山东大学齐鲁医院核医学科李昕教授团队与机械工程学院宋维业教授团队，在多模态医学影像智能诊断领域取得重要突破。相关成果发表于信息融合领域顶级期刊 Information Fusion（中科院一区TOP，IF=15.5），为临床复杂场景下的智能诊断提供了重要支撑。
针对PET/CT双模态特征异质性强、融合难度高的技术难点，团队将无监督异常检测拓展至PET/CT场景，通过全局跨模态一致性建模，有效整合PET的功能代谢信息与CT的解剖结构信息，在胸部疾病异常检测中实现91.91%的AUROC，显著优于传统单模态方法。
研究首次构建了面向胸部疾病的PET/CT无监督异常检测数据集，并给出跨模态知识蒸馏网络框架，为多模态医学影像智能分析提供了重要基准与算法支撑。该框架可辅助医生提升胸部肿瘤等疾病的检出效率，缩短读片时间。
据山东大学介绍，李昕教授团队长期深耕多模态分子影像临床应用与智能诊疗研发，相关成果发表于 Information Fusion、Journal of Nuclear Medicine、European Journal of Nuclear Medicine 等期刊。研究依托齐鲁医院核医学科、智能机器人与影像系统工程实验室等交叉平台，获国家重点研发计划、山东省自然科学基金资助。这一突破标志着驻济高校在医学人工智能交叉领域持续领跑，也为分级诊疗与基层智能辅诊提供了技术储备。
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