羅 正，楊漢豐（通信作者）

（川北醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院放射科 四川 南充 637000）

1 解剖

三叉神經(jīng)是最大的一對(duì)腦神經(jīng)，包含了運(yùn)動(dòng)及感覺神經(jīng)，起源于腦橋外側(cè)，向前延伸至Meckel腔，經(jīng)海綿竇外側(cè)發(fā)出三條分支：眼神經(jīng)、上頜神經(jīng)、下頜神經(jīng)，分別經(jīng)過(guò)眶上裂、圓孔、卵圓孔出顱。根據(jù)神經(jīng)走形，三叉神經(jīng)分為不同的節(jié)段，包括腦干、腦池、Meckel腔、海綿竇及外周段[1-3]。

眼神經(jīng)是感覺神經(jīng)，包含了三條分支：額神經(jīng)、淚腺神經(jīng)、鼻睫神經(jīng)，其中額神經(jīng)是最大的分支，額神經(jīng)發(fā)出眶上神經(jīng)和滑車上神經(jīng)。眼神經(jīng)接受前額、眼眶周圍組織的感覺刺激[3]。

上頜神經(jīng)也是感覺神經(jīng)，經(jīng)過(guò)卵圓孔出顱發(fā)出分支與翼腭神經(jīng)節(jié)交匯，隨后主干延伸為眶下神經(jīng)走行于眶下管內(nèi)，沿途發(fā)出上牙槽神經(jīng)，在眶下孔發(fā)出終末支，上頜神經(jīng)接受上頜骨、面中部皮膚的感覺刺激[2-3]。

下頜神經(jīng)是混合神經(jīng)，分為前、后兩干。前干發(fā)出運(yùn)動(dòng)神經(jīng)和頰神經(jīng)，運(yùn)動(dòng)神經(jīng)控制咀嚼肌的運(yùn)動(dòng)；頰神經(jīng)接受頰黏膜、第二、三磨牙的感覺刺激；后干分為三支：耳顳神經(jīng)、舌神經(jīng)、下牙槽神經(jīng)。耳顳神經(jīng)接受顳部頭皮的感覺刺激；舌神經(jīng)走行于下牙槽神經(jīng)內(nèi)前方，負(fù)責(zé)舌、口底、舌前2/3的感覺；下牙槽神經(jīng)發(fā)出運(yùn)動(dòng)神經(jīng)支配下頜舌骨肌和二腹肌前腹，隨后走行于下頜管中延續(xù)為頦神經(jīng)，為下巴和下唇提供感覺[4]。

2 三叉神經(jīng)成像

三叉神經(jīng)痛是一種嚴(yán)重的神經(jīng)性疾病，表現(xiàn)為神經(jīng)分布區(qū)域內(nèi)灼燒、電擊、針刺樣疼痛，可由閾下刺激觸發(fā)，目前，三叉神經(jīng)痛的發(fā)病機(jī)制主要分為外周理論和中樞理論[5]。評(píng)估三叉神經(jīng)首選MRI，MRI具有更高的組織分辨率，且沒有輻射傷害。磁共振神經(jīng)成像（magnetic resonance neurography，MRN）是傳統(tǒng)磁共振技術(shù)的改進(jìn)，具有較高的組織、空間分辨率專用于外周神經(jīng)成像，由于三叉神經(jīng)的走形及發(fā)病機(jī)制的不同，分段成像有助于縮短檢查時(shí)間。

2.1 腦池段神經(jīng)成像

Jannetta等[6]發(fā)現(xiàn)三叉神經(jīng)痛患者在三叉神經(jīng)根部存在神經(jīng)血管壓迫現(xiàn)象（neurovascular compression，NVC），病理發(fā)現(xiàn)受壓神經(jīng)軸突損傷，導(dǎo)致鄰近結(jié)構(gòu)粘連產(chǎn)生異位沖動(dòng)。有研究發(fā)現(xiàn)三叉神經(jīng)根髓鞘由少突膠質(zhì)細(xì)胞移行為施萬(wàn)細(xì)胞，這一特征導(dǎo)致受壓迫后更容易產(chǎn)生損傷[2,7-10]。

在MRI 3D FIEST序列中，腦脊液（高信號(hào)）與神經(jīng)、血管（低信號(hào)）存在良好的對(duì)比度，結(jié)合3D TOF及增強(qiáng)3D-FSPGR序列，能確定責(zé)任血管的類型。隨著壓迫時(shí)間延長(zhǎng)，受壓三叉神經(jīng)常出現(xiàn)神經(jīng)萎縮改變，包括體積、截面積減小（見圖1）[11]。NVC也常見于無(wú)癥狀患者中，因此診斷NVC需要滿足以下標(biāo)準(zhǔn)：血管垂直神經(jīng)長(zhǎng)軸；壓迫點(diǎn)位于三叉神經(jīng)根且具有形態(tài)學(xué)改變；責(zé)任血管為動(dòng)脈或特殊位置的靜脈。

圖1 三叉神經(jīng)腦池段成像

彌散張量成像（diffusion tensor imaging，DTI）是唯一能反映神經(jīng)纖維方向性與完整性的無(wú)創(chuàng)的檢查方法[12]。Chai等[13]使用DTI發(fā)現(xiàn)壓迫側(cè)三叉神經(jīng)FA值較對(duì)側(cè)明顯降低，而MD值顯著增高，F(xiàn)A、MD代表髓鞘的完整性，其改變提示了軸突的損傷，同時(shí)改變程度與疼痛程度相關(guān)[14-15]。但DTI易受磁場(chǎng)均勻性、受試者運(yùn)動(dòng)影響，穩(wěn)定性不容易控制，目前很少應(yīng)用于臨床診斷。

2.2 外周段神經(jīng)成像

有學(xué)者提出三叉神經(jīng)外周段的病灶也能造成三叉神經(jīng)痛，如炎癥、外傷、腫瘤、醫(yī)源性損傷，外周段的病灶容易被忽略，雖然多數(shù)癥狀能在8周內(nèi)恢復(fù)，如果病灶持續(xù)存在，可能導(dǎo)致永久性損傷[16]。

基于T2WI的MRN技術(shù)能顯示外周神經(jīng)系統(tǒng)及神經(jīng)內(nèi)液的改變，正常神經(jīng)表現(xiàn)為對(duì)稱的信號(hào)強(qiáng)度及直徑，病變的神經(jīng)由于神經(jīng)水腫，表現(xiàn)為T2WI信號(hào)強(qiáng)度增高、直徑增大等。3D-STIR-TSE是一種黑血序列，可明顯縮短背景組織的T2WI弛豫時(shí)間，結(jié)合增強(qiáng)技術(shù)可以明顯抑制神經(jīng)周圍的血管信號(hào)，重建技術(shù)可三維、立體地進(jìn)行神經(jīng)對(duì)比觀察，但由于復(fù)雜的解剖，重建過(guò)程將耗費(fèi)大量時(shí)間（見圖2）。Liu等[17]采用3D-STIR-TSE顯示健康人群的外周段神經(jīng)，其中眼神經(jīng)、上頜神經(jīng)、舌神經(jīng)、下牙槽神經(jīng)大部分顯示率均超過(guò)85%。Van等[18]提出3D-STIR-TSE對(duì)外周段神經(jīng)有優(yōu)秀的可視化，可應(yīng)用于臨床診斷，對(duì)于部分細(xì)小分支，該序列尚不能顯示。

圖2 三叉神經(jīng)外周段重建

3D-PSIF基于梯度回波序列采集自旋回波信號(hào)，有顯著的T2權(quán)重，可以明顯抑制血管信號(hào)，此外，該序列受磁場(chǎng)不均勻性的影響較小，但信噪比較低。Dessouky等[19]使用3D-PSIF發(fā)現(xiàn)損傷的下牙槽神經(jīng)截面積、T2信號(hào)強(qiáng)度較對(duì)側(cè)增大、升高。Cox等[20]將3D-PSIF應(yīng)用于懷疑外周病變的患者，發(fā)現(xiàn)病變下牙槽、舌神經(jīng)T2信號(hào)升高、神經(jīng)彌漫性增粗。與3D-STIR-TSE相比，3D-PSIF對(duì)肌肉信號(hào)的抑制程度欠佳。

Kotaki等[21]發(fā)現(xiàn)DTI能部分或完全顯示下牙槽神經(jīng)纖維束，同時(shí)通過(guò)FA值定量分析神經(jīng)的細(xì)微結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)雙側(cè)下牙槽神經(jīng)FA值無(wú)顯著差別，因此雙側(cè)神經(jīng)對(duì)比觀察有助于發(fā)現(xiàn)病灶。由于骨性管道及空氣的存在，可能導(dǎo)致DTI圖像失真。

因此，對(duì)于懷疑三叉神經(jīng)痛的患者，在排除NVC后，應(yīng)當(dāng)使用MRN來(lái)評(píng)估外周段是否存在病變。MRN應(yīng)當(dāng)在3.0T場(chǎng)強(qiáng)設(shè)備上進(jìn)行，能顯著縮短掃描時(shí)間以及提高圖像清晰度。

2.3 中樞成像

有研究發(fā)現(xiàn)慢性疼痛患者的腦區(qū)出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)及功能的變化，這些改變可能導(dǎo)致疼痛抑制能力下降以及情緒、認(rèn)知的改變[22-24]。基于體素的形態(tài)測(cè)量學(xué)（VBM）是在體素水平上對(duì)腦區(qū)灰質(zhì)體積進(jìn)行研究的方法，Zhang等[25]采用VBM發(fā)現(xiàn)在三叉神經(jīng)痛患者的前扣帶回、額上中、回、中腦導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)體積減小，前扣帶皮層是邊緣系統(tǒng)的重要結(jié)構(gòu)，參與認(rèn)知、情緒、疼痛的處理；中腦導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)是下行疼痛調(diào)節(jié)的樞紐，通過(guò)5-羥色胺和去甲腎上腺素神經(jīng)遞質(zhì)實(shí)現(xiàn)疼痛抑制[26]。YH等[27]采用基于白質(zhì)骨架的空間統(tǒng)計(jì)方法（tract-based spatial statistics，TBSS）發(fā)現(xiàn)右側(cè)三叉神經(jīng)痛患者的右側(cè)輻射冠、胼胝體FA值降低，MD值增高，提示腦白質(zhì)神經(jīng)纖維軸突的損傷。

血氧水平依賴腦功能成像（BOLD-fMRI）利用脫氧血紅蛋白的順磁性作為天然對(duì)比劑，基于腦區(qū)之間脫氧血紅蛋白濃度的差異評(píng)估功能狀態(tài)，主要包括任務(wù)態(tài)和靜息態(tài)，任務(wù)態(tài)磁共振功能成像可以捕捉腦區(qū)活動(dòng)，但結(jié)果容易受主觀因素影響；靜息態(tài)磁共振功能成像觀察無(wú)外界刺激下腦區(qū)的內(nèi)在活動(dòng)及腦區(qū)間的信息傳遞，目前常用的方法包括局部一致性、低頻振幅、功能連接[28]，GE等[29]發(fā)現(xiàn)三叉神經(jīng)痛患者中多個(gè)腦區(qū)低頻振幅值增加，提示腦區(qū)的自發(fā)性活動(dòng)增強(qiáng)，發(fā)生改變的腦區(qū)參與疼痛調(diào)節(jié)、認(rèn)知處理、記憶。Zhang等[25]發(fā)現(xiàn)右側(cè)三叉神經(jīng)痛患者右側(cè)杏仁核-右側(cè)前額葉皮質(zhì)功能連接增強(qiáng)，與情緒狀態(tài)相關(guān)，經(jīng)治療疼痛緩解后，功能連接異常緩解，解釋了三叉神經(jīng)痛對(duì)患者情緒的影響,且該影響是可逆的。

然而，結(jié)構(gòu)、功能的改變并不具有特異性，是否是繼發(fā)于疼痛的改變需更多研究證明，另外功能成像受設(shè)備、客觀因素影響較大，較少應(yīng)用于常規(guī)臨床工作。

3 深度學(xué)習(xí)三叉神經(jīng)中的應(yīng)用

人工智能是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬、擴(kuò)展人類智能的技術(shù)，而深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方法。醫(yī)學(xué)影像數(shù)字化和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展對(duì)醫(yī)療影像分析帶來(lái)了巨大變革，醫(yī)學(xué)影像分析與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合已成為現(xiàn)代臨床影像分析工作中的重要發(fā)展趨勢(shì)[30-32]。近幾年，深度學(xué)習(xí)已廣泛且成功地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像中，主要包含圖像分類、分割、標(biāo)注等方面。深度學(xué)習(xí)包括無(wú)監(jiān)督方法和有監(jiān)督方法。早期的無(wú)監(jiān)督方法基于人工預(yù)先設(shè)計(jì)的過(guò)濾器進(jìn)行圖像分割，Zhao等人[33]提出了一種用于2D血管自動(dòng)增強(qiáng)和分割的加權(quán)對(duì)稱濾波器，并將其進(jìn)一步擴(kuò)展到3D情況下的血管分割。

2012年AlexNet獲得ImageNet圖像分類冠軍后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其優(yōu)越的提取性能而備受關(guān)注，基于深度學(xué)習(xí)的三維醫(yī)學(xué)圖像處理得到了迅速發(fā)展。Zeng Q[34]使用3D U-net網(wǎng)絡(luò)在3D FIESTA序列上分割三叉神經(jīng)，并在MRA中分割血管，結(jié)合兩個(gè)分割結(jié)果可以自動(dòng)識(shí)別神經(jīng)與血管的關(guān)系。受人類注意機(jī)制的啟發(fā)，Xia等[35]提出一種基于反向邊緣注意機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Re-NET），實(shí)現(xiàn)了三維大腦血管分割和曲面重建。Lin等[36]運(yùn)用Res2Block算法，使用CS2Net粗分割三叉神經(jīng)、血管，CS2Net是專為管狀結(jié)構(gòu)分割而設(shè)計(jì)的算法，然后再運(yùn)用3D UNet細(xì)化神經(jīng)、血管的邊界，表現(xiàn)出良好的分割結(jié)果。 目前關(guān)于三叉神經(jīng)腦池段的深度學(xué)習(xí)研究較多[37-38]，但樣本量均較小，因此尚不能應(yīng)用于臨床。

關(guān)于外周段分支的深度學(xué)習(xí)研究，下牙槽神經(jīng)得到了較多關(guān)注。XI等[39]采用U-net在牙科全景X光片分割下牙槽神經(jīng)和第三磨牙，并表現(xiàn)出良好的分割能力，有利于磨牙拔除術(shù)前評(píng)估。Ho-Kyung Lim等[40]使用3D NNU-Net在錐形束CT上自動(dòng)分割下牙槽神經(jīng)，DSC系數(shù)為（0.58±0.08），雖然分割結(jié)果一般，主要是由于樣本量較小，提高樣本量將產(chǎn)生良好的分割結(jié)果，目前深度學(xué)習(xí)在外周段神經(jīng)的應(yīng)用較少，主要是由于神經(jīng)直徑較細(xì)，隨著成像技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)深度學(xué)習(xí)研究可以探索整段三叉神經(jīng)分割、重建研究。

4 總結(jié)

三叉神經(jīng)能輔助三叉神經(jīng)痛的診斷，目前腦池段、中樞系統(tǒng)和外周段成像表現(xiàn)出良好的診斷能力，外周段、中樞系統(tǒng)成像在發(fā)現(xiàn)三叉神經(jīng)痛的病因中同樣重要。同時(shí)深度學(xué)習(xí)在三叉神經(jīng)中表現(xiàn)出極大的潛力，隨著技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)將為三叉神經(jīng)痛的診斷帶來(lái)巨大臨床意義。