为有效缓解传统医生阅片式诊断阿尔茨海默症、抑郁症、精神分裂症、脑肿瘤等脑部疾病时表现出的海量数据与有限高水平专家之间的强烈矛盾，基于机器学习和深度学习相关理论，以脑部磁共振医学影像(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 为研究对象，提出一系列全自动计算机辅助诊断方法，并研发一套用于诊断与分析的原型系统，为上述脑部疾病的早期检测和诊断、及时干预、确定有效的治疗方案提供科学依据。

相关成果已在《 Computers in Biology and Medicine 》、《 Computerized Medical Imaging and Graphics 》、ICPR等国内外重要期刊及国际会议上发表学术论文50余篇，授权国家发明专利10余项、出版学术专著2部，获得计算机软件著作权5项，被北京市科协遴选为2022首都前沿学术成果之一。