姜老医生的话语很严肃，也很现实。

这个问题的覆盖面实在是太广了，绝对不仅仅只是陆语用一句清除金属伪影就能够解决的话，甚至某种意义上而言，陆语刚刚的那一番话发言就像是得了病怎么办？那就把病治好呗。

你要说这个发言有什么问题吧，倒也没什么大问题。

但就是可行性太差了。

说服力也明显不够。

想要让国产核磁共振器械技术进行一波大规模的换血，那可是要拿出一些真材实料来，才能够真正的说服那些人！不然要是换出什么问题的话，谁来为此负责呢？

听到了姜老医生的质疑声。

陆语却是丝毫没有表现出一丝的慌乱。

他只是再次开口介绍道：

“去除金属伪影与其说是一种手段，不如说是我们的目标，我的方法更偏向于针对含有金属物质的对象进行ct成像时产生的特殊类型的伪影的处理方法。”

“这个您肯定懂，甚至懂的可能比我还要更多，所以我就不多介绍这个了。”

陆语微微一笑，道：

“金属伪影主要由于金属物质对x射线的高吸收和散射造成的投影数据丢失或失真引起。”

“尔去除金属伪影的方法又可以分为投影域方法、图像域方法和深度学习方法。”

”投影域方法是在投影数据上进行插值、滤波或迭代重建等操作，以补偿或修复丢失或失真的数据。”

“图像域方法则变成重建图像上进行去噪、分割替换，以消除或减轻伪影。”

“而最重要的重中之重，便是深度学习方法！”

“它便是利用神经网络模型来学习从有伪影的图像到无伪影的图像之间的映射关系，从而实现自动化和高效化的去除金属伪影！”

“神经网络？”旁边的林医生，甚至是那个研究人员，都皱了一下眉头。

他们的眼神中皆是闪过了一抹莫名的神色。

神经网络这个词语他们当然都听说过。但是绝大多数时候神经网络技术一般是运用在人工智能层面的技术上！

甚至可以这么说，基本上绝大多数涉及人工智能技术的领域，都不可能逃得出神经网络技术的范围。

这名来自于祝融2号航天航空研究所的研究人员，虽然也并不清楚人工智能算法技术，但是神经网络和深度学习这两个如雷贯耳的词汇

他却是听过无数遍了。