正文 第703章 韩教授的问题是真不留情

陆晨的视线在其中一位老人身上停了一瞬。



魏长青。



基础医学领域的权威教授。



长期研究神经组织修复、细胞微环境和轴突再生。



陆晨看过他发表的文章。



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、ra、ri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

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