蒋先生右侧脑干旁的微小动脉瘤在屏幕上清晰可见。



位置、大小、形态,和术后dsa造影的影像完全吻合。



陆晨把术后的dsa影像调了出来,并排放在屏幕右侧。



两张图放在一起。



一张是算法重建的。



一张是有创造影实拍的。



几乎一模一样。



台下传来了低低的惊叹声。



这一刻,甚至连那些持怀疑态度的人都沉默了。



因为dsa是金标准。



而这个算法重建的结果和金标准几乎完全重合。



这不是空中楼阁。



这是真的。



陆晨关闭了动态演示程序。



屏幕切换到了下一张幻灯片。



“以上是概念解释和动态验证的部分。”



“接下来进入自由提问的环节。”



“在座各位可以就技术原理、临床验证、代码逻辑任何方面提出质疑。”



他放下了遥控器,双手垂在身侧。



等着。



全场安静了大约三秒。



然后,顾冠廷举起了手。



“我有问题。”



他的声音比上午的报告时低了一些,但依然很有力。



主持人点了点头。



“顾教授请讲。”



顾冠廷站了起来,手里拿着几张打印的资料。



“陆医生,你的动态演示确实很精彩。”



“但我想请你回答几个具体的临床问题。”



他翻了一下手里的资料。



“第一个问题,你的算法在处理illis环区域的血管分叉时,如何区分真实的微小分支和湍流伪影?”



“在我们的precise模型测试中,这个区域的假阳性率高达百分之十二。”



“你的算法如何解决这个问题?”



台下有人点头。



这是一个很专业的问题。



illis环是脑底部的血管环路,分叉密集,血流复杂。



在这个区域做微血管识别,确实容易出现误判。



陆晨没有犹豫。



“关于illis环区域的湍流伪影识别。”



“我的算法在第三层处理中引入了一个相位一致性判据。”



“真实的血管分支在多序列采集中会表现出相位一致性。”



“而湍流伪影的相位分布是随机的。”



“通过对比同一体素在不同回波时间下的相位差异,可以有效区分两者。”



“在我测试的全部病例中,illi

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