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新手：照搬模板，1周跑通第一个完整模型
老手：组合不同模板模块，快速验证新假设
毕业党：确保分析流程无漏洞，答辩不被质询
医学影像组学+深度学习+病理多组学人工智能应用培训班 时间：2026年 7月 24 - 26 日远程在线授课 01.培训成果--同学见刊
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Radiology 中科院1区，IF=15.2
MRI结合瘤内微生物预测新辅助化疗疗效
npj Digital Medicine 中科院一区，IF=15.1
CT图像的可解释深度学习用于多中心胃癌T分期
Advanced Science 中科院1区，IF=14.3
CT评估血栓异质性预测取栓疗效
Advanced Science 中科院一区，IF=14.1
胰腺导管腺癌预后及CA19-9预后价值拦截的病理组学特征
JITC 中科院1区，IF=10.6 CT结合病理多组学预测NSCLC新辅助免疫化疗疗效 
Int J Surg中科院1区，IF=10.1
CT深度学习预测肺癌新辅助免疫化疗后主要病理反应
Int J Surg 中科院1区，IF=10.1
MRI结合瘤周生境预测口腔鳞癌新辅助免疫化疗疗效
Nature子刊，中科院一区，IF=8.0
CT与病理图像构建侵袭性肺腺癌分级的生物可解释性集合学习模型
Nature子刊，中科院一区，IF=8.0
机器学习预测三阴性乳腺癌的三级淋巴结构与治疗反应 
Nature子刊，中科院一区，IF=8.0
多尺度放射组学与深度学习整合在透明细胞肾癌Ki-67预测中的应用
Radiology: Imaging Cancer，中科院二区，IF=6.3
CT的放射组学在预测食管鳞状细胞癌新辅助化疗免疫治疗反应
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