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第703章 韩教授的问题是真不留情（第3页）

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，可能会判断它们属於同一根血管。

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係上是否合理。

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，会製造出不存在的“假血管”。

补偿不足，又会丟失真正的末梢分支。

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。

不同型號的影像设备。

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。

影像学领域的邱教授不断低头记录。

他原本以为陆晨在这项研究中，主要提供的是临床思路。

可听到一半，他就意识到不对。

陆晨不是只会讲结果。

他对算法架构、误差来源、数据预处理和模型验证都极其熟悉。

这不是项目掛名者该有的熟悉程度。

这是核心研发者才会有的理解。

十分钟后。

陆晨切换到第二部分。

nr-7神经修復材料。

屏幕上出现了一组脊髓损伤模型图像。

损伤区域中央，原本完全断裂的神经组织之间，被一种特殊材料搭建起了细微的支架。

神经纤维沿著支架方向生长。

排列规则。

方向一致。

“nr-7材料的基础功能，是降低损伤区域的炎症反应，並提供轴突生长所需的微环境。”