将计算几何的理论和算法与深度学习模型相结合形成新型的适用于图像处理的高精度算法，越来越受到重视。南京应用数学中心在专利申请上再获新突破。由林文伟教授领导的B项目组致力于3D医学影像分割技术及应用的研究，目前将几何参数化高效算法与最优传输理论相结合，巧妙地实现了医学影像标准化预处理，使得原始图像转化成立方体形式以便于输入深度学习模型的同时，能够保证极少的信息损失。此外，再针对各类医学影像的特性搭建不同的神经网络，借助GPU实现高效的基于MRI影像处理的脑肿瘤智能分割。该课题也是南京应用数学中心-南京鼓楼医院医学影像联合实验室的研究内容之一。

       基于B课题组的上述研究成果， 中心向国家知识产权局申请了一项发明专利，名称为“基于能量最小化准则的椭球参数化算法及应用”，丘成桐院士为该专利的第一发明人。8月15日，中心收到知识产权局正式通知，专利已获得正式授权（专利号：ZL 2021 1 1455998.0）。本专利所提出的算法是对球面参数化技术的推广，为异形器官的三维医学影像预处理技术提供了新的思路。专利体现了中心在医学影像处理研究方面的新进展展，也推动了现代计算几何的算法和理论在智能诊疗技术问题中的应用。