数理科学思维在神经外科教学中的意义

毛星刚 章翔* 章薇 李玥,2 薛小燕

(空军军医大学: 1西京医院神经外科: 2学员五大队一中队; 3药学系药理学教研室，陕西 西安 710032)

神经外科是集手术技能和专业理论知识于一体的临床学科。随着现代化科技的进步，神经外科的很多诊断、治疗均依赖于自然科学的进步与创新。由于人类大脑具有极其复杂与精细的三维结构，对疾病判断、手术方式的深刻理解需要建立在对大脑三维立体结构的认识基础之上，因而空间想象能力等自然科学的思维方法具有重要作用。随着计算机信息科学等数理科学的发展及神经外科学对高科技技术的依赖性逐渐增加，在神经外科教学过程中，注重加强培养学生的数理科学思维能力具有深的远意义。

一、神经外科学中的立体空间想象能力

大脑是人体中最复杂的高级器官，它具有复杂的三维立体结构。大脑周围有坚硬的颅骨，大脑内重要的脑组织、神经及血管异常密集，因而，一旦生病需要手术治疗时，只有非常狭小的手术操作空间。如何充分利用天然的潜在腔隙，并在狭小的空间之内安全地完成手术，是神经外科最基本的要求。我们深知，神经外科医师必须对大脑的组织结构有非常深刻的三维立体认识，才能够获得良好的手术效果。在神经系统发育的过程中，随着大脑皮质及相关结构的高度发达，大量的组织结构依附颅腔的形态而发生移位，从而产生了较为复杂的三维立体结构。遵循严密的逻辑思维及空间想象力，可以更好地理解这些结构。比如掌握从整体到局部的思维逻辑方式，对大脑的一些结构先进行整体上的认识，再聚焦到局部，就可对局部解剖的理解提高清晰的层次感和逻辑判断方向，达到提纲挈领、纲举目张的效果。以桥脑小脑角区的解剖为例，首先整体上认识到，该区域的脑组织结构是中脑、脑桥、延髓以及小脑。该部位的手术主要涉及到几组颅神经和血管。首先，从整体上认识12对颅神经在整个大脑的分布与位置：第Ⅲ对动眼神经从中脑腹侧的脚间窝发出；第Ⅳ对滑车神经从背侧的中脑底部发出；第Ⅴ对三叉神经从脑桥发出；第Ⅵ～Ⅷ对脑神经从腹侧的脑桥下缘发出；第Ⅸ～Ⅺ对颅神经由上而下从延髓橄榄体的背侧发出；第Ⅻ对舌下神经则从延髓橄榄体的腹侧发出。在桥脑-小脑角区解剖方面，整体上自上而下可分为上、中、下三组神经血管复合体。其中血管由上至下分别是小脑上动脉、小脑前下动脉、以及小脑后下动脉，相对应的神经则分别包括第Ⅲ～Ⅴ对颅神经、Ⅵ～Ⅷ对颅神经、Ⅵ～Ⅶ对颅神经。建立起这样一个宏观的认识，再从局部研究每个神经血管的走向和周围脑组织、骨质、硬脑膜的毗邻关系，就会在逻辑和层次上有比较清晰的认识，从而加深局部显微解剖的理解[1]。在教学的过程中，应该对大脑三维结构的各个部分，均进行类似的学习，并提倡内在的联系。在空间想象力方面，比较典型的包括侧脑室、第三脑室的空间结构。由于发育过程中的明显移位，侧脑室和第三脑室均形成了不规则形状，其周围更是毗邻众多的复杂结构。对此复杂三维空间结构的学习，可以通过从外侧及从内侧不同的观察角度进行学习。从外面的角度，可以观察侧脑室的整体形状；而从内部采取内镜式的观察方法，可在各个角度了解构成脑室壁的结构。通过内外观察角度的联系，形成更深刻的认识。如上所述的思维方式和学习方法，均是在数理科学中的严密逻辑思维方式。这种数理思维逻辑方式的培养，对神经外科学的基础学习具有指导作用。

二、立体定向技术与DBS

众所周知，神经外科学的发展离不开科学技术的进步。历史上新的神经科学技术的发展，往往与先进的自然科学技术进步密切相关。例如神经影像学、血管介入手术、立体定向、深部脑刺激(deep brain stimulation, DBS)、显微镜手术、内镜手术、神经导航等，无不与相应的技术设备研发密切相关。以脑立体定向技术为例，世界上最早的立体定向思维来自于达芬奇。作为伟大的科学家与画家，达芬奇首次描绘了人类头骨形态及脑部不同交叉平面的截图，并以此为基础，提出了立体定向的构思。在19世纪末20世纪初，人们探索了有框架立体定向技术的应用，此时主要是在动物身上进行试验。其基本构思就是通过建立立体的坐标几何和空间三维笛卡尔坐标系，并以颅骨上的特定标记作为定位点，从而实现了大脑内结构的空间立体定向技术。在1947年，奥地利神经病学家Ernest A. Spiegel(1895～1985年)和美国神经外科医生Henry T. Wycis(1911～1972年)，共同推出了适用于人类的有框架立体定位仪，从而开创了神经外科立体定向手术[2]。即使在当前无框架立体定向技术迅速发展的情况下，有框架的立体定向技术仍占据重要的地位，尤其在功能神经外科方面，这与功能神经外科的精准定位密切相关。目前应用较多的是精确坐标定位、联合脑电波的实时记录，并根据患者的反应来决定植入电极的位置。可以看出，无论是空间三维坐标的调控，还是脑电波形态的判断，均依赖于逻辑的数理思维。

立体定向设备的原理是基于笛卡尔坐标系统，基本类型包括直角形、球形和圆柱形坐标定位仪。目前应用较广的是一些混合定位仪，一般由直角坐标和球形坐标联合而成。将这些定位仪安装在患者头颅部，通过立体定向仪设定相应的坐标参数，从而确定脑内结构的位置。在此发展过程中，还出现了多种类型的人类大脑立体定向图谱。显而易见，立体定向技术的原理与现实，与数学密切相关，是数理思维在神经外科领域的典型表现。只有具备良好的数理思维能力，才有可能建立起实际可用的立体定向技术。因此，有意识地培养学生的数理逻辑思维能力，可使得他(她)们在日常工作中，若遇到类似的专业问题，则可深入地开展并可能取得创新性成果。

三、计算机辅助神经外科：导航及手术机器人

1986 年Rober等教授介绍了一种与CT图像、显微镜相结合的无框架定向手术系统。无框架立体定向观念的出现迅速激发了人们制造无框架立体定向仪器的兴趣，并发展为现今多种多样的神经导航系统[3]。神经导航系统是医学、工程学相结合的产物。它所涉及的技术原理，不仅与三维空间坐标定位和计算学相关，还与信号追踪系统、计算机软件技术等相联系。常用的神经导航系统主要是数字化仪系统，主要包括声波、红外线及电磁数字化仪。目前神经导航系统在神经外科手术中具有多方面的应用，可用于大脑深部小病灶的定位、凸面病变界限的精确定位、经鼻蝶入路的解剖辨识定位、以及指导锁孔手术等。需要指出的是，在神经外科手术过程中，仍有许多因素会影响定位的准确性，例如在手术过程中，脑脊液的释放、囊性病变的变形等会引起大脑组织的移位，从而使得导航出现偏差；另外一个可选择性的方案是进行术中摄取影像，根据实时影像结果进行导航。

上述立体定向和神经导航，基本上都是将大脑组织结构作为不可变形的刚体进行研究，均没有考虑组织的形变。以后更为精准的定位方案需要想到脑组织的形变。在处理组织的形变方面，传统的几何学具有较大的局限性。与此相关的一个新兴领域是计算共形几何。这方面的研究进展主要借助于现代数学与计算机的发展[4]。在数学理论方面，需要应用到代数拓扑学的方法。为了更好的理解这个领域的进展，并结合神经外科学的特殊需求进行改进与创新，在学习与思维方面，了解拓扑学、现代代数及现代几何学的一些基本原理是非常有益的。

立体定向技术，进一步智能化并与高科技的结合便是手术机器人。手术机器人已经在医学领域多个学科进行了应用，在神经外科的使用也具有一定的历史了[5]。手术机器人精准的定位以及空间移动，其功能的实现与提高，都需要数理科学的密切参与。由于神经外科学的高度专业性，许多实际功能的设计与实现都需要神经外科医师的参与。事实上，显微神经外科大师Yasargil就是亲自动手设计了手术显微镜以及相应器械。如果没有扎实的数理科学思维作为基础，是设计不出如此复杂的精密器械的。随着各种新技术的出现，尤其是高新技术在医学领域的应用，越来越多的需要专科人员参与技术的改进与设计。在神经外科教学过程中，有意识地涉及一些技术发展的历史和原理，不仅可拓宽学生们的视野，也能激发其多学科交叉的创造性思维，从而培养出与现代科技紧密接轨的高级医学人才[6]。

四、虚拟现实技术与内窥镜

由于大脑三维结构的复杂性，虚拟现实技术为临床教学提供了非常好的工具[7]。神经外科实习医生对解剖学的认识，大部分来自于图谱、尸体解剖和手术观摩，这些与实际操作还是有一定的距离。借助计算机的虚拟现实技术，可为学生提供良好的学习环境。虚拟现实技术，通过电脑模拟出一个三维空间，并为使用者提供视觉、听觉、触觉等感官的认知，从而产生身临其境的感觉。对于虚拟的三维解剖结构，学习者可从不同的角度进行观察。该技术在神经外科学多个方面的应用已取得了成功，例如脑室穿刺、复杂解剖结构如岩骨神经血管走形等。即使在实际的临床工作中，对于一些复杂病例，虚拟现实技术也为手术提供了非常好的术前计划制定：如经卵圆孔穿刺处理半月节、复杂颅底肿瘤/前循环动脉瘤与周围复杂的神经血管解剖关系的细致描述等，为手术的成功及采取最佳的入路提供了良好的指导。

另一个重要的领域是内窥镜的发展和应用，如同显微镜的使用在神经外科产生了革命性的进步那样，近年来内窥镜的使用及发展给神经外科带来了又一个重大突破[8]。内窥镜技术为人们从内部角度观察大脑的清晰结构提供了良好的工具。考虑到颅底结构的复杂性及与颅外许多结构的毗邻关系，虚拟现实技术可对内窥镜学习提供很好的途径。在教学方面，可使学生通过虚拟内窥镜了解经鼻-蝶入路的解剖与操作，也可通过虚拟内窥镜观察脑室的内部结构。与图谱中看到的不同，从内部观察可以更清晰地认识到脑室各个壁的结构与构成：例如，侧脑室通过室间孔到达第三脑室，向前抵达终板、视交叉隐窝、漏斗隐窝，向后至中脑导水管。这样的学习，不仅对内窥镜手术有必要，也对加深认识颅内深部的解剖结构具有明确性。

如何进一步加强虚拟现实技术在神经外科学的应用，需要更多的神经外科专业人员的参与。该技术高度依赖于计算机等现代科学，以后也会成为很多学科在内的重要辅助工具。

五、人工智能与深度学习

近年来数理计算机科学在医学方面的应用，对人们冲击最大的当属人工智能。其中比较突出的是深度学习框架。目前在医学领域应用较多的学习是深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)。DNN是计算机科学与数学相结合的产物，在经过几十年的发展之后，尤其是近年来大数据的累积[9]，越来越体现出DNN的价值。在医学方面，DNN应用最广泛的是基于图像的识别功能，如对医学影像学、病理学图片的识别与诊断[10-11]。基于DNN的人工智能诊断，其准确率甚至高于人类专家。而它的优势在于：具有非常高的效率及非疲劳性。对DNN的进一步改善，甚至可标记出具有诊断意义的图像区域。就目前而言，人工智能、尤其深度学习在医学及神经外科领域的应用才刚刚起步，它有着非常远大的发展前景。事实上，人工智能的应用不仅局限于图像的识别与诊断，更可应用于治疗方案的制定与决策、以及对预后的判断[12]。有关治疗方案的决策在临床上常系比较复杂的难题，而借助于大数据和人工智能，则可能给出更为合理的某种方案。因此在临床教学中，应该有意识地加强这方面的引导，可增强学生们对临床科学与数理科学相结合的兴趣，最终利用最新的科技促进神经外科学的发展。

与网络的代数拓扑相关的另一个方向与基础研究相关，其中一个比较典型的问题是分子网络的拓扑结构[13]。我们可以看到，虽然深度学习与分子网络是两个不同的方向，却需要用到一个共同的数学工具，即：网络代数拓扑学结构。在目前的后基因组时代，对大量单个分子的功能已进行了深入研究，但是分子之间相互作用形成的网络功能如何？尚不明确，这将是下一步研究的重点。

六、小结

现代医学的发展都离不开自然科学的进步，而在神经外科学取得重要进展的过程中，严密的数理逻辑思维可起到举足轻重的作用。在当今高新科技快速发展的背景下，高新技术在专科领域的结合与应用显得尤为重要。这与计算机、工程、数学等数理科学密切相关。事实上，临床医学本身也是需要严密的逻辑思维，才能对疾病做出准确的判断、并提出可行的治疗方案。因此，在教学过程中，培养学生严密的数理逻辑思维，不仅有助于提高医学专业的基础技能，更对未来高科技技术在学科的应用有着重要的作用。