医学

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Cell期刊下与膝关节相关的研究CELL REPORTS 2025膝骨关节炎（KOA）患者滑液（SF）来源的单核-巨噬细胞（MON-Mf）谱系细胞仍不甚明了。本研究分析了420名伴有积液的KOA患者的滑液样本。MON-Mf细胞占CD45+细胞的47.4%（中位数；范围7.1%-94.4%），并分为四个亚群，这些亚群与其它免疫细胞的分布和活化状态相关。其中数量最多的亚群为非活化的CD11b+CD14-CD16-髓系树突状细胞（mDCs；cDC2），其表现出低水平的细胞因子产生、弱T淋巴细胞刺激以及较强的迁移能力。其他主要亚群包括CD11b

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Science期刊下与膝关节相关的论文SCIENCE ADVANCES 2024我们旨在识别一组200名女性中，在出现X线异常之前预测膝骨关节炎（OA）的血清生物标志物。仅有6种血清肽（对应6种蛋白质）在8年内能够达到77%的AUC，区分出发展为OA者与年龄匹配但未发展为OA者。基于这些血液生物标志物的预测效果优于传统依据年龄和BMI（AUC 51%）或膝部疼痛（AUC 57%）进行的预测。这些结果表明，在X线OA异常出现前，关节组织已存在持续的分子紊乱，这与未完全消退的急性期反应一致。在所有24种预测膝骨关节炎发病的蛋白质生物标志物中，大多

读数据可视化33生命科学(下)1.1. 弥散张量成像1.1.1. Diffusion Tensor Imaging,DTI1.1.2. 基于弥散加权成像（Diffusing Weighted Imaging,DWI）发展起来的一种核磁共振成像技术，可无创地定时定量测量生物组织结构中水分子的弥散特性（各向同性或各向异性）

新新学长搞科研

【上海交通大学主办】第七届医学人工智能国际学术会议（ISAIMS 2026）会议官网：第七届医学人工智能国际学术会议（ISAIMS 2026） https://ais.cn/u/7Z3A7j

写文献综述，时间脉络和主题分类到底怎么选？写文献综述，几乎所有人都会卡在第一道难题：结构怎么定？绝大多数人的纠结，最终都会落到两种主流写法上——时间脉络与主题分类。两种写法各有大批拥趸，没有绝对的优劣之分，却有着完全不同的适用场景和写作逻辑。

学术小白人

医学交叉会议！EI检索！2026年人工智能与健康信息学国际学术会议（AIHI 2026）EI / SCOPUS -- IEEE XPLORE重要信息速览会议官网：医学交叉会议！EI检索！2026年人工智能与健康信息学国际学术会议（AIHI 2026）

前网易架构师-高司机

带标注的带标注的医用采血管分类和标签识别数据集，识别率80.7%，5524张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码本数据集包含5524张带标注的医用采血管图像，涵盖6个关键类别，识别准确率达80.7%。数据集支持YOLO系列（v7-v12）、COCO JSON和PASCAL VOC XML格式，适用于医疗图像识别、自动化分拣系统开发等场景。文末提供完整的YOLO模型训练代码。

学术小白人

【早鸟优惠】第二届AI赋能图像处理与计算机视觉技术国际学术研讨会（AIPCVT 2026）第二届AI赋能图像处理与计算机视觉技术国际学术研讨会（AIPCVT 2026）2026 2nd International Symposium on AI-Driven Image Processing and Computer Vision Technology

AI医影跨模态组学

Biomarker Res（IF=11.5）安徽医科大学第一医院：基于机器学习的放射组学模型：子宫内膜癌患者的预后预测及机制探索01文献信息本次分享的文献是由安徽医科大学第一附属医院联合美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院、浙江大学第二医院、安徽阜南医院等多中心合作团队于2025年9月29日在《Biomarker Research》（IF=11.5，Q1）上发表的研究“Machine learning-based radiomics model: prognostic prediction and mechanism exploration in patients with endometrial cancer”即基于机器学习的影像组

AI医影跨模态组学

Radiol Imaging Cancer 苏大一附属胡春红团队：基于MRI和HE的多模态深度学习模型预测肝细胞癌包裹性血管模式01文献信息本次分享的文献是由苏州大学第一附属医院胡春红团队联合唐山人民医院核医学科、苏州大学放射医学与防护学院、南通大学附属南通第三医院病理科/放射科等多中心团队在《Radiology: Imaging Cancer》（中科院2区，IF=6.3）上发表的研究“Deep Learning Radiopathomics Models Based on Contrast-enhanced MRI and Pathologic Imaging for Predicting Vessels Encapsulati

AI医影跨模态组学

J Thorac Oncol（IF=20.8）广东省人民医院钟文昭教授团队：基于影像组学的支持向量机区分驱动肺腺癌进展的分子事件01文献信息本次分享的文献是由广东省人民医院肺癌研究所钟文昭教授团队联合华南理工大学医学院、广东省人民医院病理科、核医学科等多学科团队在2024年9月19日在《Journal of Thoracic Oncology》（中科院1区，IF=20.8）上发表的研究“Radiomics-Based Support Vector Machine Distinguishes Molecular Events Driving the Progression of Lung Adenocarcinoma”即基于影像组学

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Radiol Artif Intell 中山大学肿瘤防治中心放疗科：基于连续MRI的深度学习模型预测局部晚期鼻咽癌患者生存期01文献信息本次分享的文献是由中山大学肿瘤防治中心放疗科联合华南理工大学附属第六医院、南方医科大学和云南大学等机构在2025年2月发表在《Radiology: Artificial Intelligence》（中科院1区，IF=13.2）上的研究“A Serial MRI–based Deep Learning Model to Predict Survival in Patients with Locoregionally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma”即基于连续M

AI医影跨模态组学

eClinMed 中国人民解放军总医院第五医学中心介入超声科：基于超声的可解释性机器学习模型用于≤3cm肝细胞癌分类的开发与验证01文献信息本次分享的文献是由中国人民解放军总医院第五医学中心介入超声科联合厦门大学附属翔安医院、南开大学医学院和福州市第一总医院超声科等55家医院在2025年2月在柳叶刀子刊《eClinicalMedicine》（中科院1区，IF=10.0）上的研究“Development and validation of an ultrasound-based interpretable machine learning model for the classification of ≤3 cm hepatocel

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EBioMedicine美国佐治亚理工学院与埃默里大学：基于深度学习的放射组学与病理学多模态融合预测HPV相关口咽鳞状细胞癌预后01文献信息本次分享的文献是由佐治亚理工学院和埃默里大学华莱士·H·库尔特生物医学工程系Anant Madabhushi教授团队联合美国克利夫兰医学中心、埃默里大学医院、爱荷华大学霍尔顿综合癌症中心、南京信息工程大学人工智能医学学院（中国）等12家机构2025年3月在柳叶刀子刊《eBioMedicine》（中科院1区，IF=10.8）上发表的研究“Deep learning informed multimodal fusion of radiology and pathology to predict o

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Radiology（IF=15.2）北京大学肿瘤医院影像科孙应实教授团队：CT预测微卫星不稳定性高结肠癌区域淋巴结转移01文献信息本次分享的文献是由北京大学肿瘤医院医学影像科孙应实教授等团队2025年4月在《Radiology》（中科院1区，IF=15.2）上发表的研究“Predicting Regional Lymph Node Metastases at CT in Microsatellite Instability–High Colon Cancer”即基于CT预测微卫星不稳定高（MSI-H）型结肠癌区域淋巴结转移，该研究为两中心回顾性研究，针对微卫星不稳定性高（MSI-H）结肠癌的传统CT淋巴结评估准确率低的问

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Int J Surg华中科技大学同济医学院附属协和医院：可解释机器学习模型预测胰腺癌早期复发：整合瘤内瘤周影像组学及身体成分分析01文献信息本次分享文献是由华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科郑传胜教授团队联合广东省人民医院放射科、武汉科技大学附属老年医院放射科等多中心合作团队近日（2025年7月15日）在《International Journal of Surgery》（中科院2区，IF=10.1）上发表的研究“Interpretable Machine Learning Model for Predicting Early Recurrence of Pancreatic Cancer: Integrating Intr

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NPJ Precis Oncol（IF=8）中国科学院深圳先进技术研究院吴红艳教授等团队：深度可解释放射基因组学解析乳腺MRI肿瘤微环境01文献学习今天分享的文献是由中国科学院深圳先进技术研究院吴红艳教授等团队于2026年5月在肿瘤学顶刊《npj Precision Oncology》（中科院1区top，IF=8）上发表的研究“Deep interpretable radiogenomic workflow deciphers tumor microenvironment from breast MRI and identifies clinician-interpretable biomarkers”即深度可解释放射基因组学工作流程：通

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J Adv Res（IF=13）南方医科大学南方医院等团队：基于多模态渐进融合 Transformer 的肝细胞癌患者免疫治疗反应预测模型01文献学习今天分享的文献是由南方医科大学南方医院等团队于2026年2月在《Journal of Advanced Research》（中科院1区top，IF=13）上发表的研究“Multi-modal gradual fusion transformer-based model for predicting immunotherapy response in patients with hepatocellular carcinoma”即基于多模态渐进融合变换器模型的肝细胞癌免疫治疗反应预测研究，该研究

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Lancet Digit Health（IF=24.1）广东省人民医院刘再毅&amp；南方医科大学南方医院梁莉等团队：基于可解释深度学习模型预测胶质瘤分子改变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、南方医科大学南方医院梁莉等团队于2026年5月11日在柳叶刀旗下数字健康领域顶刊《The Lancet Digital Health》（中科院1区top，IF=24.1）上发表的研究“Molecular alterations prediction in gliomas via an interpretable deep learning model: a multicentre and retrospective study”即基于可解释深度学习

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J Clin Oncol（IF=43.4）美国Cedars-Sinai医学中心等团队：基于计算组织学人工智能的晚期胰腺癌化疗选择预测性生物标志物的开发与验证01文献学习今天分享的文献是由美国Cedars-Sinai医学中心、Valar Labs、加拿大玛格丽特公主癌症中心等国际多机构团队于2026年2月在肿瘤学领域顶刊《Journal of Clinical Oncology》（中科院1区top，IF=43.4）上发表的研究“Development and Validation of a Computational Histology Artificial Intelligence-Powered Predictive Biomarker for Selec