他的表情没有任何波动。



顾冠廷继续说了下去。



“我花了三周时间,对这篇帖子中提供的所有技术细节进行了逆向分析。”



“今天,我要把我的分析结果跟大家分享。”



他按下遥控器,屏幕切换到了一个复杂的数学模型。



“这是我和我的团队开发的precise脑血管介入分析模型。”



“基于传统的傅里叶变换与拉普拉斯算子。”



“在过去两年里,我们用这个模型处理了超过三千例脑血管影像数据。”



“准确率达到了百分之九十四点七。”



他的语速不快,但每一个字都咬得很重。



“而那位匿名作者的算法,声称能在常规ri中提取到分辨率极限以下的血管信号。”



“各位,我们都知道,ri的物理分辨率是有上限的。”



“在临床常用的3t场强下,体素尺寸通常在零点五毫米左右。”



“这意味着,任何小于零点五毫米的结构,在原始数据中都只能以模糊的部分体积效应存在。”



“你不可能凭空变出不存在的信息。”



“这就好比你拿着一台只能拍720p的摄像机,却声称能输出4k画面。”



“请问,那多出来的像素从哪里来的?”



台下有人笑了。



顾冠廷显然很满意这个效果。



他继续展示他的precise模型。



幻灯片一张接一张,模型的架构图、验证数据、roc曲线。



每一张都做得很精美,配色协调,排版专业。



从视觉效果上来说,确实是一份高质量的学术报告。



“我们的模型在处理常规脑血管影像时,能够精确识别直径在一毫米以上的血管病变。”



“注意,一毫米以上。”



“因为这是当前影像物理极限允许的可靠识别阈值。”



“任何声称能够识别亚毫米级别病变的算法,要么是使用了超高场强设备。”



“要么,就是在造假。”



他强调了最后两个字。



声音在会场里回荡。



陆晨微微眯了一下眼睛。



不是因为愤怒,是因为他注意到了顾冠廷展示的模型参数。



其中一个关键参数,弥散梯度场的最大梯度强度,顾冠廷用的是每米四十毫特斯拉。



这是三年前的设备标准。



而目前最新一代的临床3t设备,最大梯度强度已经达到了每米八十毫特斯拉。



翻了一倍。



这意味着原始数据中包含的微细信号密度,也远超顾冠廷模型的假设前提。



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