第703章韩教授的问题是真不留情

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    第703章韩教授的问题是真不留情(第1/2页)
    一个小时后，她出来时长长吐了一口气。
    “韩教授的问题是真不留情。”
    “问了什么？”
    “问我院外批量伤员转运中，如果只能在一个重伤孕妇和两个普通成年伤员之间选择救援优先级，我怎么选。”
    “你怎么答的？”
    “先评估可逆性、预期获益和现场资源，不能用人数直接替代医学判断。”
    陆晨点头。
    “没问题。”
    “他说我的回答没问题，但太像标准答案。”
    “然后呢？”
    “然后他问我，如果孕妇是我姐姐，那两个伤员是陌生人，我会不会改变选择。”
    陆晨看了她一眼。
    唐玥苦笑。
    “我现在算是知道了，这不是答辩，是拆心理防线。”
    第五位。
    沈牧之。
    作为协和急诊科培养出来的年轻副主任，沈牧之的履历几乎没有明显短板。
    临床扎实。
    科研稳定。
    发表过多篇高质量论文。
    参与过国家级急危重症数据库建设。
    如果没有陆晨，他几乎是所有人眼中最稳的第一名。
    沈牧之站起身时，目光从陆晨身上扫过。
    两人短暂对视。
    没有挑衅。
    也没有敌意。
    到了这个阶段，他们都知道，真正决定结果的不是谁盯谁一眼。
    而是谁进了那扇门之后，能把自己这么多年积累的东西完整地摆出来。
    沈牧之进去后，整整五十一分钟才出来。
    他的表情依旧克制。
    只是坐下后，拿起水杯连续喝了三口水。
    又过了两分钟。
    工作人员再次推门。
    “最后一位。”
    “陆晨。”
    陆晨合上电脑，站了起来。
    休息区里，所有人的视线都落在他身上。
    陆晨拿起材料，推门走进了报告厅。
    ……
    报告厅不大。
    正前方摆着一张半圆形长桌。
    七位评委依次就座。
    钟山沈院士坐在最中间。
    八十一岁的老人穿着深色中山装，头发全白，精神却依旧很好。
    王辰院士坐在他的右侧。
    韩志国则坐在左侧。
    另外四人分别来自神经生物材料、基础医学、医学影像与临床统计学领域。
    陆晨的视线在其中一位老人身上停了一瞬。
    魏长青。
    基础医学领域的权威教授。
    长期研究神经组织修复、细胞微环境和轴突再生。
    陆晨看过他发表的文章。
    严谨。
    冷静。
    甚至可以说，有些不近人情。
    但科学研究有时候需要这种不近人情。
    因为数据不会因为研究者很努力，就主动变得更漂亮。
    工作人员关上门。
    钟山沈看了一眼时间。
    “开始吧。”
    陆晨将电脑接入投影设备。
    主屏幕亮起。
    第一页没有复杂动画，也没有大段背景介绍。
    只有一张极其清晰的脑血管三维重建图。
    密集的血管网络悬浮在黑色背景中。
    大血管、分支血管、末梢血管层次分明。
    几个微小动脉瘤区域被单独标注出来。
    “各位老师上午好。”
    “我今天汇报的内容分为两个部分。”
    “第一部分，是基于多模态医学影像融合的脑血管三维重建算法。”
    “第二部分，是NR-7神经修复材料的临床前验证。”
    没有客套。
    也没有故意拔高意义。
    陆晨直接进入主题。
    脑血管三维重建算法的核心，并不是简单地让图像变得更清晰。
    它真正解决的问题，是如何把CTA、MRA、MRI等不同检查提供的信息，进行准确融合。
    重建出，尽可能接近患者真实解剖状态的脑血管网络。
    传统重建算法面对直径小于一毫米的末梢血管时，极易出现断裂、粘连和伪影。
    （本章未完，请点击下一页继续阅读）第703章韩教授的问题是真不留情(第2/2页)
    尤其在脑动静脉畸形、微小动脉瘤以及复杂血管变异患者中。
    一处不起眼的误差，就可能直接影响手术入路设计。
    陆晨的算法在原有图像分割模型上，加入了血管连续性约束和血流动力学修正。
    简单来说。
    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。”

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