一、研究课题方向和内容 本基金以解决医学影像设备、诊断、临床研究开展的难点，强化科技创新对医学影像领域发展的支撑作用，选择能提升研究中心创新与竞争能力的、前瞻性的、有良好研究基础及应用前景的课题进行立项资助。主要资助方向如下： （一）队列研究 1.肝癌多组学多模态队列研究。通过基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多组学整合分析，更系统、全面地解析肝癌的分子特征，为肝癌的早期诊断、精准治疗和预后评估提###路和策略。利用开发多组学整合分析技术，构建肝癌多组学数据库，解析肝癌发生发展的关键分子机制，筛选肝癌早期诊断和预后评估的生物标志物，探索肝癌精准治疗的新靶点和新策略。 考核指标：构建1个肝癌多模态多组学数据集（包含500例人群及以上），研发多模态数据融合算法1种。发表SCI论文1篇，申请专利1项。 2.免疫疾病影像相关真实世界队列研究。通过收集强直性脊柱炎、类风湿关节炎、间质性肺疾病等风湿免疫疾病的临床电子病历文本数据、检验检查结果数据、影像图像及影像诊断数据、组学数据等多源数据，构建风湿免疫疾病性疾病人群队列，对疾病诊断、治疗效果、患者预后、影像设备使用等进行观察分析，为指导医学影像在临床诊治的应用中提供依据。 考核指标：构建1个不少于100人的队列（可以多中心）。发表SCI论文1篇，受理专利1项。 （二）基于多模态、多组学的疾病诊断、预测、预后模型构建与应用 1.肿瘤生存多模态预测模型研究。基于自然人群队列中肺癌、乳腺癌或结直肠癌等常见恶性肿瘤患者基本人口社会信息、临床影像特征、多模态磁共振影像数据、遗传与环境信息以及生物标记物组学等多模态数据，采用机器学习等人工智能建模技术及前沿统计学方法，构建预测多模态预测模型或早期诊断干预模型，并在人群队列中评估其效能，同时鉴定影响肿瘤****局的新型标记物，为早期识别预后不良的高风险患者并尽早制定干预方案以改善肿瘤患者预后提供依据。考核指标：构建1个肿瘤****局预测模型或融合多模态数据的临床模型。发表SCI论文1篇，申请专利或软件著作权1项。 2.结肠癌的多界（multi-kingdom）微生物组特征及临床疾病风险评估方法建立。通过多界微生物组分析，探索结肠癌患者与正常人群之间在肠道微生物群落、细菌、病毒、真菌和古菌等多个微生物种群层面的差异。通过收集结肠癌患者的临床样本（包括肠道、血液、组织等），并结合病理学、影像学等数据，分析微生物群落变化与结肠癌发生、发展、转移的关系。建立精准的多维度疾病风险评估模型，整合微生物组数据与临床特征，为结肠癌的早期诊断、预后评估和个性化治疗方案的制定提供新的理论依据和数据支持。此外，还将探索微生物组作为结肠癌早期预警和筛查工具，力争在临床应用中产生显著影响。 考核指标：建立精准的多维度疾病风险评估模型。发表SCI论文1篇，受理专利1项。 3.基于人工智能的多模态数据冠心病早期诊断临床研究。开展多模态影像数据的冠心病早诊断及干预模型研究，基于多模态跨尺度影像及文本数据，探究多模态数据融合方案，揭示各模态数据的相互关系，构建基于多模态数据的预测模型，包括建立冠心病相关重点组织分割模型，获取冠状动脉和心外膜脂肪结构三维重建智能模型，并在临床进行推广应用。 考核指标：构建1个融合多模态数据的临床模型。发表SCI论文1篇，申请专利或软件著作权1项。 （三）微循环血管成像技术软硬件研发 设计并搭建高分辨率、大视场、快速成像的光学系统，包括光源、光学镜头、图像传感器等硬件模块，研发一种基于先进光学成像技术和人工智能算法的微循环血管成像仪，实现微循环血管的高分辨率、实时动态、无创成像，为临床诊断和科学研究提供新开发基于人工智能的微循环血管图像处理算法，实现血管分割、血流速度测量、血管密度分析等功能。开发用户友好的软件系统，实现图像采集、处理、分析、显示和存储等功能。 考核指标：研制出具有自主知识产权的微循环血管成像仪样机或研发微循环血管图像处理算法或图像分析报告系统。发表SCI论文1篇，申请发明专利或软件著作权1项。 二、申报条件 （一）项目申报基本条件 1.符合年度申报指南要求； 2.具有明确、先进的科学目标； 3.针对明确的科学问题，具有创新的学术思想，可行的研究方案； 4.具有高水平的学术带头人和研究团队； 5.具有较好的工作基础。 （二）申报资质要求 1.项目负责人应具有较高的学术水平和开拓创新意识，具有较强的组织协调能力； 2.项目面向中心单位以外的人员申请，项目申请人原则上应具有副高级职称或博士学位，未达到要求的需经两名具有高级专业技术职务的同行专家推荐； 3.为了加强与中心沟通和联系，原则上申请团队中需要有1位中心人员参加； 4.作为项目负责人申报或承担项目限1项； 5.一个科研人员不能同时参与2个以上项目的申报； 6.项目研究内容如获得其他各级课题资助，不得重复申请资助。 

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