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。

这不是项目挂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神经修复材料。

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。

神经纤维沿着支架方向生长。

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，并提供轴突生长所需的微环境。”

“但材料本身，并不能自动完成神经纤维对接。”

“真正影响最终修复效果的，是植入位置、对接角度以及不同神经束之间的精准匹配。”

陆晨没有把功劳全揽到自己身上。

华锐生物负责材料研发。

宋怀远团队提供基础理论。

他负责的，是手术操作设计和神经纤维微米级对接方案。

这个界限被他说得非常清楚。

没有模糊。

也没有抢功。

钟山沈听到这里，轻轻点了一下头。

医学科研最怕两种人。

一种是什么都不做，却在署名时站第一排。

另一种是什么都做了一点，就恨不得把整个项目写成个人英雄传。

陆晨都不是。

他的表达非常准确。

是谁做的，就是谁做的。

自己做了多少，就说多少。

不多拿。

也不少认。

二十分钟结束。

屏幕停留在最后一组组织学切片上。

损伤两端的神经纤维，已经形成了清晰的定向生长通道。

计时器显示。

十九分四十六秒。

钟山沈抬头。

“讲完了？”

“讲完了。”

“开始提问。”

最先开口的是邱教授。

“你的算法在标准扫描条件下，对微小血管的稳定识别下限是多少？”

“零点六毫米。”

“极端条件呢？”

“最低可以识别到零点四毫米，但误差率会上升，目前只建议作为辅助提示，不建议直接作为临床决策依据。”

“为什么不把零点四毫米写进核心结果？”

“因为能识别和稳定识别是两回事。”

陆晨回答得很快。

“科研结果应该以可重复为标准，而不是以最好看的一次为标准。”