傳統重建演算法面對首徑小於一毫米的末梢血管時，極易出現斷裂、粘連和偽影。
尤其在腦動靜脈畸形、微小動脈瘤以及複雜血管變異患者中。
一處不起眼的誤差，就可能首接影響手術入路設計。
陸晨的演算法在原有影像分割模型上，加入了血管連續性約束和血流動力學修正。
簡單來說。
普通演算法看到兩個相近的亮點，可能會判斷它們屬於同一根血管。
陸晨的演算法會進一步判斷，這兩段結構在血流方向、管徑變化和周圍解剖關係上是否合理。
如果不合理，就不會強行連線。
相反。
如果一段血管因為掃描噪聲短暫消失，演算法也不會立即判定血管中斷，而是根據前後走向進行機率補償。
這種思路聽起來不算複雜。
但真正困難的是引數平衡。
補償過度，會製造出不存在的“假血管”。
補償不足，又會丟失真正的末梢分支。
螢幕上。
一組組驗證資料快速切換。
六家獨立醫療機構。
一百八十七例脫敏樣本。
不同型號的影像裝置。
不同掃描引數。
不同病種。
演算法在沒有針對單家醫院單獨最佳化的情況下，依然保持了極高的重建精度。
……
評委席上。
影像學領域的邱教授不斷低頭記錄。
他原本以為陸晨在這項研究中，主要提供的是臨床思路。
可聽到一半，他就意識到不對。
陸晨不是隻會講結果。
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