“原始数据?陆主任您要原始数据干什么?”



“我想试着用另一种方式处理他的影像。”



“另一种方式?您是说自己做后处理?”



“对。”



许文涛沉默了两秒。



“数据拷贝倒没问题,但我得提醒您一句。”



“说。”



“我们影像科的后处理工作站是封闭系统,专用软件只能在院内的工作站上跑,外部的代码是导不进去的。”



“您如果在自己的电脑上做,得有配套的处理工具才行。”



“我知道,谢谢提醒。”



“那我明天一早给您拷好数据。”



“今天晚上能不能?”



许文涛又愣了一下。



“晚上也行,我现在就拷,您什么时候来拿?”



“半小时后我过来。”



“好。”



挂了电话之后,陆晨靠在椅背上。



他的脑海中闪过一个念头。



MRI的原始数据里其实包含了非常丰富的信号信息。



包括血流速度、流向、组织含水量、磁化率差异这些数据,都隐藏在原始的频域信号里。



但常规的后处理算法在将原始数据转化为可视化图像的过程中,会进行大量的滤波、降噪和阈值化处理。



这些处理的目的是为了让图像在人眼看起来更清晰,但代价是丢弃了很多细节信息。



尤其是那些信号幅度极弱的超细径血管,在标准算法的阈值筛选下,直接被当成噪声扔掉了。



信息其实是存在的。



只是现有的算法没有把它提取出来。



如果能写一套新的算法,针对性地提取烟雾病这种超密集侧支血管网络的血流动力学信号,然后用不同的阈值参数进行三维重建……



理论上,是有可能在不做DSA的情况下,从现有的MRI数据中看到那些被隐藏的细节。



但这需要极其专业的医学影像算法编程能力。



这是一个交叉学科的领域,全国能做这件事的人两只手数得过来。



陆晨自己当然不具备这个能力。



但是……



他有系统,一切就都有了可能。(3/3)

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