双向脑机接口

定位于前沿基础研究，将结合认知神经科学的实验研究方法和现代人工智能技术，揭示人脑视听觉加工和运动控制过程中的信息编码机制，研究人脑的思想意图解码技术，研制新型高速脑机接口平台，实现真正的“所思即所得“。围绕非侵入式脑机接口与脑机智能系统，基于脑电、磁共振等多个模态数据开展了视听觉、运动和情绪等方面的编解码研究，在目标检测、运动控制以及脑机打字系统方面进行集成验证。

脑启发AI

我们利用深度神经网络来进行视听觉信息编码和解码，希望由此找到深度学习的类脑生物基础，并揭示大脑视听觉计算的机制。重点突破多模态信息融合和针对复杂自然场景刺激的脑信息解码难题。

具体包括：视听觉信息编解码研究:研究大脑对视听觉刺激的加工机制，对图像、语音、语义信息的神经加工过程进行解析，对观看到的图像或听到的声音进行重建。

多模态医学影像分析

利用模式识别与图像处理技术，将其应用在医学影像上，并结合临床信息加以分析，结合多模态影像数据，研发基于深度学习、类脑智能的医学影像大数据处理方法。希望能够找到与特定疾病相关的影像特征，辅助医生进行早期诊断，临床治疗和预后评估。具体研究内容包括医学图像的分割、配准、可视化、形状分析和fMRI功能分析，大脑网络分析等。目前感兴趣的疾病包括弱视、青光眼等。