第(1/3)页 讨论进行了将近四十分钟,气氛逐渐沉闷下来。 方芷晴的表情没有变化,但陆晨注意到她握着遥控器的手指收紧了一点。 宋怀远从头到尾没有说过一句话。 他只是坐在那里,偶尔翻一下面前的资料,偶尔看一眼发言的人。 陆晨也一直没有开口。 他在听,在想,在脑子里飞速运转。 二十微米的精度要求。 问题的核心不在于手能不能做到,而在于眼睛能不能看到。 如果你连目标在哪里都看不清楚,手再稳也没有用。 现有的术中影像技术,无论是超声、核磁还是光学相干断层扫描,都无法在活体条件下对脊髓神经末梢进行单根纤维级别的三维定位。 你看不见它,你就对不准它。 这才是真正的死结。 陆晨翻开了面前资料的附录部分,里面有NR-7微通道的详细参数。 每根微通道的内径是二十五微米,间距是十五微米。 也就是说,支架本身的精度是够的。 材料不是问题,手术操作也不是最根本的问题。 最根本的问题是术前和术中的定位。 你需要知道每一根残存的神经纤维末梢在三维空间中的精确坐标。 然后才能把支架的微通道对准它。 陆晨的脑子里突然闪过了一个念头。 他的算法。 那个用来重建脑血管的算法。 它的核心能力是什么? 是从常规MRI的原始数据中,提取被传统后处理软件丢弃的微细信号,重建出肉眼不可见的微小结构。 脑血管可以,脊髓神经纤维呢? 原理上是相通的。 神经纤维和血管一样,都是管状结构,都有自己的信号特征。 区别在于神经纤维更细,信号更弱,噪声更大。 但如果把算法的信噪比处理模块进行针对性优化,把采集序列换成弥散张量成像的高阶版本。 理论上,是有可能实现单根神经纤维级别的三维重建的。 而一旦你能在术前精确重建出每一根残存纤维的空间坐标。 那么术中的对接,就不再是一个盲操作。 它变成了一个有精确导航的操作。 精度的瓶颈,从手转移到了眼睛。 而眼睛的问题,他的算法可以解决。 陆晨抬起了头。 会议室里的讨论还在继续,但已经开始出现重复和打转的迹象。 赵副主任正在和中科院的研究员争论手术机器人的改进方向。 第(1/3)页