循环肿瘤细胞（CTC）是肿瘤转移的关键“种子”，但其在血液中极度稀少且表型高度异质，尤其是常因上皮标志物（如EpCAM）下调而逃逸传统依赖物理富集或标志物捕获的检测方法，成为液体活检领域的长期瓶颈。传统CTC识别技术通常面临三大挑战：依赖已知上皮标志物导致非典型CTC漏检，单细胞转录组数据中难以区分CTC与正常血细胞，以及无法追溯CTC的肿瘤组织起源。上述问题严重制约了液体活检在肿瘤转移监测和精准诊疗中的临床应用。

锥形束计算机断层扫描（CBCT）是目前牙科三维成像的重要工具，但其依赖电离辐射，且对软组织显示能力有限，难以清晰呈现牙髓、牙龈及牙周膜等关键结构；传统口腔MRI虽无辐射，却因信噪比低、扫描时间长而难以广泛应用。 针对这一临床痛点，医学成像科学与技术系统全国重点实验室李烨研究员等开发了一种可大幅提升信噪比的无线牙套式电磁超表面阵列，其高信噪比使得高加速倍数成为可能。该设计结合实验室副主任梁栋研究员等研发的磁共振物理先验驱动的人工智能成像方法，仅需68秒即可获得亚毫米级高分辨率影像，不仅实现牙齿硬组织的清晰显示，还可分辨牙周膜和牙龈等微细软组织结构，实现了无辐射、快速高分辨的口腔磁共振成像，为牙科精准诊疗点亮了“软组织盲区”，相关成果发表在国际期刊The Innovation上（点击阅读原文可获取文章）。

缺血性脑卒中是全球致死致残的主要原因之一，发生于血管壁上的不稳定斑块（也称易损斑块）破裂是其关键致病因素。因此，准确识别高风险的易损斑块，对于早期干预和脑血管疾病的精准防控至关重要。目前，磁共振血管壁成像（MR-VWI）虽能提供高分辨率的解剖结构，但难以捕捉与斑块破裂相关的关键生物学炎症活性。由于单一模态的局限性，现有方法在全面量化斑块形态与代谢异质性方面仍显不足，尚难满足临床对高危斑块预测准确性的实际需求。

磁共振指纹成像（Magnetic Resonance Fingerprinting, MRF）通过单次扫描即可实现多种组织参数的联合定量，是近年来定量磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）领域的重要进展。然而，为满足快速成像需求，MRF通常在k空间采用极端欠采样策略，这不可避免地引入严重的空间混叠伪影，使定量参数反演变成高度不适定的逆问题，成为制约MRF定量精度与成像效率进一步提升的核心瓶颈。

近期，中国科学院深圳先进技术研究院医学成像科学与技术系统全国重点实验室李烨研究员等在Science合作期刊《Research》上在线发表了题为“High-Impedance Nonlinear Metasurface Arrays with Self-Decoupling for Modular and Wearable Magnetic Resonance Imaging”（用于模块化和可穿戴磁共振成像的自解耦合-高阻抗非线性超表面阵列）的研究论文。该研究展示了一种基于‘积木’概念的柔性可拉伸无线超表面线圈，通过自屏蔽电容解耦合设计，使超表面阵列实现在不同弯曲和拉伸情况下的工作稳定性，该无线阵列可以更好地贴合成像部位，并适应关节的运动。而且，这一设计大幅度提升了信噪比，为快速、高分辨率和动态磁共振成像提供了创新性的解决方案。

心脏磁共振T1定量是一种直接定量心肌组织特征的技术。相比于延迟强化成像（LGE），T1定量可以为弥漫性心肌纤维化提供更准确的诊断结果。近年来，超高场5T全身磁共振成像系统由于其潜在的信噪比优势，引发广泛关注。然而，准确的心肌T1定量在5T磁共振上仍具有较大挑战，需要进一步开发以实现临床应用。

在临床医学影像诊断中，病灶区域的精准定位是实现精准诊疗的关键环节。近年来，深度学习技术显著推动了医学影像分析领域的发展。然而，传统模型通常依赖大量人工标注数据（如病灶边界框或像素级掩膜），这些标注不仅成本高、周期长，也严重制约了模型在真实临床场景中的应用与推广。因此，如何在缺乏人工标注的条件下实现多模态、可泛化的病灶识别与定位，已成为医学人工智能领域亟待突破的重要挑战。

声镊技术凭借其非接触式操控优势，已在细胞、生物分子等微纳米尺度颗粒操控领域获得广泛应用。然而，传统声镊在复杂非均匀介质（如生物组织、复杂流体）中面临着根本性挑战：声波穿过不同密度、声速的介质时会发生散射、反射、折射和畸变，导致声场紊乱，造成操控失效，成为非均匀复杂介质中实现精准操控的主要障碍。

发生于血管壁上的动脉粥样硬化斑块是缺血性脑卒中的主要致病因素，对斑块及血管壁进行精准定量评估，不仅有助于识别高风险斑块，也是量化血管整体疾病负担、推动脑卒中精准防控的关键。然而，受限于血管壁结构薄、形态呈环形、斑块分布不均及边界模糊等客观挑战，现有量化方法的精度与稳定性仍显不足，尚难以完全满足临床应用对准确性与可靠性的要求。

炎症是癌症、神经退行性疾病、心血管病变及自身免疫性疾病等重大疾病的核心驱动因素。炎症过程涉及免疫细胞、炎症因子与乏氧微环境的跨尺度动态互作。动态可视化与精准调控炎症关键分子事件是实现上述重大疾病精准诊疗的关键。