人工智能(AI)的应用与成像技术的发展共同推动精准医疗的进步，综合多模态影像信息制定精准诊疗方案，已成为提高脑胶质瘤治疗疗效的关键。但是，影像数据的有效融合目前仍存在技术壁垒，导致其临床应用面临诸多挑战。一方面，影像来源不一、模态多样，且标注困难；另一方面，AI模型可解释性差、医学循证困难。基于此，本项目提出以下研究内容：

（1）脑胶质瘤精准定位与识别

胶质瘤侵袭性生长导致肿瘤边界不清，给术前术中肿瘤定位与精准识别带来挑战；影像模态间存在的空间位置差异、灰度分布差异，给影像融合带来挑战的问题，拟研究脑胶质瘤影像质量增强与边界锐化方法、脑胶质瘤跨模态影像配准算法、基于小样本影像的脑胶质瘤精准提取算法，基于深度神经网络的肿瘤浸润范围识别方法，辅助手术方案制定，完成最佳手术入路实施。

（2）脑胶质瘤病理分型评估与分级

针对颅内肿瘤类别多样、肿瘤类别判定经验化问题，以及脑肿瘤组织标本术中采样操作耗时长准确性差等问题，研究脑胶质瘤特征提取与选择方法、脑胶质瘤影像学异质性特征表达方法、基于多模态影像的脑胶质瘤类型及恶化程度分类方法研究，辅助实现脑胶质瘤术前良恶性预估与分级预测。

（3）脑胶质瘤预后评估与预测

针对脑胶质瘤异质性强、个体差异大，精准预后预测困难，且临床中预后估计经验化、人口统计化的问题，研究多时序影像驱动的肿瘤发展趋势智能预测方法、脑胶质瘤良恶性/分级改变时间节点预测方法、融合多模态与多时序影像的生存期预测方法，辅助实现术后放化疗个性化方案制定，精准评估和预测患者预后。

（4）临床验证与应用

针对AI模型可解释性差、临床验证与应用不足的问题，研究人工特征引导、注意力机制驱动的智能分析方法，构建脑胶质瘤影像分析辅助诊疗系统，服务临床应用需求，实现临床验证与评估，提升诊疗效率与质量。