本研究提出了一种基于人工智能的阳极heel效应模型，显著提高了X射线成像中蒙特卡洛模拟的精度。研究结果表明，阳极和阴极的剂量率分别提高9.6%和降低12.5%，从而提升了剂量测量的准确性和图像质量，具有广泛的临床应用潜力。

本研究提出了一种人工智能辅助系统，旨在提高放射性重离子束的提取与运输效率。该系统通过优化运输过程，提升了操作效率和科学产出，具有在全球其他设施推广应用的潜力。

本研究提出了一种数据中心方法，以提高荧光寿命成像（FLIm）在手术中的实时检测精度。通过实例分割模型，检测准确性和鲁棒性显著提升，手术视频中的中位检测率达到85%，增强了实时图像引导的可靠性。