欢迎大家来看雪球幸运笺！一年之计在于春，抓住机遇，成果翻倍。最近DeepSeek大火，机器学习套路也乘上东风。怎么把机器学习套路用出新意，又不用在工作量、实验经费、分析难度方面大下功夫？跟着雪球的讲解读下去，你会知道为什么雪球建议你抓住影像组学的机遇，即使你可能不属于放射科、肿瘤科。
影像组学（Radiomics）是一种从医学影像中高通量提取并分析大量高级且定量的影像学特征的技术。核心思想是通过计算机辅助的方法，将医学影像中的视觉信息转化为深层次的特征，进而进行量化分析和挖掘，以揭示潜在的生物学特征、疾病信息和治疗预测。影像数据包括CT、MRI、PET、超声影像等，不可以混合分析。计算机辅助时，可能会用到机器学习、深度学习，甚至人工智能，技术上足够新颖。
在通用大模型风头正盛的当下，医学图像垂直领域的大模型同样是未来的发展趋势。而它最基础的也是最重要的一部分便是医学影像数据集。“十四五”发展规划便强调过会重点支持基于医学大数据赋能的人工智能技术的疾病防、诊、治新技术。今年又会有怎样的新支持，让我们拭目以待。
除了肿瘤科可以利用TCGA的“好伙伴”TCIA（Cancer Imaging Archive），放射科自身具备案例积累外，还有NIH的DeepLesion，包含全身CT影像（含心血管病变如肺栓塞、主动脉瘤）的标注数据集；收录健康老年人和AD患者的脑部MRI、临床认知评估数据的OASIS（Open Access Series of Imaging Studies）等。
对深层次特征进行量化分析和挖掘的结果，使得以影像组学特征+临床风险因素组合建立的模型，通常具有更好的AUC（曲线下面积）。形成创新的非侵入性方法，具有很高的临床应用价值。
虽然纯公共数据也能进行挖掘，如果再多一个独立队列，是不是又能做一次验证？影像组学资料，占用内存大，隐藏特征信息多，不借助算法的力量帮助提取，无法形成系统的经验，只能是“吃灰”。而让曾经“吃灰”的资料为自己所用，诊断模型专利申请、科研基金申请、高分SCI发表，各种收获都是实实在在的。
截至今天，2025年“影像组学+机器学习”的发文量已经达到360+篇，以0实验的内容发表的也不在少数。十年前——2015年时，只有2篇发表，用日新月异来形容这个套路组合也不为过了。
“风浪越大，鱼越贵。”影像组学的缺点，也是挑战，也是上分的机遇。我们就在上分空间里逐一说明：
数据整合与增强。
继续了解更多的公共数据库，如UK Biobank、ABIDE等，进行合理的数据补充。
也可采用数据增强技术，利用现有工具，通过图像旋转、平移、添加噪声等生成合成数据。
使用SHAP解释（可点击跳转了解），说明模型对不同特征的敏感性。在生信研究中使用SHAP的思路，目前还处于蓝海，对SHAP的应用程度还没卷起来。
分阶段验证（先单变量分析筛选，再构建多变量模型）；选择合适的可视化简化方法，如校准曲线，直观展示分析结果。
开发交互式Shniy应用等，调整模型输出形式。这种方法可以提高曝光和被引用的几率，也赋予了更高的临床应用价值。在标书申请等场景，会更有竞争力。
纯影像特征挖掘的SCI，无需湿实验。
当然，如果你的目标是10+SCI、国自然这些，
可能需要额外收集临床样本、自测序、探索与验证机制等。
有任何疑问，欢迎来找雪球答疑。
类似这样0实验、少实验的可发套路，雪球的武器库还有很多很多，并且会在每周三晚八点的直播中，分门别类给大家讲解。影像组学可谓“进可攻，退可守”：加入适当实验，或者联合其他独立队列等，有申请国自然的竞争力；如果你只想单纯挖掘公共数据，也能0实验发表一个不错的分数。
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对于缺分析基础、缺实验经费、甚至缺少学习时间的各位同学来说，找有经验、有教学能力的前辈陪跑指路，也许是不错的选择。雪球老师领衔的精英团队可以提供包括但不限于如下套路的陪跑服务，也包括今天介绍的影像组学相关分析。想要获得贴身定制，就添加雪球，回复“个性化”咨询吧~
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