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    严谨。

    冷静。

    甚至可以说，有些不近人情。

    但科学研究有时候需要这种不近人情。

    因为数据不会因为研究者很努力，就主动变得更漂亮。

    工作人员关上门。

    钟山沈看了一眼时间。

    “开始吧。”

    陆晨将电脑接入投影设备。

    主屏幕亮起。

    第一页没有复杂动画，也没有大段背景介绍。

    只有一张极其清晰的脑血管三维重建图。

    密集的血管网络悬浮在黑色背景中。

    大血管、分支血管、末梢血管层次分明。

    几个微小动脉瘤区域被单独标注出来。

    “各位老师上午好。”

    “我今天汇报的内容分为两个部分。”

    “第一部分，是基于多模态医学影像融合的脑血管三维重建算法。”

    “第二部分，是NR-7神经修复材料的临床前验证。”

    没有客套。

    也没有故意拔高意义。

    陆晨直接进入主题。

    脑血管三维重建算法的核心，并不是简单地让图像变得更清晰。

    它真正解决的问题，是如何把CTA、MRA、MRI等不同检查提供的信息，进行准确融合。

    重建出，尽可能接近患者真实解剖状态的脑血管网络。

    传统重建算法面对直径小于一毫米的末梢血管时，极易出现断裂、粘连和伪影。

    尤其在脑动静脉畸形、微小动脉瘤以及复杂血管变异患者中。

    一处不起眼的误差，就可能直接影响手术入路设计。

    陆晨的算法在原有图像分割模型上，加入了血管连续性约束和血流动力学修正。

    简单来说。

    普通算法看到两个相近的亮点，可能会判断它们属于同一根血管。

    陆晨的算法会进一步判断，这两段结构在血流方向、管径变化和周围解剖关系上是否合理。

    如果不合理，就不会强行连接。

    相反。

    如果一段血管因为扫描噪声短暂消失，算法也不会立即判定血管中断，而是根据前后走向进行概率补偿。

    这种思路听起来不算复杂。

    但真正困难的是参数平衡。

    补偿过度，会制造出不存在的“假血管”。

    补偿不足，又会丢失真正的末梢分支。

    屏幕上。

    一组组验证数据快速切换。

    六家独立医疗机构。

    一百八十七例脱敏样本。

    不同型号的影像设备。

    不同扫描参数。

    不同病种。

    算法在没有针对单家医院单独优化的情况下，依然保持了极高的重建精度。

    ……

    评委席上。

    影像学领域的邱教授不断低头记录。

    他原本以为陆晨在这项研究中，主要提供的是临床思路。

    可听到一半，他就意识到不对。
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