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影像组学最新视觉报道_影像组学是什么意思(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

影像组学

影像基因组学：未来医学研究的新热点 𐟘𒠦œ‰人说影像组学最新、最好、最容易发表文章？ 𐟘Ž 没错，但那些套路大家都快玩腻了！ 𐟚€ 今天给大家介绍影像组学的升级版——影像基因组学，这可是未来医学SCI的一大高分秘诀哦～ 𐟌Ÿ 顾名思义，影像基因组学就是将疾病的影像与基因表达联系起来，探索疾病表观与遗传的相互作用。 𐟒ᠤ𘤧獦€路： 1️⃣ 通过术前影像预测基因表达和基因突变； 2️⃣ 结合影像和基因特征，整合成高维的多组学特征，共同完成临床预测任务。 𐟘🙦‹›是不是让你的科研思路又打开了？与我们一起探索，这些都不再是难题！𐟒ꀀ

药物化学与人工智能的完美结合今天与一位药学师兄交流时，他展示了一篇关于药物化学与人工智能结合的论文。他们目前正在参考这篇论文进行某个药学与AI的课题研究。这篇论文介绍了一种新型的Macformer模型。我们发现，人工智能在药物研究中的最大价值在于：高效性：AI大模型能够高效地探索化合物的化学空间结构，大大缩短科研周期。分子多样性和结构新颖性：这两者在药物探索中至关重要，AI大大增强了这方面的探索能力。预测和优化能力：AI模型如GPT在医学中常用于疾病预测，深度学习模型在药物研究中也有广泛应用。这种模型可以与多个领域结合：药物学：个性化药物设计蛋白质工程：蛋白质设计与修饰材料化学：设计新型材料合成化学：预测化学合成路径药理学：药物毒性预测和副作用分析此外，AI还可以与影像组学、多模态、自然语言处理、深度学习相关以及基因组学进行交叉应用。

2024年生信分析必备：十大数据库详解大家好！今天为大家带来一份超实用的生物信息学资源清单，适合所有生物信息学的小伙伴们。以下是2024年必知的十大数据库，赶紧收藏吧！ 𐟌Ÿ【NCBI GEO】𐟓Š：单细胞数据的宝库，疾病研究的好帮手。 𐟔【PubMed】𐟓š：文献检索的全能王，生信分析的起点。 𐟧죀NHANES】𐟓ˆ：流行病学研究的火种，孟德尔随机的摇篮。 𐟔죀Biobank】𐟧쯼šGWAS数据的金矿，遗传学奥秘的挖掘者。 𐟓ˆ【TCGA】𐟓Š：多组学数据的宝库，样本齐全的科研天堂。 𐟗𚯸【GEPIA】𐟗𚯸：差异分析和预后分析的神器，TCGA数据的好帮手。 𐟧죀Cbioportal】𐟧쯼š突变数据的全景图，预后分析的好帮手。 𐟖𜯸【UALCAN】𐟖𜯸：深入研究RNA-seq，预测药物靶点的利器。 𐟎裀TCIA】𐟎诼š影像组学与病理组学的结合，多模态研究的未来。 𐟌【The Human Protein Atlas】𐟌：免疫组化图谱，疾病研究的新视角。这些数据库不仅能为你的研究提供丰富的数据资源，还能帮助你在生信分析的道路上少走弯路，快速达到科研的高峰。赶紧收藏这份清单，让你的生信分析事半功倍！

肺腺癌早诊新突破𐟓ˆ 探索医学影像的未来，我们欢迎对医学影像和多模态研究感兴趣的学生加入我们的团队！无论你是医学临床方向还是医学影像方向的研究者，这里都有你的舞台。 𐟌Ÿ 我们的研究领域：多模态影像组学在肺腺癌早期精准诊断中的应用 𐟓š 背景：肺腺癌的早期诊断是肿瘤学的一大挑战。传统的单一模态影像学诊断存在局限性，而多模态融合能够显著提高诊断的准确性。 𐟒ᠧ瑧 ”思路：整合CT、PET和基因组学数据深度学习多模态特征提取构建机器学习分类模型验证模型对早期肺腺癌的识别精度 𐟓– 相关期刊： Lancet Oncology Nature Medicine European Respiratory Journal Stroke Cancer Imaging Neurological Sciences 我们提供idea、支持和帮助，让你的科研之路更加顺畅。加入我们，一起探索医学影像的奥秘，为肺腺癌的早期诊断贡献力量！

深度学习与影像组学的完美结合𐟒劥˜🯼Œ大家好！最近有不少小伙伴问我，关于深度学习和影像组学结合的研究进展如何。其实，这个领域真的是越来越火了，尤其是最近几年，相关的学术期刊上发表了不少这方面的研究文章。首先，深度学习在影像组学中的应用已经成为一种趋势。很多研究通过深度学习提取影像组学特征，然后再结合传统的影像组学方法，比如列线图和Cox回归等。这样做的好处是，提取的特征更加全面和细致，理论上预测效果也会更好。那么，具体是怎么做的呢？简单来说，就是将深度学习提取的影像组学特征与传统的影像组学特征相结合。通过Lasso筛选后，再利用机器学习分类器进行预测。这样一来，提取的特征不仅全面，还能更好地反映影像学的复杂性和多样性。举个例子吧，最近有不少二区及以上的学术期刊发表了相关研究。这些研究通过深度学习提取的影像组学特征与传统的影像组学特征相结合，取得了非常不错的预测效果。从理论上讲，这种方法不仅能提高预测的准确性，还能更好地理解疾病的本质和机制。所以，如果你对深度学习和影像组学的结合感兴趣，不妨关注一下这个领域的研究进展。说不定你也能从中找到一些新的灵感和启发呢！𐟒က

医学影像学考研什么专业好如果你对医学影像学感兴趣，想要考研深造，那么选择合适的专业方向是非常重要的。以下是一些关键点，帮助你做出明智的选择。招生条件与专业方向 𐟎“ 首先，你需要了解报考学校的招生条件。有些学校的影像方向只接受本科为医学影像学的学生，不接受跨考。一般来说，医学影像学专业只能选择三个方向：放射影像学、超声医学和核医学。就业与科研前景 𐟒𜰟”슦”𞥰„影像学：硕士毕业后，你可以进入大多数医院工作（沿海地区可能县医院都要求博士）。大三甲医院通常要求博士学历。科研方面，主要集中在胸组腹组等某些疾病的研究，近年来影像组学（与AI有关）是热门领域。超声医学：相比放射影像学，超声医学的就业机会更多，岗位多且门槛相对较低。放射和超声都有介入治疗的方向，也有以超声介入为科研方向的。核医学：核医学的就业面相对较窄，主要集中在发达地区或大三甲医院。大多数医院只招收博士，但核医学容易发表科研文章。硕士毕业生也能找到工作，建议继续深造。工作环境 𐟏劦”𞥰„影像学：主要在报告室写报告，接触X线、CT、MRI等设备，不直接接触病人。超声医学：需要接触病人做检查，工作量较大，可能会遇到医患问题，如插队检查等。放射和超声都需要值夜班，但放射工作相对轻松一些。核医学：是三个专业中最轻松的，周末不上班，平时也不值班。待遇情况 𐟒𐊥𞅩‡方面，各个医院和科室的制度不同，一般是按绩效奖金来计算。考研情况 𐟓ˆ 影像学的考研竞争比临床更激烈。想要报考好学校，初试分数要高，分越高，进复试的可能性越大。如果报考的学校今年竞争特别激烈，那么分数一般的话就很悬了。因此，结合自身条件选择学校和专业是非常重要的。希望这些信息能帮助你更好地选择适合自己的专业方向，顺利考研深造！

两篇《世界肿瘤研究》精选文章推荐 1. 论文标题：影像组学在乳腺癌分子分型预测中的价值出处和链接：赵学波, 陈鲜霞. 影像组学在乳腺癌分子分型预测中的价值[J]. 世界肿瘤研究, 2024, 14(1): 41-47. 摘要：乳腺癌分子亚型的精准诊断对个性化治疗方案的制定至关重要。目前，临床主要通过病理组织进行免疫组化分析来确定乳腺癌分子分型，但这种方法存在取样和分析的局限性。影像组学技术能够将从医学图像中提取的高维数据转换为定量研究资料，为肿瘤的非侵入性和全面评估提供了可能。本文综述了影像组学在预测乳腺癌分子分型中的应用进展。论文标题：PI3K/Akt信号通路抑制剂在妇科恶性肿瘤治疗中的研究进展出处和链接：王萌倩, 刘开开, 刘芯瑜, 张晓露, 李红霞. PI3K/Akt信号通路抑制剂在妇科恶性肿瘤治疗中的研究进展[J]. 世界肿瘤研究, 2024, 14(1): 35-40. 摘要：PI3K/Akt信号通路在细胞生长、增殖、迁移、代谢和分泌等多种细胞调控过程中发挥关键作用。多项研究表明，PI3K/Akt信号转导的激活有助于增加肿瘤细胞的增殖和转移，并诱导治疗耐药性，使其成为肿瘤诊断及治疗的新靶点。PI3K/Akt信号通路抑制剂包括泛PI3K抑制剂、亚型特异性PI3K抑制剂、双PI3K/mTOR抑制剂和Akt抑制剂。其中，泛PI3K抑制剂是研究最多的药物。本文综述了PI3K/Akt信号通路抑制剂在妇科恶性肿瘤中的分子机制及其治疗潜力，为妇科恶性肿瘤的治疗提供新的选择。

CJTER丨医工融合理工科专家技术介绍（第8期）：心脏结构与功能影像组学智能分析技术CJTER丨医工融合理工科专家技术介绍（第8期）...

有时候，觉得一些医疗机构，也真是不够仔细，不够为病人着想。好不容易把肺ct数字化了，但是上传的序列就是不给上传超薄的序列的，就是给你一个5mm的肺窗和超薄的纵隔窗，想看一个1mm的肺窗，就是没有，哎。不知道这样的意义何在，其实把关键的信息都丢失了，虽然绝大部分病人也不会自己去看这些片 ...

影像组学饱和？试试影像-病理组学新思路！传统的影像组学方法已经被广泛研究，相关的SCI期刊竞争日益激烈，要么是多中心研究，要么是多模态分析，或者是算法创新。今天，我们带来一种新的方法：影像-病理组学，用于预测分型、疗效和预后。影像组学主要关注宏观层面的分析，而病理组学则从微观角度进行研究。通过将宏观和微观层面的数据结合起来，从不同层面联合分析患者的特征，利用机器学习挖掘与疾病机制、分型和预后的关联，这种思路在临床上具有重要意义。从发文的角度来看，传统影像组学的研究逐渐变得饱和。虽然相比生物信息学和孟德尔遗传学，影像组学的发文难度相对较低，但已经没有前几年的受欢迎程度。因此，研究者们正在寻找如何实现影像组学的升级版。病理作为临床常规检测手段，不需要送公司测序，也不需要分析各种组学，只需切片搭配深度学习即可。对于想要开展影像-病理组学研究的临床医生来说，这种方法的结合将为研究带来新的可能性和机遇。

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