夜雨聆风从零基础到轻松写出毕业论文和SCI，你只差一个Onekey平台，师兄师姐都请你指导！
34种现成的套用方案，涵盖顶刊，一区，二区，三区的研究方法，还用担心SCI和毕业论文吗？
一、平台架构（通过百度网盘本地电脑安装）
OneKey 整体分为四大板块：
Com0：数据预处理（影像、病理等）。
Com1-8：自由组件（高自由度，需用户自行设计流程，适合进阶用户）。
解决方案（Comp9-Solutions）：预设的完整论文技术流程，只需配置数据目录，适合SCI量产。
第四部分（顶刊创新方案）。
使用建议：新手优先使用解决方案；高手可用组件自行组装。
二、Comp9-Solution导航：只需导入你的数据，一键自动完成数据加载、模型调用、结果可视化、自动生成论文Methods，Results全流程。输出结果可直接用于论文撰写或投稿附图。
解决方案编号 | 对应任务 / 技术方案 |
Solution 1 | 单中心传统影像组学（特征筛选使用全部数据，后拆分训练/测试集） |
Solution 2 | 多中心传统影像组学（先拆分数据集，特征筛选和建模仅用训练集，更严谨） |
Solution 7 | 多序列 / 多模态二分类（不允许模态缺失，需配准） |
Solution 8 | 瘤周研究（瘤内+瘤周融合）；也可用于纯 2.5D 深度学习（多通道图像融合） |
Solution 9 | 生境分析（Habitat，体素聚类划分肿瘤子区域） |
Solution 10 | 同 Solution 7（多序列 / 多模态二分类） |
Solution 11 | 2D 深度学习（取肿瘤最大截面） |
Solution 13 | 时序研究（Delta 组学，治疗前后做差）；也可用于 3D 深度学习（最小外接立方体，全层面） |
Solution 15 | 2D 深度学习（较新版本，与 Solution 11 类似） |
Solution 21 | 生境分析；也可用于 2.5D 与 2D 深度学习对比 |
说明：部分解决方案编号因底层框架复用而对应多种场景任务，使用时以具体场景和数据要求为准。
时间：2026年 06 月 26- 28日腾讯会议在线授课
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费用：4300/人
依托500+实验实践经验和辅助发表200余篇SCI，其中20余篇一区顶刊的经验，通过集成好的组学工具，零基础直接输出论文初稿。
数字化平台工具OnekeyAI，数据处理、模型适配，低代码一站式实现组学任务。
给速度：数据预处理，配准，标准化，归一化等，特征提取、建模，统计分析，绘制ROC,DCA，校准曲线等图表一键执行，体验三天一篇SCI。
解构中科院一区，二区，三区文章200+，讲解技术路线的具体应用。
SCI多维度拆解，从0到1拆解论文步骤，实验方案，平台零基础复现。
后续每周训练营SCI讲解，10小时的标书热点方向视频讲解，300+SCI论文，100小时各种论文构思拆解回放全部免费送。
提供10G+的影像，病理，超声，临床等多模态练习数据，成为跨科室的科研骨干。
腮腺肿瘤（良性 vs 恶性）
医学故事：区分腮腺肿瘤的良恶性，帮助术前制定个性化治疗方案。
数据：
CT（平扫、动脉期、静脉期）
临床资料：年龄、性别、症状、吸烟/饮酒史、病程、住院号
病理诊断（术后金标准）
影像学特征：肿瘤大小、数量、形态、边缘、位置、密度、钙化、囊变、增强峰值、增强程度、增强均匀性、淋巴结肿大、周围组织浸润
直肠癌（术前T分期）
医学故事：术前区分T1/2与T3/4期直肠癌，指导是否需要新辅助放化疗。
数据：
高分辨率T2WI（HRT2WI）
深度学习超分辨率重建后的SRT2WI
临床资料：年龄、性别、BMI、肿瘤大小、位置、病理T分期、分化程度、LVI、PNI、EMVI、肿瘤沉积、病理类型
实验室指标：CEA、CA19-9
乳腺癌（前哨淋巴结转移预测）
医学故事：预测乳腺癌患者前哨淋巴结是否转移，避免不必要的前哨淋巴结活检。
数据：
DCE-MRI（增强前后多期相）
从DCE-MRI衍生出三个参数图：wash-in、wash-out、SER
临床资料：分子分型、组织学类型、分级、LVI状态、肿瘤位置、同侧乳腺其他病灶数量
乳腺癌（前哨淋巴结状态预测）
医学故事：术前预测早期乳腺癌患者腋窝淋巴结是否转移及转移负荷（低负荷 vs 高负荷），以指导是否需要前哨淋巴结活检或腋窝淋巴结清扫。
数据：
常规超声（B-mode）
剪切波弹性成像（SWE，包括剪切波速度图）
临床资料：年龄、肿瘤大小、BI-RADS分类、分子分型（ER/PR/HER-2/Ki-67）、病理类型
腋窝超声结果（由放射科医生评估）
病理金标准：前哨淋巴结或腋窝清扫后的淋巴结状态（N0、N+(1-2)、N+(≥3)）
局部晚期胃癌（淋巴结转移数量预测）
医学故事：术前预测局部晚期胃癌患者淋巴结转移的数量（N0、N1、N2、N3a、N3b），以指导淋巴结清扫范围和是否行新辅助治疗。
数据：
CT（平扫、动脉期、静脉期）
临床资料：年龄、性别、肿瘤大小、临床T分期、临床N分期、Lauren分型、肿瘤位置、CA19-9
病理金标准：术后N分期（基于≥16个淋巴结）
非小细胞肺癌（组织学分类与基因突变预测）
医学故事：从H&E染色全切片图像中自动区分肺腺癌（LUAD）、肺鳞癌（LUSC）和正常肺组织，并预测LUAD中最常见的基因突变状态。
数据：
H&E染色全切片图像（TCGA：冰冻切片；独立验证：冰冻、FFPE、活检）
病理金标准：TCGA标签（专家病理共识）或NYU病理诊断+免疫组化
基因突变数据：LUAD中10个最常见突变基因（如EGFR、KRAS、TP53、STK11等）
结直肠癌（微卫星不稳定性预测）
医学故事：从H&E染色全切片图像中预测结直肠癌的微卫星不稳定性（MSI/MSI-H vs MSS），使无法进行基因或免疫组化检测的患者也能获得MSI状态评估。
数据：
H&E染色全切片图像（TCGA-COAD：冰冻切片；亚洲CRC队列：FFPE切片）
病理金标准：手动标注的癌区ROI
MSI标签：TCGA用MSIsensor评分（≥10为MSI）；亚洲队列用多重PCR检测5个微卫星位点（≥2个不稳定为MSI-H）
多组学数据（用于模型解释）：DNA突变谱（cBioPortal）、mRNA表达谱（RNA-seq）
卵巢癌（多模态风险分层）
医学故事：整合CT、病理全切片、基因组HRD状态和临床信息，对高级别浆液性卵巢癌患者进行风险分层，改善总生存期和无进展生存期的预测能力。
数据：
CT：对比增强CT（门静脉期），手动分割卵巢病变和代表性大网膜病灶
病理：H&E染色全切片图像（诊断性活检标本）
基因组：HRD状态（通过MSK-IMPACT或TCGA数据推断，包括HRD相关基因突变、COSMIC签名3、大规模状态转换等）
临床资料：年龄、病理分期、肿瘤减灭术后残留病灶状态（RD）、新辅助化疗 vs 初始减瘤术治疗模式、诊断后2年内是否接受PARP抑制剂、有无附件病变
生存数据：总生存期（OS）、无进展生存期（PFS）
化疗反应评分（CRS，用于部分验证）
局部晚期直肠癌（pCR预测）
医学故事：基于预处理MRI和活检H&E切片，预测局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗的病理完全缓解（pCR），以指导个体化治疗（如强化治疗或器官保留策略）。
数据：
MRI：盆腔MRI，包括T2加权成像（T2WI）、对比增强T1加权成像（CE-T1WI）、弥散加权成像（DWI）
病理：H&E染色活检切片的全切片图像
临床资料：年龄、性别、临床T分期、临床N分期等（仅描述，未纳入模型）
结局：病理完全缓解（pCR） vs 非pCR（术后病理金标准）
生存数据：总生存期、无病生存期、局部无复发生存期、远处转移无进展生存期
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