全场的灯光，在一瞬间聚焦到了李明远身上。
这位在肿瘤学领域的老教授，此刻脸上带着几分初学者特有的局促和紧张。
他推了推鼻梁上的老花镜，清了清嗓子，对着面前的话筒，用一种近乎商量的语气开了口。
“我是一个刚学了两小时编程的老头。
如果我讲错了，懂行的专家请及时纠正，别笑话我。”
他这句朴实无华的开场白，瞬间拉近了和所有人的距离。
台下响起一阵善意的笑声，气氛顿时轻松了不少。
“但我想用我自己的理解，给大家解释一个事，ai是怎么看懂ct片子的。”
工作人员迅速为他准备了一块巨大的电子白板和一支触控笔。
李明远走到白板前，深吸一口气，开始了他人生中第一次人工智能公开课。
他用触控笔，在白板上缓缓地画了一个简单的3乘3方格。
“大家想象一下，这是一张极度简化的医学图像，每个格子里有一个数字，代表这个位置的颜色深浅。
比如1是黑色，9是白色。”
他一边说，一边在格子里填上数字，构成了一个没有任何规律的图案。
“现在，ai要判断这里是不是有个肿瘤，它会怎么做？
它不会像人一样用眼睛‘看’，它会用一个叫‘卷积核’的小窗口，在这张图上滑动。”
他又在旁边画了一个2乘2的小方格，标注上“卷积核”三个字。
“这个小窗口，就像一个特殊的过滤器。
它每到一个位置，就会把覆盖到的数字，做一个简单的乘法和加法运算。”
他演示了一遍计算过程，动作缓慢但异常清晰。
“比如这个卷积核是[1,0,0,1]，它滑到左上角，就把对应位置的数字相乘再相加，得出一个新的数字。”
直播间的弹幕，风向悄然发生了变化。
“等等，我好像……听懂了？”
“卧槽，这老教授讲得比我大学老师清楚多了！
我大学老师一上来就是一堆公式，鬼知道是什么意思！”
“原来卷积就是这么个玩意儿？
我感觉我上我也行啊！”
李明远没有理会外界的反应，继续沉浸在自己的讲解中。
“这个卷积核滑完整张图后，会生成一张新的、更小的图。
这张新图里的每个数字，都代表了原图某个位置的‘特征’。”
他话锋一转。
“那肿瘤有什么特征呢？
在ct片里，早期胰腺癌的病灶边缘，往往是毛糙的、不规则的，而正常组织边缘是光滑的。”
“所以，我们可以设计一个专门识别‘毛糙边缘’的卷积核，让它在ct片上扫一遍。
如果新图里某个位置的数字特别大，那就说明，原图这个位置很可能有问题，需要医生重点关注！”
这个解释，像一道闪电，劈开了无数人心中的迷雾。
台下，吴培元听到这里，身体不自觉地微微前倾，眼中闪过一丝异样的光。
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