尔基与髓鞘染色），通过细胞形态、染色亲和力与大小表征核团，系统细胞构筑表征解决了丘脑命名法的核心问题——不同方法与物种来源的数据导致的命名不统一。该图谱虽主要遵循Vogt与Hassler学派的术语，但提出了修订，并提供了等效对照表以促进与既往描述的比较。通过检查有明确病变史的死后人脑，识别特定皮层损伤后发生逆行性变性的丘脑核团，推断连接通路。图谱基于多平面（冠状、矢状、水平）连续切片构建，支持详细解剖与连接映射，将解剖簇与功能域关联，为临床医生提供解剖学参考。
Emmers和Tasker（1975）发表了“躯体感觉丘脑”图谱，聚焦负责感觉传入中继的核团（如腹后外侧核与腹后内侧核）。图谱包含全脑照片及另一脑的显微矢状与冠状切片，标注了手术中电刺激的位点及诱发的躯体感觉反应类型与分布，为感觉丘脑立体定向手术的术中靶点定位提供功能图谱。
Schaltenbrand和Wahren（1977）的图谱是临床应用最广泛的丘脑立体定向图谱之一。基于2个以AC-PC为参照的大脑切片构建，涵盖额、矢状与水平面，提供未染色切片的宏观表征与髓鞘染色切片的微观表征。后续数字化重建将这些数据插值为约0.5mm各向同性体素，标志着首个计算机化图谱数字化的实现。该图谱采用Hassler（1982）的丘脑核团命名与分区方案，识别60个独立丘脑核团，首次在三个解剖平面呈现丘脑整体解剖与核团细分。尽管存在局限性（如依赖连合间线固定距离而非AC-PC点，导致个体脑配准精度不足），但其未染色宏观序列与髓鞘染色微观序列的结合提升了丘脑解剖的描绘精度，至今仍是标准参考。
Hirai和Jones（1989）解决了丘脑命名法的长期争议：当时人类丘脑解剖仍沿用Hassler（1982）术语，与非人灵长类命名差异显著，阻碍了人类发现与丘脑连接及功能实验数据的关联。该研究检查6个死后人脑丘脑，应用尼氏、髓鞘、细胞色素氧化酶与乙酰胆碱酯酶（AChE）染色，发现AChE染色对勾勒内髓板及其相关核团尤为关键，其组化组织特征与猕猴丘脑高度匹配。基于此，作者提出修订分区方案，采用猴丘脑命名法，对齐了核团边界与数十年实验支持的框架，包括重命名核团与重新定义亚区（如腹侧核复合体）。该研究凸显了人类丘脑研究的特征：丘脑组织与功能理解仍高度依赖非人灵长类等实验动物的侵入性研究数据，而这类方法无法在活体人类中应用，因此跨物种比较对解读人类解剖与生理至关重要。
《人类大脑图谱》（Mai等人，1997）是首个结合MRI与组织学的图谱，2015年最新版包含互补的两部分：宏观图谱呈现3个大脑在三个坐标系下的MRI扫描，辅以1cm厚切片的解剖绘图与血管区X线影像；髓板构筑图谱基于Oscar与Cécile Vogt的冠状切片（髓鞘染色），包含99个髓鞘染色切片与对应解剖图，以及50个胞体染色切片。所有切片配准至MNI空间，最后部分包含丘脑等皮层下结构的高倍放大图谱，由F. Forutan完成精细勾画。
Morel（2007）的《人类丘脑与基底节立体定向图谱》是高分辨率细胞构筑与化学构筑参考，旨在优化丘脑、基底节及邻近结构的立体定向定位。基于Hirai和Jones（1989）的命名法，该图谱结合细胞构筑与化学构筑标准提出修订命名与精细分区，在保留核心命名的基础上对部分核团进行细分（如内侧背核，MD，分为MDmc、MDpc与MDpl；腹外侧核，VL，分为VLpv、VLpd与VLpl），其化学构筑图还定义了跨越传统核团边界的功能区域。图谱包含死后人脑三个立体定向平面的连续组织学切片，采用尼氏、髓鞘及钙视网膜蛋白、乙酰胆碱酯酶、钙结合蛋白、小清蛋白等多种免疫组化标记，辅以配准至AC-PC平面的同脑MRI影像，提供宏观标志以支持图谱与体内影像的配准。通过多标本整合与配准方法，该图谱减少了组织学变形，提升了三维一致性，是临床与科研中应用最广泛的人类丘脑与基底节参考，也是多个三维数字丘脑图谱的基础。
Ding等人（2016）的最新二维图谱仅以电子格式发布，通过整合多模态成像、高分辨率组织学与精细结构标注，提供了前所未有的全脑细胞分辨率数字参考。涵盖结构MRI、扩散加权成像（DWI）及1356张大格式组织学切片（尼氏与免疫组化染色，显微分辨率1μm/像素），标注862个脑结构（包括117个白质束与多个新型细胞构筑、化学构筑分区），并映射至对应MRI体积。通过密集尼氏采样，该研究描述了内侧背核（MD）的新型亚区——MD前内侧亚区，其乙酰胆碱酯酶（ACHE）与神经降压素（NTS）表达高于主MD区。图谱在线开放获取，整合艾伦研究所基因表达数据集，提供从宏观MRI标志到组织学的交互式多尺度工具。
2.3 3 D atlases
尽管许多三维图谱基于印刷版二维图谱构建，本综述聚焦于基于原始数据采集的图谱。蒙特利尔神经研究所（MNI）的Chakravarty等人（2006）开展了开创性工作，旨在解决既往数字图谱的局限（如切片方向分辨率不足、结构覆盖有限及与Colin27 MRI平均参考的配准误差）。该研究采用单被试的基底节与丘脑尼氏、髓鞘染色冠状连续切片，数字化后手动分割105个解剖结构，经非线性配准（校正空间变形）至三维坐标空间。其中约半数结构为丘脑核团，采用Hirai和Jones（1989）命名法，并与Schaltenbrand和Wahren（1977）标签交叉对照，覆盖前核群、内侧背核群、腹侧核群与枕核群。该图谱仍是体内神经影像研究最常用的MRI参考系统之一。
Krauth等人（2010）通过整合Morel（2007）图谱的数字组织学勾画，构建了人类丘脑及其细分结构的高分辨率三维图谱。为克服单组织学堆栈的各向异性与拓扑模糊性，该研究迭代配准与平均多个立体定向导向的组织学图谱，生成了无偏的概率三维丘脑核团表征及个体间变异，以统计形状模型呈现个体间变异。通过将组织学细节渲染至可重复的三维参考空间，该图谱已应用于功能影像研究与神经外科规划。
BigBrain提供了人类大脑的高分辨率三维重建，基于1个石蜡包埋大脑的7404张显微组织学数据，采用改良Merker法染色胞体，各向同性体素间距20μm，可可视化皮层分层与皮层下核团等精细结构。尽管BigBrain组织学模板本身将丘脑作为一个整体结构呈现，但其为二维组织学图谱整合至三维框架提供了比既往图谱更高的空间分辨率。多模态概率Julich-Brain图谱整合了高分辨率细胞构筑图、微结构与连接数据、神经递质受体表达谱及功能数据，通过多脑概率整合捕捉解剖结构的大小、形状与位置的个体间变异，为丘脑与基底节等复杂区域的精细映射、结构-功能关系解析、个体变异分析及神经影像、计算建模、神经外科规划应用提供了框架。将这种概率多脑框架与BigBrain的超高分单被试模板结合，实现了后丘脑核团的精细分区（如内侧膝状体背侧、内侧、腹侧亚区及六层外侧膝状体），在显微分辨率下双侧映射，为丘脑组织提供了新见解。
人类运动丘脑图谱（Ilinsky等人，2018）基于单例死后人脑的矢状面尼氏染色连续切片构建，辅以谷氨酸脱羧酶65（GAD65）免疫组化——该标记可标记基底节传入终末与局部中间神经元，在苍白球与黑质区域直接标记GABA能抑制性传入终末，在小脑区域则显示局部中间神经元网络，从而识别运动丘脑区域。单个核团沿组织学切片分割后重建为三维立体定向图谱，初始参照Talairach立体定向坐标系（IC线），后配准至MNI-152空间，可整合至标准神经影像流程。这种基于连接的划分方法为识别功能相关的运动丘脑亚区提供了解剖学框架，对DBS靶点定位等立体定向应用具有重要价值。
Alkemade等人（2022）最新开发了开源三维全脑图谱，整合多种显微染色与7T定量MRI。图谱提供全脑数据及五种免疫组化流程（尼氏、Bielschowsky银染、小清蛋白、钙视网膜蛋白、钙结合蛋白）的切片重建，所有组织学数据重建至统一块面坐标空间，并与200μm分辨率的7T定量MRI配准，提供微观结构与宏观解剖的多模态三维表征。该图谱提供的免疫组化参考边界可与MRI对比度变异比较，支持基于微观标记的MRI核团特异性差异评估，为自动化丘脑分割方法的开发与验证提供支撑。
3 MRI based thalamus atlases
基于专用MRI序列的图谱对神经解剖学研究日益重要，其提供皮层下结构的无创可视化，并优化丘脑亚结构勾画的对比度。补充表1总结了关键MRI图谱的场强、序列及核团勾画特征。与前述章节不同，本部分聚焦于主要依赖MRI数据进行结构勾画的图谱——多数研究依赖优化的MRI序列增强丘脑对比度，因此补充表1中多数可视化核团基于定性评估，而非组织学金标准。
Behrens等人（2003）的丘脑连接图谱是首个利用扩散加权（DW）成像绘制人类丘脑皮层组织的开放获取图谱。研究采集8名健康志愿者的DWI数据，将大脑皮层划分为前额叶、运动、躯体感觉、顶叶、颞叶与枕叶等大区，采用概率纤维追踪算法估计单个丘脑体素与这些皮层区域的连接概率，以此为基础将丘脑划分为以优势皮层连接定义的亚区，其功能区划分与已知丘脑核团分区高度吻合。该方法基于“结构连接”而非细胞或髓板构筑，揭示了丘脑组织的连接模式，是对经典组织学图谱的重要补充。
Jakab等人（2012）提出了一种结合统计形状模型（SSMs）与DTI连接信息的混合流程构建概率丘脑图谱。研究将40名被试的DTI数据映射至标准空间，并与基于Krauth/Morel勾画的7个组织学丘脑三维重建训练的统计形状模型结合，整合基于轮廓的解剖先验与DTI衍生的内部连接标志预测丘脑核团，提供空间参考及基于DTI数据的丘脑图谱个体化方法。后续Jakab等人（2024）利用SSM配准将Morel图谱转换至MNI152空间，生成的解剖标签图以NIfTI（.nii.gz）格式提供，配准至MNI152 T1模板，分辨率分别为1mm与0.5mm。
Najdenovska等人（2018）开发了基于扩散加权MRI的体内概率丘脑图谱，其方法基于扩散分割技术（如Battistella等人，2017的方法），利用微观结构特征定义丘脑亚区。基于人类连接组计划公开数据，研究在公共空间构建了基于聚类的丘脑分区，该扩散信息分区可作为无个体扩散MRI数据时的参考，但无法替代个体化扩散分割。
Iglesias等人（2018）的概率图谱整合了死后MRI与组织学数据：6个死后脑首先进行3T MRI扫描，随后丘脑组织块以50μm间隔切片，每10张切片取1张进行尼氏染色，完成26个丘脑核团的精细细胞构筑分析与手动勾画。组织学分割与39名被试的体内T1加权MRI手动勾画整合，通过块面图像校正序列变形实现连续组织学切片与死后MRI的三维重建。应用于体内数据时，该图谱通过贝叶斯分割显示出高重测信度、跨MRI对比度稳健性及对阿尔茨海默病丘脑变化的敏感性。最新Liu等人（2022）开发并验证了可重复的扩散MRI纤维追踪方案，重建了单个丘脑核团及其皮层靶点的白质束，显示出高计算与重测可重复性；应用该流程结合Iglesias等人（2018）的丘脑分割，重建了39对连接内侧背核与特定前额叶皮层的纤维束，展示了现代DWI方法可实现的解剖粒度。
常规T1加权MRI的组织对比度不足限制了丘脑亚结构的体内可靠勾画。Su等人（2019）提出THOMAS（丘脑优化多图谱分割），一种全自动多图谱分割框架，可从白质-nulled MP-RAGE图像中勾画12个丘脑核团，与专家手动分割一致性高且大幅缩短分割时间。研究在健康志愿者与多发性硬化患者数据集上验证了THOMAS，通过体积分析识别核团特异性萎缩，并评估其在手术规划中的效用——显示THOMAS衍生的腹中间核（Vim，特发性震颤DBS关键靶点）边界与治疗患者体内组织及DBS触点位置具有良好对应性。
Saranathan等人（2021）基于白质-nulled MP-RAGE序列对比度提升，开发了体内结构MRI丘脑核团图谱。研究采集9次扫描（空间分辨率0.7×0.7×0.5mm3），以Morel图谱为组织学参考进行丘脑核团手动分割（命名与视觉识别）及公共坐标空间内的MRI核团定位验证。通过个体数据集的迭代平均与非线性变形生成组模板，配准至MNI空间，最终图谱提供模板空间内丘脑核团的空间概率图与最大概率图。研究在白质-nulled数据、常规MP-RAGE及7T独立数据集（健康被试、多发性硬化与特发性震颤患者）上验证了图谱，显示其超越原始构建序列的适用性，可推广至更广泛的临床与科研成像方案。
3.1 MRI sequences and segmentation algorithms for thalamic nuclei visualization
标准临床影像中的T1与T2加权MRI序列无法提供足够的组织对比度以勾画单个丘脑核团。MRI采集技术的进步聚焦于提升丘脑内对比度以实现直接可视化：超高场MRI（7T与9.4T）及临床场强（1.5T与3T）的优化方案使丘脑结构的高分辨率成像成为可能。白质-nulled（WMn）MPRAGE序列在3T与7T下均提升了丘脑核团边界的可视化，其利用丘脑核团间髓鞘含量差异及板层边界特征，实现了更优的丘脑内对比度。
定量磁敏感图（QSM）依赖磁化率差异，可可视化具有独特铁与髓鞘含量的核团。在3T下，QSM可将铁富集的丘脑核团（如前核、内侧背核、枕核）显示为高清对比区域；9.4T超高场下，QSM可显示丘脑与基底节核团特异性的顺磁与抗磁源模式。
高分辨率质子密度加权（PDw）MRI序列也被证实可直接显示特定丘脑核团，尤其是中央中核（CM）复合体及其他密集排列核团（如外侧膝状体或丘脑网状核），这些核团周围环绕轴突与树突。后续研究验证了PDw对特定丘脑内靶点的显示价值。
扩散MRI方法正成为丘脑可视化的重要工具，例如通过推断丘脑-皮层连接模式作为对比度来源。Behrens等人（2003）采用概率纤维追踪证明丘脑可依据其优势皮层连接进行分割；Battistella等人（2017）提出新方法，利用3T扩散MRI重建的球谐基取向分布函数（ODFs）作为丘脑亚区划分的特征，该方法仅依赖局部信息，与长程连接方法相比，其与组织学图谱的主要亚区匹配度稳健。
当直接可视化受限（尤其是标准临床场强下），分割方法可支持丘脑分区。Deoni等人（2007）提出基于定量T1与T2弛豫时间差异的分割方法区分主要丘脑核团，后续Traynor等人（2011）优化了分割参数，发现平衡T1、T2依赖与空间先验可获得最佳结果，但这类方法仍无法提供足够的组织对比度以细分组织学图谱描述的大核团亚区。
3.2 Free and open-source software for visualizing and navigating the thalamus
FSL（FMRIB Software Library，RRID:SCR_002823）提供结构与扩散MRI数据分析工具，包含基于DTI的丘脑连接图谱，其FSL-FIRST模块可实现丘脑体积提取及形状与连接评估。
FreeSurfer（RRID:SCR_001847）通过ThalamicNuclei工具实现丘脑核团分割，基于Iglesias等人（2018）的图谱，需经recon-all处理的T1扫描或具有更优核团对比度的其他模态扫描；其扩散信息变体ThalamicNucleiDTI可整合扩散影像信息优化分区。
Lead-DBS（RRID:SCR_002915）为DBS领域的图像配准、电极定位与图谱可视化框架，预装多种皮层下图谱，包括艾伦人类参考图谱、人类运动丘脑图谱、THOMAS图谱及数字化Morel丘脑图谱。
VolBrain（RRID:SCR_021020）执行自动化脑体积测量，其DeepThalamus模块通过多模态深度神经网络实现精细丘脑分区，以Morel立体定向图谱为参考。
4 Conclusion
脑图谱的发展已从早期手绘地图演进为高分辨率三维重建与多模态数字资源。在丘脑领域，这一进展实现了其核团组织的精细表征。组织学图谱仍是核团勾画的参考标准，但受限于组织变形与个体变异；MRI图谱则提供可靠的体内导航空间参考。结合组织学与死后或体内MRI的混合图谱有望桥接细胞水平信息与临床实用性。
除结构勾画外，近期方法利用定量MRI对比度、扩散纤维追踪与功能MRI揭示核团特异性的髓鞘化、铁含量与连接差异，这些方法补充了组织学的不足，支持体内个体化丘脑分区，可促进DBS靶点精准定位、疾病相关萎缩映射及神经退行性疾病细微网络改变检测。开源流程与概率框架提升了丘脑分割工具在科研与临床领域的可及性。
丘脑分割还面临图谱间命名法与分区方案不一致的挑战。Mai和Majtanik（2019）比较了9个广泛使用的丘脑图谱，指出命名规范与特定亚区勾画的差异，这些差异反映了神经解剖学传统与方法学选择，导致跨研究比较的变异。因此，学界提出命名法统一以提升数据集可比性。
丘脑核团神经影像组（TANGO）联盟的Segobin等人（2024）进一步强调了这一需求，提出六步框架：通过专家共识建立丘脑解剖“金标准”；统一命名法；定义最佳实践MRI采集方案；开发标准化分割算法与工具箱；构建大规模开源数据集；通过国际德尔菲共识流程发布正式指南。其指出，1970年代以来丘脑命名法在组学图谱中的变化导致组织学图谱与现代MRI数据难以精准配准，而建立核团数量、位置与命名法的“金标准”依赖于解决现有图谱框架的历史与概念差异。这与本综述形成关键交汇——本综述描述了从经典细胞构筑到立体定向与多模态成像的方法学进展如何塑造了当前丘脑图谱，而Segobin等人（2024）提供了聚焦MRI丘脑分割标准化与实施的临床应用导向路线图，本综述则提供了理解标准化挑战的历史与方法学背景，凸显了整合经典组织学图谱解剖知识与现代神经影像框架以实现可靠可比丘脑分区的必要性。
尽管现有脑图谱数量众多，但其多样性反映了方法学差异而非冗余。图谱构建的发展通过提升空间分辨率、优化边界与捕捉个体变异，改进了结构定位与细胞构筑细节。例如Krauth等人（2010）的三维平均丘脑图谱整合多个组织学堆栈生成精细的丘脑亚区分型；Iglesias等人（2018）结合死后MRI与组织学的概率图谱勾画26个丘脑核团，显示出更高的精度与可靠性。尼氏与髓鞘染色等经典技术因可重复性与跨研究可比性仍被广泛使用，但其主导地位可能限制与新成像模态的整合。当前方法日益结合组织学、超高场MRI、转录组学与连接组学，提供脑结构更全面的特征描述。
BRAIN Initiative等大型计划旨在通过整合细胞类型的分子、解剖与生理注释，开发细胞分辨率图谱，其数据集提供了神经元群体分布与连接的精细描述，超越了宏观脑图谱的范畴，不仅支撑基础神经科学，也支持构建更具生物学约束的计算机（in silico）模型。
神经元形态数据（包括树突分支、轴突投射与突触分布）可提升计算模型的解剖真实性，支持振荡、同步与状态依赖动态等涌现网络特性的模拟。例如Iavarone等人（2023）利用MouseLight项目的三维神经元形态数据，重建了不同脑状态下的丘脑网状电路形态电模型；Sheiban等人（2026）开发了数据驱动的小鼠运动丘脑核团三维解剖支架模型，模拟纺锤振荡，展示了图谱衍生空间约束如何支撑跨物种的电路水平模拟。
展望未来，多尺度数据（从细胞构筑到定量MRI与计算模型）的整合有望对齐分区方案差异，提升丘脑图谱的一致性。作为皮层-皮层下通信的核心枢纽，丘脑将从这些进展中获益。通过跨尺度链接结构与功能，下一代图谱将深化对丘脑组织的理解，支撑神经与精神疾病诊断、治疗规划及监测的临床解读。
