一、“揭榜挂帅”攻关任务

1.攻关任务名称

新一代分布式影像分析预测技术与系统

2.攻关任务背景和意义

医学影像是现代医疗决策的核心依据，但现有CT/MRI等设备在剂量、安全性、扫描速度、数据处理效率与智能化诊断能力等方面仍存在明显瓶颈。

●  CT领域长期受制于log变换导致的剂量放大效应，使低剂量成像成为世界性难题。

●  MRI领域受奈奎斯特采样限制，扫描速度难以突破，常规检查需30–40分钟，严重制约临床效率。

●  影像全流程数字化不足：重建算法、智能分割、病灶预测、等环节尚未形成统一体系。

●  国产高端影像装备与算法平台依赖进口，亟需建立自主可控的影像技术系统。

围绕这一重大医学需求，团队提出“非log变换微剂量CT+隐正则化快速MRI+医学大模型智能分析+端边云分布式系统”的系统性解决方案，重点突破：1)低剂量CT原始信号获取与重建理论（非log变换成像、IMAP-TV2噪声建模、多尺度一体化重建）；2)快速MRI隐正则化理论与MD-GraphFormer模型，实现对复杂组织的快速高保真采样与重建；3)多模态医学大模型平台提升临床决策智能化；4)分布式“端边云”影像系统实现设备、算法、病案、模型的全链路协同。

本任务面向国家医工交叉战略需求，建立“成像理论-算法系统-智能预测-临床验证”的全链条体系，推动我国医学影像迈向微剂量、安全化、智能化和预测化的新阶段。

3.技术方案

（1）在超低剂量CT技术体系方面，团队围绕本影LDCT-535、LDCT-668原型机，系统构建了非log变换的微剂量CT原理与数学模型，从成像物理层面突破了由log变换带来的剂量放大瓶颈；结合IMAP-TV2噪声建模与模型驱动的深度学习一体化重建算法，实现了原始信号方差约18%的降低，在显著压缩射线剂量的同时保持甚至提升了图像质量。依托上述技术，团队完成了具有临床可用性的本影LDCT-535、LDCT-668系统研发并取得国家Ⅲ类医疗器械注册证，联合安科医疗、琶洲实验室等单位共建微剂量 CT 临床转化平台，在胸部、腹部、骨科等多种临床应用场景中开展了系统验证与示范应用。

（2）在超快速MRI隐正则化成像技术方面，团队提出了“隐正则化”理论，将传统依赖预设稀疏正则子的成像框架拓展为面向数据驱动先验自动学习的统一模型，实现了从“人工设定正则子”向“隐含数据先验”的范式转变。在此基础上，自主研发了MD-GraphFormer网络，针对复杂组织结构和时间序列特征进行建模，突破了传统压缩感知方法3–4倍加速的性能上限，在代表性应用场景中实现了可达10倍量级的快速采样与高保真重建，并逐步形成涵盖采样策略设计、重建算法实现、图像质量评估到临床验证的全流程MRI快速成像技术体系。

（3）在端边云一体化影像系统平台方面，团队面向新一代分布式影像应用场景，构建了集CT/MRI采集端、边缘侧算法加速节点与云端模型管理系统于一体的整体架构。系统支持基于高性能GPU集群的异构计算环境，通过容器化技术实现算法服务的灵活部署与安全接入，并面向远程会诊与协同诊断场景提供稳定支撑。依托影像数据、重建算法、智能分析服务可在端、边、云之间安全、高效流转，实现从采集、重建到智能分析和结果回传的全链路闭环，为分布式影像中心、区域影像云和多中心协同研究提供统一的技术底座。

二、团队概况

新一代分布式影像分析预测技术与系统团队由徐宗本院士牵头，在孙剑教授、马建华教授等多位核心专家的带领下，形成了一支覆盖数学、工程、医学的复合型科研团队。团队现有教授与研究员7人，副教授3人，医工交叉领域的助理教授及博士后6人，以及10余名长期从事算法研发、工程实现与系统构建的科研工程师，构成了国内少有的“大型跨学科影像技术攻关团队”完整人才结构。依托这一体系，团队在微剂量CT、快速MRI、分布式影像系统、以及医学多模态大模型等方向持续保持国内领先地位，在原理突破、算法创新、系统工程与应用转化方面均形成了重要影响力。

团队过去数年持续产出具有代表性的核心成果，包括自主研发的本影LDCT-535与LDCT-668两款超低剂量CT原型机，均已获得国家Ⅲ类医疗器械注册证，标志微剂量CT领域迈入自主可控的新阶段；提出并发展了MRI快速成像中的“隐正则化”理论，推动MRI从传统压缩感知向数据驱动先验模式演进；构建了具有端边云全链路能力的医学大模型平台，统一管理多模型、多任务、多模态影像智能服务。成果获得国家自然科学二等奖、陕西省科学技术一等奖等，并被央视、人民日报等主流媒体多次专题报道，产生了良好的社会影响。

 

分布式微剂量CT技术受到国家卫健委和社会的高度关注，被杭州市西湖区列入“为民十件事”之一；《陕西日报》也在头版进行了专题报道

三、近三年（平台成立起）攻关领域科研情况

近三年来，团队在新一代分布式影像分析与预测技术方向持续推进系统化科研布局，承担横向与纵向项目共12项，其中省部级4项、国家级重点课题8项，涵盖国家重点研发计划和医工交叉专项等多类重大任务；累计发表高水平论文31篇（其中中科院一区或Top期刊27篇），研究内容覆盖微剂量CT原理创新、快速MRI隐正则化成像、分布式影像系统工程、医学大模型与知识工程等关键方向，并获得省部级及以上科研奖励3项。在核心技术与知识产权方面，团队围绕微剂量成像、快速MRI重建、医学大模型推理引擎及端边云影像协同系统等关键技术已申请发明专利18项、授权8项。同期团队牵头或参与举办学术会议、研讨与专题论坛15场，邀请行业和医院专家来校交流11次，在国内影像装备与智能医学领域形成了持续的学术影响力和技术辐射效应。代表性成果包括原理突破的超低剂量CT成像体系、MRI隐正则化快速成像模型、医学大模型平台以及端边云一体化影像协同架构等，这些创新成果奠定了团队在新一代医学影像技术领域的领先地位，并推动多项技术实现工程化与临床化落地。

分布式微剂量CT技术经近百例临床验证，胸部剂量降低80%（约0.35 mSv），成像质量达到诊断要求，获得专家一致认可，临床评估认为该技术已具备应用条件

团队围绕磁共振成像核心瓶颈，实现静态扫描8–10倍、动态扫描15–20倍的加速性能，获国家自然科学奖与多项权威机构认证，标志我国在超快MRI技术领域取得自主突破

四、团队人才培养情况

2023至2025年，共招收相关专业本科生67人，硕士生91人，博士生27人。开设攻关领域必修及选修课共计4门。

五、合作开展情况

1.合作企业、医院共8家。

 

2.为企业组织培训

六、成果转化转化成果

1.已转化成果社会经济效益

在超低剂量医学影像装备领域，团队围绕“非log变换成像”原创理论，成功研制了本影LDCT-535与LDCT-668两款微剂量CT设备，并实现了从数学模型、算法体系、关键部件到整机装配、临床试验和注册取证的全链条自主化突破。两款设备在微剂量射线控制、原始信号建模、重建算法优化、高稳定性采集系统等方面均达到国内领先水平，是我国在该方向实现系统性创新并完成工程化的成果之一。通过与安科医疗、琶洲实验室以及多家三甲医院联合开展胸部、腹部、骨科等多场景临床应用验证，微剂量CT设备在真实临床中展现出显著的剂量优势和可靠的图像质量，进一步推动了低剂量CT技术在体检、急诊和基层医疗中的推广应用。两款产品均获得国家药监局Ⅲ类医疗器械注册证，进入创新医疗器械绿色通道，标志着我国在微剂量CT领域实现了关键跨越。随着产业化落地推进，预计未来将带动超过数亿元的直接经济效益，并在降低人群受照剂量、提升基层影像能力方面产生显著社会价值。

在快速MRI技术方向，团队提出并发展了“隐正则化”快速成像理论，突破传统压缩感知依赖预设正则子的局限，实现了基于数据驱动先验的高保真快速重建机制。在此基础上，自主研发的算法系统已在多家医院开展联合试验，在脑部、心血管、肌骨等多类型MRI检查中实现了可达10倍加速的采样与重建能力，大幅缩短了患者检查时间，改善了大型医疗机构MRI检查拥堵的长期困境。该系统已在企业获得部署验证，正与多家MRI主机和软件企业开展算法嵌入、系统适配与联合申报工作，未来将以软件医疗器械的形式进入注册流程，有望成为我国首批自主可控的快速MRI算法产品，为国产MRI设备提升核心竞争力、减少进口依赖提供关键支撑。

在医学智能化与临床辅助决策方向，团队构建了具有端边云整体架构的医学多模态大模型平台，实现了影像、病历、体征、序列数据等多模态信息的一体化处理。目前，平台已在多家医院部署试点，包括肺结节辅助诊断、颅脑影像分割、术前评估等任务，在提高影像科工作效率、促进诊断规范化方面展现出明显成效。随着更多医院和企业接入，平台预计将在生产工具链、科研协同和临床辅助决策三类应用中形成广泛推广效果，为医学影像智能化升级带来持续经济与社会价值。

2.获批医疗器械证

围绕超低剂量CT技术体系，团队研发的本影LDCT-535与LDCT-668系统已通过严格的型式检验、临床试验与体系认证，成功获得国家药监局Ⅲ类医疗器械注册证，成为国内少数由高校牵头实现整机注册的CT产品。注册证的取得不仅推动了微剂量成像技术的应用落地，也为国内影像装备产业提供了具有自主知识产权的核心平台。基于该技术体系的关键算法、核心组件与软件系统正在推进软件类与组件类医疗器械注册，构建“整机+组件+算法软件”的多级注册矩阵，提升国产影像设备的产业竞争力。

3.标准体系制定

团队围绕超低剂量CT、快速 MRI、医学大模型、智能影像系统架构等方向，积极参与医疗器械领域标准化工作。在成像链路、重建算法质量控制、影像 AI 模型评价、端边云影像系统互联互通等方面，参与国家和行业标准的编制与论证工作。

七、创新创业

1.核心技术支撑企业发展

 

2.孵化企业

八、潜在可转化技术

随着医学影像装备向智能化、低剂量化和多模态协同方向加速发展，团队在长期攻关过程中形成了一批具有明显前瞻性和产业延伸价值的潜在可转化技术。这些技术不再局限于单一设备或算法本身，而是逐渐演化为能够支撑整个影像产业链升级的关键模块和系统化能力。

首先，在影像链路标准化方向，团队基于多年成像理论和系统工程积累，构建了可扩展的成像质控与设备校准体系，覆盖射线强度调控、探测器性能监测、采集流程自动化校验及重建参数智能优化等模块。这些技术可作为独立组件输出，为CT/MR生产企业、检验检测机构和区域影像中心提供统一的影像质量规范。

其次，在智能影像流程管理方面，团队开发的可配置工作流引擎具备高度通用性，能够在医院、第三方影像中心、体检集团及影像云平台中实现检查流程自动化、数据结构化治理、模型调度统一化等功能。该技术可与多品牌影像设备无缝集成，并支持大规模、多中心、多模态的影像处理场景。

在临床辅助决策与健康管理方向，团队形成的多模态知识表达与推理体系能够对影像、病历、生理指标和随访数据进行语义融合，为疾病筛查、慢病管理、术前评估和风险预测提供可解释的决策支持能力。随着医疗服务模式逐步向“主动健康管理”转变，这类技术可以转化为面向体检机构、保险公司或智慧医疗平台的疾病风险预测服务，形成新的商业应用空间。

此外，依托分布式数据与计算架构，团队构建的端边云协同能力可延伸至智能硬件与便携式影像设备的应用场景，例如为移动DR、便携式超声、基层CT/MR等提供实时重建、模型加速与远程诊断支持，为基层医疗和应急医疗装备的升级提供落地路径。

这些潜在可转化技术不再局限于单项科研成果，而是构成了覆盖装备制造、医疗服务、行业监管与智能化应用的系统化技术储备。随着影像设备国产化进程加速、医疗数字化水平提升及智慧医疗生态形成，这些技术将具备更广阔的工业化落地机会。