本文系统梳理了多模态无创脑成像技术进展依次剖析了PET-CT/MRI、SPECT-CT、MEG-MRI、EEG-fMRI、EEG-TMS、NIRS-EEG及MR-PET-EEG等组合的优势与技术难点并阐释了从视觉比较到贝叶斯融合、深度学习融合的数据融合方法层级。此外本文强调了需突破跨中心标准化、可重复性与监管等障碍未来发展应聚焦实时闭环实验、纵向数据建模、专家增强型机器学习及以人为中心的生物学合理解释推动多模态神经影像从组水平统计走向个体化精准医学应用。摘要神经影像学的发展为可视化、观察及研究神经组织(特别是大脑)的解剖结构和功能特性带来了革命性突破堪称一项关键的科学技术飞跃。当前多种前沿的神经影像方法正不断被开发和优化以服务于临床诊疗和科学研究。其中多模态融合通过整合来自不同模态的数据有效弥补了单一模态的固有局限。本文系统探索了多模态神经影像方法的多种实现途径并对联合运用多种模态进行脑成像的效用展开了阶段性分析。文中阐释了多模态神经影像方法相比传统方法的优势同时明晰了其应用边界从而为以非侵入性脑成像技术为主的发展方向提供新见解。引言神经影像学是一个利用医学成像技术来可视化大脑结构和功能的研究领域其起源可追溯至十九世纪末。这些技术使研究人员和临床医生能够非侵入性地“观察大脑内部”以更好地理解其工作机制并用于诊断和治疗各种神经系统疾病。一些最常见的神经影像技术包括脑电图(EEG)、脑磁图(MEG)、磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)、功能性磁共振成像(fMRI)、功能性近红外光谱(fNIRS)以及经颅磁刺激(TMS)。这些技术利用磁场、X射线或无线电波来生成精细的大脑图像广泛应用于脑肿瘤、强迫症(OCD)和神经退行性疾病等病况的诊断。每种神经影像模态都有其独特的用途、优势和局限性。各方法所依据的物理相互作用原理不同相应地以不同方式与身体细胞或组织发生作用并形成图像。表I列出了不同神经影像模态的相互作用机制和成像方式图1则通过整合图展示了成像模态与临床相关研究问题之间的对应关系。为克服单一模态的某些局限并提升图像清晰度将多种方法联合使用可发挥互补作用由此推动了多模态神经影像学的发展。表II提供了这些神经影像模态的比较分析。多模态神经影像学整合了结构、功能、代谢和电生理技术的优势从而能够更全面地捕捉脑部疾病的复杂病理生理过程。表I.神经影像模态及其在认知神经科学中的作用。图1.神经影像模态与相应临床问题之间的关系。表II.神经影像模态的比较。这种整合有助于提高诊断准确性、深化对疾病机制的理解、优化治疗规划并使疗效监测更为稳健。多模态策略的临床影响广泛而深远尤其在神经退行性疾病、癫痫、脑肿瘤、卒中及精神疾病等人类脑部疾病中表现突出。通过实现精准的疾病特征刻画、准确的病灶定位以及对疾病进展或治疗反应的高灵敏度检测多模态成像为个性化医疗策略的制定提供了关键洞见。多模态数据的联合应用已在早期诊断中展现出优于任何单一模态的灵敏度和特异性因此这项技术在改善患者预后方面的重要性显而易见。然而多模态神经影像在展现诸多优势的同时也面临一系列挑战包括技术上的困难、数据整合与标准化方面的阻碍以及随之而来的成本增加。所幸计算方法、机器学习以及混合成像硬件等方面的持续进步正通过实现数据融合并提供更为详尽且易于解读的多模态数据集来逐步克服这些障碍。本文深入探讨了各种多模态神经影像技术包括PET-CT、PET-MRI、SPECT-CT、MEG-MRI、联合EEG技术以及MR-PET-EEG等重点关注它们在人类脑部疾病临床神经科学中的应用。除阐明这些技术的互补能力与临床效用外本文还着重分析了其技术难点与未来发展的可能性旨在协助研究人员和临床医生更高效地运用这些强大的工具。为了使文献筛选过程透明化本文采用了一套受PRISMA启发的工作流程如图2所示。但需要指出的是本研究属叙述性范围综述因而并未严格遵循PRISMA指南。本研究在主要学术数据库中执行了三项结构化检索策略共获得14485条记录(其中27条来自“用于神经科学研究的多模态神经影像技术”4086条来自“用于精神/神经精神病学应用的多模态神经影像技术”10372条来自“多模态AND神经影像”)时间跨度为2009年至2025年。通过逐条审查标题和摘要从中筛选出与方法学相关的多模态神经影像研究。大多数文章被排除的主要原因在于它们侧重于各领域的临床应用或单模态/非模态融合的神经影像研究。随后采用叙述性综合方法对入选文献进行整合重点关注方法学整合、跨模态分析策略及新的融合框架而非定量荟萃分析或正式的证据分级。图2.PRISMA流程图。多模态神经成像研究多模态神经影像是一个运用多种技术对大脑进行成像的研究领域。这些技术包括用于可视化大脑物理结构的结构成像技术以及用于测量大脑活动的功能成像技术。通过结合不同神经影像技术的优势多模态方法能够比任何单一技术更准确地呈现大脑图像从而更有效地改善神经系统疾病的诊断与治疗。在多模态神经影像中较为常用的技术包括功能性磁共振成像(fMRI)、正电子发射断层扫描(PET)和磁共振波谱(MRS)这些技术有助于探究大脑活动的不同层面如脑区激活、神经递质水平和代谢状态。多模态神经影像具有广阔的应用前景不仅有助于提升神经系统疾病的诊疗水平还能深化我们对大脑动力学的理解。其关键优势在于能够融合多源信息构建出更为完整的大脑图谱。例如将MRI和CT等结构成像技术所提供的精细解剖图像与fMRI等功能成像所揭示的任务相关脑区激活信息相结合有助于我们在结构与功能两个维度上理解大脑。除基础研究外多模态神经影像在临床中的应用也日趋广泛。结构与功能成像联合可用于识别脑肿瘤迹象并评估其对大脑功能的影响从而为制定最佳治疗方案提供依据。自二十世纪下半叶以来多种多模态神经影像方法已被应用于神经精神疾病的检测、诊断、治疗规划及预后评估。通过这些方法有可能提升所获图像的时间和空间分辨率。据PubMed数据库统计目前已发表超过15000篇关于多模态神经影像的同行评审文章涵盖基础研究、数据处理以及医学评估、生物医学研究和跨学科应用等多个层面。如图3所示近几十年来多模态神经影像研究的增长已大幅飙升。图3.多模态神经影像研究的增长趋势(数据来源PubMed)。神经影像融合从单模态到多模态每种神经影像模态背后的生物化学/物理机制各不相同。神经影像技术大致可分为结构性与功能性两大类。结构性神经影像借助MRI和CT等技术来检查大脑的物理结构而功能性神经影像则通过测量特定脑区血氧水平等变化来探究大脑活动。这些技术不仅帮助科学家理解大脑如何处理信息、做出决策并产生行为也可用于某些脑部疾病的诊断和治疗。在多模态融合研究中常见的策略包括结构-功能融合与功能-功能融合同时也涉及结构-结构的数据融合。后者将MRI和CT等结构性成像技术相结合以生成更详细、更准确的大脑结构图像为大脑解剖学提供宝贵信息并有助于卒中和创伤性脑损伤(TBI)等神经系统病况的诊断与治疗。在选择神经影像模态时研究人员和临床医生需要审慎评估几个关键因素包括被测量的生物信号特征和研究的具体目的。评估每种模态的性能特性至关重要例如空间分辨率和时间分辨率以及多种模态组合后在实现更精确表征上的有效性。重要的考量维度还包括生物学互补性、定量指标的应用(例如癫痫术前评估中的定位准确性)以及所组合的模态究竟是提供协同信息还是冗余信息。此外实际层面的因素如成本、设备可用性、患者对检查流程的耐受性以及与各模态相关的潜在伪影同样应当予以考虑。同步与相继多模态数据采集多模态研究需要汇集来自不同神经影像模态的数据这些数据可以使用专门的处理技术进行融合。通常有两种采集与分析策略i)同步采集并独立分析例如在同一任务session中采集功能和弥散MRI(fMRI和dMRI)这种方法允许在同一模板空间进行联合解读。ii)独立采集和分析例如分别记录同一受试者在相同任务下的MRI和EEG数据。考虑到同步记录的代价和优势决定采用分别采集还是同步采集是一个至关重要的抉择。与同步多模态成像相关的一些挑战包括技术困难需要专门的设备和软件支持。图像配准这一过程复杂且耗时需将图像对齐至标准坐标系才能对不同模态的数据进行比较和整合。图像质量组合不同的成像模态可能会影响图像质量。数据管理生成的大量数据可能难以高效处理和分析。成本使用多种成像模态可能费用高昂且不切实际。患者舒适度在成像设备中停留较长时间容易引发患者的不适。然而同步采集可以为大脑功能提供宝贵的见解是研究脑功能障碍与疾病的有力工具。对于平均反应相继采集多模态数据或许是可行的但对于动态或情境依赖的现象同步采集则更为高效。具体选择取决于研究目标和数据特征。多模态神经成像技术多模态即多种技术的组合可提高研究阿尔茨海默病和癫痫等神经疾病时的准确性、分辨率和覆盖范围。图4量化展示了采用多模态神经影像方法研究各类神经系统疾病的研究分布情况表Ⅲ列举了一些使用多模态神经影像技术的研究工作表Ⅳ则概述了用于脑部疾病诊断与评估的推荐多模态神经影像组合。图4.多年来使用多模态神经影像技术进行的各种神经科学研究。此处100%350篇研究出版物(数据来源PubMed)。表III.多模态神经影像模态及其在神经科学中的作用。表IV.多模态神经影像在脑部疾病中的临床效用。A. PET-CT与PET-MRICT和MRI可用于可视化解剖结构而正电子发射断层扫描(PET)则用于观察代谢与生理过程并通过二维或三维图像提供有关器官或组织的额外信息。PET的空间分辨率约为4-5mmCT则接近1mm在时间分辨率上PET以秒为量级而CT和MRI可达毫秒量级。Kameyama等人(2016)已对标准成像方法的空间与时间分辨率进行了详细比较。为弥补PET分辨率的不足CT提供了更优的信噪比。在实际应用中PET结果常与CT或MRI联合使用。因此无论在科学研究还是临床应用上CT及后来的MR图像通常与PET图像并排显示和比较以辅助PET的评估与诊断发现。PET-CT扫描仪能够提供更佳的空间和时间分辨率而PET-MRI成像则具有优异的软组织对比度、高空间分辨率的解剖结构以及精细的时间与空间图像融合能力。由于MRI可提供功能信息(如血氧水平依赖BOLD成像)PET-MRI能够生成关于体内生理过程的多维度功能信息并自2001年起被用作医学和学术研究的可靠工具。B. SPECT-CT单光子发射计算机断层扫描(SPECT)与CT的结合能够更精准地定位和勾勒器官、肿瘤及病变轮廓从而提升手术活检的精确性与效率并强化诊断和治疗效果。SPECT可单独用于检测头部损伤、血管阻塞等但为获得更优分辨率常将其与CT图像联合使用——SPECT的空间分辨率约为0.25mm时间分辨率则相对较弱。技术进步已推动SPECT-CT系统不断改善该系统于1999年首次开发并投入临床使用。联合SPECT与CT的益处众多主要归功于CT提供的解剖参照和衰减校正能力。围绕不同SPECT-CT设备存在多方面的技术问题涵盖成本、辐射剂量、规划与安装要求以及患者运动引起的CT伪影等。SPECT-CT是一种检测肿瘤的有效技术也用于心脏成像但要获得精确结果妥善的管理与分辨率控制至关重要。C. MEG-MRI脑磁图(MEG)通过记录神经元发放动作电位时大脑中的磁场变化来捕捉神经活动。任何神经活动所引发的连接电流都会被检测器放大并记录下来这些检测器能够感应变化电流所产生的细微磁场该磁场随电流变化而相应改变。这一机制已衍生出若干临床应用包括药物难治性癫痫和脑肿瘤等领域。MEG的空间分辨率为数毫米时间分辨率可达毫秒级但由于磁场随距离快速衰减仅对表浅脑区敏感。磁共振成像(MRI)是一种广泛应用的技术利用磁场和无线电波获取身体器官的图像。其空间分辨率随所选成像体素大小而变化具有良好的准确性。此外MRI能够实现多种成像模态如功能成像、灌注成像和弥散成像。数项广受赞誉的研究已使用MRI进行脑区分割重点关注功能熵等因素或用于观察大脑发育。联合MEG‑MRI技术也称为磁源成像(MSI)用于弥补MEG在结构定位上的不足并借助MRI增强大脑软组织的可视化。具体而言低强度磁或超低频(ULF)场可提供更优的几何精度与患者安全性尤其适用于佩戴起搏器的患者。D. EEG的联合方法脑电图(EEG)是记录大脑活动的方法之一在临床和科研领域的应用已超过一个世纪。它在研究神经元电压波动、评估神经系统健康以及推动科学探索方面发挥着至关重要的作用。EEG的空间分辨率随电极数量增加而提高其时间分辨率极佳。基于EEG的联合技术研究涉及多个领域的特征例如运动相关电位和事件相关去同步化。将EEG与外周参数(如肌电图)相结合可增强分类的稳健性。将其他成像技术与EEG相结合的多模态方法是从解剖与功能层面研究和检测神经疾病的一类富有前景的工具。1) M/EEG脑磁图(MEG)是一种与EEG相似的功能性脑成像方法用于检测并记录神经组织产生的实时磁场从而实现对神经活动的时空定位。皮层锥体神经元的同步激活是MEG和EEG信号的共同来源。这些神经元的胞体位于皮层灰质内其顶树突沿与邻近神经元平行的方向投射。突触电流诱导的兴奋性突触后电位与磁通量变化分别构成EEG和MEG的信号源。M/EEG成像技术使我们能够通过非侵入性记录的方式来定位大脑活动。与其他多模态策略类似将两者结合可以获取单一模态无法得到的神经活动信息因此这一组合已成为癫痫诊断的重要组成部分。2) EEG-fMRI功能性磁共振成像(fMRI)是MRI最有用的变体之一通过监测血氧水平依赖(BOLD)信号借助血流动力学活动实现对大脑功能的观察其时间分辨率为3-6s空间分辨率为3-4mm。鉴于两种成像模态之间显著的互补性EEG和fMRI的融合是一种颇具潜力的非侵入性脑成像工具。EEG在研究大脑活动时提供了高时间分辨率而fMRI则为不同认知功能提供了有用的空间定位信息。考察同步EEG微状态与相应BOLD静息态网络的研究已报告特定脑区的EEG频带功率与BOLD信号波动之间存在显著相关性。EEG微状态反映了跨脑区相关神经元活动的总和可用于提取BOLD激活模式为多模态数据处理开辟了新的途径。为获得有效结果对EEG信号进行预处理以去除MR信号伪影是必不可少的步骤。EEG与fMRI之间的相关性对于特征选择至关重要。EEG-fMRI耦合中所采用的逐试次分析方法有助于识别EEG与fMRI信号片段之间的关联这可为更准确地评估脑-行为相关性提供重要信息。3) EEG-TMS经颅磁刺激(TMS)利用磁场在大脑中产生外部刺激。近期研究表明TMS在治疗运动神经元疾病和心理健康问题方面具有很大的潜力因而引起了该领域的广泛关注。将EEG与TMS联合配准可将刺激精确导航至目标脑区。通过在TMS期间同步记录EEG活动并从头皮多个位点并行采样并分析TMS诱发电位这一方法为探测大脑皮层脉冲及时间分辨连接性提供了一种非侵入性途径。已有研究对这种联合成像方法的机制进行了系统探讨。EEG‑TMS不仅可作为神经生理与心理疾病研究中一种极具价值的生物标志物也是一种有效的刺激观测手段。EEG可用于探索大脑活动与行为而TMS则能在此基础上建立二者之间的联系以理解其相关性。研究者利用EEG记录技术来捕捉刺激特定脑区时大脑的实时变化从而密切监测全脑反应以便进行整体可视化、分析及进一步处理。TMS诱发的伪影可能渗入EEG记录中这些伪影可通过各种滤波器以及独立成分分析等计算方法去除。科学家还运用EEG‑TMS来检查功能协调、功能性和可塑性并研究皮层的相关特性。随着设备与仪器的进步如今已可在不影响EEG记录的情况下施加刺激。4) NIRS-EEG近红外光谱成像(NIRS)是一种利用近红外光研究大脑活动的方法。它通过光纤将红外光弥散透过颅骨从而检测大脑中氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白的浓度变化。NIRS的空间分辨率约为1cm时间分辨率约为1ms。Takeuchi等人(2009)的同步NIRS-EEG研究发现NIRS‑EEG可用于关联血流动力学反应与神经活动。脑机接口(BCI)是一种将大脑活动与外部设备相连接的方法。整合功能性近红外光谱(fNIRS)与EEG的非侵入性BCI有望恢复截瘫患者丧失的运动功能并支持康复使常人能够直接通过大脑控制日常设备并致力于开发高精度的信号解码技术。fNIRS凭借高密度布局与宽视野展现出较高的空间分辨率从而放大了脑信号解码的准确性。NIRS是EEG‑BCI的理想耦合模态当采用适当的分析方法时可获得更高的准确性。NIRS‑EEG能够提供无伪影的输出这使其相较于fMRI‑EEG更具优势因此研究者更倾向于选用这一组合来研究神经血管特征。一系列研究工作已展示出NIRS‑EEG在复杂神经科学研究中的应用并考察了其效能。5) MR-PET-EEGMR-PET-EEG是一种独特的三模态方法将磁共振兼容的EEG与现有的MR-PET系统相整合。虽然MRI与EEG在空间和时间分辨率上相互补充却缺乏特定静息态任务的分子层面基础。PET作为研究脑代谢的金标准其空间分辨率较差且存在辐射暴露。联合MR和PET扫描仪可提供优异的空间分辨率和精确的分子信息。EEG信号以毫秒级的时间尺度揭示大脑活动的动态变化从而反映功能层面的转变。这种三模态方法在考察认知、社会和情感范式方面前景广阔。对于灌注改变的检查则可借助基于磁共振(MR)的技术进行如动脉自旋标记(ASL)。值得注意的是多模态成像并非在所有情况下都优于单模态方法表Ⅴ总结了联合方法优势有限、单模态技术仍为首选的情况。表V.多模态神经影像效能减低的情况。多模态神经影像技术的优势多模态神经影像通过融合各种单一方法的优势有效减轻乃至克服了它们固有的局限性。图5概括了本研究所涉及的单一模态与联合模态的特性并展示了空间和时间分辨率、分子成像、灵敏度及临床可用性等多个维度如何通过兼容的模态得到改善。多模态成像的主要益处包括改善空间和时间分辨率联合多种成像模态以实现更好的数据可视化与分析。增强对比度和灵敏度提供关于同一现象的互补信息增强对单一模态难以观察到的结构或过程的可视化能力。提高特异性和准确性通过呈现不同视角有助于确认和验证研究发现。更大的灵活性和适应性使研究者能够根据研究的具体需求调整方法并在新问题或挑战出现时灵活应变。图5.单一模态与多模态的特性概览(图为示意性表示而非对各参数的量化呈现)。多模态成像能够提供对多种现象的全面理解其覆盖范围从细胞过程到大脑功能直至行为层面。多模态神经影像的数据融合方法整合多模态信息的方法因模态之间的交互程度不同而存在根本性差异。图6提供了关于多模态神经影像数据融合方法的简要说明。图6.a)多模态神经影像数据融合方法的层级结构。b)各层级常用方法。在最简单、交互程度最低的层面对解释结果进行视觉检查与并排比较涉及对单模态结果分别进行可视化以定性地推断各模态之间的关系。尽管这种方法对探索性分析有所助益却无法在数学上对跨模态的交互加以建模。再往上一个层级是空间共配准这是一个将来自不同模态的数据匹配到共同解剖空间的过程。然而即便这实现了解剖对应每种模态的分析仍然是单独进行的模态之间的关系并未被显式建模。相比之下定量融合可实现对多种模态进行直接的数学整合。其中对称融合对所有模态一视同仁而非对称融合则以一种模态为另一种模态提供信息或施加约束。这些方法借助生成式模型通过利用受试者间的共享变异来构建定量神经影像融合框架不同的框架在其底层数学原理上有所不同。贝叶斯融合(概率性融合)链接独立成分分析(Linked ICA)及相关技术采用模块化贝叶斯框架能够同步识别跨模态共享的特征。借助贝叶斯张量分解每种模态被视作多个成分的混合。通过自动相关性确定机制这些模型能够依据每种模态的信息内容为其赋予最佳权重。贝叶斯模型在整合那些具有截然不同的单位、噪声水平及空间平滑度的模态时尤其具有优势。基于深度学习的融合(非线性融合)卷积神经网络(CNN)和自编码器等深度学习模型旨在揭示高维、非线性的跨模态交互。当前最先进的模型已融入注意力机制使其能够在任意给定时刻选择性地聚焦不同模态中最具诊断相关性的特征。一些新方法则融合了CNN与门控循环单元(GRU)两种架构的优势其中CNN用于提取结构图像的空间特征而GRU则用于表征功能连接数据中的时间变化。由于这些模型能够识别高度抽象的特征它们通常依赖于大规模数据集且其可解释性并非总能达到贝叶斯模型那样的水平。表VI提供了具有不同病理侧重点的多模态神经影像数据集。表VI.多模态神经影像数据集。多模态神经影像技术面临的挑战多模态神经影像方法虽能相互补充但也面临诸多挑战例如样本与体素大小、维度差异、尺度匹配、实时测量、感兴趣区选择、灵敏度特性、模态的空间覆盖范围和时间动力学等。各个研究团队正致力于开发解决这些差异并实现模态有效融合的方法。耦合模态研究需要细致的预处理和运动伪影去除而且恰当的后处理不可或缺。由于单模态分析方法在多模态背景下可能并不适用所以研究者必须为多模态神经影像研究开发合适的分析方法和技术。开展多模态神经影像研究时研究者可能面临以下挑战技术挑战联合方法需借助专门的设备和技术这可能既耗时又昂贵。数据整合与分析产生的大量数据可能难以进行有效的整合与分析。解释结果解释结果需要多个领域的专业知识并且可能需要整合来自不同模态的发现。伦理考量因涉及专门设备的使用恪守伦理规范并保障参与者的权利与福祉至关重要。传统的多模态研究通常在受控的固定范式中采集数据而人类神经科学的新方法将越来越需要依据来自不同模态(例如EEG、fMRI)的持续实时神经影像信号动态调整实验设计(例如刺激或任务)。例如多模态数据流可驱动闭环系统在该系统中算法根据EEG、fMRI以及可能的行为或临床传感器同步测量的状态来实时调整任务需求或刺激。这带来了新的分析风险和要求1)建立可靠的实时控制系统能够及时且正确地理解并融合来自不同模态的信号这些模态具有不同的延迟、准确性和误差来源。2)确保任务适应遵循其所依据的生物学和心理学过程并确保模态之间的差异得到妥善处理。3)处理“反馈环路偏倚”即数据流与持续变化的大脑状态相互作用从而使标准统计分析和因果推断变得更加困难。4)致力于开发标准化框架用于在整合系统中同步、记录和评估实时生理变化以及自适应任务/刺激干预。5)为实时干预研究中的监管、伦理和安全性相关问题寻找解决方案。随着闭环和个性化神经科学的不断拓展这种连接神经影像、计算神经科学和自适应实验设计的实验框架可能变得越来越重要。开展多模态神经影像研究或许充满挑战但其所产生的洞见和理解对于增进我们对大脑及其功能的认识可能是无价的。模态间的不确定性传播精确融合的一个关键点在于妥善处理不确定性与噪声。相应的技术措施包括模态特异性噪声建模贝叶斯框架(如链接ICA模型)为每种模态设定其自身特定的噪声水平与强度分布从而使某一模态中的噪声不会过度影响联合结果。不确定性感知融合深度学习架构通过注意力机制和加权集成动态地增强高置信度模型的权重同时降低高不确定性模型的权重。联合重建例如MR和PET系统利用MRI动态捕捉的运动信息来校正PET图像的变形使PET代谢图像获得MRI般的空间精度。临床转化的关键阻碍包括跨中心标准化扫描仪平台和协议的变异性限制了研究结果的普适性。相应的解决方案包括使用体模和计算工具(如ComBat)进行前瞻性和回顾性协调。可重复性与验证临床应用需要在留出数据上进行验证并在前瞻性研究中重复。模型应通过利用现有临床知识来避免过拟合以提高可解释性。监管考量FDA要求在临床试验中使用经过验证的测量方法和透明的机器学习模型从而能够依据定义明确且有数据支撑的模型进行患者筛选。未来方向多模态神经影像技术在识别、表征和治疗神经系统异常方面已变得日益重要。本文讨论了多模态神经影像的现状及其适用性、局限性和益处。潜在的研究方向包括改进用于分析数据集的神经影像技术与计算模型。研究者应侧重于提高空间、时间和角度分辨率缩短扫描时间并创建对比度更佳、更为清晰的图像。构建可用于研究和医学诊断的混合扫描仪同样有助于推动神经系统疾病相关的研究。此外研究者还应将纵向数据纳入神经影像分析模型以监测代谢物的长期变化进而理解疾病的性质与进展。借助足够规模的纵向数据集研究者有望确定根本病因、发现早期症状并预测疾病的发展轨迹。为促进新兴神经影像生物标志物的临床评估神经影像的计算模型与方法还必须在自动化、精确度、一致性和稳定性方面持续改进以不断走向自动化、精确化、可重复和稳定化。除此之外精密的计算模型(如深度融合网络)正展现出解决多模态数据集分析中多样化挑战的前景。例如集成渐进式门控精炼网络(IPGRN)作为一种专为多模态医学多指标预测而设计的深度融合网络旨在提升模型有效性并展现强大的泛化能力。通过在神经疾病数据集上验证其先前测试的结果该模型展示了良好的泛化性能及其在未来神经退行性疾病诊断中的应用潜力。此类利用多模态特征并精炼融合过程的架构转变对于拓宽我们对神经系统疾病的理解至关重要。将多模态成像整合到常规临床使用的建议包括个体空间中的精准映射摆脱标准模板实现个体特异性功能区的识别这对于诸如深部脑刺激等应用至关重要。可扩展模态与简易性优先选用具有成本效益的模态(如EEG和可穿戴设备)而非复杂的MRI流程。专家增强型机器学习(EAML)鼓励临床医生与机器学习模型交互以获取决策支持将自动化系统与人工监督相融合。整合到统一平台开发用户友好的软件以简化临床工作流程以3D Slicer等开源平台为代表。最终神经影像必须转向以人为中心的方法强调生物学合理性与临床效用而非仅在组水平上进行统计比较。结论多模态神经影像技术显著改善了神经疾病的早期诊断有力地推进了对大脑解剖结构、功能以及脑-行为相关性的研究。这些技术致力于实现高时空分辨率但不可避免地会引入伪影因而需要合适的算法加以解决其中正确区分真实信号与诱发伪影是不可或缺的关键环节。未来的改进方向在于确定最佳的成像组合并有效减少误差同时神经科学家也正着力开发更先进的分析方法。可以预见神经影像学与神经科学在未来数年内将持续取得长足进展。参考文献S. Balasubramanian, P. Patel, S. Kathi, R. Joseph and R. N. Annavarapu, “Integrated Non-Invasive Brain Imaging Advancements: A Multimodal Approach,” in IEEE Journal of Selected Areas in Sensors, doi: 10.1109/JSAS.2026.3685662.