如何用迭代重建取代传统的逆傅里叶变换，从欠采样的K空间数据中恢复出高分辨率的三维血管结构。
这些知识以极高的密度和速度灌入了陆晨的脑中。
过程持续了大约三十秒。
三十秒之后，一切归于平静。
陆晨低头看了看自己的双手。
然后他打开笔记本电脑。
建了一个新的文件夹。
手指放在了键盘上。
他先在脑海中完整地过了一遍算法的整体框架。
输入层：DICOM原始数据，K空间信号。
预处理层：背景噪声去除，运动伪影校正，相位解缠绕。
核心层：自适应阈值血管增强，超细径血管信号提取，血流速度编码解调。
重建层：迭代三维重建，体素分辨率增强。
输出层：全视角旋转三维血管网络模型。
框架非常清晰。
但代码量不小。
陆晨开始写第一行。
他的手指在键盘上快速移动。
代码一行接一行地出现在屏幕上。
窗外的夜色越来越深。
值班室的灯亮了一整夜。
半小时后他去影像科拿到了许文涛拷好的数据。
许文涛看到他来的时候有些惊讶。
“陆主任，这么晚了您还要处理？”
“嗯，有个想法想试试。”
“什么想法？”
“说了你可能不信。”
“您说。”
“我想自己写一套血流动力学显影的后处理算法，把蒋先生MRI原始数据里被丢掉的超细径血管信号重新提取出来。”
许文涛愣住了。
足足愣了五秒钟。
“您……会写影像算法？”
“最近学的。”
许文涛看着陆晨的表情笑得有些勉强。
“陆主任，这种算法国内做得好的也就那么几个团队，清华、浙大，加上西门子和飞利浦的研发中心，普通医生根本接触不到这个领域。”
“我知道，所以我才说说了你可能不信。”
“但你先别管信不信，把数据给我就行。”
许文涛把U盘递了过来。
“全部的原始DICOM都在这里面了，包括T1WI、T2WI、TOF-MRA和SWI的所有