幅度的微小差异，将每一根超细径血管从周围的噪声中剥离出来。

如何将标准阈值替换为自适应阈值，让算法自己判断哪些信号是真实血管，哪些是伪影。

如何用迭代重建取代传统的逆傅里叶变换，从欠采样的K空间数据中恢复出高分辨率的三维血管结构。

这些知识以极高的密度和速度灌入了陆晨的脑中。

过程持续了大约三十秒。

三十秒之后，一切归于平静。

陆晨低头看了看自己的双手。

然后他打开笔记本电脑。

建了一个新的文件夹。

手指放在了键盘上。

他先在脑海中完整地过了一遍算法的整体框架。

输入层：DICOM原始数据，K空间信号。

预处理层：背景噪声去除，运动伪影校正，相位解缠绕。

核心层：自适应阈值血管增强，超细径血管信号提取，血流速度编码解调。

重建层：迭代三维重建，体素分辨率增强。

输出层：全视角旋转三维血管网络模型。

框架非常清晰。

但代码量不小。

陆晨开始写第一行。

他的手指在键盘上快速移动。

代码一行接一行地出现在屏幕上。

窗外的夜色越来越深。

值班室的灯亮了一整夜。

半小时后他去影像科拿到了许文涛拷好的数据。

许文涛看到他来的时候有些惊讶。

“陆主任，这么晚了您还要处理？”

“嗯，有个想法想试试。”

“什么想法？”

“说了你可能不信。”

“您说。”

“我想自己写一套血流动力学显影的后处理算法，把蒋先生MRI原始数据里被丢掉的超细径血管信号重新提取出来。”

许文涛愣住了。

足足愣了五秒钟。

“您……会写影像算法？”

“最近学的。”

许文涛看着陆晨的表情笑得有些勉强。

“陆主任，这种算法国内做得好的也就那么几个团队，清华、浙大，加上西门子和飞利浦的研发中心，普通医生根本接触不到这个领域。”

“我知道，所以我才说说了你可能不信。”

“但你先别管信不信，把数据给我就

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