公司教师在医学影像分析与辅助诊断领域取得了一系列创新性研究成果。在肝脏及肿瘤分割方向，提出了基于超像素的多目标分割算法、基于形态感知和空间位置感知的肝血管分割方法，以及基于非典型模型和对比学习的模糊分类技术；在系统开发方面，成功研制了交互式肝脏肿瘤术后效果分析系统、基于触摸的COVID-19评估可视化系统及协作式3D医学图像分析平台。在乳腺和甲状腺肿瘤诊断领域，创新性地构建了Fus2Net、E-CNN等深度学习模型，并实现了放射组学特征与深度学习特征的有机融合。针对PET/CT影像分析，开发了基于压缩注意力的软组织肉瘤分割算法。在脑出血临床应用中，提出了基于一致性损失的头部血肿分割与手术路径规划方法。上述研究成果已陆续发表在《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》、《Expert Systems With Applications》、《Computerized Medical Imaging and Graphics》、《Journal of Imaging Informatics in Medicine》等国际权威期刊。