各学院、各部门：
为贯彻落实国务院、省政府关于加快医学教育创新发展的指示精神，聚焦国家重大战略需求，转变重大科研项目组织方式，促进我校医工、医理学科交叉融合，提升承担和完成国家重点专项和重大项目任务能力，经研究，决定对标国家自然科学基金数学天元基金“数学与医疗健康交叉重点专项”，设立浙江师范大学“数学、物理、计算机科学、工程和医学交叉预研专项”。该专项以数学、物理、计算机科学、工程等学科为依托，聚焦临床医学问题，按照“临床导向、充分开放”的原则，支持临床医学科研人员与数理、信息科学等领域的研究人员密切合作，共同探索学科交叉领域中的新思想、新理论、新方法和新技术，凝练需求、共同攻关，推动产学研医用合作、人才培养和成果应用，促进数理医学等医学相关交叉学科的发展。
一、申报要求
“数学、物理、计算机科学、工程和医学交叉预研专项”拟围绕医学大数据应用的共性基础、典型重大疾病人工智能辅助诊疗的关键技术、新一代智能医疗设备的自主研发，开展相关理论、方法与技术的创新攻关研究，为医学大数据和人工智能的发展与应用落地提供创新模式，推动智联网医院建设，为普惠医疗、分级诊疗的国家战略提供理论基础与技术支撑。
（一）申报条件
1.项目申请人应具有博士学位或高级专业技术职称，且无在研学校科研计划项目；
2.项目研究团队须由包含数学、医学、信息等不同领域的专家组成，采取双负责人制（其中一位负责人应为数学研究人员，排名第一负责人为项目总体负责人）；
3.鼓励联合国内有良好基础的研究团队进行申报。
（二）选题范围
根据发展需要，在征求专家意见基础上，拟将肝癌CT影像智能辅助诊断系统研发、基于医学影像的心脑血管疾病智能诊断方法、面向肺部疾病的医学影像新方法、新算法及其关键技术、胎儿畸形智能诊断方法、介入机器人关键技术研发列为2021年度预研选题；未纳入预研选题，但预计能在研究周期内产出突破性成果的也可申报。
（三）支持金额
2021年计划资助5项，每项项目资助20万元。
二、推荐选题
项目一：肝癌CT影像智能辅助诊断系统研发
针对肝癌CT影像临床诊断的重大需求，建立一套智能辅助诊断系统，该系统可以快速筛查病灶、自动精准勾画病灶、给出量化分析并进行智能辅助诊断，其中筛查检出率不低于 90%，良恶性准确率不低于三甲医院专家门诊平均水平，并在至少5家基层医院和5家三甲医院进行临床验证并落地应用，纳入病例不少于3000例。
项目二：基于医学影像的心脑血管疾病智能诊断方法
研究人工智能新理论、新方法、新技术在若干典型疾病方面的开创性研究，包括心脑血管疾病等影像辅助诊断中的关键技术和评估方法；研究面向心脑血管疾病等的影像数据的机器学习新方法，挖掘新的数据特征；研究面向心脑血管疾病等疾病的的影像数据的标准化数据库、自动标注和分析平台；基于人工智能的健康管理预测模型、评估模型和系统。
项目三：面向肺部疾病的医学影像新方法、新算法及其关键技术
开发面向肺部疾病的智能成像新方法，实现对肺部疾病的长期动态监测，有效评估肺部损伤状态；建立肺部等效耦合模型，分析肺部与测量信号的作用机理；开发新型智能快速算法，探索肺部损伤状态与测量信号数据间的定量关系；设计制造新型医学成像设备，实现便捷、快速的肺部监测和评估；建立数学模型并设计高效算法，对患者的肺部状况康复发展结局、风险进行预测。重点应用场景：慢性阻塞性肺部疾病、肺部肿瘤、肺部损伤、肺部功能评估等。
项目四：胎儿畸形智能诊断方法
基于超声影像、胎心检测等现代医学手段，针对胎儿畸形这一重大临床需求，构建相应标准数据库，开展胎儿畸形智能诊断的创新理论和关键技术研究以及创新产品研发。
项目五：介入机器人关键技术研发
面向医疗机构（特别是县级医院）重大需求，研发基于医学影像的介入机器人手术规划系统、呼吸门控技术、多模态影像的导航技术以及精准量化疗效评估系统。
三、申报程序
申请人填写的项目申请书（见附件1）以及项目汇总表纸质稿（见附件2）、电子稿各1份，于2021年11月19日前由所在单位统一报送至科学研究院计划与项目管理科（理工类）。电子稿发送至：kyy@zjnu.cn。
四、项目及经费管理
1.项目由科学研究院组织专家评审立项，立项后先拨付60%经费，中期检查合格后再拨付40%经费；
2.项目实施周期一般为2年，项目结题时须有一级及以上期刊论文，或有发明专利，或建成数据库，或有技术工艺创新，或在行业企业推广应用，或获得省部级以上奖励等标志性成果。对取得突破性成果的项目予以滚动资助。
五、 联系方式
联系人：蔡淑建； 联系电话：0579-82282542
