【深度学习细胞癌】又一同学SCI见刊：基于CT的深度学习放射组学诺模图预测头颈部鳞状

一、见刊文献

扫码观看完整版见刊论

二、深度迁移学习技术套路

三、多中心数据合作招募

数据合作招募（一）多中心乳腺癌数据

目标：Lancet Digital Health、Nature Cancer等20分+的顶刊

项目背景：目前已有10个中心的MRI数据，大概1700多例新辅助化疗的乳腺MRI数据，掌握目前该子领域的最大MRI数据量，课题技术的话影像组学和深度学习基本没问题，发过柳叶刀子刊、外科顶刊等top杂志，另有多篇top的文章正返修及外审等，与我们合作时还可以一起交流论文投稿、写标书的建议等，互相进步，技术上也有张老师的onekey团队做背书

数据要求：

     1）提供MRI数据、或穿刺病理数据作为外部验证即可，可挂共一或共通讯，作者这边有专人勾画

     2）诊断为乳腺癌；患者接受了标准的新辅助化疗随后进行乳腺手术；有新辅助化疗前、中、后三期的磁共振数据；基线资料完整。

     3）要求能提供200例以上，乳腺癌新辅助化疗前中后三期的磁共振数据，要求不能是华南地区，最好就是华北、华东、华西、华中的大医院

     4）目前在开展不同课题，有MRI课题，也有病理课题，手头有啥数据就合作啥课题

     5）论文作者可以商量，一篇文章挂不上的话可以挂其他文章，都10+的

数据合作招募（二）多中心鼻咽数据

目标期刊：CLINICAL CANCER RESEARCH

数据要求：放化疗前的核磁是鼻咽+颈部平扫加增强

初次确诊的病理：HE染色的图片，wsl格式，并且需要免疫组化的结果。

病人临床资料，包括转归：是否死亡，复发，转移等。

如果有病理标本更好，作者可以一起进行基因测序或作者花钱进行测序。

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