陆晨点开了对比报告。
组织学切片与算法重建的逐点偏差被列成了一张表格。
最底下是统计结果。
【平均定位精度：19.6微米】
赵啸林的嘴动了一下，但没发出声音。
他转头看向方芷晴，表情很复杂。
“方总，我的团队六个人做了两个月，最好成绩是四十七。”
“他三天就压到了二十以内，而且不是在我们的框架上修修补补。”
“这是一套全新的信号处理逻辑，底层架构跟我们的完全不同。”
方芷晴没有看赵啸林，她的目光始终停留在屏幕上。
“核心的信号提取层，跟你之前脑血管算法用的是同一套策略？”
陆晨摇了摇头。
“底层的反卷积思路是一样的，但脊髓神经纤维的信号特征跟血管完全不同。”
“血管靠的是流动效应，神经纤维靠的是水分子扩散方向。”
“我在DTI的基础上加了一层多角度扩散信号的交叉验证。”
“简单说就是从不同方向反复扫描同一根纤维，然后用叠加的方式把信号从噪声里提出来。”
赵啸林听完，沉默了好久。
“这个思路我们讨论过，但一直认为计算量太大，跑不动。”
“你是怎么解决的？”
“在信号叠加之前先做一次粗筛，把明显不属于纤维信号的频段直接过滤掉。”
“这样后续的叠加计算量，能降低百分之六十以上。”
赵啸林的眉头跳了一下。
“粗筛的阈值怎么定的？定高了会丢信号，定低了降不了计算量。”
陆晨打开了另一个文件，里面是一组参数曲线。
“我跑了四百多组模拟，找到了一个最优阈值窗口。”
“在这个窗口内，信号丢失率低于百分之零点三，但计算量能降到原来的三分之一。”
赵啸林看着那组曲线，半天没说话。
旁边的老陈从头到尾都没开过口，但他的表情已经从开始的平静变成了目瞪口呆。
方芷晴站直了身体。
“十九点六微米，模拟数据上已经达标了。”
“但模拟和活体之间还有一道坎。”
“活体的脊髓会有呼吸运动和脑脊液搏动的干扰，信噪比会进一步下降。”
第605章 下一步是动物实验-->>(第2/3页)，请点击下一页继续阅读。