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作者：孙琦;肖文丰;
单位：滨州医学院医学影像学院;胜利油田中心医院医学影像科;
摘要：腰椎间盘突出症（lumbar disc herniation, LDH）是一种常见的脊柱疾病，严重影响患者生活质量。随着微创手术技术的发展，经皮内镜腰椎间盘切除术（percutaneous endoscopic lumbar discectomy, PELD）因其创伤小、恢复快等优势逐渐成为主流治疗方式。然而，传统影像学技术在神经根功能评估方面存在局限性，难以全面反映神经根的微观结构和功能状态。多模态磁共振技术，如磁共振神经成像（magnetic resonance neurography, MRN）、弥散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）、弥散张量纤维束成像（diffusion tensor tractography, DTT）通过结合形态学与功能学评估，能够更精确地显示神经根的受压情况、损伤程度及术后恢复状态，为LDH的诊断、手术规划和疗效评估提供了重要依据。近年来，人工智能技术在医学影像分析中的应用为LDH的自动检测和神经根评估带来了新的突破。基于深度学习的图像重建和分割技术显著提高了图像质量和诊断效率。未来研究需进一步优化人工智能算法，结合多模态磁共振技术，探索其在LDH微创术前后神经根评估中的潜力，以提升诊断准确性和治疗效果。本文通过系统综述多模态磁共振技术在LDH微创术前后神经根评估中的应用现状，分析其优势与局限性，并探讨未来与人工智能结合的发展方向，旨在为临床优化诊疗决策、科研探索神经根损伤机制提供参考。
关键词：腰椎间盘突出症;;腰骶神经根;;椎间孔镜下腰椎间盘切除术;;磁共振成像;;深度学习
基金资助：2024年度东营市自然科学基金卫生健康高质量发展联合基金项目（编号：2024ZRWS011）~~
