1.   多中心、多模态、大样本磁共振成像数据融合分析方法研究

去除不同成像中心间因机器型号不同、采集参数不同，带来的数据偏差，获得无机器噪声影响的多中心多模态磁共振成数（MRI）数据；促进多成像中心间的 MRI数据融合分析，基于大数据样本，获得准确可靠的神经影像结果；避免因单一中心样本量少，样本偏差大，导致研究结果不可靠，可重复性低这一问题。

2.  基于稳定可靠的多中心多模态大数据融合分析方法，研究重大脑精神疾病的脑结构功能神经影像生物标记。

基于高效的大样本数据降维方法，和无偏差的多中心MRI数据融合分析方法，深入挖掘脑重大精神疾病（自闭症）的特异性脑结构功能特异指标。