| 腰椎退行性疾病导致疼痛、功能障碍和生活质量下降,给患者带来重大负担。影像学技术是脊柱疾病诊断与治疗规划的核心工具,其中CT在骨性结构显示方面具有高分辨率优势,而MRI在软组织和神经结构的成像方面表现优异。然而,单一模态影像存在局限性,无法全面反映脊柱复杂的骨、软组织及神经比邻关系。多模态医学影像融合技术,特别是CT与MRI的三维图像融合,结合了两者的优点,显著提升了诊断准确性和手术规划的精确性。研究表明,三维融合技术能够更清晰地显示椎间盘、神经根及骨骼的空间关系,辅助微创手术的精准实施,减少手术并发症。本文综述了CT与MRI三维图像融合的原理与方法,包括基于特征、强度、机器学习及混合方法的配准技术,并探讨了其在腰椎疾病诊断、个性化手术规划中的临床应用。在未来基于深度学习的自动配准算法、增强现实技术的结合以及更多影像模态的融合,将进一步推动该技术在精准医学和个性化治疗中的应用。 |
