神经系统肿瘤一直是诊疗难度最大的疾病之一。据统计，世界范围内每年大约有二十五万新增脑肿瘤病例，而其平均五年生存率只有30%。针对大部分脑肿瘤疾病，手术切除仍然是最为有效彻底的治疗方式。然而，术中实时诊断信息的严重匮乏，直接导致了术后致残率和复发率较高，给医生和患者造成了极大的负担。开发新型术中精准诊断方法与系统，有望进一步改善患者术后生存质量，提高临床诊疗效率，推动相关临床与工程领域进一步发展。

为了实现脑肿瘤的精准诊疗，清华大学医学院廖洪恩教授团队与临床紧密合作，从工程角度出发，提出了针对脑肿瘤精准诊断的多模态光学系统，构建了AFS与OCT模块，通过光学信息配准融合方法，实现病变区域生物化学成分信息与组织结构信息的融合，进而实现脑肿瘤的分期识别与边界划分，辅助医生实现手术切除。

基于AFS与OCT的脑肿瘤多模光学诊断流程

基于该方法与系统的动物实验结果表明，利用多模态光学信息的脑肿瘤边界识别能够达到95.9%的敏感性，较单一模态光学诊断效果有明显提升。该项研究填补了神经外科肿瘤切除术中快速精准诊断方法的空白，进一步丰富了神经外科术中检测信息，为手术治疗提供强有力的技术保障，同时也为智能诊疗一体化系统的开发提供了新的技术理念，为未来的临床转化提供了坚实的理论及实践基础。

基于单一模态光学信息与多模光学信息的脑肿瘤诊断结果对比

清华大学医学院廖洪恩教授是该论文的通讯作者，博士生朱明宇为该论文的第一作者；北京清华长庚医院神经外科王贵怀教授为共同通讯作者，医学院硕士生常玮和博士生荆林凯为共同第一作者。该研究得到国家重点研发计划“数字诊疗装备研发”重点专项、国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目、北京市自然科学基金等经费支持。

廖洪恩课题组长期致力于智能微创诊疗装备等的研究，先后提出了基于术前术中多模态信息融合分析实时诊疗引导、多模光学引导诊疗一体化等理论与系统，为针对复杂外科疾病的跨尺度多模态成像引导智能化诊疗理论的建立奠定了坚实的基础，相关研究被国际知名学术期刊《医学影像分析》（Medical Image Analysis）、《IEEE医学影像汇刊》（IEEE Transaction on Medical Imaging）、《诊疗》（Theranostics）等报道。廖洪恩教授也曾获国际医学生物工程联合会颁发的IFMBE青年学者奖等十余项国际及地区性重要奖项，近年还获得我国生物医学工程学科最高科技奖“黄家驷生物医学工程奖”、“中国侨界贡献奖”等重要奖项表彰，2019年被中国科协聘任为首席科学传播专家。

◎微创诊疗与三维影像实验室网站：http://at3d.med.tsinghua.edu.cn/