2026年09月07日
2026年09月17日
2026年10月15日
2026年10月16日
本项目聚焦深度学习与医学影像交叉领域，以显著性检测与多模态医学影像分析为核心研究方向，针对当前医学影像异常检测效率瓶颈、跨模态语义鸿沟、临床部署适配性不足三大核心挑战，依托团队在弱监督学习、多模态融合、轻量化模型设计领域的前期研究积累，开展多模态医学大模型、跨模态语义对齐、轻量化检测系统的技术攻关，致力于为精准化、实时化、低成本的临床辅助诊断提供理论支撑与技术方案。
项目遵循 “科研驱动、分阶落地” 的开发思路，当前处于原型开发阶段，整体研发按三个阶段有序推进：
1. 数据与基线搭建阶段：系统整合 CT、MRI 等多模态公开医学影像数据集，完成数据清洗与标准化，复现并评估主流基线模型，确立性能基准与优化方向； 2. 核心算法攻关阶段：研发基于解剖语义约束的多模态预训练模块与跨模态特征对齐机制，完成算法代码实现与对比实验，验证少样本异常检测场景下的技术有效性； 3. 成果凝练迭代阶段：系统复盘实验数据与技术创新点，同步推进学术论文撰写与技术原型优化，为后续临床场景验证与成果转化奠定基础。
短期
1. 完成多模态医学影像数据集的标准化整理，构建项目专属测试基准； 2. 研发出具备少样本适配能力的多模态医学影像异常检测算法原型，验证核心技术创新点的性能优势； 3. 完成 1 篇高质量学术论文初稿，目标投稿医学影像或计算机视觉领域顶级国际会议（如 MICCAI、ICCV）。
中长期发展目标
1. 构建支持 CT/MRI/ 超声多模态输入的自主医学基础大模型，形成具备自主知识产权的多模态医学影像分析框架； 2. 建成大规模多模态医学影像标注数据集与跨模态基准测试平台； 3. 开发轻量化医学影像智能检测系统，完成基层医疗场景实验性临床验证，推动技术向普惠医疗场景落地。
项目简介
本项目聚焦深度学习与医学影像交叉领域，以显著性检测与多模态医学影像分析为核心研究方向，针对当前医学影像异常检测效率瓶颈、跨模态语义鸿沟、临床部署适配性不足三大核心挑战，依托团队在弱监督学习、多模态融合、轻量化模型设计领域的前期研究积累，开展多模态医学大模型、跨模态语义对齐、轻量化检测系统的技术攻关，致力于为精准化、实时化、低成本的临床辅助诊断提供理论支撑与技术方案。
开发方式
项目遵循 “科研驱动、分阶落地” 的开发思路，当前处于原型开发阶段，整体研发按三个阶段有序推进：
1. 数据与基线搭建阶段：系统整合 CT、MRI 等多模态公开医学影像数据集，完成数据清洗与标准化，复现并评估主流基线模型，确立性能基准与优化方向；
2. 核心算法攻关阶段：研发基于解剖语义约束的多模态预训练模块与跨模态特征对齐机制，完成算法代码实现与对比实验，验证少样本异常检测场景下的技术有效性；
3. 成果凝练迭代阶段：系统复盘实验数据与技术创新点，同步推进学术论文撰写与技术原型优化，为后续临床场景验证与成果转化奠定基础。
预期成果
短期
1. 完成多模态医学影像数据集的标准化整理，构建项目专属测试基准；
2. 研发出具备少样本适配能力的多模态医学影像异常检测算法原型，验证核心技术创新点的性能优势；
3. 完成 1 篇高质量学术论文初稿，目标投稿医学影像或计算机视觉领域顶级国际会议（如 MICCAI、ICCV）。
中长期发展目标
1. 构建支持 CT/MRI/ 超声多模态输入的自主医学基础大模型，形成具备自主知识产权的多模态医学影像分析框架；
2. 建成大规模多模态医学影像标注数据集与跨模态基准测试平台；
3. 开发轻量化医学影像智能检测系统，完成基层医疗场景实验性临床验证，推动技术向普惠医疗场景落地。