问题一：高维度、多模态医学影像的精准融合、高效解析与疾病动态量化
问题摘要： 现代医学影像技术（如CT, MRI, PET, 超声等）产生了海量、高维度、多模态的数据，为疾病的精细诊断和个性化治疗提供了前所未有的机遇。然而，如何实现这些异构影像数据在空间和时间上的精准对位与信息融合，从中高效提取具有临床意义的生物标志物，并对疾病的发生发展过程进行动态、量化的智能分析与可视化，是当前医学图像处理领域面临的重大挑战。
以下几小节内容（问题背景及应用价值、研究现状及瓶颈、过往研究的里程碑、当前创新产品）将在二级页面展示。
- 问题背景及应用价值： 强调多模态影像融合（如PET-CT, PET-MRI）在肿瘤分期、神经退行性疾病研究、心血管疾病评估等方面的优势。指出精准解析与动态量化对于早期诊断、疗效评估、预后预测的重要性。
- 研究现状及瓶颈： 介绍图像配准、分割、特征提取、影像组学等关键技术的研究进展。瓶颈包括不同模态影像间信息差异大、配准难度高；小病灶或弥散性病变的精准分割挑战；高维影像特征的筛选与临床意义解读；缺乏大规模、标准化的多模态影像数据库；以及处理海量数据所需的计算资源和算法效率问题。
- 过往研究的里程碑： 从数字图像处理基础算法，到各种成像设备的数字化，再到计算机辅助诊断（CAD）系统的早期发展，以及深度学习在医学影像分割和识别任务上的突破。
- 当前创新产品： 提及一些商业或开源的医学影像后处理软件平台，支持多模态融合、三维重建、影像组学分析等功能的系统，以及结合AI的智能诊断模块（例如：肺结节检测、脑肿瘤分割等）。
详细内容可下载附件《多模态医学影像智能分析：融合、解析与动态量化挑战》查看。
