林慶波教授團隊開發的神經追蹤演算法，可以描繪出腦部各類功能神經的走向分佈，協助神經外科醫師在移除腦瘤部位時，還能為患者保留術後最多的腦部機能。目前這項技術已經跟國內的台北榮總、振興醫院合作，未來也可望發展成手術導航系統，嘉惠更多的腦癌患者...

大腦是人體中少數無可取代的器官，發生病變時也需要特別小心處理。然而，臨床上一旦患者的腦部細胞出現不正常增長而形成腦瘤，執行手術的醫生就得面臨徹底清除病灶和保留生活功能之間的兩難。

陽明交通大學特聘教授林慶波解釋，發生在腦部白質區、大部分為惡性的膠質瘤，肉眼可辨別的部分僅為核心，但週邊仍呈現白色的部分也可能含有癌細胞。因此，為了徹底清除病灶，神經外科醫生均會擴增切除範圍；但切除範圍愈大，患者的腦部功能受損也愈嚴重，尤其若是切除了連接腦部各功能區的神經系統，將會造成難以回覆的損害。

腦瘤切除手術若傷及神經系統，損害將難以回復

長期研究腦神經連接組（Brain Connectome）的林慶波表示，在大腦的白質組織裡隱藏著密密麻麻的神經路線，其重要性不亞於大腦皮質區。他舉例，臨床上許多腦中風病患的大腦功能都相當完整，真正的病因反而是神經系統壞死。然而，在腦瘤切除手術中，醫生往往只能憑著經驗和觸覺摸索腦神經網路，發生失誤的風險相當高。也因此，現代神經外科手術的重點，已經從完整移除癌細胞，轉為最大限度維持腦神經系統的完整性。

目前所有的醫學影像技術中，只有藉由觀測體內水分子擴散情況的擴散磁振造影（diffusion MRI, dMRI），可以描繪出神經纖維束的組織結構。然而，現有技術只能使用單一參數進行神經追蹤，可能會誤判神經束的走向，更沒辦法辨認個別功能神經組織的差異。對此一問題，林慶波發展出獨門的神經追蹤演算法，可以精準得出各類神經纖維的走向分佈，讓醫生在清除腦瘤病灶的同時，也能替患者保留最大腦部功能。

※腦部各分區神經的走向分布，在林慶波教授團隊所開發的演算技術下，分別將語言、運動及視覺功能神經束完整呈現。（來源：林慶波教授團隊）

林慶波指出，這項技術的利基點，在於找出各類神經束的特定關鍵參數。團隊是以老鼠的視神經模型為基礎發展雛型，再透過人腦標本的解剖觀察、正常人大數據模擬、再經由臨床外科手術驗證，確認演算法的正確性。2022年時，林慶波團隊又克服了腦部水腫問題，優化後的演算法可以有效地將水腫區域的訊號移除，進而更細緻地描繪腦部神經系統走向。

※相較傳統的神經追蹤方法（a,b），林慶波團隊透過優化的演算法客服了腦部水腫問題（c），並透過5年後的術後追蹤（d）驗證了其準確性。（來源：林慶波教授團隊）

這項技術最直接的效益，就是大幅提升神經外科手術在術前規劃的品質。林慶波解釋，在dMRI影像搭配演算法分析後，除了可以在術前向患者展示顱內的具體結構和病灶定位，更可以展示受影響功能神經束的位置和變化，協助醫師和患者了解術後功能恢復的程度，擬定更完善的手術策略。

創新神經追蹤演算法有望發展成術中導航系統

目前該追蹤演算法已經應用在200例以上的膠質瘤手術，透過術中的驗證，演算法的準確度已可達到95%以上，更獲得台北榮總和振興醫院神經外科採用，作為術前規劃擬定的重要參考。從這技術所衍生的專利，也在2021年以超過800萬元的金額技術移轉給台灣愛謹科技。

基於目前的成果，林慶波下一步希望能跟台灣廠商合作，發展出腦神經的手術導航系統。他認為，腦部手術的手術視野原本就十分狹窄，若能結合動態捕捉和3D定位技術，達到術中的多模態引導，將能協助執刀醫師得到更廣闊的手術視野，手術也能執行地更為精準。

※林慶波教授團隊的神經追蹤演算法技術獲得第17屆國家新創獎「學研新創 – 智慧醫療與健康科技」肯定。（圖片來源：新創幫網站）

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