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、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