广州市医学图像与生物信息智能分析重点实验室
聚焦医学影像数据及生物医学大数据，推动恶性肿瘤诊疗科学研究与临床应用
聚焦医学影像数据及生物医学大数据，推动恶性肿瘤诊疗科学研究与临床应用
本方向致力于开发基于人工智能的医学影像分析方法，针对CT、MRI、超声等多种模态的医学影像数据，研究病灶自动检测、分割、分类和量化技术，为临床诊断提供客观、准确的辅助工具。
整合不同成像模态的互补信息，提高诊断准确性
解决医学影像标注数据稀缺问题，提高算法泛化能力
增强模型决策过程的透明度和可信度
本方向聚焦于基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据的整合分析，开发新型算法和计算工具，挖掘疾病发生发展的分子机制，识别潜在的生物标志物和药物靶点。
整合基因组、转录组、蛋白组等多层次数据
构建分子互作网络，解析疾病发生机制
解析细胞异质性，发现稀有细胞群体
本方向致力于开发基于人工智能的临床决策支持系统，整合医学影像分析、电子病历挖掘和生物信息学研究成果，为医生提供精准的诊断建议和个性化治疗方案。
整合影像、基因、临床等多维度数据
构建医学知识图谱，支持推理决策
优化系统界面，提升临床使用体验
本方向致力于构建安全、高效的医学大数据管理分析平台，解决医学数据存储、管理、共享和分析中的关键技术问题，为医学研究提供强大的数据支撑和计算服务。
建立统一的数据标准和元数据体系
开发数据脱敏和隐私计算技术
优化大规模医学数据处理流程