总结医学插画的历史及其新可视化模式在解剖与临床中的应用。
以"医学插画" "解剖插画"以及"medical illustration" "medical illustration and three-dimensional" "medical illustration and virtual reality"为中英文关键词，在中国知网、万方数据和PubMed等数据库中检索2020年1月前发表的与医学插画历史、现状及其新可视化模式相关的文献，检索到文献634篇，剔除内容不符、无法获取全文、重复研究以及设计缺陷的文献，最终纳入32篇文献，对其进行总结分析。
从手绘解剖插画到大体解剖图谱，再到三维虚拟解剖模型、3D打印解剖模型及虚拟手术解剖，技术推动了解剖学的发展，为医学专业人员学习解剖提供了便捷，也改变着解剖学的教学方式和外科的培训模式。
医学插画的新可视化模式在解剖教学与临床培训中有很好的应用前景，如何利用这些新模式来创造更高效的教学工具，改进外科训练模式，有待进一步的探索。
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解剖是医学的基础，如果没有对人体解剖结构的正确理解，医生将无法诊断患者的病情，无法对疾病进行精准治疗。早期对于解剖结构的描述仅仅停留在文字的表达，随着解剖学与医学发展的需要，医学插画成为描述解剖结构的一项重要工具。现代科技的进步，使得医学插画不再仅是静态的，而是有了新的可视化模式[1]，三维打印、虚拟现实等技术都已运用于其中，这些新型的解剖结构展示模式改变了传统的解剖教学方式，也改变着临床外科医生的训练及手术模式。本文对医学插画的发展、医学插画新的可视化模式在解剖教学及临床培训和诊疗中的运用进行总结，旨在为解剖及外科手术学的发展提供新的思路。
本文以"医学插画" "解剖插画"以及"medical illustration" " medical illustration and three-dimensional" "medical illustration and virtual reality"等为中英文关键词，在中国知网、万方数据和PubMed等中英文数据库中检索2020年1月前的相关文献，经阅读题目与摘要，排除内容不符、无法获取全文、重复研究以及设计缺陷的文献，最终纳入32篇文献。
医学插画具有悠久的历史。在我国，最早的医学插画出现于《黄帝内经》，距今已有两千多年，其展示了人体经脉与穴位的分布，为中医疗法提供了依据。宋代著名针灸学家王惟一撰写了《铜人腧穴针灸图经》，并且铸造了外刻经络穴位的铜人模型，成为针灸教学最直观的教具[2]。这些手工绘制的插图与模型，最直观地展示了古代医学家的研究成果，并为后来的中医学研究奠定了基础，提供了依据。
在欧洲，史前法国拉斯科壁画中"受伤的公牛"，可以看到人们对动物解剖结构的认知。古典时期，罗马著名的医学家和解剖学家盖伦通过解剖动物和观察受伤的角斗士，记录下对解剖结构的认识，他的观察结果影响了西方医学的发展，但是这些结果仅仅只是文字的描述，并没有用插画来记录[3]。中世纪，吉多达·维格瓦诺首次利用插画的形式来描述解剖结构，他根据盖伦的记录绘制了《人体解剖图鉴》(1345年)[4]，书中展示了神经系统的解剖结构，包括脑膜、大脑、脊髓、脑室等结构，并粗略地描绘出了大脑沟回的迂曲[5]。文艺复兴时期，列奥纳多·达芬奇通过解剖不同年龄段的尸体，准确记录了人体的解剖结构；但达芬奇的解剖插画增添了很多的艺术成分[6]，直至文艺复兴晚期的解剖插画才更加贴近真实，开始有医生寻找专业的画家绘制解剖插图。19世纪，医学插画开始逐渐成熟。约翰·贝尔是最早将医学插画用于展示外科实践的人士之一，贝尔是一名外科医生，也是一名解剖学家和教育家，他的画作直接而准确地展现了术中的解剖结构，贝尔也因此被喻为"手术解剖之父"[7]。格雷更是将艺术的表达与解剖专业知识的展现完美结合在一起，绘制了格雷解剖图谱，将解剖结构切分成局部细节展现给大家[8]。1911年美国约翰·霍普金斯学校启动了医学插画的培训项目，至今已有100余年的历史；麦克斯·布罗迪尔作为项目的第一任导师，也是现代医学插画的奠基人，培训出了许多杰出的医学插画师，其作品至今仍影响着很多的外科医生[9]。在我国，医学插画起步较晚，近年来对医学插画的需求增长较快，但仍缺少规范化的培训体系。进入21世纪后，随着信息化、数字化的发展，医学插画展现的形式更加丰富多样，医学研究者能够从中更高效地获得解剖结构相关知识。
目前，尸体标本解剖仍是解剖教学的黄金标准，但由于课程设置的时间长度、支持资金以及尸体标本的来源有限，医学生在学习中均需借助医学插画反复强化记忆。21世纪以来，随着新技术的发展和应用，医学插画师们不再局限于平面的可视化表达，三维数字技术、3D打印技术、虚拟现实交互技术广泛赋能医学插画，这种可视、立体交互的新的可视化模式不仅改变了传统的解剖教学方式，也改变了外科医师的手术训练模式。
大体解剖可以帮助学者们了解解剖的空间结构，但是大体解剖存在局限性，其对解剖的空间结构展示不充分，对局部细节的展示存在周围组织的干扰，不利于呈现特定的结构细节，这些问题在复杂的解剖结构，如神经系统的解剖中非常常见。自文艺复兴时期起就有学者发现了线性透视系统，使艺术家能够描绘三维场景[10]。为了建立一个完整的人类大脑三维解剖模型，外科医生、解剖学家、医学插画师们(包括三维插画师)历经百年努力[11]。在20世纪90年代，美国国家医学图书馆建立了三维人体解剖电子数据库[12]。Nowinski等[13,14]经过数十年的努力建立了涵盖正常和紊乱中枢神经系统状态的三维数字脑图谱，该图谱包含了数千个头部和颈部的三维结构。目前互联网上已有大量高质量的三维神经系统解剖图谱，可供医学生下载学习。
三维虚拟解剖图常用来展示颅骨解剖，脑血管、脑干、神经系统解剖，以及复杂的深部结构，用不同的颜色来标识区分解剖结构。我们可以任意旋转角度、放大细节，透视被遮挡结构，并且标注注释。在一项对神经外科住院医师的调查中发现，超过90%的被调查者认为，相比于传统二维解剖插画，使用三维虚拟解剖画能够更好地表现解剖空间结构，提高准备手术的效率，预演手术，增加术中安全性[15]。利用数据建立三维虚拟解剖术前评估模型，优化手术路径、优选器官移植捐赠者已经在临床运用，帮助医生更加精准地操作手术，为患者带来更大的获益[16,17]。如何将成熟的三维虚拟解剖手术预演软件与虚拟现实技术更好地融合，可能成为革新外科手术培训模式的关键。
随着3D打印技术的出现，解剖结构的展示变得可触摸，并且更加直观。3D技术被医生及医学插画家广泛使用，构建器官模型，展示异常结构，其准确性与精细度均超越了传统的模型制作。Olivier等[17]测量对比了9名先天性心脏病患者的二维超声心动数据与3D打印模型数据，两者间高度一致，误差小于1 m。Schievano等[18]收集了12名肺动脉瓣疾病患者的MR数据，通过3D打印还原右室流出道与肺动脉的解剖结构，发现使用3D打印模型相比于单纯参考MRI，能够更好地筛选符合经导管肺动脉瓣置换手术适应证的患者。另有学者利用3D打印心血管模型研究心脏血流功能改变，结果与超声心动高度一致[19]。
除了展示结构，医生与患者沟通病情时使用这些打印模型，可以帮助患者了解病情。在一项医生与先天性心脏病患儿父母沟通的评测研究中，使用3D打印模型组的医生与患儿父母均给予了更高的满意度评分[20]。在对于复杂解剖结构的教学中，比较使用3D打印模型与半切颅骨模型的两组学生对翼腭窝的结构认识，使用3D打印模型组在知识评测中获得更好的成绩(P<0.01)[21]。
外科手术技能的熟练需要通过不断地实践来达成，Clifton等[22]利用3D打印与聚合高分子相结合打印颈椎模型，精准还原解剖结构，增加仿生性，为神经外科的医生们提供真实的手术训练模型。Namba等[23]利用3D打印脑动脉瘤模型进行手术预演，调整导丝的最佳角度与形状，以便真实手术中能够顺利进行。目前，3D打印常应用于心血管和脑血管系统，能够精准地展示疾病的结构变化，3D打印模型对于这些疾病的研究、教学和手术预演都是非常好的辅助工具[24]，未来对于如何将仿真材料运用于3D打印有着广阔的研究空间。
"虚拟手术"是三维数字技术的扩展，在这些三维数字结构上增加了虚拟现实技术、触觉反馈，创建逼真的手术学习模拟系统，帮助外科医生在手术室外无风险地进行训练学习，医生们可以模仿实际手术的方式操作虚拟物体。医学生及规培医师可以通过虚拟手术，熟悉术中解剖结构，练习基本技能，减少不熟练操作对于患者的影响。高级别的医生可以通过沉浸式的解剖，更好地规划手术路径，解决疑难问题[25,26]。虚拟手术的应用非常多样化，常用于神经解剖学习、手术路径模拟，目前适用于外科的手术模拟器有微血管减压术[27]、动脉瘤夹闭[28]、颞骨解剖[29]、内窥镜技术[30]、椎弓根螺钉置入[31]等。未来，虚拟现实交互手术可能成为外科手术培训的重要方式，缩短外科医生培训周期。
从手绘解剖插画到大体解剖图谱，再科技赋能的解剖新可视化模式，技术推动了解剖学的发展，为医学专业人员学习解剖提供了便捷。医学插画的实用价值体现在以下几点。(1)医学教育：医学插画将解剖结构更加直观的展示，其相对于文字具有显著的记忆优势，更利于解剖的学习；(2)手术准备及术后记录：外科手术的基础是对解剖结构准确定位与辨别，医生可以参考不同形式的插画反复强化局部的解剖结构，模拟预演手术，在术后记录总结；(3)医-医沟通和医-患沟通：通过可视化的信息传递，医生间可以更好地交流病例，医生与患者间更容易沟通病情，同时患者更易于理解病情；(4)学术成果展示：研究者可以将学术成果通过更直观的方式展示。随着技术的进步，未来可以利用新技术来创造更高效的教学工具，改进外科手术训练的模式，为临床外科的手术方式提供更多的探索可能。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
