課題論文申請(qǐng)書(shū)申請(qǐng)書(shū)一：

尊敬的校領(lǐng)導(dǎo)：

在當(dāng)今知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，科研創(chuàng)新已成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和民族復(fù)興的核心動(dòng)力。作為一名致力于學(xué)術(shù)研究的學(xué)生，我深刻認(rèn)識(shí)到，高質(zhì)量的研究課題不僅能夠提升個(gè)人的學(xué)術(shù)素養(yǎng)，更能為國(guó)家和社會(huì)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。基于此，我鄭重向?qū)W校提交本課題論文申請(qǐng)書(shū)，希望能夠在貴校的支持下，開(kāi)展一項(xiàng)關(guān)于“在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)”的深入研究。

###一、申請(qǐng)內(nèi)容

本次申請(qǐng)旨在開(kāi)展一項(xiàng)以“在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)”為主題的學(xué)術(shù)論文研究。該課題將系統(tǒng)梳理技術(shù)在醫(yī)療診斷、治療、健康管理等方面的應(yīng)用案例，分析其技術(shù)優(yōu)勢(shì)、現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)及未來(lái)發(fā)展方向，并基于此提出具有實(shí)踐價(jià)值的政策建議。通過(guò)這項(xiàng)研究，我希望能夠深入理解與醫(yī)療行業(yè)的交叉融合，探索科技創(chuàng)新如何賦能健康中國(guó)建設(shè)，并為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究提供參考。

###二、申請(qǐng)?jiān)?/p>

####1.課題的學(xué)術(shù)價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義

####2.個(gè)人學(xué)術(shù)興趣與專業(yè)背景

在本科學(xué)習(xí)期間，我始終對(duì)與醫(yī)療交叉領(lǐng)域保持著濃厚的興趣。通過(guò)參與相關(guān)課程項(xiàng)目，我接觸到了智能診斷系統(tǒng)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析等前沿技術(shù)，并逐步形成了對(duì)醫(yī)療應(yīng)用的初步認(rèn)知。同時(shí)，我在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、醫(yī)學(xué)倫理等領(lǐng)域的知識(shí)儲(chǔ)備為課題研究奠定了基礎(chǔ)。此外，我在前期的文獻(xiàn)調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，目前學(xué)術(shù)界對(duì)醫(yī)療的研究仍存在一定空白，特別是在技術(shù)倫理、政策監(jiān)管等方面缺乏系統(tǒng)性探討?；诖?，我計(jì)劃通過(guò)本次研究，填補(bǔ)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)空白，并為后續(xù)深入研究積累經(jīng)驗(yàn)。

####3.課題研究的創(chuàng)新性與可行性

本課題的研究創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，結(jié)合技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、倫理等多維度視角，構(gòu)建醫(yī)療應(yīng)用的綜合評(píng)估框架；其次，通過(guò)實(shí)證分析，探討技術(shù)在不同醫(yī)療場(chǎng)景中的應(yīng)用效果差異；最后，基于研究結(jié)論，提出針對(duì)政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、企業(yè)等主體的政策建議。在可行性方面，我已經(jīng)收集了大量相關(guān)文獻(xiàn)資料，并與校內(nèi)外部分學(xué)者進(jìn)行了初步交流，獲得了寶貴的指導(dǎo)意見(jiàn)。此外，學(xué)校提供的科研資源，如圖書(shū)館數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)驗(yàn)室設(shè)備等，能夠?yàn)檎n題研究提供有力保障。

###三、決心和要求

####1.個(gè)人決心

我深知科研工作需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度和持續(xù)的努力。在課題研究過(guò)程中，我將嚴(yán)格按照學(xué)術(shù)規(guī)范，確保研究的科學(xué)性和客觀性。同時(shí)，我會(huì)充分利用課余時(shí)間，深入調(diào)研相關(guān)領(lǐng)域的前沿動(dòng)態(tài)，定期向?qū)焻R報(bào)研究進(jìn)展，并根據(jù)反饋及時(shí)調(diào)整研究方向。我堅(jiān)信，通過(guò)不懈努力，一定能夠完成高質(zhì)量的學(xué)術(shù)論文，為醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。

####2.具體要求

為了順利開(kāi)展課題研究，我懇請(qǐng)學(xué)校在以下方面給予支持：

首先，希望能夠在科研經(jīng)費(fèi)方面提供一定的資助，用于購(gòu)買專業(yè)書(shū)籍、數(shù)據(jù)庫(kù)訂閱及實(shí)驗(yàn)設(shè)備租賃；其次，希望學(xué)校能夠協(xié)助聯(lián)系相關(guān)領(lǐng)域的專家，為課題研究提供專業(yè)指導(dǎo)；最后，希望能夠在論文發(fā)表方面給予推薦，助力研究成果的傳播與應(yīng)用。

###四、結(jié)尾

此致

敬禮

申請(qǐng)人：XXX

單位名稱（蓋章）：XXX

年月日

申請(qǐng)書(shū)二：

一、申請(qǐng)人基本信息

申請(qǐng)人姓名：張明

性別：男

出生年月：1998年5月

民族：漢族

面貌：中共員

所在學(xué)院：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

專業(yè)：軟件工程

年級(jí)：碩士研究生二年級(jí)

學(xué)號(hào)：202112345678

聯(lián)系電話：XXXXXXXXXXX

電子郵箱：XXXXXXXXXXX@XXX.

聯(lián)系地址：XX省XX市XX區(qū)XX路XX號(hào)XX公寓XX室

二、申請(qǐng)事項(xiàng)

茲申請(qǐng)參與“基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療影像智能診斷系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用”的科研項(xiàng)目，該項(xiàng)目由計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院李教授團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)，擬于2024年9月正式啟動(dòng)，預(yù)計(jì)研究周期為兩年。本人希望作為項(xiàng)目核心成員參與其中，負(fù)責(zé)“深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化與算法實(shí)現(xiàn)”子課題的研究工作，并撰寫(xiě)相關(guān)研究論文。同時(shí)，申請(qǐng)獲得學(xué)?？蒲许?xiàng)目啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)人民幣三萬(wàn)元整，用于購(gòu)買實(shí)驗(yàn)所需硬件設(shè)備、軟件授權(quán)及數(shù)據(jù)集資源。

三、事實(shí)與理由

（一）項(xiàng)目研究的重要意義與學(xué)術(shù)價(jià)值

當(dāng)前，全球醫(yī)療資源分布不均，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)普遍面臨醫(yī)療人才短缺、診斷設(shè)備不足等問(wèn)題，導(dǎo)致許多疾病無(wú)法得到及時(shí)有效的診斷。技術(shù)的快速發(fā)展為解決這一難題提供了新的路徑。深度學(xué)習(xí)作為的核心分支，在圖像識(shí)別、模式識(shí)別等領(lǐng)域已取得顯著成果，將其應(yīng)用于醫(yī)療影像診斷，有望大幅提升診斷效率與準(zhǔn)確率，尤其對(duì)資源匱乏地區(qū)具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

根據(jù)世界衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，全球每年約有500萬(wàn)人因無(wú)法獲得及時(shí)診斷而死亡，其中大部分病例與早期篩查不足有關(guān)。我國(guó)作為醫(yī)療資源相對(duì)不足的發(fā)展中國(guó)家，這一問(wèn)題更為突出。近年來(lái)，我國(guó)政府高度重視在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，相繼出臺(tái)《新一代發(fā)展規(guī)劃》等政策文件，明確提出要推動(dòng)與醫(yī)療深度融合發(fā)展。在此背景下，研發(fā)高效、可及的智能診斷系統(tǒng)不僅是響應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略需求的重要舉措，更是填補(bǔ)我國(guó)基層醫(yī)療診斷技術(shù)短板的關(guān)鍵路徑。

從學(xué)術(shù)價(jià)值來(lái)看，本課題的研究將突破傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)診斷方法受限于經(jīng)驗(yàn)與樣本量的局限性，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)疾病特征的精準(zhǔn)提取與分類。同時(shí)，項(xiàng)目成果有望推動(dòng)深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用邊界，為后續(xù)開(kāi)展多模態(tài)影像融合診斷、病理切片智能分析等研究奠定基礎(chǔ)。目前，國(guó)內(nèi)外雖有相關(guān)研究，但現(xiàn)有系統(tǒng)大多存在模型泛化能力弱、對(duì)罕見(jiàn)病識(shí)別率低、臨床驗(yàn)證不足等問(wèn)題。本課題將通過(guò)引入注意力機(jī)制、遷移學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建更具魯棒性與實(shí)用性的診斷模型，顯著提升智能診斷系統(tǒng)的臨床應(yīng)用價(jià)值。

（二）申請(qǐng)人的專業(yè)背景與研究基礎(chǔ)

本人自本科階段便對(duì)與醫(yī)療交叉領(lǐng)域產(chǎn)生濃厚興趣，在導(dǎo)師指導(dǎo)下參與了“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分類系統(tǒng)”項(xiàng)目，負(fù)責(zé)特征工程設(shè)計(jì)與模型訓(xùn)練部分工作，最終系統(tǒng)在腦腫瘤影像分類任務(wù)上取得了94.2%的準(zhǔn)確率，相關(guān)成果發(fā)表于《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》期刊。碩士研究生階段，本人主攻深度學(xué)習(xí)方向，在《IEEETransactionsonMedicalImaging》等國(guó)際頂級(jí)期刊發(fā)表過(guò)題為“Multi-scaleConvolutionalNeuralNetworksforSmallSampleDiseaseClassification”的學(xué)術(shù)論文，該研究提出的小樣本學(xué)習(xí)策略為解決醫(yī)學(xué)影像樣本稀缺問(wèn)題提供了新思路。

在專業(yè)技能方面，本人已熟練掌握Python、C++等編程語(yǔ)言，精通TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，并具備豐富的GPU集群管理經(jīng)驗(yàn)。曾獨(dú)立完成“基于3DCNN的肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)”開(kāi)發(fā)，該系統(tǒng)在公開(kāi)數(shù)據(jù)集LUNA16上實(shí)現(xiàn)了97.5%的AUC表現(xiàn)。此外，本人還系統(tǒng)學(xué)習(xí)了醫(yī)學(xué)影像處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)等交叉學(xué)科知識(shí)，能夠勝任圖像預(yù)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型評(píng)估等全流程研究工作。

為夯實(shí)研究基礎(chǔ)，本人已提前開(kāi)展相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)研，重點(diǎn)梳理了近年來(lái)深度學(xué)習(xí)在放射影像、病理切片、眼底照片等領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展。通過(guò)分析PubMed、arXiv等數(shù)據(jù)庫(kù)的200余篇核心文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前研究存在三大共性問(wèn)題：一是模型設(shè)計(jì)缺乏醫(yī)學(xué)知識(shí)引導(dǎo)，導(dǎo)致對(duì)細(xì)微病變特征的捕捉能力不足；二是訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，制約了模型的泛化性能；三是臨床驗(yàn)證流程復(fù)雜，多數(shù)研究停留在離線評(píng)估階段。針對(duì)這些問(wèn)題，本人已初步構(gòu)思解決方案，將在項(xiàng)目研究中重點(diǎn)探索知識(shí)蒸餾、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等新技術(shù)路線。

（三）項(xiàng)目實(shí)施的具體計(jì)劃與創(chuàng)新點(diǎn)

本課題將按照“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-模型設(shè)計(jì)-臨床驗(yàn)證-系統(tǒng)優(yōu)化”的路線展開(kāi)研究，預(yù)計(jì)分四個(gè)階段推進(jìn)：

第一階段（2024.09-2025.03）：完成項(xiàng)目啟動(dòng)與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。與附屬第一醫(yī)院影像科合作，獲取胸部CT、腦部MRI等病種數(shù)據(jù)集，包括5000例正常影像和各類病變標(biāo)注。開(kāi)發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗工具，解決醫(yī)學(xué)影像中偽影干擾、標(biāo)注不均等問(wèn)題。創(chuàng)新點(diǎn)在于提出基于圖像質(zhì)量評(píng)估的樣本篩選算法，有效剔除低質(zhì)量樣本對(duì)模型訓(xùn)練的干擾。

第二階段（2025.04-2025.08）：開(kāi)展模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練。設(shè)計(jì)融合多尺度特征融合與注意力機(jī)制的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）模型，重點(diǎn)研究輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)醫(yī)療設(shè)備計(jì)算能力限制。開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整策略，提升模型對(duì)不同病種、不同患者個(gè)體差異的適應(yīng)性。創(chuàng)新點(diǎn)在于引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）建模病灶間空間關(guān)系，提高多發(fā)病灶診斷的準(zhǔn)確率。

第三階段（2025.09-2026.01）：進(jìn)行臨床驗(yàn)證與評(píng)估。與醫(yī)院臨床醫(yī)生組建聯(lián)合驗(yàn)證小組，按照ISO13485醫(yī)療器械軟件驗(yàn)證規(guī)范開(kāi)展測(cè)試。通過(guò)盲法診斷實(shí)驗(yàn)，對(duì)比智能系統(tǒng)與醫(yī)生診斷的一致性。創(chuàng)新點(diǎn)在于開(kāi)發(fā)可解釋性分析工具，用注意力熱力圖可視化模型決策依據(jù)，增強(qiáng)醫(yī)生對(duì)系統(tǒng)的信任度。

第四階段（2026.02-2026.06）：完成系統(tǒng)優(yōu)化與論文撰寫(xiě)。根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果迭代優(yōu)化算法，開(kāi)發(fā)面向基層醫(yī)療場(chǎng)景的輕量化部署版本。整理研究數(shù)據(jù)，撰寫(xiě)3篇SCI論文（目標(biāo)期刊TMI、MICC）和1部專著章節(jié)。創(chuàng)新點(diǎn)在于提出基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式訓(xùn)練框架，解決醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)多中心數(shù)據(jù)協(xié)同建模。

（四）預(yù)期成果與推廣應(yīng)用前景

項(xiàng)目預(yù)期形成以下成果：

1.研發(fā)具備高準(zhǔn)確率、強(qiáng)泛化能力的智能診斷模型，在3種以上常見(jiàn)病種上實(shí)現(xiàn)90%以上的診斷準(zhǔn)確率；

2.形成一套完整的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證規(guī)范，為后續(xù)醫(yī)療產(chǎn)品注冊(cè)提供參考；

3.培養(yǎng)2-3名掌握醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的碩士研究生，構(gòu)建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)；

4.申請(qǐng)軟件著作權(quán)3項(xiàng)，發(fā)表高水平論文5篇以上。

在推廣應(yīng)用方面，本系統(tǒng)特別關(guān)注基層醫(yī)療需求，將采用“云端部署+邊緣計(jì)算”雙軌模式。云端版本可提供全功能診斷服務(wù)，邊緣版本則適配于配置較低的基層設(shè)備，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)病變篩查功能。計(jì)劃與國(guó)家衛(wèi)健委基層衛(wèi)生司合作，在50家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心開(kāi)展試點(diǎn)應(yīng)用，通過(guò)真實(shí)場(chǎng)景反饋持續(xù)迭代優(yōu)化。預(yù)計(jì)3年內(nèi)可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化，為分級(jí)診療體系提供重要技術(shù)支撐，創(chuàng)造顯著社會(huì)效益。

四、落款

此致

敬禮

申請(qǐng)人：張明

指導(dǎo)教師：李強(qiáng)教授

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

軟件工程專業(yè)碩士研究生

2024年5月20日

申請(qǐng)書(shū)三：

一、稱謂

尊敬的科研經(jīng)費(fèi)評(píng)審委員會(huì)領(lǐng)導(dǎo)：

二、申請(qǐng)事項(xiàng)與理由

（一）申請(qǐng)事項(xiàng)概述

茲申請(qǐng)科研經(jīng)費(fèi)人民幣五十萬(wàn)元整（伍拾萬(wàn)元整），用于支持“基于多模態(tài)融合與可解釋性學(xué)習(xí)的腦卒中早期智能識(shí)別與干預(yù)系統(tǒng)研發(fā)”項(xiàng)目的研究工作。該項(xiàng)目旨在整合臨床影像、電生理信號(hào)及患者生命體征等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建能夠?qū)崿F(xiàn)腦卒中早期預(yù)警、精準(zhǔn)分型及個(gè)體化干預(yù)建議的智能決策系統(tǒng)。項(xiàng)目研究周期為三年，本人作為項(xiàng)目主持人，將全面負(fù)責(zé)項(xiàng)目的頂層設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、團(tuán)隊(duì)協(xié)作管理及成果轉(zhuǎn)化推廣等工作。

（二）申請(qǐng)理由

1.項(xiàng)目研究的重大戰(zhàn)略意義與社會(huì)價(jià)值

腦卒中作為我國(guó)首位致死原因和主要致殘?jiān)?，其高發(fā)病率、高死亡率、高致殘率特點(diǎn)給社會(huì)和家庭帶來(lái)沉重負(fù)擔(dān)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年新發(fā)腦卒中患者超過(guò)200萬(wàn)，現(xiàn)有患者超過(guò)7000萬(wàn)，且呈現(xiàn)年輕化趨勢(shì)。早期識(shí)別與及時(shí)干預(yù)是降低腦卒中危害的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但目前臨床實(shí)踐中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏專業(yè)診斷設(shè)備與人才，導(dǎo)致多數(shù)患者錯(cuò)失最佳治療時(shí)機(jī)；現(xiàn)有診斷方法主要依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)，主觀性強(qiáng)、效率低；針對(duì)不同患者的個(gè)性化干預(yù)方案制定困難，治療效果不理想。

技術(shù)的快速發(fā)展為解決上述問(wèn)題提供了新的突破口。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的腦卒中影像診斷研究取得了一定進(jìn)展，但在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、臨床知識(shí)融入、決策可解釋性等方面仍存在顯著不足。將多源數(shù)據(jù)整合進(jìn)行綜合評(píng)估，能夠更全面地反映患者病理生理狀態(tài)；引入可解釋性學(xué)習(xí)技術(shù)，則有助于增強(qiáng)臨床醫(yī)生對(duì)智能系統(tǒng)的信任，促進(jìn)其廣泛應(yīng)用于實(shí)際診療場(chǎng)景。本項(xiàng)目的研究成果不僅有望顯著提升腦卒中早期診斷的準(zhǔn)確性與效率，更能為構(gòu)建智慧醫(yī)療體系、實(shí)現(xiàn)健康中國(guó)戰(zhàn)略目標(biāo)貢獻(xiàn)力量。

2.申請(qǐng)人及團(tuán)隊(duì)的研究基礎(chǔ)與優(yōu)勢(shì)

本項(xiàng)目主持人王華博士，長(zhǎng)期從事醫(yī)療領(lǐng)域的教學(xué)與研究工作，在腦卒中影像診斷方向積累了十余年經(jīng)驗(yàn)。曾主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)，發(fā)表SCI論文30余篇（其中第一作者/通訊作者15篇，影響因子累計(jì)超過(guò)100），獲得授權(quán)發(fā)明專利8項(xiàng)。在前期研究中，已構(gòu)建了包含5000例病例的腦卒中多模態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)了基于3DCNN的急性缺血性腦卒中體積量化系統(tǒng)，該系統(tǒng)在多中心驗(yàn)證中表現(xiàn)優(yōu)異，相關(guān)成果發(fā)表于《NatureMedicine》子刊。團(tuán)隊(duì)成員由5名博士、8名碩士組成，涵蓋醫(yī)學(xué)影像、生物醫(yī)學(xué)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)背景，具備完成項(xiàng)目所需的專業(yè)知識(shí)與協(xié)作能力。

在技術(shù)儲(chǔ)備方面，團(tuán)隊(duì)已掌握以下核心技術(shù)：

（1）多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊與融合技術(shù)：研發(fā)了基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的跨模態(tài)特征學(xué)習(xí)算法，能夠有效融合MRI、CT、EEG、ECG等多源數(shù)據(jù)；

（2）可解釋性深度學(xué)習(xí)模型：采用LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）與SHAP（ShapleyAdditiveExplanations）等可解釋性技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型決策過(guò)程的可視化；

（3）個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型：基于時(shí)序數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建了腦卒中復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，為個(gè)體化干預(yù)提供依據(jù)。

此外，團(tuán)隊(duì)與北京天壇醫(yī)院、上海瑞金醫(yī)院等三甲醫(yī)院建立了緊密的合作關(guān)系，能夠保障項(xiàng)目所需的臨床數(shù)據(jù)資源與臨床驗(yàn)證環(huán)境。

3.項(xiàng)目研究的技術(shù)路線與創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目將采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-知識(shí)驅(qū)動(dòng)-模型優(yōu)化-臨床驗(yàn)證”四階段研究策略：

第一階段（12個(gè)月）：開(kāi)展多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。與合作醫(yī)院共同制定數(shù)據(jù)采集規(guī)范，整合患者入院72小時(shí)內(nèi)的影像組學(xué)特征、腦電圖功率譜密度、心電變異性、生命體征時(shí)序數(shù)據(jù)等。開(kāi)發(fā)自動(dòng)化預(yù)處理流水線，解決數(shù)據(jù)缺失值填充、偽影去除、信號(hào)降噪等技術(shù)難題。創(chuàng)新點(diǎn)在于提出基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)偽影檢測(cè)與抑制算法，有效提升腦卒中影像質(zhì)量。

第二階段（12個(gè)月）：設(shè)計(jì)多模態(tài)融合與可解釋性學(xué)習(xí)模型。構(gòu)建融合注意力機(jī)制的多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（MSA-FPN），實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)特征的深度表征。結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）建模病灶與臨床參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。采用可解釋性注意力模型，實(shí)現(xiàn)病灶定位與風(fēng)險(xiǎn)因素解釋。創(chuàng)新點(diǎn)在于提出混合專家模型（MoE）與注意力機(jī)制相結(jié)合的可解釋性框架，平衡模型性能與可解釋性需求。

第三階段（12個(gè)月）：開(kāi)展臨床驗(yàn)證與系統(tǒng)優(yōu)化。按照醫(yī)療器械軟件臨床試驗(yàn)指南開(kāi)展驗(yàn)證試驗(yàn)，評(píng)估系統(tǒng)在腦卒中早期識(shí)別、分型及預(yù)后預(yù)測(cè)方面的性能。開(kāi)發(fā)面向醫(yī)生使用的可視化交互界面，支持模型決策的可視化與調(diào)整。基于驗(yàn)證結(jié)果迭代優(yōu)化模型，開(kāi)發(fā)輕量化