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。”