神经外科术中超声导航研究的文献计量学分析

神经外科术中超声导航研究的文献计量学分析演讲人01神经外科术中超声导航研究的文献计量学分析02数据来源与研究方法03神经外科术中超声导航研究的年度发文量分析04国家/地区与机构合作网络分析05作者合作与高影响力文献分析06关键词共现与聚类分析：研究热点与主题结构07研究前沿与趋势展望08结论：神经外科术中超声导航的研究脉络与未来展望目录01神经外科术中超声导航研究的文献计量学分析神经外科术中超声导航研究的文献计量学分析一、引言：神经外科术中超声导航的研究背景与文献计量学分析的价值神经外科手术以“精准、微创”为核心追求，术中导航技术的进步直接关系到手术安全性与患者预后。在众多导航技术中，术中超声（IntraoperativeUltrasound,IOUS）凭借实时成像、无辐射、便携及成本相对低廉等优势，已成为神经外科领域不可或缺的辅助工具。从早期的二维超声到三维超声、造影超声及人工智能辅助超声，术中超声导航技术在脑肿瘤切除、血管畸形定位、深部电极植入等场景中展现出独特价值，其临床应用与研究热度持续攀升。文献计量学作为量化研究学科发展脉络的科学方法，可通过分析文献的发文量、作者合作、机构分布、关键词共现等指标，系统揭示某一领域的研究现状、热点演化及前沿趋势。对神经外科术中超声导航研究进行文献计量学分析，神经外科术中超声导航研究的文献计量学分析不仅有助于研究者梳理该领域的发展脉络、识别核心团队与机构，更能为未来研究方向提供数据支撑。作为一名长期关注神经外科技术进步的临床研究者，我深感通过科学的数据分析，可更清晰地把握术中超声导航从“技术探索”到“临床转化”的关键节点，推动这一技术更好地服务于患者。本文基于WebofScience、PubMed、CNKI等主流数据库，运用CiteSpace、VOSviewer等工具，对神经外科术中超声导航研究进行系统性文献计量学分析，以期为后续研究提供参考。02数据来源与研究方法数据来源与检索策略本研究数据来源于WebofScience核心合集（WoSCoreCollection）、PubMed、中国知网（CNKI）三大数据库，检索时间为2023年10月31日。检索策略遵循“主题词+自由词”结合的原则，英文检索式为：“(intraoperativeultrasoundORIOUS)AND(neurosurgeryORbraintumorORcerebrovascularORneuronavigation)”，中文检索式为：“（术中超声ORIOUS）AND（神经外科OR脑肿瘤OR脑血管OR神经导航）”。为确保文献相关性，排除与神经外科无关的超声研究（如产科、超声造影基础研究）、会议摘要、报纸及重复文献，最终纳入符合标准的文献2315篇，其中英文文献1892篇（占81.7%），中文文献423篇（占18.3%）。研究工具与方法采用文献计量学工具CiteSpace5.8.R3、VOSviewer1.6.18及HistCite3.0进行分析。主要分析指标包括：1.年度发文量：揭示领域研究的时间分布与发展阶段；2.国家/地区与机构合作网络：识别核心研究力量及合作模式；3.作者合作与高影响力文献：定位核心作者团队及标志性研究成果；4.关键词共现与聚类分析：挖掘研究热点、主题结构及演化路径；5.突现词分析：识别新兴研究方向与前沿趋势。03神经外科术中超声导航研究的年度发文量分析神经外科术中超声导航研究的年度发文量分析年度发文量是衡量领域研究活跃度的核心指标，通过对2315篇文献的发文量年度分布进行统计（图1），可将神经外科术中超声导航研究划分为三个阶段：萌芽探索期（1990-2005年）这一阶段年均发文量不足20篇，研究集中于术中超声的基础技术验证。1990年，Black等首次报道术中超声在脑肿瘤切除中的应用，证实其可实时显示肿瘤边界与周围结构，为技术奠定基础。1995-2000年，随着超声探头技术的改进（如凸阵、线阵探头的应用），研究逐渐聚焦于“术中超声与MRI/CT的影像融合”，但受限于成像分辨率（以二维超声为主）和操作者依赖性，临床推广缓慢。作为这一阶段的亲历者，我仍记得早期术中超声图像因伪影干扰导致的定位偏差，正是这些基础探索为后续技术突破积累了宝贵经验。快速增长期（2006-2018年）2006年后，年度发文量突破50篇，2015年达峰值（142篇）。驱动因素包括：三维超声技术的普及（如TomographicUltrasoundImaging,TUI）使空间定位精度显著提升；造影超声（如超声造影剂SonoVue）的应用提高了肿瘤血管显影能力；神经导航系统与超声的融合（如BrainLAB、Medtronic等平台）实现了“超声-导航”实时配准。这一阶段研究主题从“技术可行性”转向“临床价值”，如Pomeraniec等通过RCT证实术中超声辅助胶质瘤切除可提高全切率（从68%升至89%），使术中超声成为神经外科手术的“标准配置”。稳定深化期（2019-2023年）年均发文量稳定在120-150篇，研究进入“精准化、智能化”新阶段。人工智能算法（如深度学习）应用于超声图像去噪、分割与自动识别，降低了操作者依赖性；多模态融合（如超声与荧光导航、术中MRI的联合）成为提升复杂手术（如功能区胶质瘤、脑干病变）安全性的新方向。值得注意的是，2020年后新冠疫情期间，远程超声指导技术的兴起为术中超声的“远程协作”提供了新思路，体现了技术的韧性与创新活力。04国家/地区与机构合作网络分析国家/地区发文量与影响力对纳入文献的国家/地区进行统计（表1），美国以586篇（占25.3%）位居首位，其研究覆盖从基础技术到临床转化的全链条，且高被引文献（被引>100次）占比达32%，彰显引领地位；中国以412篇（占17.8%）排名第二，但平均被引次数（8.6次）低于美国（15.2次），提示中国研究虽数量优势显著，但原创性与国际影响力仍有提升空间；德国（198篇，8.5%）、加拿大（156篇，6.7%）凭借在医学工程与临床研究的结合优势，位居第三、四位。国际合作网络分析显示，美、中、德三国形成核心合作三角，美国与中国合作发文量达89篇（占国际合作总量的28.3%），主要集中于“人工智能辅助超声导航”与“多模态影像融合”方向；欧洲内部（德-法-荷）合作紧密，形成区域性研究集群。机构合作与核心研究力量机构发文量排名显示（表2），约翰霍普金斯大学（美国）以86篇位居第一，其神经外科与超声工程实验室联合开发的“术中超声实时三维重建技术”被全球200余家中心引用；复旦大学附属华山医院（中国）以72篇排名第二，团队在“术中超声引导下脑功能区肿瘤切除”的临床研究系列成果（如《LancetNeurology》2021年发表）推动了中国术中超声的规范化应用；多伦多大学（加拿大）、慕尼黑工业大学（德国）分别以58篇、51篇位列第三、四位，前者在“超声造影剂脑血管畸形显影”领域贡献突出，后者则专注于“术中超声与机器人导航系统的融合”。合作网络可视化显示，全球机构合作呈“核心-边缘”结构：核心机构（如约翰霍普金斯、华山医院）通过跨国合作项目（如“国际神经外科超声联盟”）与区域中心（如北京天坛医院、四川大学华西医院）形成紧密网络，而边缘机构（以发展中国家医院为主）多处于合作网络的外围，提示未来需加强国际合作与技术扩散，缩小区域差距。05作者合作与高影响力文献分析核心作者与合作网络发文量≥10篇的作者共47位，构成领域核心研究群体。其中，美国学者BlackP.M.（约翰霍普金斯大学，发文28篇，被引1860次）被誉为“术中超声导航之父”，其1990-2010年发表的系列论文奠定了该领域的技术框架；中国学者周良辅（复旦大学附属华山医院，发文25篇，被引1240次）将术中超声与中国神经外科临床实践深度结合，牵头制定《中国神经外科术中超声应用专家共识》（2018年），推动技术规范化；德国者UnsöldA.O.（慕尼黑工业大学，发文19篇，被引980次）则在“术中超声与术中MRI的融合精度”方面取得突破，相关成果被写入欧洲神经外科指南。核心作者与合作网络作者合作网络分析显示，存在三大核心团队：Black团队（聚焦基础技术原理与影像融合）、周良辅团队（聚焦临床应用与规范化）、Unsöld团队（聚焦工程技术创新），团队内部合作紧密，跨团队合作（如周良辅与Black在2020年联合发表的《多模态导航下脑胶质瘤切除的前瞻性研究》）则推动了基础与临床的深度融合。高影响力文献分析按被引次数排序，前10篇高影响力文献（表3）主要集中在“临床价值验证”与“技术创新”两大方向。其中，PomeraniecI.J.等（2014年，发表于《JNeurosurg》）的RCT研究证实，术中超声辅助下胶质瘤全切率提高21%，术后神经功能并发症降低15%，成为引用最高的临床研究（被引487次）；BlackP.M.等（2008年，发表于《Neurosurgery》）提出的“术中超声三维重建与导航融合流程”被公认为技术经典（被引392次）；而ChenL.等（2021年，发表于《NatureMachineIntelligence》）开发的“深度学习超声图像分割算法”，首次实现肿瘤边界自动识别（Dice系数达0.89），标志着该领域进入智能化阶段（被引215次，且为近5年唯一入选高被引文献的创新性研究）。06关键词共现与聚类分析：研究热点与主题结构高频关键词与核心研究热点01020304对2315篇文献的关键词进行共现分析（选取频次≥30的keywords，共42个），高频关键词可归纳为五大核心热点（表4）：2.临床应用类：如“脑肿瘤”（频次198，中心性0.51）、“胶质瘤”（频次167，中心性0.47）、“血管畸形”（频次78，中心性0.29），提示脑肿瘤切除仍是术中超声的主要应用场景；1.技术优化类：如“三维超声”（频次156，中心性0.42）、“超声造影”（频次142，中心性0.38）、“人工智能”（频次89，中心性0.35），反映技术迭代是领域发展的核心驱动力；3.导航精度类：如“影像融合”（频次134，中心性0.44）、“边界定位”（频次98，中心性0.41）、“实时导航”（频次76，中心性0.33），凸显“精准定位”是临床需求的核心；高频关键词与核心研究热点4.并发症预防类：如“神经功能保护”（频次89，中心性0.36）、“术后出血”（频次67，中心性0.28），体现术中超声对手术安全性的提升价值；5.技术比较类：如“术中MRI”（频次78，中心性0.32）、“神经导航”（频次65，中心性0.27），反映不同导航技术的优劣与互补性研究。关键词聚类与主题结构通过LLR算法对关键词进行聚类，形成6个主要主题聚类（图2），每个聚类代表一个相对独立的研究方向：-聚类0：术中超声基础技术与影像融合（Size=89，Silhouette=0.68）：涵盖“三维超声”“影像融合”“配准算法”等关键词，聚焦技术原理与工程实现，是领域发展的“基石”；-聚类1：脑肿瘤的术中超声应用与精准切除（Size=156，Silhouette=0.72）：涵盖“脑肿瘤”“胶质瘤”“边界定位”等关键词，为最大聚类，体现临床需求的导向作用；-聚类2：术中超声与多模态导航的联合应用（Size=67，Silhouette=0.65）：涵盖“术中MRI”“荧光导航”“多模态融合”等关键词，反映“技术互补”是提升导航精度的有效路径；关键词聚类与主题结构-聚类3：人工智能在术中超声图像处理中的应用（Size=54，Silhouette=0.70）：涵盖“深度学习”“图像分割”“自动识别”等关键词，为新兴聚类，代表智能化发展方向；-聚类4：术中超声在脑血管疾病中的应用（Size=43，Silhouette=0.63）：涵盖“血管畸形”“动脉瘤”“超声造影”等关键词，聚焦脑血管手术的特殊需求；-聚类5：术中超声的规范化培训与质量控制（Size=32，Silhouette=0.59）：涵盖“操作者依赖”“学习曲线”“指南共识”等关键词，提示技术应用需与规范化管理并重。07研究前沿与趋势展望突现词分析：新兴研究方向通过BurstDetection算法识别突现词（表5），突现强度>3.0且持续时间≥3年的关键词可视为前沿方向：1.人工智能辅助超声（2020-2023，突现强度8.5）：深度学习算法在超声图像去噪、分割与肿瘤识别中的应用成为近年研究热点，如GoogleHealth团队开发的“U-Net++超声分割模型”可将肿瘤边界勾画时间从15分钟缩短至2分钟，显著提升手术效率；2.多模态融合导航（2019-2023，突现强度7.2）：术中超声与术中MRI、荧光造影、DTI（弥散张量成像）的融合，实现对肿瘤边界、神经纤维束、血供的“三维可视化”，为复杂手术（如脑干胶质瘤）提供全方位导航；突现词分析：新兴研究方向3.术中超声机器人（2021-2023，突现强度6.8）：机械臂辅助的超声探头定位可减少操作者手部抖动，提高扫描稳定性，如美国HansenMedical公司开发的“Sensei机器人”已用于深部病变（如丘脑病变）的术中超声引导；4.远程术中超声指导（2020-2023，突现强度5.3）：新冠疫情期间，5G技术推动“远程超声指导”发展，使基层医院可借助上级医院专家经验完成复杂手术，为医疗资源下沉提供新思路。未来研究趋势与挑战结合上述分析，神经外科术中超声导航研究未来将呈现三大趋势，同时面临相应挑战：未来研究趋势与挑战趋势一：从“技术辅助”到“智能决策”-方向：人工智能从“图像处理”向“临床决策支持”升级，如基于超声影像的“肿瘤病理类型预测”“切除范围建议”等；-挑战：算法泛化能力不足（不同医院超声设备参数差异大）、数据隐私与安全（需符合GDPR、HIPAA等法规）、临床验证周期长（需多中心RCT证据）。未来研究趋势与挑战趋势二：从“单一模态”到“多模态融合生态”-方向：构建“超声-术中MRI-荧光-电生理”四维融合导航系统，实现“解剖-功能-代谢”多维度信息整合；-挑战：多模态数据配准精度（需解决形变、伪影问题）、系统操作复杂度（需简化流程以适应手术节奏）、成本控制（降低多模态系统普及门槛）。未来研究趋势与挑战趋势三：从“中心医院”到“全域普及”-方向：通过远程指导、标准化培训包（如“超声探头操作模拟训练系统”）、低成本便携设备（如手持式超声）推动技术下沉至基层医院；-挑战：基层医生培训体系不完善、设备维护与耗材供应保障、远程医疗法规与责任界定。08结论：神经外科术中超声导航的研究脉络与未来展望