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。
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