超光谱成像技术应用于神经分类的研究
近红外光谱脑功能成像技术原理及价值探讨
近红外光谱脑功能成像技术原理及价值探讨近红外光谱脑功能成像技术（fNIRS）是一种监测脑活动的无创脑成像技术。
它通过测量脑内的血氧含量和血流量变化来反映脑区的代谢活动，从而揭示脑功能与行为之间的关系。
本文将对近红外光谱脑功能成像技术的原理和其在神经科学研究以及临床应用中的价值进行探讨。
首先，我们来了解近红外光谱脑功能成像技术的原理。
fNIRS技术基于光的穿透性，利用近红外光在组织中的透明度较高的特点，通过向头皮表面发送近红外光，再测量光线经过脑组织后的强度变化来推测脑区的活动状态。
这是因为脑区的代谢活动会导致血氧含量和血流量的变化，进而引起光线的吸收和散射发生变化。
通过利用多个近红外光探测器和发射器的组合布置，可以获得对特定脑区的功能连接性信息。
近红外光谱脑功能成像技术具有许多独特的优势。
首先，与传统的脑功能成像技术相比，fNIRS是一种无创技术，不需要插入探针或注射任何荧光剂。
这使得它可以用于研究婴儿和行动受限的人群，同时降低了对被试的不适感。
其次，fNIRS技术具有很高的时空分辨率，可以实时监测脑区的活动变化，对快速的认知过程和行为反应进行准确的测量。
此外，fNIRS技术可以进行长时间的监测，适用于研究脑区活动的稳定性和动态变化。
近年来，近红外光谱脑功能成像技术在神经科学研究领域取得了显著进展，并且在多个研究方向发挥了重要的作用。
例如，fNIRS技术可以用于研究神经可塑性和发展过程，探索儿童和青少年大脑的功能连接模式，以及青少年和成年人之间的差异。
此外，fNIRS技术还可以用于研究注意力、记忆、语言和情绪等高级认知功能的神经机制。
它提供了一种非侵入性的手段，帮助我们深入理解脑功能与行为之间的关系，为脑科学研究提供了全新的视角。
除了在基础科学研究中的应用，近红外光谱脑功能成像技术还具有临床意义。
近年来，fNIRS技术在神经精神障碍的早期诊断、康复和治疗中得到广泛应用。
例如，在脑卒中后恢复过程中，fNIRS可以用于评估患者的认知功能恢复情况，指导康复训练的个体化设计。
近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用
近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用在当今的科学研究领域，对于大脑功能的探索一直是备受关注的焦点。
随着技术的不断进步，近红外光谱成像技术（NearInfrared Spectroscopy Imaging，NIRS）逐渐崭露头角，为脑功能研究带来了新的契机。
近红外光谱成像技术是一种非侵入性的光学神经成像方法，它基于脑组织对近红外光的吸收和散射特性来测量脑内氧合血红蛋白（HbO）和脱氧血红蛋白（HbR）浓度的变化，从而反映大脑的神经活动。
这种技术具有许多独特的优势，使其在脑功能研究中得到了广泛的应用。
首先，近红外光谱成像技术具有出色的便携性和易用性。
与其他脑成像技术如功能性磁共振成像（fMRI）相比，NIRS 设备相对小巧轻便，操作简便，对实验环境的要求较低。
这使得它能够在更广泛的场景中应用，例如在自然情境下对儿童、老年人或特殊人群进行研究，甚至可以实现移动测量，为研究大脑在真实生活中的功能提供了可能。
其次，NIRS 对运动的容忍度较高。
在 fMRI 等技术中，被试者需要保持头部完全静止，而轻微的运动就可能导致数据质量下降甚至无法使用。
但 NIRS 能够在一定程度上容忍被试者的头部和身体运动，这对于研究涉及运动的认知任务或难以长时间保持静止的人群（如患有多动症的儿童）具有重要意义。
在脑功能研究的具体应用方面，NIRS 在认知神经科学领域发挥了重要作用。
例如，在注意力研究中，通过监测大脑前额叶区域的血红蛋白浓度变化，可以了解个体在不同注意力任务中的神经活动模式，进而揭示注意力的分配和调控机制。
在语言处理研究中，NIRS 可以帮助研究者探索大脑在语言理解、生成和表达等过程中的激活区域和时间进程，为语言障碍的诊断和治疗提供依据。
此外，NIRS 在发展心理学研究中也具有很大的潜力。
通过对儿童大脑发育过程的长期跟踪监测，可以揭示大脑功能的发展轨迹和关键时期，为早期教育和干预提供科学指导。
例如，研究发现儿童在执行某些认知任务时大脑的激活模式会随着年龄的增长而发生变化，这有助于我们理解儿童认知能力的发展机制。
近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用
近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用近红外光谱成像（Near-Infrared Spectroscopy, NIRS）是一种非侵入性的生物医学技术，通过测量近红外光在组织中的散射和吸收来研究生物体的功能活动。
近年来，NIRS在脑功能研究中的应用越来越受到关注，成为了一种重要的研究手段。
NIRS技术的原理是基于近红外光在组织中的特性。
近红外光的波长范围在700到1000纳米之间，这个波长范围的光能够穿透头皮和颅骨，进入大脑组织。
在组织中，光会被血红蛋白和细胞色素等色素吸收，同时也会被散射。
通过测量光的强度变化，可以推断出组织中的血氧水平和血流量等生理参数，从而研究脑功能活动。
NIRS技术在脑功能研究中的应用非常广泛。
首先，NIRS可以用于研究脑血氧水平的变化。
脑血氧水平是衡量脑功能活动的一个重要指标，当脑区活动增加时，该区域的血氧水平会增加。
通过NIRS技术，可以实时监测脑血氧水平的变化，进而研究脑功能的激活模式和神经网络的连接。
其次，NIRS还可以用于研究脑血流量的变化。
脑血流量是脑功能活动的另一个重要指标，它反映了脑区的代谢需求。
通过NIRS技术，可以测量脑血流量的变化，进一步了解脑功能活动的机制和调控方式。
此外，NIRS还可以用于研究脑电活动和脑功能连接。
脑电活动是脑功能活动的电生理表现，通过NIRS技术可以与脑电图（Electroencephalography, EEG）相结合，研究脑电活动与脑血氧水平的关系。
同时，NIRS还可以通过测量不同脑区之间的血氧水平变化，研究脑功能连接的模式和机制。
值得一提的是，NIRS技术具有一些优势。
首先，它是一种非侵入性的技术，不需要使用放射性物质或者注射药物，对被测对象没有任何伤害。
其次，NIRS技术具有较高的时间分辨率，可以提供实时的数据，对于研究脑功能的动态变化非常有帮助。
此外，NIRS技术还具有较好的空间分辨率，可以测量不同脑区的血氧水平变化，从而揭示出脑功能活动的局部特征。
生物医学光学成像技术的发展及其应用研究
生物医学光学成像技术的发展及其应用研究生物医学光学成像技术 (Biomedical Optical Imaging technology) 是一种目前正在快速发展的新兴技术，其基本原理是用激光等光源对生物组织进行扫描和成像，通过对光谱分析、反射率、散射等技术参数的处理及分析，可以获得生物组织的形态、结构、代谢、生理功能等信息，为生物组织的病理、疾病诊断及治疗提供了新的手段。
生物医学光学成像技术可以应用于许多领域，如癌症早期诊断、心血管疾病和神经疾病等。
本文将从技术发展和应用研究两个方面，对生物医学光学成像技术进行分析和讨论。
技术发展生物医学光学成像技术的发展可以追溯到上个世纪末，当时，物理学家发现光线经过生物组织时会发生散射，而非像光学元件那样的反射，因此该领域也被称为非反射性光学成像技术。
在20世纪90年代，随着探测器和计算机技术的不断进步，生物医学光学成像技术得到了显著发展，如红外光学成像技术和荧光成像技术等。
近年来，低成本的光源和成像设备的发展，绘制出了更加清晰的生物组织图像，并且减少了辐射对身体的影响，开发出了近场光学显微镜和多光子荧光成像等新型技术。
这些技术使得研究人员能够更加准确地理解和研究生物组织的普遍建设和功能。
应用研究癌症诊断生物医学光学成像技术可以用于癌症的早期诊断。
与传统的组织样本检测不同的是，生物医学光学成像技术可以非侵入性地检测癌细胞的形态、结构和代谢，并在病变组织中检测出特异性生物标记物。
比如荧光成像和拉曼光谱成像技术，可以提供在层级组织和细胞水平下的目标成像，早期发现肿瘤细胞，并且可以用于肿瘤治疗后检测疗效等。
一些研究人员正在研究用生物医学光学成像技术提供的信息开发新型药物，从而为癌症以及其他疾病的诊断和治疗带来更多有利的改进。
心血管疾病近年来，人们对心血管疾病的非侵入性检测越来越关注。
通过使用生物医学光学成像技术，可以检测血流速度、血液流动和血流阻力等参数，并在体内实时追踪心脏的运动情况。
功能近红外光谱成像在认知控制研究中的应用
功能近红外光谱成像在认知控制研究中的应用近年来，功能近红外光谱成像（fNIRS）作为一种无创、便携、实时监测脑功能活动的神经影像技术，正在认知控制研究领域中得到越来越广泛的应用。
该技术通过测量大脑皮层的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化，可以实时监测脑区的血氧水平，从而推测出脑活动的变化。
在认知控制研究中，fNIRS技术的应用可以帮助我们了解大脑在认知任务执行过程中的功能区域，并揭示不同任务之间的关联性。
例如，研究人员可以使用fNIRS技术来研究注意力、工作记忆、决策等认知过程中的脑活动变化。
首先，fNIRS技术在注意力研究中的应用十分重要。
注意力是一个关键的认知控制过程，可以调节大脑对特定外界刺激的关注程度。
通过fNIRS技术，研究者可以在进行注意力任务时，监测大脑的血氧水平变化。
根据研究结果，我们可以发现哪些脑区在执行注意力任务时活跃，从而更加全面地了解注意力的神经机制。
其次，fNIRS技术在工作记忆研究中的应用也十分重要。
工作记忆是一种临时存储和处理信息的认知能力，对于大脑的认知控制功能至关重要。
通过fNIRS技术，研究者可以实时监测脑区的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的变化，并推断出工作记忆任务执行时大脑活动的变化。
这为研究工作记忆的神经基础提供了有力的支持，并有助于深入理解工作记忆的脑机制。
此外，fNIRS技术还可用于研究决策过程中的神经活动。
决策是人们在面对不同选择时做出判断和抉择的认知过程，涉及到多个脑区的协同工作。
通过使用fNIRS技术，研究者可以探究不同决策任务中大脑活动的变化，并进一步揭示决策的神经机制。
这对于了解人类决策行为的本质和决策错误的原因有着重要的意义。
虽然功能近红外光谱成像技术在认知控制研究中具有许多优势，但也存在一定的局限性。
首先，由于fNIRS技术的测量对象是头皮下的脑皮层，其空间分辨率相对较低。
这意味着我们无法获得脑活动的精确定位。
其次，fNIRS技术容易受到头皮血液流动和皮下脂肪等因素的干扰，可能会影响到测量的准确性。
功能性近红外光谱技术在神经疾病中的应用
功能性近红外光谱技术在神经疾病中的应用崔威，李春光，徐嘉诚，何刘进，孙立宁苏州大学江苏省机器人技术与系统重点实验室，江苏苏州市215000通讯作者：李春光，E-mail：********************.cn基金项目：1.国家自然科学基金面上项目(No.61673286);2.国家自然科学基金重点项目(No.U1713218);3.博士后基金特别资助项目(No.2017T100397)摘要功能性近红外光谱技术(fNIRS)是一种非侵入式脑功能成像技术。
在脑卒中患者中，fNIRS可用于观察康复训练后患侧脑区激活情况和健侧代偿作用，还可用于对神经系统疾病的辅助诊断。
关键词功能性近红外光谱；脑卒中；神经疾病；运动功能；评定；诊断；综述Advance in Functional Near-infrared Spectroscopy for Some Neurological Diseases(review)CUI Wei,LI Chun-guang,XU Jia-cheng,HE Liu-jin,SUN Li-ningKey Laboratory of Robotics and System of Jiangsu,School of Mechanical and Electric Engineering,Soochow Universi‐ty,Suzhou,Jiangsu215000,ChinaCorrespondence to LI Chun-guang,E-mail:********************.cnSupported by National Natural Science Foundation of China(General)(No.61673286),National Natural Science Foundation of China(Key)(No.U1713218)and Postdoctoral Science Foundation(No.2017T100397)AbstractFunctional near-infrared spectroscopy(fNIRS)is a non-invasive functional brain imaging technology,which has been used in observing activation of affected brain area and compensation of unaffected side for stroke patients,as well as the assistance of diagnosis for some other neurological diseases.Key words:functional near-infrared spectroscopy;stroke;neurological diseases;motor function;evaluation;diagnosis;review[中图分类号]R741[文献标识码]A[文章编号]1006⁃9771(2020)07-0771-04[本文著录格式]崔威,李春光,徐嘉诚,等.功能性近红外光谱技术在神经疾病中的应用[J].中国康复理论与实践, 2020,26(7):771-774.CITED AS:CUI Wei,LI Chun-guang,XU Jia-cheng,et al.Advance in Functional Near-infrared Spectroscopy for Some Neurological Diseases(review)[J].Chin J Rehabil Theory Pract,2020,26(7):771-774.我国脑卒中发病率、致死率、致残率以及复发率高，患者年轻化趋势明显[1]。
近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用与发展
近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用与发展近红外光谱成像技术（Near-Infrared Spectroscopy Imaging, NIRS）作为一种无创、便携且高时空分辨率的脑功能成像技术，近年来在脑功能研究领域引起了广泛关注。
本文将介绍近红外光谱成像技术在脑功能研究中的应用与发展，并探讨其在神经科学、神经康复和脑机接口等领域的前景。
一、近红外光谱成像技术原理与优势近红外光谱成像技术利用近红外光的能量与物质（如血红蛋白和氧合血红蛋白）吸收的特性，通过测量脑组织中血液含氧量的变化，实现对脑功能活动的监测。
与传统的功能磁共振成像（fMRI）相比，近红外光谱成像技术具有以下优势：1. 高时空分辨率：近红外光谱成像技术可以实时监测脑区的氧合水平变化，其时间分辨率高于fMRI，可以提供更精确的脑功能活动信息。
2. 便携性：近红外光谱成像技术设备体积小、重量轻，适用于现场研究和移动实验环境。
3. 可重复性：近红外光谱成像技术对光线散射和吸收的校正较为准确，数据具有较好的重复性和可比性。
二、脑功能研究中的应用1. 神经发育与认知功能：近红外光谱成像技术广泛应用于研究婴儿和儿童的神经发育和认知功能。
通过对不同年龄段儿童的脑功能活动进行监测，可以了解其大脑发育过程中的差异和认知功能的变化。
2. 神经康复和康复监测：近红外光谱成像技术可用于监测和评估神经康复效果。
对中风、脑损伤等患者进行脑功能活动的监测，可以评估康复训练的效果，并指导康复方案的制定。
3. 脑机接口研究：近红外光谱成像技术在脑机接口的研究中具有重要应用价值。
通过监测脑功能活动，可以实现脑机接口的控制，促进人与计算机之间的交互。
三、技术发展与展望近年来，近红外光谱成像技术在硬件设备、数据处理和分析方法方面取得了长足进步。
高密度光电探测阵列、多通道采集系统和高效的信号处理算法的应用，使近红外光谱成像技术的空间分辨率和数据质量有了显著提高。
未来，近红外光谱成像技术在脑功能研究中仍有许多发展方向和应用前景：1. 多模态脑成像整合：将近红外光谱成像技术与其他脑成像技术（如fMRI、脑电图等）进行整合，可以提供更全面、准确的脑功能活动信息。
高光谱图像处理与分类技术研究
高光谱图像处理与分类技术研究概述高光谱图像处理与分类技术是一种将光谱信息与图像处理相结合的技术，通过获取物体的光谱特征，实现对不同物质的分类和识别。
该技术在农业、地质、环境监测等领域具有广泛应用前景。
本文将对高光谱图像处理与分类技术的研究进行探讨，包括高光谱图像获取、预处理、特征提取和分类方法等方面的内容。
高光谱图像获取高光谱图像通过设备获取的光谱信息包括大量的连续波段，通常分布在可见光和红外光谱范围内。
为了获得全谱段的光谱信息，研究人员采用了多种高光谱图像获取设备，如高光谱成像仪、光谱辐射计等。
这些设备通过采集被测物体在不同波段下的反射、辐射或发射信息，构成高光谱图像。
在采集图像过程中，需要注意光照条件、相机参数等因素的控制，以保证图像获取的准确性和真实性。
高光谱图像预处理高光谱图像预处理是对采集到的高光谱图像进行去噪、校正、增强、注册等操作的过程。
预处理的主要目的是消除图像中的噪声、提高图像质量、增强图像的特征信息，并在多个波段的图像之间建立准确的对应关系。
在去噪的过程中，可以采用滤波器、小波变换等方法，通过滤波、降噪等操作降低图像中存在的噪声。
在图像校正中，可以通过辐射校正、几何校正等方法，对图像进行辐射定标和几何矫正，以提高图像的准确性和可靠性。
在图像增强中，可以采用直方图均衡化、对比度增强等方法，突出图像的特征信息。
在图像注册中，可以通过特征提取和匹配的方法，建立多个波段之间的对应关系，便于后续的分类和识别任务。
高光谱图像特征提取高光谱图像特征提取是高光谱图像处理的核心步骤之一，通过提取物体不同波段下的光谱信息和空间分布特征，来表征物体的各个方面。
常用的特征提取方法包括光谱特征提取和空间特征提取两类。
光谱特征提取主要是从高光谱图像的光谱曲线中提取出特征信息。
其中常用的方法有：主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、最大似然分类器等。
这些方法可以通过对光谱进行降维操作，将高维的光谱数据转化为低维的特征向量，以减少特征的冗余度和计算复杂度。
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具有 独特的光 学特 征和光谱 特征 。 从组 织化学 法 中可知 ， 运
动神经的内核易被 胆碱酯酶 （ Ｃ Ｅ ） 染 色 ，而 感 觉 神 经 内 核 不
易被胆碱酯酶（ Ｃ Ｅ） 染 色［ ，这说 明两类 神 经 内核 在 生物组
外科手术人员开展神经修复手术 。 研究意义在于 ：提出一种全新 的神经束识别和定位的方法 ， 辅助外科人员
提 高神经修 复的疗效 ； 储 备超 光谱成像技术应用 于生物组 织的定性定 量定位分 析和研究 的技术 ， 加快 超光
谱成像技术 向实用 阶段进展 的步伐 。
关键 词 超光谱成像 ；神经分类 ； 定量分析 ； 定位分析
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ８ — ０ ９ ． 。修订 日期 ：２ ０ １ ３ — １ ２ — ２ ８
柬的特征光谱来识别并分类神经束 ， 借助 丰富的图像光谱信
息对神经束在 图像 中做到 良好定位 ， 使 近端与远端神经 断面 达到 良好 的“ 镜 面吻合 ” ，以便更好 的辅 助外 科手术人员 开展 神经修复手术 ，提高神经修 复的成 功率 。
ｅ － ｍａ ｉ ｌ ：ｈ ｙ ｌ ｉ ｕ ＠ｅ ｅ ． ｅ ｃ ｎ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ
取决于生物组 织的光 学特征 （ 吸收 、放射 、反 射 和各 向异位 等） 。不同生物组 织 的生化组 成和形 态结 构存 在差 异 ，因而
吻合 ，即两断端感觉束对感 觉束 、运动束 对运动束 ， 才能减
少再 生神经纤 维 迷走 所致 的无 效再 生 ，保 证神 经修 复 的效 果 。因此在外科神经修复手术中 ，神经束性 质的识别成 为 良 好 修复的关键 。探求一种快速 、 准确 而又简便 的方法来 鉴别 神 经束 的功能成分 ， 使相同功能神经束 配对吻 合 ， 提高神 经 修 复的疗 效 ， 一直是显微外科医生们面临的重大课题 。
３ ．复旦大学附属中山医院骨科 ， 上海 ２ ０ ０ ０ ３ ２
２ ０ ０ ０ ６ ２
摘
要 在 外科神经修复手术 中，断端神经束性 质的识别 成为 良好 修复的关键 。现有的一些 神经束识 别的
方法不太理想 。分子超光谱成像技术 同时提供生物组织图像和光谱两方面 的信息 ， 对检测 目标可进行定性 、
第 ３ ５ 卷 ， 第１月 １ 期 ２ ０ １ ５年
光
谱
学
与光Biblioteka 谱分析 Ｖｏ １ ． ３ ５ ， Ｎｏ ． １ ， ｐ ｐ ３ ８ － ４ ３
Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
Ｊ ａ ｎ ｕ ａ ｒ ｙ ，２ ０ １ ５
超 光谱成 像 技 术应 用 于神 经分 类 的研 究
刘洪英 ， 顾 文荃 ， 李庆利 ， 王依婷 ， 陈增淦。 ， 徐沁 同。
１ ．华东师范大学极化材料与器件教育部 重点实验室 ，上海 ２ ０ ０ ２ ４ １
２ ． 华东师范大学科学与技术跨学科高等研究 院， 上海
基金项目：国家 自然科学基金项 目（ ６ １ ２ ４ ０ ０ ０ ６ ，６ １ １ ７ ７ ０ １ １ ，６ １ ３ ７ ７ １ ０ ７ ） 资助 作者简介 ： 刘洪英 ， 女 ，１ ９ ７ ５年生 ，华东师范大学副教授
＊通 讯联 系人 ｅ － ｍａ ｉ ｌ ：ｑ ｌ ｌ ｉ ＠Ｃ Ｓ ． ｅ ｃ ｎ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｅ ｌ ｌ
引 言
周围神经 中主要包含感觉与运动神经纤维 ， 进行神经损 伤修 复时 ， 只有将远端和近端相匹配的神经对应地进行镜 面
近年来超光谱成像技术在生物 医学领域的应用逐渐成为 人们研究 的热 点［ １ １ ， １ ｇ ］ 。 这项技术可 同时提供生物组织样本 图
谱 两方面的信 息，对检测 目标 可进行定性 、定量 和定位 的描 述， 相 比较于其他医学成像技术 ， 具有独特 的优势 “ ］ 。 根据 光在生物 组织 中的输运理论 ，生物组织 的光谱特征
定量和定位的描述 ， 可对不同的生物组织从光谱特性的角度识别、 分类并在图像上定位； 相比 较于其他医学
成像技 术 ， 具有独特的优 势。本研究把超光谱成像 技术应用 于神 经束 的识别和分类研究 中，以期通过不 同神
经束的特征光谱来识别并分类神经束 ， 并借助 图像光谱信 息确定 神经束在 图像 中的定 位 ， 以便更好 的辅助
分上有差异 ， 它们 的光谱特性一定 存在差异 ，因而可 根据光
谱的差异性来对其识别和分类。 本研究在充分考虑现有 神经分类 方法局 限性的基 础上 ， 结合超光谱成像技术在生物医学 领域 良好 的应用前 景 ， 提 出 把光谱成像技术应用于神经识别和分类 ，以期通过不 同神 经
究 。但现有的方法都有一定的局 限性 ，比如 解剖组织形 态学
神经束定 位法要求术 者能精 确了解 神经 于内的结构 ，需要较
高 的 手术 经验 。为 精 确 了解 神 经 结 构 ，目前 有 不 少 学 者 进 行
了大量周 围神经可视化研究 ｌ １ ；电生理 法依赖 患者 的主观 感 受 ，同时 电流刺 激本身 也会 给患者 带来 不适感 ¨ ３ “ ；组织 化学法染色处理耗时非 常长＿ ５ 问 ；同位 素法 的试 剂有 一定放 射性『 ７ ；近红外光谱分析 ＿ ｇ ］ 和显微 激光喇曼光 谱分析［ １ Ｏ ３ 都 仅从 光谱 差异的角度来 分类识别 运动神经和感觉神 经 ， 但在
中 图分 类号 ：０ ４ ３ ３ ． ４ 文献 标 识 码 ：Ａ Ｉ ） Ｏ ｌ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ４ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ０ ５ ９ ３ （ ２ ０ １ ５ Ｊ ０ １ — ０ ０ ３ ８ — ０ ６
神经束的定位上很难综合考虑到神经束 的整个横切面 。