影像组学

AI医影跨模态组学

Research（IF=10.9）南方医科大学珠江医院汪洋教授等团队：深度学习在脊柱MRI诊断中的应用：AI辅助与人工的多中心对比研究01文献学习今天分享的文献是由南方医科大学珠江医院汪洋教授团队联合浙江大学附属第一医院、南方医科大学南方医院、广东省人民医院等团队于2026年2月19日在《Research》（中科院1区top，IF=10.9）上发表的研究“Clinical Application of Deep Learning for Spine MRI Interpretation——A Multicenter Evaluation of Artificial-Intelligence-Assisted versus Manual

AI医影跨模态组学

（综述）Annu Rev Biomed Eng（IF=9.6）上海科技大学沈定刚教授等团队：放射组学++：用于解码肿瘤异质性的生境影像分析综述01综述分享今天分享的综述文章是由上海科技大学沈定刚教授等团队于2026年1月在《Annual Review of Biomedical Engineering》（中科院1区top，IF=9.6）上发表的研究“Radiomics++: Review of Habitat Imaging Analysis for Decoding Tumor Heterogeneity”即放射组学++：用于解码肿瘤异质性的生境影像分析综述，本综述系统性地提出了“放射组学++ (Radiomics++)”的概念，即基于人工智

AI医影跨模态组学

Radiother Oncol 空军军医大学西京医院等团队：基于纵向CT的亚区域放射组学列线图预测食管鳞状细胞癌根治性放化疗后局部无复发生存期01文献学习今天分享的文献是由空军军医大学西京医院赵丽娜教授等团队于2026年3月在《Radiotherapy and Oncology》（中科院2区，IF=5.3）上发表的研究“A longitudinal CT-based subregional radiomics nomogram for predicting local recurrence-free survival in esophageal squamous cell carcinoma after definitive chemoradi

AI医影跨模态组学

eClinMed（IF=10）上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿外科陈锐教授等团队：用于原发性腹膜后肿瘤诊断与分割的端到端深度学习模型01文献学习今天分享的文献是由上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿外科陈锐教授等团队于2025年9月在《eClinicalMedicine》（中科院1区top，IF=10）上发表的研究”End-to-end deep learning model for the diagnosis and segmentation of primary retroperitoneal neoplasm: a multicenter cohort study“即用于原发性腹膜后肿瘤诊断与分割的端到端深度学习模型：一项多中心队

今天也不想动

文献解读-生境分析亚区域选择+2D_DL+3D_DL-局部晚期食管鳞状细胞癌新辅助化疗免疫治疗反应预测借鉴点：建模思路（看流程图理解就够了）食管癌是全球第七大常见恶性肿瘤和第六大癌症相关死亡原因，构成重大健康挑战。约一半病例在中国发现，主要为食管鳞状细胞癌（ESCC）。约一半病例在中国发现，主要为食管鳞状细胞癌。对于局部晚期食管鳞状细胞癌（LA-ESCC）患者，新辅助免疫治疗与化疗相结合显示出良好的治疗效果。然而，新辅助化疗免疫治疗（NACI）方案的益处仅限于部分患者。因此，迫切需要可靠的、非侵入性的生物标志物来预测治疗效果。影像组学是一种新兴的非侵入性技术，通过从医学图像中提取定量特征，为肿瘤生物学提供

罗小罗同学

国自然面上项目｜基于多模态MR影像的胶质母细胞瘤高危区域定位及预后预测研究｜基金申请·25-02-28今天和大家分享一个面上项目，执行年限为2019.01～2022.12，直接费用为57万元。胶质母细胞瘤（GBM）预后差且差异大，异质性是重要因素，临床手段难评价。影像组学为异质性研究提供方法，MR 影像纹理特征可评价 GBM 异质性，但现有研究多针对整个肿瘤区域，难以评估不同区域预后特性，影响预后预测准确性。

罗小罗同学

MICS2024｜少样本学习、多模态技术以及大语言模型在医学图像处理领域的研究进展｜24-07-14本期推文主题今天的会议很多主题都集中在大模型、多模态这两个方面，很明显，这两个方向都是目前的研究热点。

罗小罗同学

人工智能在癌症新辅助治疗领域的研究｜顶刊速递·24-06-18本期推文主题——人工智能在肿瘤新辅助治疗领域中的研究进展。这一期推文谋划已久，最早可以追溯到五一假期。五一的时候，我第一站去的就是北大。当时和北医的一个师兄（博士）聊天，主要聊的就是新辅助治疗+AI这一部分的内容。

罗小罗同学

人工智能在肿瘤细胞分类中的应用｜顶刊速递·24-06-06推文主题——人工智能在肿瘤细胞分类中的应用。重点关注临床方向的同学/老师建议重点关注第四篇&第六篇文章，最近DNA甲基化和蛋白组学与AI的结合，在顶刊中出现的频率很高，建议思考一下能否和自己的课题结合。

罗小罗同学

Cell｜3D病理弱监督模型在前列腺癌患者治疗中的应用｜顶刊精析·24-06-04这篇文章我之前分析过一遍，本期在原有基础上进行修改。在正式阅读之前，小罗友情提醒大家重点关注一下几个方向：

罗小罗同学

AI&三级淋巴结构·预测癌症预后和免疫疗法反应今天分享的这篇文章对于想从事三级淋巴结交叉研究等同学和老师来说，具有非常重要的参考价值，反正我写完这篇推文以后，觉得受益匪浅。其中重点需要提醒大家关注的是——从2D组织切片计算的TLS面积已被验证为多种肿瘤类型的预后和免疫治疗响应的生物标志物，然而在小样本活检中，单2D组织切片可能无法完全再现整个TLS免疫学组成。

我是有底线的