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医学图像计算江苏省高校重点实验室(点击访问网站)


主要研究方向:医学图像智能分析,模式识别,MRI成像,PET分子影像


研究内容:

*脑网络分析使用图论方法分析大脑结构连接(DTI影像)和功能连接(fMRI影像),研究疾病、衰老和发育过程中脑网络拓扑属性和局部连接的改变。

3D Network.png

                                 功能脑网络分析认知水平下降(Ref


*脑模板构建基于组水平配准方法构建人群的平均脑影像,即脑模板,可显著提高特定人群(如儿童和老年人)脑影像的空间标准化精度。

template.png   Figure 6.png

             儿童脑模板Ref)                                                 PET脑模板空间标准化及定量分析综述(Ref


*图像超体素分割:将组织过分割为内部功能一致、空间连续、形态致密的超体素(Superpixel/Supervoxel),超体素反映了组织和病理体素值的内在统计分布模式,可用于数据降维、感兴趣区(ROI)分析等。

superpixel1.png  superpixel2.jpg 

        基于白质超体素分割的统计分析(Ref)                 基于皮层超体素分割的纤维连接密度分析(Ref


研究生招生:

2026年计划招收浦口经开区创新港-人工智能方向研究生2名,欢迎对脑网络、神经影像感兴趣的同学联系:zhangteng@nuist.edu.cn