南京理工大学科技成果推送,合作机遇速览(十二)

本成果针对重大脑疾病诊疗和医学研究中，侵入式病理检测技术无法实时、无创监测脑组织动态变化的难题，提出了基于多模态神经影像的无创检测技术，融合中医舌诊脉诊等多维数据与dMRI、fMRI等影像信息，实现对机体病理生理过程的无创表征。

攻克了传统检测方法的侵入性局限、多尺度特征融合困难及实时性不足等问题，研发了超高速弥散磁共振成像技术（1分钟内完成dMRI数据采集到分析全流程）及SynapInsight多模态大脑健康智能分析平台、神经-AI一体化诊疗与干预平台（NAIDIP），发展了数字化表征人脑多层次生物组织结构时空影像特征的无创检测方法。形成了融合宏观-介观-微观多尺度特征的无创检测模型及“算法-专利-软件”完整知识产权体系，突破了传统检测技术在精度和深度上的瓶颈，解决了以往研究中难以捕捉的微观结构变化问题。

实现了高精准、长效脑刺激范式的个性化多靶点协同定位及全年龄大脑微组织结构的差异化辨别，构建了基于弥散磁共振成像的神经环路多靶点协同定位体系与全生命周期全脑介观连接图谱，形成“数据采集-边缘处理-AI推理-可视化”全流程闭环。目前，研究成果已在近10余家医疗机构和科研单位开展临床转化应用，荣获国际医学磁共振协会-卓越论文奖等多项国际国内荣誉，达到国际先进水平。

（1）高分辨率弥散磁共振快速成像技术（加速倍率≥5；扫描时间≤5分钟；重构误差≤5%；b≥4；可重复性≥95%）；

（2）适用于临床可采集信号范围的神经元细胞、细胞器等融合细胞内外的微观结构模型（微观特征数量≥6；动物实验相对误差≤5%）以及融合髓鞘内外的介观结构重建模型（介观纤维束≥200）；

（3）轻量化dMRI计算：通过dMRI压缩计算实现数据存储和传输的轻量化，在保证数据损失小于0.1%的前提下，实现数据存储降低为原始30%以下；通过深度学习模型轻量化来对dMRI分割、纤维束提取等任务进行快速部署和计算，实现模型参数数量减少50%以上，计算复杂度减少50%以上，计算速度提升至少5倍。

该无创检测技术依托多模态影像融合与AI驱动平台，可精准获取近似病理的脑组织特征，在脑疾病预防、诊断中潜力巨大。适配基层低功耗设备，能降低诊疗成本，助力医疗资源普惠；推动脑健康产业发展，创造就业。将持续提升脑疾病诊疗效果与公共卫生水平，社会经济价值显著。

团队牵头研发的衣业育种科学数据自主应用软件平台，可支撑农业育种基因-表型智能预测，及跨模态科技文献智能检索解析等功能。针对玉米、小麦及大豆等主粮品种，构建了面向长序列基因数据和环境图像数据的自监督基础模型，实现了表型信息智能提取和基因-表型的智能预测功能。相较现有先进模型，在多个数据集上实现了预测精度提升。

同时，提出了科学数据高效关联检索与智能分析理论与方法，实现了衣业育种辅助文献的高效精准关联检索。相关成果已发表于人工智能领域国际顶级期刊/会议（TPAMI、TIP、IJCAI、ICME）以及植物科学领域权威期刊《Plant Methods》，并在CVPR跨模态图像检索、Amini GeoFMDecoding the Field Challenge作物预测等竞赛中获得冠亚季军6项。

目前，该软件系统已在国家农业数据中心、黑龙江省农业科学院玉米研究所试用。上述系统功能齐全、运行稳定，在多表型预测任务上准确率提升31.09%，为全域农业资源的智能化整合提拱予技术支撑。

（1）预测精度提升2%-8%；

（2）识别准确率达到97.53%；

（3）在自制数据测试集上文献检索精度达到92.91%，召回率92.50%。

本成果可广泛应用于农业育种、智慧农业和生物信息学等领域，在基因-表型计算、作物改良与智能育种平台中具有重要的应用价值。

本成果针对移动边缘网络中联邦学习面临的通信开销大、延迟高、连接不稳定三大难题，提出了一种基于联邦学习的新型通信优化方法。该方法突破传统单一压缩技术的局限，创新性地融合SVD梯度分解与Sketch有损压缩技术。由客户端先通过SVD提取梯度核心特征，服务器端再进行Sketch聚合并提取Top-K稀疏化梯度。

成果首创自适应梯度误差补偿机制，动态修正压缩误差并融入后续迭代，攻克了压缩效率与模型精度难以兼得的技术瓶颈，实现了通信开销显著降低，较传统方法减少50%以上，同时模型准确率保持基准的99%以上。成果可应用于智慧城市、工业物联网等边缘计算场景，已通过仿真平台验证，在移动边缘网络中通信延迟降低60%，模型收敛迭代轮次减少45%。

（1）双阶段压缩优化：SVD前置处理保留关键梯度信息，Sketch二次压缩提升效率，较单一SVD或Sketch方案通信开销降低30%-40%；

（2）误差动态补偿：通过自适应累计补偿机制，解决有损压缩导致的精度损失问题，模型收敛速度提升20%以上；

（3）边缘适应性：支持资源受限设备的高效参与，在间歇性网络下仍保持稳定训练。

本成果可广泛应用于5G边缘计算（如车联网、智能安防）、隐私敏感领域（医疗协作、金融风控）及资源受限场景（工业传感器网络）。预计在边缘AI市场（2025年超千亿规模）中具备30%以上渗透潜力，单系统年部署量可达10万节点级，帮助企业降低带宽成本40%以上，推动分布式智能终端规模化落地。