研究在厘清中医临床辅助决策系统研制进展与现存问题的基础上,借鉴人工智能对物理世界的智能管控经验,提出构建以中医经典著作原创思维为核心,以中医知识图谱和领域本体构建为肇始,将临床全域多场景数字化原态保护和中医经典著作"数字孪生"活态传承突破作为重点,着力于实现临床决策、流程管控、人机交互全面智能化的中医智能辅助诊疗系统.该系统将在中医辨证的辅助决策过程中,基于病机演变特点,融合中医经典著作、图像资料、影音资料、心理行为等多模态数据,充分还原中医病机链变化的脉络和前人的临床思维模式,进一步解决辅助决策系统信息采集界面操作繁琐和临床医生问诊思路混乱的问题.数字孪生仿真功能将模拟多复诊多模态的患者情况,尤其聚焦于复诊时患者病情数据的动态变化,最终实现多模态时序数据的集成与融合来为临床判别提供参考,完成合作博弈下的中医智能诊疗过程.研究期望为构建中医辨证论治智能辅助诊疗系统提出新的思路,进一步促进中医药的智能化应用与传承.

目的:探讨术前多模态影像融合三维重建技术在脑肿瘤手术中的应用价值。方法:选择珠海市人民医院神经外科自2019年10月至2020年9月收治的46例脑肿瘤患者，采集其术前头颅CT及MRI资料，并利用美国GE公司AW工作站软件将上述多种影像数据进行配准融合、三维重建，以构建出脑肿瘤及其周围解剖结构的三维数字化影像，并以此设计手术入路及手术计划，术后应用术者一致性等级评价其应用价值。结果:融合重建后的三维数字化影像可清晰显示脑肿瘤的大小、位置、形状以及其与周围结构的解剖关系，并与术前原始影像及术中所见基本相符。46例患者中肿瘤全切除43例、部分切除3例，术后均无手术入路相关并发症发生。术前多模态影像融合三维重建技术的应用价值评价结果为价值突出者36例、有价值者8例、无价值者2例。结论:术前多模态影像融合三维重建技术在脑肿瘤手术中可以提供大量的可视化信息，有效指导手术入路的选择以及脑肿瘤的精准切除。

应用血氧水平依赖功能成像（BOLD-fMRI）可以分析胎儿大脑的神经活动信号，以获得胎儿脑功能发育的信息。BOLD-fMRI可以检测并有助于理解胎儿脑功能发育，目前已有重要研究结果，但仍需将胎儿脑功能参数及出生后神经行为表现联系起来，以提高其预测及应用价值。大规模纵向研究、融合多模态数据、结合人工智能算法评估胎儿大脑发育有望成为未来研究热点。本综述中，笔者总结了胎儿BOLD-fMRI任务态研究、静息态功能连接及功能网络、胎儿BOLD-fMRI研究所面临的挑战。

目前，世界上存在着大量下肢运动功能障碍的特殊人群，无法进行正常行走或运动。下肢外骨骼康复机器人技术的发展可以帮助他们完成正常站立、行走等基本行动功能，并改善其身体机能状况和生活质量。下肢康复外骨骼机器人系统是以人为中心的人机协同智能系统，其首要任务是理解人的运动意图，并对运动姿态做出准确的判断，与人体协同运动产生助行、助力等行为。现有的人机交互感知系统的研究方法主要涉及生物电信号和力/力矩等物理信号。为充分发挥生物信号的快速、全局性以及物理信号的持续、稳健性，确保人机交互控制系统的稳定性，本文从人机协调运动控制机理展开，对不同的意图感知方法对获取人体运动意图的影响进行综述，并对存在的问题进行分析，总结出多模态信息融合技术对提高人机系统的协调控制重要性，为提高人和机器自主决策能力以及外骨骼机器人感知系统的优化设计提供一定的参考。

人工智能（AI）的兴起给脊柱外科带来了颠覆性的变革，为脊柱相关疾病提供了全新的诊疗模式。AI在脊柱领域的研究疾病呈现出多样化，应用场景广泛化和技术融合深入化等趋势。AI在脊柱疾病的诊断、治疗策略制定、手术导航、预后评估以及术后康复等方面展现出巨大的潜力和价值。通过深度学习、机器学习等方法，AI能够辅助医师提高诊断的准确性，制定个性化的治疗方案，并在手术过程中实现精准操作，提高手术安全性。同时，AI还能为患者的术后康复提供智能化辅助，促进患者功能的恢复。但目前研究仍处于初级阶段，面临着一些挑战，包括缺乏标准化的数据库，算法学习模型单一，多模态临床信息融合不足和临床适用性局限等问题。而通过建设开源的标准化脊柱数据库，引入创新性智能核心算法，建立规范化脊柱相关疾病的筛查、诊断、预测模型，推动脊柱外科诊疗技术的创新和优化，实现技术的供给与临床需求的有效对接，从而不断提升脊柱外科的智能化水平，为广大患者提供更安全、有效的医疗服务。

新生儿脑功能异常得到及时诊治，对改善神经系统预后至关重要。当前评估新生儿脑功能的方法多存在局限性，而多模态床旁脑功能监测综合多种评估方法，可提供更加全面的信息，实现不同模态数据优势互补，可对新生儿脑功能进行更好的监测与评估。本综述介绍了多模态数据融合分析及其在医学评估中的应用，重点总结和分析了神经血管耦合等现有新生儿多模态床旁脑功能监测的研究进展。

多模态磁共振成像是将多种功能的磁共振成像技术融合的一种新兴颅脑成像技术，具有高精确度、高分辨率及低侵入性的优点，能够从解剖、功能及分子水平更加全面系统地获取脑组织信息。近年来随着磁共振成像技术的不断发展，多模态磁共振技术已广泛用于脑胶质瘤的临床诊疗中。了解多模态磁共振成像技术的原理及其在脑胶质瘤诊断分级、鉴别诊断及预后评估中的应用，有助于临床工作者更好地制定诊疗决策。

精准神经外科理念的发展及相关技术平台的建设对我国脑胶质瘤外科的发展有重要的推动作用。10年的发展历程中，通过医学和理工学科的多学科、多领域交叉融合，不断整合新的成像和导航手段，并积极进行临床转化研发与实践，使精准神经外科经历了从单纯解剖导航的“初创时代”，到基于多模态导航和术中MRI的“精准神经外科1.0”时代，再到信息化、体系化升级的“精准神经外科2.0”时代。我国学者通过不断努力和创新，取得了许多令人瞩目的成绩。未来，人工智能深度机器学习、多模态图像实时融合导航手术、光学成像、靶向分子影像等前沿技术将协同推动脑胶质瘤外科的发展，引领“精准神经外科3.0”时代的到来。

随着医疗信息化、智能化的不断完善，多模态数据融合技术在医疗领域的应用日益广泛。多模态数据不仅数量庞大，而且具有丰富的信息内涵，可以为临床护理决策提供有力支持。但由于各医疗机构信息化、智能化发展水平参差不齐，护理决策支持系统的开发与应用尚处于碎片化状态。基于此，本研究深入探讨多模态数据融合在护理决策支持系统中的应用现状及其面临的挑战，以期为未来各级医疗机构护理决策支持系统的设计及完善提供参考。

多模态影像融合指将医学成像设备采集到的不同影像，利用计算机软件将它们经过适当处理使其匹配、融合，融合后的多模态影像较单一模态影像信息量增加，弥补了单一模态影像的缺陷。近年来多模态影像融合大量运用于口腔颌面部肿瘤的外科诊疗中，多模态影像融合能通过更清晰的肿瘤显像提高对口腔颌面部肿瘤的诊断能力，丰富了数字化外科的内涵，使口腔颌面部肿瘤的外科治疗更加精确。本文综述了多模态影像融合在口腔颌面部肿瘤外科诊治中的应用进展。