蒋先生右侧脑干旁的微小动脉瘤在屏幕上清晰可见。

位置、大小、形态，和术后DSA造影的影像完全吻合。

陆晨把术后的DSA影像调了出来，并排放在屏幕右侧。

两张图放在一起。

一张是算法重建的。

一张是有创造影实拍的。

几乎一模一样。

台下传来了低低的惊叹声。

这一刻，甚至连那些持怀疑态度的人都沉默了。

因为DSA是金标准。

而这个算法重建的结果和金标准几乎完全重合。

这不是空中楼阁。

这是真的。

陆晨关闭了动态演示程序。

屏幕切换到了下一张幻灯片。

“以上是概念解释和动态验证的部分。”

“接下来进入自由提问的环节。”

“在座各位可以就技术原理、临床验证、代码逻辑任何方面提出质疑。”

他放下了遥控器，双手垂在身侧。

等着。

全场安静了大约三秒。

然后，顾冠廷举起了手。

“我有问题。”

他的声音比上午的报告时低了一些，但依然很有力。

主持人点了点头。

“顾教授请讲。”

顾冠廷站了起来，手里拿着几张打印的资料。

“陆医生，你的动态演示确实很精彩。”

“但我想请你回答几个具体的临床问题。”

他翻了一下手里的资料。

“第一个问题，你的算法在处理WilliS环区域的血管分叉时，如何区分真实的微小分支和湍流伪影？”

“在我们的PRECISE模型测试中，这个区域的假阳性率高达百分之十二。”

“你的算法如何解决这个问题？”

台下有人点头。

这是一个很专业的问题。

WilliS环是脑底部的血管环路，分叉密集，血流复杂。

在这个区域做微血管识别，确实容易出现误判。

陆晨没有犹豫。

“关于WilliS环区域的湍流伪影识别。”

“我的算法在第三层处理中引入了一个相位一致性判据。”

“真实的血管分支在多序列采集中会表现出相位一致性。”

“而湍流伪影的相位分布是随机的。”

“通过对比同一体素在不同回波时间下的相位差异，可以有效区分两者。”

“在我测试的全部病例中，WilliS环区域的假阳性率控制在百分之三以下。”

顾冠廷的眉头皱了一下。

他没有立刻反驳。

而是问了第二个问题。

“第二个问题，你的算法在处理大面积脑梗死患者的影像时，缺血区域的信号衰减会不会导致算法误把正常的信号衰减区当成血管缺失？”

“这个边界条件你测试过吗？”

陆晨又答了。

“测试过。”

“大面积脑梗死患者的缺血区域确实会出现信号衰减。”

“但缺血导致的信号变化和血管本身的信号特征，在频域上有明显差异。”

“缺血区域的T2信号延长，而血管内流动血液的信号受流速调制。”

“两者在频谱上可以被有效分离。”

“我在蒋先生的病例中也验证了这一点。”

“他的基底动脉区域存在慢性缺血区，算法并没有误报。”

台下安静了。

顾冠廷低头翻了一下资料。

他的第三个问题显然经过了精心设计。

因为他抬起头的时候，嘴角带着一丝微妙的笑意。