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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