大师领航：构建顶尖学术矩阵

在为期两周的线下教学中，学界泰斗与青年才俊组成的导师团联袂授课。开营首日，寿雪飞教授和史之峰教授对同学们的到来表示热忱欢迎，并系统介绍课程设置，为学员勾勒清晰完整的学习路径。

中国神经外科泰斗周良辅院士以《神经外科的历史与发展》开篇，凭借深厚学术积淀梳理学科发展脉络 —— 从早期探索的艰辛历程到现代精准医学的技术革新，在回溯关键节点时特别强调：“兴趣是最好的老师”，鼓励大家以探索欲为引擎，在神经科学未知领域勇敢开拓，期望借此次课程点燃学员对神经科学的探索火种。周院士寄语学员：“神经科学的疆域仍有无数空白，期待你们以好奇心为帆，在这片蓝海勇敢远航”，这为课程奠定了兼具历史厚度与未来视野的学术基调。

前沿聚焦：解码神经科学新进展

王镛斐教授以《神经内镜在神经外科中的应用》为主题，从光学原理到器械迭代，系统阐释神经内镜技术的发展逻辑。在鞍区肿瘤、颅内囊肿等典型病例解析中，生动展现微创入路的临床优势。理论课后的实操环节成为课程亮点：学员在模拟手术室中以青椒模拟术野、黄豆绿豆模拟病灶，在教授团队一对一指导下练习神经内镜操作，通过组内竞赛强化手势控制与视野判断能力，将抽象理论转化为实操技能。

史之峰教授聚焦脑胶质瘤诊断突破，深入解析液体活检技术如何通过脑脊液循环捕捉肿瘤标志物，构建多维度诊断模型。对比传统病理活检，其在早期诊断与疗效监测中的独特价值被层层剖析，为学员打开肿瘤精准诊疗的新视角。吴雪海教授则针对脑损伤意识障碍难题，从结构性病因切入，结合典型脑积水病例阐述诊疗逻辑。他系统介绍EEG与fMRI等前沿评估技术，详解如何通过神经影像学特征预判患者苏醒概率，并分享脑深部核团刺激、脊髓电刺激等神经调控创新疗法，展现现代医学对意识障碍的突破性探索。

跨界融合：展现神经科学多元图景

路俊锋教授的《唤醒手术下的脑机接口研究》课程颇具创新性，在解析脑功能定位技术的基础上，重点阐释汉语作为声调语言的脑区激活特征，展示课题组研发的“汉语言脑机接口”解码算法及临床应用成果，为学员揭示神经工程与语言学交叉领域的无限发展可能。乔霓丹教授带来的两场特色讲座构建了多维认知框架：《我们需要什么样的神经外科》从医疗、教学、科研、宣传四个维度，以金垂体融合病房为例，解析多学科团队如何实现垂体疾病全周期管理；《智慧诊疗在鞍区肿瘤中的应用》则通过临床实例，对比传统统计与深度学习在影像诊断、手术规划中的应用差异，完整呈现人工智能赋能精准医疗的全流程。

赵剑斓老师以《脊髓损伤和基础研究》为题，沿“临床问题-机制研究-解决方案”逻辑链，系统梳理领域进展并直面科研挑战——从细胞移植排异到免疫抑制剂应用局限，为学员指明基础研究与临床转化的攻坚方向。倪伟教授分享了“Magic_MT是怎样形成的”，深入讲解了临床医生参与科研的重要性与可行路径，围绕慢性硬膜下血肿研究案例，系统展示了从问题发现、方案设计、研究实施到结果分析的全过程。朱剑虹教授以《合成细胞学和工程细胞技术应用》为题，深入浅出地介绍了运用生物工程技术修复血脑屏障渗透性的创新路径。此外他以复旦大学上海医学院神经外科优秀前辈为典范，向在场学生传授成长心得，提出“to be spo, to be nice, to be tough”的执业准则，为青年医师的职业发展指明了方向。

实践赋能：搭建从理论到临床的桥梁

在刘佩玺教授的带领下，手术室参观的沉浸式体验让学员零距离接触现代神经外科的“科技内核”：数字化手术平台的精准定位、神经导航系统的实时追踪、手术机器人的灵活操作，配合医护团队对术前规划、麻醉协作、应急处理的全流程演示，生动诠释了“精准、微创、高效”的当代手术理念。

在金垂体病房的参访中，多学科诊疗模式下，从疾病诊断到术后管理的全周期服务，配合病房的人性化设计，让学员深切体会到医疗技术与人文关怀的融合之道。神经外科研究所的参观之旅，通过前沿实验设备的直观展示、科研团队的工作场景，揭开科研创新的神秘面纱。

科研实战：mini-project培育创新思维

课程特设的科研实践模块中，学员深度融入PI课题组开展mini-project研究。从实验设计到数据采集，从脑脊液抽取技术学习到手术观摩，从研究型病房参访到时域相干电场刺激原理探究，学员在真实科研场景中锤炼技能。收官之日的课题汇报会上，学员们展现出两周积淀的科研素养与实践能力，带来了生动详实的课题汇报。第一组（史之峰教授指导）聚焦 “基于脑脊液液体活检的脑胶质瘤诊断新技术”，介绍脑脊液作为“大脑信息窗口”的价值，阐述其生物标志物在胶质瘤诊断、监测中的作用。第二组（吴雪海教授指导）以“意识障碍临床实践”为主题，剖析意识障碍诊疗难题，介绍 “精准、无创、个性化神经调控” 新方法。第三组（路俊锋教授指导）围绕“语言脑科学到脑机接口”，梳理语言处理脑科学基础，演示汉语脑机接口构建流程。第四组（乔霓丹教授指导）解析《Cell Reports Medicine》中 “心电图诊断基础模型（KED）”，阐述该大语言模型驱动的智能病理研究如何解决 “数据孤岛” 问题，彰显 “AI+医疗”的变革意义。最终，第一小组（张玥、史士语、夏紫欣）表现突出，思路清晰，阐述生动，赢得导师团一致肯定。