Cancer Cell（IF=48.8）厉不厉害？那再加一个Nature Medicine（IF=58.7）呢？
能发到这两个杂志是多少科研人可望而不可及的事情，如果小记者告诉你有一个PI在2个月内接连发了Cancer Cell和Nature Medicine，你会怎么想？到底做的啥课题能俩月连出2篇顶刊？先透露一下，是“基于影像学数据的人工智能诊断模型”，下面小记者带大家看看它的庐山真面目！
这两篇文章由斯坦福大学王嫣然博士分别联合国内团队发表，2024年5月13日联合中国医学科学院阜外医院等团队在 Nature Medicine 上发表《Screening and diagnosis of cardiovascular disease using artificial intelligence-enabled cardiac magnetic resonance imaging》（利用人工智能心脏磁共振成像筛查和诊断心血管疾病），2024年6月27日联合首都医科大学附属北京天坛医院等团队在Cancer Cell发表《Advancing presurgical non-invasive molecular subgroup prediction in medulloblastoma using artificial intelligence and MRI signatures》（利用人工智能和磁共振成像特征推进髓母细胞瘤术前非侵入性分子亚组预测），两篇文章均是瞄准“影像组学+机器学习模型”这个大热方向，从这2篇文章可以得到一个信号：影像组学+机器学习模型这个方向大有可为！这个方向只需纯生信就能发到10分+！有条件获得影像学数据的朋友，不妨试一下，不愁发高分！
文章一：
心脏磁共振成像(CMR)是心脏功能评估的金标准，在诊断心血管疾病(CVD)中起着至关重要的作用，然而 CMR解释的沉重资源负担限制了其广泛应用。该研究旨在开发和验证一种用于自动计算机化 CMR 解释和诊断的深度学习方法。
基于9719名患者数据，该研究开发并验证了用于筛查和诊断 11 种心血管疾病的计算机化 CMR 解读，包括一个模仿临床工作流程的两阶段范例：（1）使用非增强型 cine 磁共振成像（MRI）筛查异常，（2）使用 cine 和晚期钆增强（LGE）MRI 作为组合输入诊断心血管疾病。该研究创新地提出了基于video-based swin transformer（VST）27（计算机视觉领域的前沿技术）作为模型主要方法去替代传统的卷积神经网络（CNN）方法，并强调了VST模型在 CMR 序列建模方面的优越性。最后将人工智能模型的性能与具有不同 CMR 解读经验的医生进行了比较。这项研究为实时准确判读心血管影像开辟了一条途径，并将心血管影像更广泛地应用于心血管疾病的筛查和诊断。
文章二：
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：240717-2
分子亚群检测的普遍难以获取和数据的匮乏阻碍了髓母细胞瘤的全球研究。为了填补这一空白，该研究建立了一个国际分子特征数据库，包括来自中国和美国13个中心的934例髓母细胞瘤患者。作为手术前评估的一部分，机器学习（ML）工作流程从患者接受脑部核磁共振成像扫描开始，包括轴向 T1 增强和 T2 加权核磁共振成像。该研究开发的肿瘤分割深度学习模型会自动在MRI图像上划分原发肿瘤区域，然后进行人工验证以确保其准确性，随后从MRI中提取定量放射学特征和肿瘤质量特征，为 ML 分类提供信息。利用这些MRI特征，三分类法将患者分为 WNT、SHH 或 G3/G4（非 WNT/非 SHH）三类，二分类法在非 WNT/非 SHH 亚组中进一步细分出第 3 组（G3）和第 4 组（G4）。最后稳健的验证策略（包括交叉验证、外部验证和连续验证）证明了该模型作为可推广的分子诊断分类器的有效性。
小结
“影像组学+机器学习模型”2个月内连续发2篇顶刊，牛不牛？除了文章的研究思路和结果，小记者从生信角度来看，最重要的还是“影像组学+机器学习模型”这个选题方向的创新性够高，既有热度又贴近临床易转化，其实非常适合可以获得影像学数据的临床科研人员，这类分析不需要做实验，纯分析建模就可以冲击10分+甚至顶刊！当然，如果你想在这个方向发文，拥有大量数据而不知如何分析建模，欢迎扫码联系小记者！专业团队为你保驾护航，1V1定制创新思路~
小记者话生信
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