（1）高光谱荧光检测在内窥镜之中的应用

1.利用内窥镜搭载的光谱成像系统获取已经潴留了光敏剂的体内肿瘤高光谱图像，再对其进行分析，便可以根据荧光强度，判断肿瘤在体内深度情况，得到其空间位置信息。

2.基于压缩感知的内窥硬镜光谱反衍，应用数字微镜对光进行调制，结合高光谱技术和压缩感知算法，在内窥硬镜中实现光谱反衍，旨在减少高光谱成像中的采样率，提高光谱分辨率，确保在图像引导的手术系统中可以实时显示高光谱荧光图像。

3.搭建白光-窄带-荧光一体化腹腔镜/电子内镜样机，利用深度学习算法辅助对白光内窥图像进行辅助诊断，提示切换模式，利用窄带-荧光模式获得光敏剂浓度分布、血氧等功能数据，辅助引导肿瘤诊断/治疗。

（2）医学大数据处理与挖掘

与医院合作，对肝癌病人的影像数据、病理报告、血液化验等相关维度的数据进行整合，构建深度学习模型，对病人发生血管侵犯或者其他预后情况进行预测。训练好模型后，我们针对机器学习的“黑盒子”问题，对模型进行解释和分析，找到各个参量对预测结果的影响。

（3）体外诊断关键技术及仪器

围绕”四个面向“，开展医工融合生物医学检测仪器关键技术及系统研究。尤其是针对疾病防控、医学诊断、食品安全等领域重大需求和前沿技术发展，开展光机电一体化医学诊断系统技术研究及系统开发，研制便携式等温扩增荧光检测仪、免疫时间分辨荧光手持式检测仪等，并结合气溶胶采样器，进行病原体及食品致病菌快速检测方法研究。