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近年來，用影像組學發(fā)SCI的方法越來越深受國人喜愛。
因其無需做實驗、僅需收片子就能發(fā)SCI的特性，從2012年首次提出概念以來，十年間就已成功發(fā)表了近8000篇文獻，國人占比超50%。
影像組學是什么？
影像組學是什么？憑什么惹得研究者們趨之若鶩？又憑什么這么容易就發(fā)SCI？
官方概念這樣解釋“影像組學是指通過高通量計算，從斷層圖像（計算機斷層掃描[CT]、磁共振[MR]或正電子發(fā)射斷層掃描[PET]圖像）中快速提取大量定量特征。通過將數(shù)字醫(yī)學圖像轉換為可挖掘的數(shù)據，定量地進行圖像分析，從而揭示生物醫(yī)學圖像包含反映潛在的病理生理學的信息。”
簡單理解就是，利用算法對醫(yī)學影像數(shù)據進行分析，利用肉眼無法識別的、量化的圖像特征進行建模，用于醫(yī)學決策，輔助醫(yī)師做出更準確的診斷。
對于影像科醫(yī)務人員來說，缺乏臨床工作經驗、缺少臨床試驗數(shù)據、較少有機會參與科研活動是比較普遍的現(xiàn)象，所以相較于其他科室醫(yī)生，影像科的醫(yī)生想要發(fā)SCI可以說是難上加難。
而隨著科技的進步，精準醫(yī)療、AI人工智能等一系列的大數(shù)據處理軟件相繼被開發(fā)出來，催生出了 “影像組學”這樣的研究方法，通過這種方法研究的結果具有較高的預期臨床價值，且發(fā)表的文章普遍位于5分以上，所以用影像組學發(fā)SCI在目前醫(yī)學影像科研界的熱度高漲。
雖說應用影像組學發(fā)SCI不用做實驗不用收病例，可以省下很多經費和時間，而且一般醫(yī)院都有自己的影像數(shù)據庫，拿來就能直接發(fā)SCI，很方便。但是！研究方法算不上簡單。
因為影像組學本質上是在針對影像進行大數(shù)據分析，所以研究過程幾乎全程都在和機器學習、數(shù)據分析、建模驗證打交道，光聽這些名字就能知道，對沒有代碼基礎的醫(yī)學人來說，非常不友好！
另一方面，影像組學發(fā)展到今天，已經積累了近8000篇文章，后來者想要開展影像組學研究，還想單純從臨床問題出發(fā)尋找課題，幾乎已經沒有落腳之地，隨便試試某個課題，都已經有N篇文章了，也難以再繼續(xù)發(fā)SCI。
“雙劍合璧”，基于影像組學的Meta分析，這不就來了！助力你發(fā)高分SCI！
上Pubmed粗略進行檢索，基于影像組學的Meta分析，第一篇文章發(fā)表于2018年，發(fā)SCI文章僅84篇。
影像組學Meta分析是什么？
簡單理解就是使用Meta分析的研究方法評估某一領域影像組學當前的證據狀態(tài)，為推進臨床使用影像組學模型提供證據。方法還是那個方法，只是研究的對象變成了影像組學而已。
簡單看一篇影像組學預測非小細胞肺癌免疫治療療效以及預后的Meta分析，感受一下基于影像組學Meta分析的研究過程，看看是如何來發(fā)SCI的。
該篇文獻發(fā)表于2021年7月，屬于國人團隊的研究成果，最新影響因子10.05。
1.選題背景
隨著對腫瘤細胞的免疫研究不斷升入，各種免疫相關機制不斷地發(fā)現(xiàn)。腫瘤的免疫檢查點治療以及預后成為癌癥領域的研究熱點。在肺癌領域，肺癌的靶向治療是肺癌領域在近10年來突出的進展，也就是針對肺癌細胞本身特有的基因變化而進行的靶向治療的手段。
非小細胞肺癌是最常見的肺癌類型之一，占確診總數(shù)的84%，目前也是唯一可以采取靶向藥物治療的肺癌類型。目前腫瘤的靶向治療，通過單克隆抗體來抑制免疫檢查點（包括PD-1以及其配體PD-L1），約在40%左右的患者中起作用。由于免疫治療費用昂貴，并可能導致免疫相關的毒性，因此準確識別將受益于免疫治療的患者是非常重要。
影像組學在非侵入性預測非小細胞肺癌患者的免疫治療反應和預后方面具有潛力。然而，它還沒有達到作為臨床決策工具的標準，還需要進一步的臨床路徑驗證，以及多中心外部驗證和評估，才可以促進非小細胞肺癌患者的個性化治療。
所以，研究的目的是通過系統(tǒng)綜述分析目前用于預測非小細胞肺癌患者免疫治療反應或結局的影像組學研究的現(xiàn)狀，并根據圖像挖掘研究的階段分類標準和影像組學質量評分(RQS)工具評估影像組學研究的質量。此外，還進行了定量分析，以評估影像組學在預測免疫治療反應和結果方面的表現(xiàn)。
2.研究過程
該研究依據PRISMA指南進行，并且在提前在Prospero上進行了注冊，注冊號為：CRD42021246068。
文獻檢索時間截止到2021年4月，在Pubmed和Web Of Science上共發(fā)SCI文獻121篇，篩選排除了106篇文獻，最終納入15篇進入研究。
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使用圖像挖掘研究的相位分類標準和影像組學質量評分（RQS）工具來評估納入文獻的質量。對納入的所有文獻進行了兩項匯總分析：(1)對研究使用影像組學來比較驗證數(shù)據集中高風險組和低風險組之間的免疫治療結果(如PFS和OS)的研究進行薈萃分析，以匯總風險比(HR)；(2)對研究使用影像組學來預測最佳放射模型驗證數(shù)據集中的免疫治療反應的研究進行薈萃分析，以匯總敏感性、特異性、陽性似然比(PLR)、陰性似然比(NLR)、診斷優(yōu)勢比(OR)。
采用Mantel-Haenszel模型進行隨機效應分析，并用森林圖將結果可視化。使用I2統(tǒng)計檢驗了研究之間的異質性，雙側p < 0.05認為有統(tǒng)計學意義。
匯總結果顯示：使用影像組學預測非小細胞肺癌免疫治療反應的綜合診斷優(yōu)勢比為14.99(95%置信區(qū)間[CI] 8.66-25.95)。此外，影像組學可將患者分為總生存期有顯著差異的高、低風險組(綜合風險比[HR]: 1.96, 95%CI 1.61-2.40, p < 0.001)，無進展生存期(合并HR: 2.39, 95%CI 1.69-3.38,p<0.001)。
結論：影像組學具有無創(chuàng)性預測非小細胞肺癌患者免疫治療反應和結果的潛力，但目前尚未作為臨床決策工具實施。在臨床路徑內進一步的外部驗證和評估可以促進非小細胞肺癌患者的個性化治療。
總結思考
基于影像組學的Meta分析目前已經有人做過，且大部分為國外作者，發(fā)SCI的分數(shù)還都不低，足以可見其內在的潛力。
不過也要理性看待，Meta分析是基于文獻的二次研究，如果你想研究的方向目前并沒有足夠多的影像組學基礎研究文獻，那想通過Meta發(fā)SCI，肯定是不可行的。
但是也可以預見，隨著國內外影像組學研究的持續(xù)發(fā)展，發(fā)SCI的也越來越多，基于影像組學的Meta分析肯定是下一個大勢所趨，就像目前基于預測模型的Meta分析一樣。
現(xiàn)在去全網搜索關于【影像組學Meta分析】的內容，你會發(fā)現(xiàn)僅有少數(shù)幾篇文獻解讀類教程，幾乎不存在任何關于此方法的系統(tǒng)性教程。
所以，去做吃螃蟹的人吧，上Pubmed搜一搜。
?? 如果你想做的方向有不少相關文獻，那現(xiàn)在開始學，說不定年底就能發(fā)SCI。
?? 如果你想做的方向還沒有那么多相關的文獻，但是自己也不想學代碼去做復雜的影像組學研究，那么基于影像組學的Meta分析基本操作方法就可以早早準備著了。等到“時機”成熟，就能比別人搶先發(fā) SCI，畢竟這種高階Meta，學習起來也不是一天兩天的事情~
如果你想學習基于影像組學的高階Meta來發(fā)SCI，不確定有沒有合適的選題，可以考慮參與以下課程！
