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医学影像学科研研究方向医学影像学作为临床医学中的重要分支，借助各种成像技术为疾病的诊断、治疗和预防提供了关键的信息。
其科研研究方向广泛且不断拓展，涵盖了从基础的影像技术改进到临床应用的多个层面。
在影像技术的创新方面，高分辨率成像一直是追求的目标。
随着材料科学和电子技术的进步，探测器的灵敏度和分辨率不断提高，使得我们能够捕捉到更细微的组织结构和生理变化。
例如，新一代的 CT 扫描仪能够在更短的时间内获得更清晰的图像，减少患者的辐射暴露；而磁共振成像（MRI）中的超高场强技术，则为神经科学和心血管疾病的研究提供了更精细的结构和功能信息。
功能成像也是一个重要的研究方向。
传统的医学影像主要提供解剖结构信息，但功能成像技术，如功能性磁共振成像（fMRI）、正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）等，能够揭示器官和组织的生理功能、代谢活动以及神经活动。
这些技术在脑科学、肿瘤学和心血管疾病等领域的应用越来越广泛。
例如，通过fMRI 可以研究大脑在不同任务和刺激下的激活模式，帮助我们更好地理解认知过程和神经系统疾病的机制；PET 和 SPECT 则能够检测肿瘤细胞的代谢活性，为肿瘤的早期诊断和治疗评估提供有力依据。
多模态成像融合是另一个备受关注的研究方向。
将不同的成像技术，如 CT、MRI、超声和核素成像等结合起来，可以充分发挥各种技术的优势，提供更全面、准确的诊断信息。
例如，将 CT 的解剖结构信息与PET 的功能代谢信息融合，能够更精确地定位肿瘤的位置和范围，为制定治疗方案提供更可靠的依据。
同时，多模态成像也为疾病的监测和治疗效果评估提供了更丰富的手段。
在影像分析和处理方面，计算机辅助诊断（CAD）系统的研发是一个重要的课题。
通过开发先进的算法和软件，能够对医学影像进行自动分析和诊断，提高诊断的准确性和效率。
例如，利用深度学习算法对乳腺 X 线摄影图像进行分析，可以帮助检测早期乳腺癌；对心血管CT 图像的自动分析，可以评估冠状动脉狭窄程度和斑块的稳定性。
多模态光学分子影像技术发展趋势多模态光学分子影像技术发展趋势随着科技的不断进步，多模态光学分子影像技术也在不断发展。
本文将通过逐步思考的方式，探讨该技术的发展趋势。
首先，多模态光学分子影像技术具有高分辨率和高灵敏度的特点，可以同时获得多种光谱信息。
这使得它在生物医学领域的应用潜力巨大。
未来的发展趋势之一是提高分辨率和灵敏度。
通过改进光学器件和算法，可以实现更精确的成像，从而提供更准确的分子信息。
其次，多模态光学分子影像技术的另一个重要方向是实现多种成像模式的融合。
目前，常见的多模态成像模式包括荧光成像、生物发光成像和拉曼成像等。
将这些不同的成像模式相结合，可以获得更全面的分子信息。
因此，未来的发展趋势之一是实现多种模式的融合成像技术，以提高成像的全面性和准确性。
此外，多模态光学分子影像技术还可以与其他成像技术相结合，如核磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。
通过融合不同的成像模式，可以克服各种成像技术的局限性，从而提高整体成像效果。
因此，未来的发展趋势之一是多模态成像技术与其他成像技术的融合，以实现更全面、准确的分子信息获取。
此外，多模态光学分子影像技术还可以应用于其他领域，如材料科学和环境监测。
例如，在材料科学领域，该技术可以用于研究材料的结构和性质。
在环境监测方面，它可以用于检测和追踪环境中的污染物。
因此，未来的发展趋势之一是将多模态光学分子影像技术推广到更广泛的领域，以满足不同领域的需求。
综上所述，多模态光学分子影像技术具有很大的应用潜力。
通过提高分辨率和灵敏度、实现多种模式的融合、与其他成像技术的融合以及推广到其他领域，可以进一步拓展该技术的应用范围和性能。
随着技术的不断进步，多模态光学分子影像技术将在生物医学、材料科学和环境监测等领域发挥更大的作用。
分子影像学国内外研究现状与发展动向随着医学技术的不断发展和人们健康意识的提高，医学影像学作为一种非侵入性、高效准确的检查手段，得到了越来越广泛的应用。
其中，分子影像学作为医学影像学的一个重要分支，可以在分子水平上探测人体内生物分子的分布、代谢和功能状态，为疾病诊断、治疗和预后评估提供了重要的信息，成为了医学影像学领域的一大热点。
本文将从国内外分子影像学的研究现状和发展动向两方面进行探讨。
一、分子影像学国内研究现状分子影像学在国内的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
目前，国内分子影像学的研究主要集中在PET、SPECT、MRI和荧光成像等方面。
1、PET分子影像学PET分子影像学是国内分子影像学的主要研究方向之一。
PET技术可以通过注射放射性核素标记的分子追踪其在体内的分布和代谢情况，为疾病诊断、治疗和预后评估提供重要信息。
目前，国内已经有多家医院和科研机构开展了PET分子影像学的研究，如北京协和医院、中国医学科学院肿瘤医院、上海交通大学医学院附属仁济医院等。
2、SPECT分子影像学SPECT分子影像学也是国内分子影像学的重要研究方向之一。
SPECT技术可以通过注射放射性核素标记的分子追踪其在体内的分布和代谢情况，为疾病诊断、治疗和预后评估提供重要信息。
目前，国内已经有多家医院和科研机构开展了SPECT分子影像学的研究，如北京大学第一医院、中国人民解放军总医院、南京医科大学附属医院等。
3、MRI分子影像学MRI分子影像学是国内分子影像学的新兴研究方向之一。
MRI技术可以通过注射磁共振造影剂标记的分子追踪其在体内的分布和代谢情况，为疾病诊断、治疗和预后评估提供重要信息。
目前，国内已经有多家医院和科研机构开展了MRI分子影像学的研究，如中山大学附属第一医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、四川大学华西医院等。
4、荧光成像分子影像学荧光成像分子影像学是国内分子影像学的另一重要研究方向。
荧光成像技术可以通过注射荧光染料标记的分子追踪其在体内的分布和代谢情况，为疾病诊断、治疗和预后评估提供重要信息。
项目名称：多模态智能化纳米分子影像探针及其在结直肠癌诊断与研究中的应用首席科学家：高明远中国科学院化学研究所起止年限：2010.9至2015.9依托部门：中国科学院二、预期目标总体目标本项目围绕直肠癌微小肿瘤的早期诊断、转移预警以及疗效预测等关键难题，以磁性氧化铁纳米颗粒为核心构建多模态智能化纳米分子影像探针；结合现代影像学技术，发展多模态分子影像探针在结直肠癌微小肿瘤早期诊断中的应用方法及智能化探针在肿瘤相关微环境高灵敏度探测中的应用方法；建立与结直肠癌恶性生物学行为密切相关的信号转导通路及上皮细胞间质化的可视化方法，从多尺度，多层面提供肿瘤相关信息。
通过本项目的实施及相关前瞻性研究工作的开展，强化我国在相关领域的领先地位，培养出具有国际竞争力的跨学科优秀人才，并且获得一批高水平、拥有自主知识产权的研究成果。
五年预期目标1．建立高灵敏度多模态分子影像探针的构筑方法，建立基于多模态分子影像探针在肿瘤早期诊断及鉴别诊断中的应用方法。
2．建立灵敏度高、特异性强的智能化纳米探针的构筑方法及肿瘤转移预警的分子影像方法，同时揭示肿瘤病灶中金属离子浓度及pH值异常变化与肿瘤发生发展过程的相关性。
3．通过肿瘤细胞信号转导通路研究，建立靶向EGFR药物的疗效预测可视化方法。
通过上皮细胞间质化过程的可视化及恶性生物学行为的在体分子影像，建立肿瘤早期转移预警的可视化方法。
4．建立多模态分子影像平台及多模态影像信息处理方法，建立纳米探针的在体动态可视化技术，为结直肠癌的早期诊断、转移预警及疗效预测提供分子影像手段。
5．通过本项目的实施及相关前瞻性研究工作的开展，强化我国在相关领域的领先地位，获得一批高水平、拥有自主知识产权的研究成果，申报发明专利10-15项，发表80篇以上具有重要国际影响的学术论文，进一步推动我国在肿瘤分子影像领域的发展。
6．培养一批跨学科优秀人才，为我国在该领域的可持续、高水平地发展做出贡献，包括：培养数名青年学者得到国家杰出青年基金，教育部长江特聘教授，培养研究生40-60名。
多模态脑影像数据分析与处理研究多模态脑影像数据分析及处理是神经科学研究中的重要组成部分。
随着神经影像技术的不断发展和人类对脑功能及其异常的研究日益深入，多个影像模态数据的组合分析成为了一个热门的研究方向。
该方法利用多个独立的神经影像数据源，通过交叉分析并获得更加准确而全面的信息，不仅可以提高诊断准确率，而且可以为治疗方法的设计提供指导。
本文旨在探讨多模态脑影像数据的处理方法及应用。
一、多模态脑影像数据的来源和技术目前，神经影像学技术包括结构像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、功能脑影像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）、电生理仪（Electroencephalogram，EEG）、磁放大器（Magnetoencephalography，MEG）等，它们各有所长并补充了彼此的信息。
MRI基于对身体组织对磁场的反应进行图像化，提供了脑组织结构的详细信息；fMRI可以根据血氧水平的变化来测量脑区的活动性；EEG和MEG可以直接记录神经元的电或磁脉冲物理事件。
这些技术结合应用，不仅可以获取脑结构和功能的多重特征，同时也可以及时识别疾病、指导治疗等，对于神经科学领域的研究及临床诊断均具有重要的意义。
二、多模态脑影像数据的整合与融合多模态数据处理中一个重要的问题是，如何将多个影像模态的信息整合在一起，满足不同模态下其对应脑区的空间匹配，并确定它们之间的相互关系。
对于不同的影像模态数据，常用的集成方法有空间转换、相互对准、特征提取和模态融合等。
空间转换方法常用于经过旋转、缩放、平移等Affine变换之后，通过分组相似性变换（Groupwise similarity transformation）等优化方法将不同模态数据对齐，即空间匹配问题。
在顶点网格的设置下，相互对齐方法可将功能脑成像（fMRI）和脑电图（EEG）相互对齐，以实现它们之间的高维链接和统一的分析框架。
多模态脑影像数据的融合及应用分析随着科技的不断进步，人类对人脑的认知也在不断提升。
多模态脑影像技术成为我们认知人脑的重要方法之一。
但是，单一模态脑影像技术存在许多局限性，融合多模态脑影像数据成为了当下热门的研究方向之一。
本文就多模态脑影像数据的融合及应用进行探讨。
一、多模态脑影像数据的融合多模态脑影像数据是指多种脑影像技术获得的数据，如磁共振成像（MRI）、功能性磁共振成像（fMRI）、磁电图（MEG）、电图（EEG）等。
这些脑影像技术各自存在着优势和局限性，但是将它们融合起来，可以互补优势，提高精度，更全面地解读人脑。
多模态脑影像数据的融合方式有很多种，最常见的是结构和功能的融合。
结构融合是指将MRI等结构成像数据和其他功能影像数据进行融合。
这种方法可以更准确地确定脑解剖结构和病变区域，并可用于治疗计划的规划。
功能融合则是将不同功能成像数据融合在一起。
举个例子，fMRI可以检测到活动区域，而MEG可以检测到脑电信号。
将它们融合在一起，可以进一步确定病变区域和评估神经功能。
另外，混合模型融合是指将不同模态数据融合起来，例如将MRI和PET（正电子发射断层扫描）融合在一起，用于肿瘤和神经退行性疾病的诊断。
以上是多模态脑影像数据的常见融合方式，但是在实际应用中，要根据具体情况选取最佳融合方式。
二、多模态脑影像数据的应用分析多模态脑影像数据的应用范围广泛，这里我们列举几个典型的应用领域。
1. 神经科学多模态脑影像技术在神经科学中的应用非常广泛。
它可以帮助研究者更好地了解脑的结构和功能，进一步推动神经科学的发展。
例如，利用多模态脑影像技术可以研究不同认知任务的神经活动和功能联结，探究人脑智力活动的机制；还可以探究神经退行性疾病的病因和治疗方法。
2. 临床医学多模态脑影像技术在临床医学中的应用也非常广泛，尤其是在神经外科中。
它可以帮助医生更准确地确定神经病变区域，制定手术计划，降低手术风险。
同时，多模态脑影像技术还可以用于进行神经疾病的诊断、评估、治疗和监测。
基于多模态脑影像数据分析的认知神经科学研究随着神经科学的不断发展，越来越多的科学家开始采用多模态脑影像数据来进行神经科学研究。
这种方法不仅能够有效地结合各种脑影像数据，同时也能够更好地理解和研究人类认知的神经机制。
一、多模态脑影像数据多模态脑影像数据是指一种结合了多种脑影像数据的研究方法。
这些数据包括磁共振成像(MRI)、脑电图(EEG)、正电子发射断层扫描术(PET)、功能性磁共振成像(fMRI)等。
通过这种方法，科学家们可以同时从不同角度观察大脑活动，以更好地了解人类认知和学习的神经机制。
二、多模态脑影像数据分析在认知神经科学研究中的应用1.认知功能的空间定位多模态脑影像数据分析能够在大脑图像上给出准确的三维空间定位，同时也可以对认知功能的特定部位进行定位。
例如，在我们的研究中，科学家们可以同时使用MRI和EEG来分析大脑中的不同部位，以查明特定的认知功能是如何发挥作用的。
2.研究认知功能的动态过程单一模态数据可能无法充分地揭示大脑中认知功能的动态过程。
例如，在时间维度上，脑电图和功能性磁共振成像可以一起用于研究认知功能的动态演化。
3.神经可塑性研究多模态脑影像数据分析还可以在神经可塑性方面提供一定的帮助。
例如，在一个长期的训练过程中，科学家们可以使用EEG和MRI等数据来观察大脑中的变化，以分析不同认知和学习过程对神经可塑性的影响。
三、多模态脑影像数据分析所面临的挑战尽管多模态脑影像数据分析为认知神经科学研究带来了很多创新和进步，但是它仍然面临着许多挑战。
1.数据质量不同模态的数据质量不一定相同，因此科学家们需要花费很多时间和精力来证实数据的可靠性。
2.数据整合将不同模态的数据整合成一个准确的模型需要许多复杂的步骤和技术，并且需要专业人员进行分析和确认。
3.技术标准化目前，多模态脑影像数据分析并没有统一且普遍认同的技术标准化，因此在实践中会存在一定程度的不一致性和不确定性。
四、未来发展趋势未来，多模态脑影像数据分析将会越来越成为认知神经科学研究的一个重要领域。
小动物多模态光学分子影像成像方法与系统当前，小动物模型在生物医学研究中扮演着重要的角色。
然而，传统的研究方法往往只能提供有限的信息，难以全面了解小动物体内的生理变化和疾病发展。
因此，开发一种能够同时提供多种信息的成像技术变得非常重要。
多模态光学分子影像技术通过结合不同的成像技术，可以同时获得多个方面的信息。
其中，光学成像技术是其中的重要组成部分。
光学成像技术基于光的物理特性，可以对生物样本进行非侵入性的成像，获取其内部结构和功能信息。
常用的光学成像技术包括荧光成像、双光子成像和近红外光成像等。
荧光成像是一种常用的光学成像技术，通过注射荧光探针或基因标记物，可以实现对特定分子或细胞的成像。
荧光成像技术具有高灵敏度和高分辨率的优点，可以在体内实时观察生物过程。
双光子成像则是一种基于激光扫描的技术，能够获得更深层次的图像信息。
近红外光成像则利用近红外光的穿透性较强的特点，可以对深层组织进行成像。
除了光学成像技术，分子影像技术也是多模态光学分子影像的重要组成部分。
分子影像技术通过利用特定的探针或标记物，可以实现对生物分子在体内的定位和定量。
常用的分子影像技术包括正电子发射断层扫描（PET）、单光子发射计算机断层扫描（SPECT）和磁共振成像（MRI）等。
多模态光学分子影像技术将光学成像和分子影像技术相结合，可以同时获取不同层次的信息。
例如，可以通过荧光成像观察特定分子的表达情况，通过双光子成像观察组织的结构和功能，通过PET或SPECT观察分子的分布和代谢情况，通过MRI观察器官的解剖结构和代谢活动等。
这些信息的综合分析可以为研究人员提供全面的生物学信息，帮助他们深入了解小动物的生理和病理过程。
为了实现多模态光学分子影像，需要设计相应的成像系统。
这种系统通常由光学成像装置、分子影像装置和数据处理系统组成。
光学成像装置包括光源、光学透镜和光学探测器等，用于发射和接收光信号。
分子影像装置则包括放射性同位素或磁性探针等，用于标记和探测特定分子。
多模态神经影像技术在神经科学研究中的应用神经科学研究是为了更好地理解和解释人类大脑及其功能，探索神经系统如何影响行为、思维和情感。
多模态神经影像技术是一种综合利用多种成像技术来观察和研究大脑结构和功能的方法。
这些技术的应用对于神经科学研究具有重要的意义。
本文将讨论多模态神经影像技术在神经科学研究中的应用。
多模态神经影像技术包括结构磁共振成像（sMRI）和功能磁共振成像（fMRI），以及其他辅助成像技术，如电生理记录（EEG）、脑电图（EEG）、磁脑电图（MEG）、脑部血流和代谢成像等。
这些技术可以在非侵入性的情况下提供有关大脑结构和功能的详细信息。
首先，多模态神经影像技术在人类语言和认知研究方面发挥了重要作用。
通过融合sMRI和fMRI成像技术，研究人员可以观察大脑在语言和认知任务中的激活模式。
例如，在语言处理实验中，利用fMRI技术可以显示大脑特定区域（如布罗卡区和Wernicke区）的活动，从而揭示语言产生和理解的神经机制。
同时，sMRI可以提供关于这些区域的结构信息，为解释功能成像结果提供基础。
融合多个成像技术的方法可以提供更全面和准确的信息，从而推动我们对大脑语言和认知过程的理解。
多模态神经影像技术还有助于研究神经发育和神经退行性疾病。
通过比较青少年和成年人，以及健康人群和疾病患者，神经科学家可以观察到大脑结构和功能的变化。
例如，在青少年大脑发育的研究中，结合sMRI和fMRI技术可以揭示大脑区域的体积增长和功能网络的建立对于认知和情绪调控的重要性。
此外，利用多模态神经影像技术还可以研究神经退行性疾病如阿尔茨海默病和帕金森病的大脑表现以及疾病进展过程。
除此之外，多模态神经影像技术在神经精神疾病的研究中也发挥着重要作用。
例如，利用sMRI和fMRI技术可以揭示精神疾病患者大脑结构的变化和功能异常。
研究人员可以通过比较健康人群和疾病患者的脑图像，进一步了解这些疾病的病因和神经机制。
此外，多模态神经影像技术还可以用于评估药物治疗对神经精神疾病大脑功能的影响，帮助开发更有效的治疗方法。
医学图像处理中的多模态医学影像配准技术研究医学图像处理是医学科学领域中必不可少的一项技术，它能够帮助医生更好地理解和诊断患者的疾病。
其中一项重要的技术就是医学影像的配准，即将不同来源、不同模态的医学影像进行对齐和映射，从而得到整体的、准确的三维模型。
多模态医学影像配准技术是其中一种能够处理成像质量高、信息量大、且具有不同模态的医学影像的方法，本文将对此进行探讨。
一、多模态医学影像的种类多模态医学影像指的是通过不同的成像方式、不同的医学设备所产生的医学影像。
它们所涉及的医学影像类型很多，包括X线影像、计算机断层扫描（CT）影像、磁共振成像（MRI）影像等。
这些医学影像具有很大的差异性，如图像尺寸、图像类型、成像方式、空间分辨率、对比度等方面。
因此，多模态医学影像的配准，是将不同类型的医学影像进行精确的对准，使它们能够在同一个坐标系下进行比较和分析，这对于医生进行病理分析和辅助诊断具有非常重要的意义。
二、多模态医学影像配准技术的基本原理多模态医学影像配准技术是将多个医学影像进行对齐的技术。
其基本原理是找到两个医学影像间的空间变换关系，以使其中的一个能够与另一个空间上重合。
一般来说，这种变换关系可以通过寻找两个医学影像中的共同的特征点进行实现，如通过医学影像的特征匹配算法找到互相对应的结构。
同时，对于不同类型的医学影像，可能会有不同的配准方法。
如对于CT和MRI图像，可以通过点匹配或者表面匹配实现配准；对于PET/CT图像，一般采用相似性度量方法或者统计模型来进行配准。
三、多模态医学影像配准技术的应用领域多模态医学影像配准技术可以应用在很多医学领域中，如肝脏手术规划、神经科学研究、心脏手术规划等。
例如，在肝脏手术规划中，医生需要准确地了解肝脏的结构和位置，以便规划切除部位和保护患者的健康。
而肝脏的结构和位置是通过多种医学影像进行获取的，因此进行多模态医学影像配准技术能够更准确、更全面地了解肝脏的结构和位置。
项目名称：多模态分子影像关键科学问题研究首席科学家：田捷中国科学院自动化研究所起止年限：2011.1至2015.8依托部门：中国科学院二、预期目标(一) 项目总体目标基于前一973项目的研究成果，围绕多模态分子影像研究中的若干关键科学问题，经过五年的努力，本项目将实现更完整获取生物体细胞分子水平、功能代谢水平和解剖结构水平等生理病理信息的研究目标。
具体来说，本项目拟达到如下的总体目标：1、创建一套多模成像理论：基于组织特异性的动态多模态分子影像成像理论、数学模型和高维重建方法；2、研发一个多源计算平台：多源影像信息融合与计算平台，实现高维多模态影像数据的分割、配准、可视化和融合；3、构建一批多重分子探针：设计、构建并评价适用于多模态分子影像的多功能、多靶点、高特异性分子探针；4、研制一组融合成像系统：在体多模态分子影像成像系统，实现结构、功能和分子等多角度影像信息的获取；5、促成一些生物医学应用：多模态分子影像在乳腺癌发生、发展、转移与诱导凋亡过程中的在体、非侵袭性、实时、动态研究，用于乳腺癌早期精确诊断及抗肿瘤药物疗效评价；6、建设一支优秀研究队伍：培养一批高素质、高层次、多学科交叉的综合研究人才，建立起一支高水平的多模态分子影像研究队伍。
(二) 项目五年预期目标本项目将通过多模态分子影像的研究，提出创新的理论和方法，研发新颖的技术和平台，实现有效的系统和应用。
具体来说，项目五年预期目标如下：本项目通过对多模态分子影像成像理论及方法的创新性基础研究，发展出基于生物组织复杂特异性的高阶近似数学模型和高维动态重建算法，并建立较为完整的、系统的多模态分子影像数据融合理论体系与方法框架；本项目研发出具有原始创新和自主知识产权的多模态分子影像成像系统，实现结构和功能影像数据的多角度、高通量和动态连续获取；在实现多源数据补偿校正、快速分割、精确配准、高质量可视化等关键技术的基础上，构建出多模态分子影像信息融合与计算平台，完成多角度信息融合，实现定性、定位和定量分析功能；本项目将确定与乳腺癌发生、发展、转移、诱导凋亡相关的生物分子靶点，针对上述靶点进行多功能、多靶点分子探针的设计、制备和筛选，并对其完成在分子、细胞、组织、活体水平的多尺度评价；本项目将利用多模态分子影像技术，展开乳腺癌发生、发展、转移和诱导凋亡的机制以及抗肿瘤药物药效和药代动力学的系统研究，阐述在分子、细胞、组织和器官水平的多尺度生物体特性，辅助乳腺癌早期精确诊断、临床决策及临床个体化治疗方案的选择；本项目的实施过程中，将培养出一批学术水平高、研究能力强的学术带头人与中青年学术骨干，培养博士研究生100名左右，培养硕士研究生150名左右，形成一支专门从事多模态分子影像研究和应用的综合交叉人才队伍，使我国生物医学工程领域能更快更好地发展；通过本项目的研究，将建立一个“多模态分子影像研究与应用平台”，促进国内外高等学校、科研院所、临床医院与相关产业之间的长期稳定合作，提升我国分子影像研究在国际上的战略地位；本项目研究成果体现为：发表SCI检索国际杂志论文160篇以上，发表EI 检索学术论文140篇以上，共计发表300篇以上的高质量学术论文，申报发明专利30项以上，申请计算机软件著作权40项以上，出版4部以上的专著。
三、研究方案(一) 项目总体研究思路与技术路线本项目旨在全面系统地研究多模态分子影像的基础理论、关键技术、成像系统和医学应用，为乳腺癌早期精确诊断和抗肿瘤药物疗效评价奠定基础并提供有效支持。
具体来说，本项目将以提高成像分辨率、灵敏度、深度和速度为目的，提出基于组织特异性的多模态分子影像成像理论，研究高维动态的多模态在体成像方法，构建多源影像信息融合与计算平台，合成多功能多靶点分子探针，研制多模态融合成像系统，建立多模态分子影像系统和方法的生物医学验证评价体系，开展乳腺癌早期精确诊断及抗肿瘤药物疗效评价的在体应用研究。
为了实现上述预期目标，本项目在五年执行期内将采取如下的总体研究思路：✧以上一973项目针对光学、核素等单模态成像研究的理论、算法、系统和应用为基础，进一步深入研究多模态分子影像及其在生物医学领域的应用；✧以本项目组先行成像理论研究为基础，进一步研究多模态分子影像成像理论，建立基于组织特异性的数学模型，如辐射传输方程高阶近似模型，并进行存在性分析、唯一性探讨和稳定性证明，为多模态逆向问题重建方法、多源影像信息融合与计算平台、多模态融合成像系统的关键科学问题的解决作基础理论准备；✧以本项目组先行重建算法研究为基础，在多模态分子影像成像理论和数学模型的基础上，研究多种逆向问题重建方法，包括快速重建、高维重建、全域重建和动态重建，实现靶点反演的定性、定位和定量分析，并进行仿真模拟和仿体验证，同时探讨分析重建方法的收敛性、精确性和鲁棒性。
针对多模态成像系统，研究大数据量而快速和小数据量而准确的重建方法，以提高成像系统的实用性。
此外，多模态逆向问题重建方法的研究也将验证成像理论和数学模型的正确性；✧以本项目组先行分子探针研究为基础，设计、制备多功能分子探针，选择与乳腺癌发生、发展、转移、诱导凋亡相关的生物分子靶点，在合成的探针上同时偶联针对这些靶点的靶向分子，实现多个靶点的同时识别，并从分子、细胞、组织以及活体水平对其进行性能验证和评价；✧以本项目组先行在体断层分子成像系统研究为基础，在多模态成像方法和多功能分子探针的基础上，研制高精度、高分辨率、高探测深度的多模态成像系统，能够获取生物体的结构和功能信息，实现多角度、高通量和动态连续成像，不仅能够对理论算法和分子探针进行在体实验验证，同时也能够带动相关医学影像设备的研发；✧以本项目组先行算法平台研究为基础，进一步完善统一计算框架，在多模态成像理论方法研究，以及利用多功能分子探针和多模态成像系统获取多源数据的基础上，研究多源信息融合理论和影像数据集的分析处理方法，实现高维海量影像数据的分析、建模、分割、配准和可视化，以及多角度信息的融合，构建多模态影像融合与计算平台，为生物医学研究应用提供更可靠、更全面、更准确的依据和知识；✧以本项目组先行单模态成像在体验证为基础，在多源影像信息融合与计算平台、多模态成像系统及多功能分子探针的基础上，构建适合多模态分子成像的细胞模型、转基因鼠模型和大动物模型；利用细胞分子生物学技术和多种成熟的单模态成像技术，从生物体的形态、结构、功能等多方面，在器官、组织、细胞和分子等多尺度，定性定量评估多模态分子影像平台和成像系统的特异性、一致性、稳定性；在动物毒理方面评价多功能多靶点分子探针的适用性和安全性；进而系统地评估多源影像信息融合与计算平台、多模态成像系统的技术特征；✧以本项目组先行生物应用研究为基础，在多模态分子影像理论、方法、探针、系统及相关验证的基础上，研究乳腺癌肿瘤细胞分子发生、发展、转移与诱导凋亡机理，示踪乳腺癌生长、转移路径，揭示相关分子在乳腺癌增殖、侵袭转移的分子路径和作用。
研究乳腺癌的发病机制，从分子层面上实现对乳腺癌的早期精确检测。
构建细胞周期的DNA合成期、有丝分裂期的分子影像报告基因，为以细胞周期作为靶点的抗肿瘤药物疗效评价提供支持，建立以凋亡为指标的抗肿瘤药物疗效评价体系。
本项目的技术路线图如下所示：项目技术路线图综上所述，本项目从基础理论到重建方法，从关键技术到成像系统，从统一框架到计算平台，从验证评价到医学实验，从细胞分子到生理系统，从基础研究到实际应用，面向乳腺癌早期精确诊断和抗肿瘤药物疗效评价，围绕一个核心即多模态分子影像，环环相扣，互为支撑，以前一973项目研究成果为基础，团结国内外合作团队，构建一套完整的多模态分子影像基础研究与应用研发体系。
(二) 项目创新点根据上面预期目标和研究思路的详细描述，本项目的创新点具体体现在理论算法、成像系统和分子探针三个方面：✧理论算法方面：建立基于组织特异性的多模态成像理论和重建算法生物体的任何单一组织既是复杂非均匀的，也是特异的，实现从生物体非均匀性到组织特异性的跨越，建立基于组织特异性的多模态分子影像成像理论和数学模型，研究相应反问题的重建算法，旨在提高多模态成像的精度、速度、稳定性和鲁棒性。
✧成像系统方面：研发具有自主知识产权的多模态融合成像系统单一模态的成像获取的信息有限且不能反映生物体复杂特异性，研发具有原始创新和自主知识产权的多模态融合分子影像成像系统，实现生物体结构和功能信息的多角度成像，实现定性、定位和定量分析功能，旨在为生物医学研究提供更准确更可靠的影像表征信息。
✧分子探针方面：设计制备多功能、多靶点分子探针多模态分子影像成像对分子探针的设计制备提出了多功能的要求，而单靶点分子探针检测准确度较差并且容易造成假阴性判断，因此构建多功能多靶点分子探针，以实现多个靶点的同时识别，旨在提高肿瘤显像诊断的灵敏度和准确度，减少假阴性的发生率。
(三) 项目可行性分析经过立项依据的论证、研究内容的凝练、预期目标的设臵以及研究方案的规划，可见本项目的研究不仅是必要的，而且是可行的，具体体现如下：✧在研究思路方面，本项目设定的研究目标源于国家发展规划部署，紧扣现代医学影像发展的国际科技前沿，面向重大疾病早期诊断和重大新药创制的战略需求，研究基于组织特异性的多模态分子影像理论方法，构建多源影像信息融合与计算平台，合成多功能多靶点分子探针，研制多模态融合成像系统，促进乳腺癌早期精确诊断和抗肿瘤药物疗效评价。
而且，本项目将多模态分子影像理论算法、计算平台、成像系统、分子探针、验证评价和医学应用串成一条主线，创建一套完整的多模态分子影像理论、方法和技术体系，研究思路明确清晰；✧在研究基础方面，本团队在医学成像、分子生物学、数据处理与分析、肿瘤学等相关领域具有很好的研究基础，功底扎实、经验丰富，并且取得了一系列创新性研究成果，积累了丰富的研究经验。
在上一973计划项目支持下，截至目前，总共发表SCI论文247篇，其中在Optics Express 上连续发表论文17篇，形成了系列论文；授权或申请发明专利111项；“血糖调节相关的调控型分泌的分子机理研究”荣获2008年度国家自然科学奖二等奖；关于纳米胶束搭载化疗药物直抵癌细胞的研究入选2007年度中国十大科技进展；研发的分子影像成像系统在第十八届全国发明展览会上获得世界知识产权组织(WIPO)颁发的“WIPO最佳发明奖”和展览会“发明金奖”。
在多模态分子影像及其相关研究领域，本项目团队完成和承担了973项目、国家自然科学基金重点项目、国家杰出青年科学基金项目、863项目、中科院重大科研装备研制项目等一批重要项目，取得了丰硕的研究结果，完全具备完成本项目研究的基础和能力；✧在研究队伍方面，本项目的主要承担单位均是国内外知名的高水平大学、研究机构和临床医院，且依托于多个国家重点或省部级重点实验室，各参研单位都具有良好的实验环境并配有先进的仪器设备，为本项目的顺利实施创造了成熟优质的研究条件。
