论文

选刊时不知道期刊收不收自己的方向，怎么办写论文的时候遇到过一个问题：文章写完了，但不确定哪些期刊真的收我这个方向。期刊官网的征稿范围写得很宽，看着好像都收，但又不敢盲目投。后来慢慢摸索出一些方法，记录一下。

AI医影跨模态组学

如何将影像组学特征与非小细胞肺癌脑转移瘤免疫微环境中的干扰素通路及CD8+ T细胞浸润建立关联，并解释与预后、免疫治疗响应的机制联系01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就像算命算得挺准，但为啥准，自己也说不明白。别人一问：你这特征到底代表啥？背后有啥道理？瞬间就成了黑箱本箱。而真正能打高分、站得住脚的研究，都在干一件事——给影像组学找“生物学娘家”，让宏观图像和微观病理、细胞、基因、通路对上话。今天咱们就通过一篇最新文献，看作者如何将MRI影像特征与脑转移瘤免疫微环境中的IFN通路、CD8+ T细胞浸润、促炎生态型挂上钩，不仅预测了生存，还解释了“为什么低风险组对免疫治疗更敏感

AI医影跨模态组学

如何将深度学习超声影像特征与乳腺癌腋窝淋巴结治疗响应的生物学机制建立关联，并进一步解释其预测pCR与个体化治疗的机制联系01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就有点像算命算得挺准，但为啥准，自己也说不明白。别人一问：你这特征到底代表啥？背后有啥道理？瞬间就成了黑箱本箱。而真正能打高分、站得住脚的研究，都在干一件事——给影像组学找“生物学娘家”，让宏观图像和微观病理、细胞、基因、通路对上话。今天咱们就通过这篇最新文献，看看作者如何从纵向多区域超声中提取深度学习特征，并挂靠到乳腺癌腋窝淋巴结的免疫微环境、PD-1/PD-L1通路、代谢重编程等关键生物学机制上，最终解释为什

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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

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（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

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Radiology子刊暨南大学附属第一医院等团队：基于肿瘤和内脏脂肪组织CT特征的深度学习模型用于预测浆膜浸润性胃癌根治术后腹膜转移风险01文献学习今天分享的文献是由暨南大学附属第一医院张水兴教授团队于2026年4月24日在《Radiology: Imaging Cancer》（中科院2区，IF=6.3）上发表的研究“Deep Learning Model Based on Tumor and Visceral Adipose Tissue CT Features for Predicting Peritoneal Metastasis Risk after Radical Gastrectomy in Serosa-Invasive G

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Ann Oncol（IF=65.4）广东省人民医院放射科刘再毅&阿里巴巴达摩院等团队：基于非增强CT与深度学习的结直肠癌检测01文献学习今天分享的文献是由广东省人民医院放射科刘再毅教授、阿里巴巴达摩院等团队于2026年4月21日在肿瘤学领域顶刊《Annals of Oncology》（中科院1区top，IF=65.4）上发表的研究“Colorectal cancer detection using non-contrast CT and deep learning: a multicenter and international cohort study”即基于非增强CT与深度学习的结直肠癌检测：一项多中心国际队列研究，该研究

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Nature Reviews Cancer（IF=66.8）澳门科技大学张康教授等团队：人工智能推动多组学与临床数据整合在基础和转化癌症研究中的进展01文献学习今天分享的文献是由澳门科技大学、中国医学科学院肿瘤医院张康教授等团队于2026年4月21日在肿瘤学领域顶尖综述期刊《Nature Reviews Cancer》（中科院1区top，IF=66.8）上发表的研究“Advancing AI for multi-omics and clinical data integration in basic and translational cancer research”即人工智能推动多组学与临床数据整合在基础和转化癌症研究中的进展，该综述系统阐述了人工

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如何将影像组学特征与肿瘤免疫微环境中的关键信号通路及免疫细胞浸润建立关联，并进一步解释其与胃癌术后复发、预后的机制联系01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就有点像算命算得挺准，但为啥准，自己也说不明白。别人一问：你这特征到底代表啥？背后有啥道理？瞬间就成了黑箱本箱。而真正能打高分、站得住脚的研究，都在干一件事——给影像组学找“生物学娘家”，让宏观图像和微观病理、细胞、基因、通路对上话。今天咱们就通过一篇最新文献，看看人家是怎么把CT影像特征与肿瘤免疫微环境中的IL6/JAK/STAT3通路、干扰素应答、T细胞浸润直接挂钩，不仅预测胃癌术后复发，还能解释为什么低风险

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如何将机器学习模型评分与肿瘤微环境中的去乙酰化修饰及免疫细胞组成建立关联，并进一步解释其与NSCLC免疫治疗预后的机制联系01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就有点像算命算得挺准，但为啥准，自己也说不明白。别人一问：你这特征到底代表啥？背后有啥道理？瞬间就成了黑箱本箱。而今天解读的这篇文献，虽然核心用的是转录组数据，但它展示了一套教科书级别的“机制挂靠”范式：从随机森林模型LIRA出发，一路追到HDAC4去乙酰化通路、LRP8-APOE免疫抑制信号轴，再用单细胞验证Treg和恶性细胞占比，最后用深度学习病理热图锁定淋巴细胞 vs. 肿瘤+成纤维细胞的组织学差异。这告诉

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如何将CT影像组学与深度学习特征与肝细胞癌的缺氧-免疫抑制-代谢重编程恶性微环境关联，进一步解释与TACE预后及肿瘤生物学行为的机制联系01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就有点像算命算得挺准，但为啥准，自己也说不明白。别人一问：你这特征到底代表啥？背后有啥道理？瞬间就成了黑箱本箱。而真正能打高分、站得住脚的研究，都在干一件事——给影像组学找“生物学娘家”，让宏观图像和微观病理、细胞、基因、通路对上话。今天咱们就通过这篇Gut文献，看看人家是怎么把 CT影像风险评分一路挂靠到缺氧‑免疫抑制‑代谢重编程这个恶性闭环上的。你会发现：模型关注的肿瘤‑正常界面（invasive fron

智慧社区|基于Python + Django智慧社区系统(源码+数据库+文档)智慧社区系统目录基于Python+Django智慧社区系统一、前言二、系统功能演示三、技术选型四、其他项目参考

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如何将深度学习MRI表型与iCCA淋巴结转移的生物学机制（KRAS突变、MUC5AC、免疫抑制微环境、大导管亚型）关联，并解释其对治疗响应的意义01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就有点像算命算得挺准，但为啥准，自己也说不明白。别人一问：你这特征到底代表啥？背后有啥道理？瞬间就成了黑箱本箱。而真正能打高分、站得住脚的研究，都在干一件事——给影像组学找“生物学娘家”，让宏观图像和微观病理、细胞、基因、通路对上话。今天咱们就通过这篇文献，看看作者是如何把深度学习输出的一个“SwinU评分”，一步步挂靠到KRAS突变、MUC5AC过表达、免疫抑制性基质微环境、大导管型组织学亚型上，最终还解释了为

交通感知与车路协同系统|基于springboot + vue交通感知与车路协同系统(源码+数据库+文档)交通感知与车路协同系统目录基于springboot + vue交通感知与车路协同系统一、前言二、系统功能演示

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Eur Radiol（IF=4.7）南方医科大学第八附属医院放射科胡秋根等团队：基于CT影像组学的肝内胆管癌微血管侵犯术前预测模型辅助临床手术决策01文献学习今天分享的文献是由南方医科大学第八附属医院放射科胡秋根教授等团队于2025年8月在《European Radiology》（中科院2区，IF=4.7）上发表的研究”Preoperative prediction model of microvascular invasion in intrahepatic cholangiocarcinoma patients based on CT radiomics can assist clinical surgical decision-making:

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如何将深度学习MTSR与膀胱癌ITGB8/TGF-β/WNT机制建立关联，并进一步解释其与患者预后及肿瘤侵袭、免疫抑制的生物学联系01导语各位同学，大家好。现在做影像组学，如果还只停留在“提取特征—建个模型—算个AUC”，那就像拿着一把尺子量出了肿瘤大小，却说不出它为什么长得快。别人一问：你的影像特征到底对应什么生物学过程？背后有没有通路、细胞亚群、关键基因在撑腰？瞬间就成了黑箱本箱。而真正能发高分、经得起推敲的研究，都在干同一件事——给影像组学找“生物学娘家”，让MRI上的每个纹理、每个信号异质性，都能和微观的ECM重塑、TGF‑β信号、ITGB8高表达亚群对上话。今天咱们就通过这篇2026年发表于《Research》的膀胱癌论文

系统架构设计师-开篇-论文技巧根据本人总结的教学资料，软考高级论文总分75分，45分及以上合格，评分主要依据五大核心维度，权重分布如下：

【征稿启事】第十五届中文口语语言处理国际研讨会 (ISCSLP 2026) 邀您相聚马来西亚槟城！第十五届中文口语语言处理国际研讨会 (The 15th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing, ISCSLP 2026) 将于 2026年11月14日至17日在美丽的马来西亚槟城 (Penang, Malaysia) 隆重举行！

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Cancer Letters（IF=10.1）中科院自动化研究所田捷等团队：整合纵向MRI与活检全切片图像用于乳腺癌新辅助治疗反应的早期预测及个体化管理01文献学习今天分享的文献是由中国科学院自动化研究所田捷、刘振宇团队联合广东省人民医院乳腺肿瘤科王坤、中国医科大学附属第四医院放射科张立娜等团队于2026年4月13日在《Cancer Letters》（中科院1区top，IF=10.1）上发表的研究“Integration of longitudinal MRI and biopsy whole slide images for early prediction of neoadjuvant therapy response and personalize

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Eur Radiol（IF=4.7）山西医科大学第一医院核磁影像科王效春等团队：基于Transformer增强型卷积神经网络的多中心MRI评估膀胱癌肌层浸润01文献学习今天分享的文献是由山西医科大学第一医院核磁影像科王效春教授等团队于2026年4月4日在《European Radiology》（中科院2区，IF=4.7）上发表的研究“Application of transformer-enhanced convolutional neural network: multicenter MRI assessment of muscle invasion in bladder cancer”即基于Transformer增强型卷积神经网络的多中心MRI评估膀胱癌