[1]  多模态医学影像特征融合算法研究与智能诊断模型开发

本方向聚焦多模态医学影像特征融合算法与智能诊断模型研发，针对单一影像模态特征表征不足、病灶辨识度有限、量化诊断精度欠缺等临床痛点，围绕CT、MRI、超声等主流影像数据，开展影像标准化预处理、模态配准对齐、深度特征融合等关键技术研究。构建高精度、可解释的病灶分割、病变分类与智能评估模型，有效挖掘多模态影像互补信息，提升疾病智能诊断与量化分析能力，为临床精准影像诊断提供核心算法与技术支撑。

[2]  基于多维组学特征的疾病机制解析与精准诊疗建模

本方向依托基因组、转录组、代谢组等多维组学特征体系，聚焦重大疾病分子机制解析与精准诊疗建模研究。构建标准化多组学数据清洗、特征筛选与富集分析体系，深度挖掘疾病特异性分子标志物与核心致病调控通路，破解单一组学分析机制阐释片面、诊疗预判精准度不足的难题。搭建疾病分型诊断、预后评估与药效预判模型，为疾病机制研究与个体化精准诊疗提供坚实的理论基础与技术支撑。

[3] 新型抗原多肽筛选优化与疫苗免疫效能研究

本方向聚焦新型抗原多肽筛选优化与疫苗免疫效能提升研究，依托生物信息学表位预测、多肽序列修饰与结构优化技术，精准筛选高特异性、高免疫原性的优势抗原多肽。结合佐剂配伍与递送系统优化策略，构建新型多肽疫苗体系，系统探究多肽疫苗激活机体特异性体液与细胞免疫的作用机制，全面评价疫苗免疫保护效能，解决传统疫苗安全性欠佳、靶向性弱、制备周期长等问题，为传染病与肿瘤免疫防控提供新型技术方案。

[4] 多组学-影像跨模态特征融合与精准诊疗研究

本方向聚焦多组学分子数据与医学影像数据的跨模态特征融合及精准诊疗应用，针对分子组学与影像表型数据异构性强、关联机制模糊、融合建模精度不足等关键问题，研发自适应跨模态特征融合算法。深度挖掘微观分子特征与宏观影像表型的耦合关联规律，构建跨尺度、高泛化的疾病精准分型、早期预警与预后预测模型，实现从分子机制到临床表型的全方位精准研判，助力精准医疗技术升级。

[5] 临床导向的智慧生物医学诊疗系统开发与应用

本方向立足临床实际诊疗需求，面向智慧医疗落地场景，开展智慧生物医学诊疗系统的开发与应用研究。整合多组学数据、医学影像、临床病历与随访数据等多源生物医学信息，完成系统架构设计、功能模块开发与迭代优化，集成智能诊断、风险评估、辅助决策与健康管理等核心功能。兼顾系统稳定性、兼容性与实用性，打造可落地、可复用的智能化诊疗平台，推动生物医学大数据的临床转化与智慧医疗规模化应用。