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。
方芷晴站在一旁，嘴唇微微抿着。
宋怀远
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