医学图像目前已经从单模态、平面、静态、形态显像发展到多模态、立体、动态、功能显像，并且具有多源(CT，MRI，PET等)、高维(一维、二维、2.5维、三维及更高维)、多模态(解剖、功能)、异构(像素矩阵表示的图像、像素集合表示的目标、符号表示的知识)的特点。各种医学图像(如解剖图像：超声、CT、MRI；功能图像：fMRI、PET等)为临床疾病诊断与科学研究提供了丰富的信息，可以有效辅助医生对病灶进行诊断。该方向主要致力于基于医学影像的智能分析与应用主要致力多模态医学图像的去燥、增强、配准、器官和病灶的分割、特征提取、计算机辅助诊断等诸多领域。通过本研究将有效促进医学图像、数学、模式识别、人工智能等学科进一步的交叉和融合。