零基础顶刊文章:ChatGPT论文润色+工具

众所周知,现在发文章越来越卷,如何才能发高分文章呢?小编整理了一些高分文章的特征,我们一起来看一下吧~


ER影像组学

一、技术路线:
1.数据收集整理,ROI标注,ITK-SNAP,3D Slicer。

2.临床指标统计分析,单因素、多因素回归筛选。

3.Pyradiomics提取特征,Shape、First Order、Texture特征;LoG、Wavelet小波变换等。

4.特征筛选
a.ICC,随机挑选30,多人标注,选择特征鲁棒性高的。b.统计检验筛选,utest、ttest、、ANOVA检验,筛选p value<0.05
c.mRmR,相关系数筛选,spearman、pearson、kendal1系数等,相关系数大于0.9的两者保留其一。d.Lasso,10折交叉验证,权重曲线、rad score公式、权重图。

5.问题建模,筛选出来的特征,输入到机器学习算法,COX、LR、SVM、RF、XGBoost、LightGBM等模型,构建Signature。

6.指标解释
a.统计对比表格,准确率、AUC、Sensitivity,Specificity,F1。
b.挑最好的模型,ROC曲线,DCA曲线、校准曲线。
c.混淆矩阵,所有样本预测概率分布图。
d.Signature融合,Nomogram,增加临床可解释性。

二、涉及方法:



病理+多模态组学

一、技术路线:
1、数据收集整理,WSI 级别进行 ROI标注,可以考虑使用 CellProfilerQuPath,提取特征。

2、临床指标统计分析,单因素、多因素回归筛选。

3、病理深度学习模型构建
A.将 WSI裁剪成 patch (tiles)
B.根据 ROI标注信息,进行深度学习模型训练。
   a.训练分类任务,例如: VGG、ResNet、Inception、DenseNet 等
   b.训练分割任务,例如: FCN、Deeplab、 unet 等
C. 提取深度学习特征
   a.所有的 patch 融合成类别 histogram 直方图或者做成TF-IDF特征。
  b.所有 patch 识别的概率信息,做成概率直方图2.
  c.使用深度学习中间层特征,然后使用深度模型进行融合

4、问题建模,筛选出来特征,分数据输入到机器学习算法,构建                       Signature。

5、指标解释,效能对比
A. 深度学习模型可解释
    a.训练过程中训练集、测试集 loss、准确率变化
    b.Grad-CAM 激活图,结合病理组织解释模型
    c.patch 预测结果还原回 wSI 的预测结果图。
    d.patch 预测概率还原回 wSI 的预测概率图。
B.统计对比表格,准确率、AUC、Sensitivity,Specificity,F1。
C. ROC曲线,DCA曲线、校准曲线。
D.混淆矩阵,所有样本预测概率分布图。
E. Signature融合,对比 Clinical、Pathology 不同数据的结果                       Nomogram差异。

二、套路整理(以病理为例)




深度学习


以上是小编汇总的生信相关高分文章的特点,需要与临床深度结合,仅有测序数据是不够的。但是涉及到的分析流程或工具不熟悉怎么办呢?其实不需要你会写代码,只要学会利用平台即可


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