课题组围绕 PET/MRI 智能医学影像分析、人工智能辅助诊疗、多模态影像整合三大方向开展研究， 服务于神经退行性疾病的早期诊断与精准干预。
聚焦 PET（正电子发射断层扫描）与 MRI（磁共振成像）多模态脑影像数据，研发面向临床的 影像预处理、配准、分割与定量分析算法。重点开展神经退行性疾病的影像标记物计算与 病灶检测分割研究，为临床诊断提供客观、可重复的量化依据。
构建可解释、可泛化的深度学习与图神经网络模型，服务于神经系统疾病的早期筛查、 客观分型与个体化预测。在算法可解释性方面，结合影像组学（radiomics）与图卷积模型， 探索从"黑盒"走向"白盒"的临床智能路径。
融合医学影像、基因组学与多源临床数据，构建面向阿尔兹海默症等早期临床阶段的 精准诊疗体系。通过影像基因组学（radiogenomics）交叉研究，挖掘影像特征与遗传背景、 病理通路之间的关联，推动从群体研究走向个体化精准医疗。
