2026年3月11日，《自然》系列期刊Nature Computational Science（影响因子：18.3）发表了联影智能与上海科技大学、上海临床研究中心（SCRC）合作的科研论文，题为“BrainParc:Unified Lifespan Brain Parcellation from Structural Magnetic Resonance Images”，上海科技大学生物医学工程学院创始院长、联影智能联席CEO沈定刚教授，上海科技大学特聘研究员、上海联影智能研究院院长石峰博士为该研究的共同通讯作者。该研究提出了一种面向全生命周期的大脑组织分割与脑区划分新方法，为大规模脑影像分析和神经科学研究提供了有力的技术支撑。
自动且精确地从大脑结构磁共振成像(sMRI)中分割脑组织和脑区，是研究大脑发育、神经影像分析以及辅助临床诊断的重要基础。然而，大脑在发育与衰老过程中，其形态结构和MRI信号特征存在显著差异，不同扫描设备和采集参数进一步放大了MRI灰度与对比度的变化。这些因素导致现有方法在跨人群、跨数据集应用时性能明显下降，尤其在婴幼儿等具有挑战性的阶段表现尤为突出。
（图为：通用全生命周期脑组织分割和脑区划分示意图）
针对上述问题，研究团队提出了一种全生命周期统一的脑组织分割与脑区划分方法(BrainParc）。该方法引入了对sMRI数据灰度和对比度变化不敏感的大脑解剖结构信息，有效消除了不同人群、不同数据中心之间的成像差异，实现了无需微调即可适配全生命周期、具有纵向一致性的脑组织分割和脑区划分。研究团队基于来自全球19个中心的9.3万例sMRI数据对BrainParc进行了系统训练与验证。实验结果表明，BrainParc在106个脑区的精细分割任务中整体性能优于现有主流方法，尤其在最具挑战性的婴幼儿阶段，在定量指标和可视化结果中均表现出稳定且一致的分割效果。
基于BrainParc强大的脑组织分割和脑区划分能力，研究团队进一步刻画了全生命周期全脑主要脑区体积的变化轨迹，系统揭示了大脑体积在发育与衰老过程中的全生命周期结构演变规律。
该研究展示了脑组织分割和脑区划分从「数据依赖」走向「真正泛化」的可能性，为跨年龄、跨中心的神经影像研究提供了坚实基础，也为相关方法的临床转化奠定了重要技术基础。
这项顶刊成果的诞生，离不开联影智能在脑科学领域多年的深耕与积淀：可自动勾画脑结构、精准分割脑区的MR脑结构智能分析系统，早已扎根临床一线，在落地应用中不断升级迭代；联影智能亦深度参与了「中国脑计划」，尤其在婴幼儿动态脑图谱绘制研究中积累了扎实经验；此外，还发表了上百篇脑科研论文……多维探索，厚积薄发，不断书写着「超级大脑」的创新答卷。
目前，联影智能已参与三项科技创新2030-「脑科学与类脑研究」国家科技重大专项项目，聚焦「一老一小」，探索脑科学的前沿疆域。
在「脑科学与类脑研究」首批专项中，联影智能成功参与两大项目——「基于新一代人工智能技术的婴幼儿动态脑图谱绘制及语言和社会情绪的发育机制研究」与「中国学龄儿童脑智发育队列研究」，进行0-18岁（婴幼儿、儿童青少年）脑智发育研究。
2026年1月11日，「脑科学与类脑研究」第二批专项——「融合大模型与脑机接口的阿尔茨海默病早期评估、监测和干预研究与应用」项目启动会在上海科技大学召开，该项目由沈定刚教授牵头，通过产学研医协同攻关，旨在构建一套评估、监测、干预一体化的AD社区化智能防控体系，形成可部署于社区或家庭的标准化解决方案。至此，联影智能已累积多项国家脑科学重大项目，逐步形成覆盖「一老一小」、贯通「基础研究-临床验证-社区应用」的完整闭环，持续有力推动中国脑科学事业的发展。
科研方面，联影智能在脑相关领域已发表上百篇国际期刊论文，研究方向涵盖阿尔茨海默病、帕金森病、脑肿瘤、脑胶质瘤、ASPECTS自动评分等领域，为产品研发提供科学依据和证据链支持。
例如，在2020年，复旦大学附属华山医院神经外科吴劲松教授、金雷及病理科陈宏副主任医师团队在周良辅院士、毛颖院长的指导下与联影智能在神经肿瘤病理科研方向的合作的相关论文成果Artificial Intelligence Neuropathologist for Glioma Classification using Deep Learning on Hematoxylin and Eosin Stained Slide images and Molecular Markers于神经肿瘤方向的核心杂志Neuro-oncology（影响因子10.25）上发表。该文中研究设计了一款微动显微平台，可自动扫描病理切片，实现数字化存储，并通过加权的压缩激励密集深度学习网络（SD-Net-WCE），自动完成脑胶质瘤的分类分级。
（图为：复旦大学附属华山医院与联影智能共同发表的论文）
又例如在2022年，中山大学肿瘤防治中心与联影智能合作的脑转移瘤AI检测研究成果《Development and validation of a deep-learning model for detecting brain metastases on 3D post-contrast MRI:a multi-center multi-reader evaluation study》在神经肿瘤顶级杂志《神经肿瘤学》（Neuro-Oncology，IF:12.300）在线发表。
（图为：中山大学肿瘤防治中心与联影智能合作发表的论文）
产品层面，联影智能已形成大脑全栈全谱AI布局，囊括脑科学、脑疾病辅助诊断、一站式脑卒中解决方案，实现CT、MR、PET多模态覆盖，更创新研发「MR脑部一扫多查智能体」，已在全国多家医院落地应用。
其中，4款脑AI应用获NMPA三类证，6款应用获欧盟CE认证，2款应用获美国FDA认证，为产品市场化打下坚实布局。
从前沿探索到临床落地，联影智能正以前沿科研为基石，以全栈产品为引擎，深耕人脑这一「三磅宇宙」的深层奥秘，持续推动脑科学创新成果向实际应用迁移。未来，在沈定刚教授等业内专家的引领下，联影智能将坚持以前沿AI医疗技术为支点，不断沉淀可复用的科学工具与临床产品，驱动脑科学从洞察走向干预、从研究走向实践，为我国脑科学事业发展与全民脑健康保障注入持久动力。
