近日，由南方科技大学深圳国家应用数学中心牵头，联合首都师范大学和中国科学院深圳先进技术研究院申报的“脑动态影像构建和分析中的关键数学问题及其应用”项目获批2023年度国家重点研发计划专项，获资助资金合计1110万。

（该专项各课题关系图）

 该项目是深圳国家应用数学中心整体规划、优先布局、统一推进的重点项目。项目共设四个课题，分别由史建清教授、赵云松教授、张振研究员以及张进研究员担任课题负责人，项目团队由数学、统计学、计算机等相关领域专家组成。项目以神经退行性疾病的早期筛查和精准诊断为导向，旨在通过对多模态数据的清洗融合、统计分析和预测模型、高分辨动态颅脑锥束CT成像关键理论与技术、面向磁共振参数定量成像的物理驱动深度学习、面向多模影像数据的深度学习模型四个关键问题的研究对神经退行性疾病的筛查和诊断提供高效的辅助决策。项目研究成果有望为不同临床环境下快速识别病变、明确病因、精准干预、判断预后提供新型的信息技术手段、数学理论保障和人工智能快速算法技术，降低影像科医师阅片的强度，造福患者及其家庭。项目实施将在精准医疗领域，构建全方位科技支撑的“产-学-研-医-检”深度融合创新体系，打通“基础研究-临床应用-转化医学-产业转化”全链条，推动我国自主知识产权的高端颅脑专用CT和磁共振设备的研发和产品落地，形成从创新到落地转化的闭环管理。

 此外，由深圳国家应用数学中心牵头，与大连理工大学、深圳第三人民医院联合申报的数学天元基金“数学与智能+”交叉重点专项“大模型约化的数学理论与方法”项目已正式获批。该项目由深圳国家应用数学中心整体布局，团队由数学、信息、医学等相关领域专家联合组成，负责人为张进研究员，联合负责人为刘日升教授。该项目以医疗健康领域复杂任务的大模型构建为核心目标，采用面向大模型的学习方法论模拟理论（SLeM），引入“约化”思想，提出大模型约化理论，以实现多类型任务、多模态数据自适应的紧致大模型自动构建以及高效训练策略自动设计。

 中心项目的获批是南科大发挥高校科技创新独特优势，强化有组织科研的具体举措，充分体现了深圳国家应用数学中心坚持战略引领，主动对接承担国家重大科技项目，加强与国家战略科技力量的统筹部署联动，力争产出重大原创成果，为建设中国特色社会主义先行示范区、粤港澳大湾区国际科技创新中心和综合性国家科学中心提供原始创新引擎能力支撑。

通讯员：朱姝