医学

AI医影跨模态组学

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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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

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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

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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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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

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PLOS Medicine 中山大学肿瘤防治中心蔡木炎等团队：基于多视角深度学习的组织病理学分析用于II期结直肠癌的预后与治疗分层01文献学习今天分享的文献是由中山大学肿瘤防治中心蔡木炎团队联合中山大学计算机科学与工程学院、天津医科大学肿瘤医院、中山大学附属第六医院等多中心团队于2026年1月13日在《PLOS Medicine》（中科院1区top,IF=9.9）上发表的研究“Multiview deep-learning-enabled histopathology for prognostic and therapeutic stratification in stage II colorectal cancer: A retr

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如何通过MRI识别的系膜筋膜侵犯类型关联局部晚期直肠癌的免疫微环境及肿瘤增殖活性，并进一步解释其与预后不良的机制联系01导语各位同学，大家好。今天咱们通过一篇最新文献，看看影像组学（或者说结构化影像表型）如何优雅地挂靠生物学机制。这篇研究没有堆砌上千个组学特征，而是聚焦于MRI上清晰可辨的四种系膜筋膜侵犯类型：肿瘤直接侵犯、淋巴结转移、肿瘤沉积和壁外血管侵犯。作者先比较预后，发现只有肿瘤沉积和壁外血管侵犯导致的MRF阳性才真正预示预后差；接着追问：为什么？于是从机制入手，发现壁外血管侵犯组表现为低肿瘤突变负荷和CD8+T细胞浸润减少（免疫冷肿瘤），而肿瘤沉积组表现为Ki-67高表达（高增殖活性）。这样一来，影像特征就有

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Radiology: Imaging Cancer 北京大学人民医院洪楠等团队：基于髋骨参考框架的非增强CT自动骶骨肿瘤分类流程评估01文献学习今天分享的是由北京大学人民医院洪楠团队联合山西人民医院放射科等团队于2026年1月8日在《Radiology: Imaging Cancer》（中科院2区，IF=6.3）上发表的研究“Assessing an Automated Noncontrast CT–based Pipeline for Sacral Tumor Classification Using a Hip Bone Reference Frame”即基于髋骨参考框架的非增强CT自动骶骨肿瘤分类流程评估，本研究开发了一种全自动

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云南省肿瘤医院李振辉&广东省人民医院等团队：免疫表型引导的可解释放射组学模型预测III–IV期d-MMR/MSI-H结直肠癌新辅助抗PD-1治疗反应01文献学习今天分享的文献是由云南省肿瘤医院李振辉团队联合广东省人民医院、广州医科大学附属肿瘤医院等多家团队于2025年8月在肿瘤免疫领域顶刊《Journal for ImmunoTherapy of Cancer》（中科院1区top，IF14.1）上发表的研究“Immunophenotype-guided interpretable radiomics model for predicting neoadjuvant anti-PD-1 response in stage III–IV d-MMR/MS

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NPJ Precis Oncol 安徽医科大学第一附属医院超声科张超学等团队：多模态深度学习方法用于R0切除卵巢癌的生存预测与风险分层01文献学习今天分享的文献是由安徽医科大学第一附属医院超声科张超学等团队于2026年1月10日在肿瘤学领域顶刊《npj Precision Oncology》（中科院1区，IF=8）上发表的研究“Survival prediction and risk stratification in R0-resected ovarian cancer: a multi-modal deep learning approach”即R0切除卵巢癌的生存预测与风险分层：一种多模态深度学习方法，该研究开发了一个名为Ovca

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NPJ Precis Oncol 广东省人民医院放射科刘再毅团队：基于纵向MRI的深度学习模型预测乳腺癌病理完全缓解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团队联合南方医科大学、昆明医科大学第三附属医院、广州医科大学第一附属医院、中山大学等多中心团队近日（2026年1月5日）在肿瘤学领域顶刊《npj Precision Oncology》（中科院1区top，IF=8）上发表的研究“Longitudinal MRI-based deep learning model for predicting pathological complete response in breast cancer: a mu

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ESMO Open 中国医学科学院肿瘤医院：整合影像组学、病理组学和活检适应性免疫评分预测局部晚期直肠癌远处转移01文献学习今天分享的文献是由中国医学科学院肿瘤医院（国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心）团队于2025年2月在《ESMO Open》（中科院1区top，IF=8.3）上发表的研究“Integrating radiomics, pathomics, and biopsy-adapted immunoscore for predicting distant metastasis in locally advanced rectal cancer”即结合放射组学、病理组学和活检适应性免疫评分预测局部晚期直

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Cell Rep Med 复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授、肖毅等团队：基于机器学习的多模态整合促进HR+/HER2−乳腺癌的风险分层01文献学习今天分享的文献是由复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授、肖毅等团队于2025年2月在《Cell Reports Medicine》（中科院1区top，IF=10.6）上发表的研究”Multimodal integration using a machine learning approach facilitates risk stratification in HR+/HER2- breast cancer“即基于机器学习的多模态整合促进HR+/HER2−乳腺癌的风险分层，该研究构建了一个名为CIM

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Radiother Oncol 山东第一医科大学：基于多组学模型预测非小细胞肺癌患者放化疗后预后的多中心研究01文献学习今天分享的文献是由山东第一医科大学等团队于2025年3月在《Radiotherapy and Oncology》（中科院2区top，IF=5.3）上发表的研究”Multi-omics models for predicting prognosis in non-small cell lung cancer patients following chemotherapy and radiotherapy: A multi-center study“即放化疗后非小细胞肺癌患者预后预测的多组学模型：

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Radiology（IF=15.2）重庆大学附属肿瘤医院张久权教授团队：基于MRI肿瘤内异质性量化预测乳腺癌新辅助化疗反应的列线图01文献学习本次分享的文献是由重庆大学附属肿瘤医院张久权教授团队联合第三军医大学西南医院放射科等团队于2025年4月在《Radiology》（中科院1区toop，IF=15.2）上发表的研究“Nomogram for Predicting Neoadjuvant Chemotherapy Response in Breast Cancer Using MRI-based Intratumoral Heterogeneity Quantification”即基于MRI肿瘤内异质性量化预测乳腺癌新辅助化疗反应

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Ann Oncol（IF=65.4）广东省人民医院放射科刘再毅等团队：基于深度学习CT分类器与病理标志物增强II期结直肠癌风险分层以优化辅助治疗决策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等团队联合南方医科大学、山西省肿瘤医院、中国医科大学第一医院、广西医科大学肿瘤医院、重庆医科大学第一附属医院等团队于2025年7月在肿瘤学领域顶级期刊《Annals of Oncology》（中科院1区top，IF=65.4）上发表的研究”Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pat

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Adv Sci 复旦大学附属中山医院宋志坚&复旦大学上海肿瘤医院黄丹等团队：基于基础模型的多模态深度学习用于结直肠癌不完整模态的预后预测01文献学习今天分享的文献是由复旦大学附属中山医院宋志坚、复旦大学上海肿瘤医院黄丹等团队于2026年1月20日在《Advanced Science》（中科院1区top，IF=14.1）上发表的研究“Foundation Model-Enabled Multimodal Deep Learning for Prognostic Prediction in Colorectal Cancer with Incomplete Modalities: A Multi-Institutional Retrospec

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Radiology子刊（IF=6.3）复旦大学附属金山医院强金伟教授等团队：基于多参数MRI的深度学习和影像组学评估早期宫颈癌淋巴结转移01文献学习今天分享的文献是由复旦大学附属金山医院强金伟教授等团队于2026年4月3日在《Radiology: Imaging Cancer》（中科院2区，IF=6.3）上发表的研究“Multiparametric MRI-based Deep Learning and Radiomics for Evaluating Lymph Node Metastasis in Early-Stage Cervical Cancer”即基于多参数MRI的深度学习和影像组学评估早期宫颈癌淋巴结转移，该研究是一项多中心