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
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