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近年来，用影像组学发SCI的方法越来越深受国人喜爱。
因其无需做实验、仅需收片子就能发SCI的特性，从2012年首次提出概念以来，十年间就已成功发表了近8000篇文献，国人占比超50%。
影像组学是什么？
影像组学是什么？凭什么惹得研究者们趋之若鹜？又凭什么这么容易就发SCI？
官方概念这样解释“影像组学是指通过高通量计算，从断层图像（计算机断层扫描[CT]、磁共振[MR]或正电子发射断层扫描[PET]图像）中快速提取大量定量特征。通过将数字医学图像转换为可挖掘的数据，定量地进行图像分析，从而揭示生物医学图像包含反映潜在的病理生理学的信息。”
简单理解就是，利用算法对医学影像数据进行分析，利用肉眼无法识别的、量化的图像特征进行建模，用于医学决策，辅助医师做出更准确的诊断。
对于影像科医务人员来说，缺乏临床工作经验、缺少临床试验数据、较少有机会参与科研活动是比较普遍的现象，所以相较于其他科室医生，影像科的医生想要发SCI可以说是难上加难。
而随着科技的进步，精准医疗、AI人工智能等一系列的大数据处理软件相继被开发出来，催生出了 “影像组学”这样的研究方法，通过这种方法研究的结果具有较高的预期临床价值，且发表的文章普遍位于5分以上，所以用影像组学发SCI在目前医学影像科研界的热度高涨。
虽说应用影像组学发SCI不用做实验不用收病例，可以省下很多经费和时间，而且一般医院都有自己的影像数据库，拿来就能直接发SCI，很方便。但是！研究方法算不上简单。
因为影像组学本质上是在针对影像进行大数据分析，所以研究过程几乎全程都在和机器学习、数据分析、建模验证打交道，光听这些名字就能知道，对没有代码基础的医学人来说，非常不友好！
另一方面，影像组学发展到今天，已经积累了近8000篇文章，后来者想要开展影像组学研究，还想单纯从临床问题出发寻找课题，几乎已经没有落脚之地，随便试试某个课题，都已经有N篇文章了，也难以再继续发SCI。
“双剑合璧”，基于影像组学的Meta分析，这不就来了！助力你发高分SCI！
上Pubmed粗略进行检索，基于影像组学的Meta分析，第一篇文章发表于2018年，发SCI文章仅84篇。
影像组学Meta分析是什么？
简单理解就是使用Meta分析的研究方法评估某一领域影像组学当前的证据状态，为推进临床使用影像组学模型提供证据。方法还是那个方法，只是研究的对象变成了影像组学而已。
简单看一篇影像组学预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效以及预后的Meta分析，感受一下基于影像组学Meta分析的研究过程，看看是如何来发SCI的。
该篇文献发表于2021年7月，属于国人团队的研究成果，最新影响因子10.05。
1.选题背景
随着对肿瘤细胞的免疫研究不断升入，各种免疫相关机制不断地发现。肿瘤的免疫检查点治疗以及预后成为癌症领域的研究热点。在肺癌领域，肺癌的靶向治疗是肺癌领域在近10年来突出的进展，也就是针对肺癌细胞本身特有的基因变化而进行的靶向治疗的手段。
非小细胞肺癌是最常见的肺癌类型之一，占确诊总数的84%，目前也是唯一可以采取靶向药物治疗的肺癌类型。目前肿瘤的靶向治疗，通过单克隆抗体来抑制免疫检查点（包括PD-1以及其配体PD-L1），约在40%左右的患者中起作用。由于免疫治疗费用昂贵，并可能导致免疫相关的毒性，因此准确识别将受益于免疫治疗的患者是非常重要。
影像组学在非侵入性预测非小细胞肺癌患者的免疫治疗反应和预后方面具有潜力。然而，它还没有达到作为临床决策工具的标准，还需要进一步的临床路径验证，以及多中心外部验证和评估，才可以促进非小细胞肺癌患者的个性化治疗。
所以，研究的目的是通过系统综述分析目前用于预测非小细胞肺癌患者免疫治疗反应或结局的影像组学研究的现状，并根据图像挖掘研究的阶段分类标准和影像组学质量评分(RQS)工具评估影像组学研究的质量。此外，还进行了定量分析，以评估影像组学在预测免疫治疗反应和结果方面的表现。
2.研究过程
该研究依据PRISMA指南进行，并且在提前在Prospero上进行了注册，注册号为：CRD42021246068。
文献检索时间截止到2021年4月，在Pubmed和Web Of Science上共发SCI文献121篇，筛选排除了106篇文献，最终纳入15篇进入研究。
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使用图像挖掘研究的相位分类标准和影像组学质量评分（RQS）工具来评估纳入文献的质量。对纳入的所有文献进行了两项汇总分析：(1)对研究使用影像组学来比较验证数据集中高风险组和低风险组之间的免疫治疗结果(如PFS和OS)的研究进行荟萃分析，以汇总风险比(HR)；(2)对研究使用影像组学来预测最佳放射模型验证数据集中的免疫治疗反应的研究进行荟萃分析，以汇总敏感性、特异性、阳性似然比(PLR)、阴性似然比(NLR)、诊断优势比(OR)。
采用Mantel-Haenszel模型进行随机效应分析，并用森林图将结果可视化。使用I²统计检验了研究之间的异质性，双侧p < 0.05认为有统计学意义。
汇总结果显示：使用影像组学预测非小细胞肺癌免疫治疗反应的综合诊断优势比为14.99(95%置信区间[CI] 8.66-25.95)。此外，影像组学可将患者分为总生存期有显著差异的高、低风险组(综合风险比[HR]: 1.96, 95%CI 1.61-2.40, p < 0.001)，无进展生存期(合并HR: 2.39, 95%CI 1.69-3.38,p<0.001)。
结论：影像组学具有无创性预测非小细胞肺癌患者免疫治疗反应和结果的潜力，但目前尚未作为临床决策工具实施。在临床路径内进一步的外部验证和评估可以促进非小细胞肺癌患者的个性化治疗。
总结思考
基于影像组学的Meta分析目前已经有人做过，且大部分为国外作者，发SCI的分数还都不低，足以可见其内在的潜力。
不过也要理性看待，Meta分析是基于文献的二次研究，如果你想研究的方向目前并没有足够多的影像组学基础研究文献，那想通过Meta发SCI，肯定是不可行的。
但是也可以预见，随着国内外影像组学研究的持续发展，发SCI的也越来越多，基于影像组学的Meta分析肯定是下一个大势所趋，就像目前基于预测模型的Meta分析一样。
现在去全网搜索关于【影像组学Meta分析】的内容，你会发现仅有少数几篇文献解读类教程，几乎不存在任何关于此方法的系统性教程。
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关文献，那现在开始学，说不定年底就能发SCI。
👉 如果你想做的方向还没有那么多相关的文献，但是自己也不想学代码去做复杂的影像组学研究，那么基于影像组学的Meta分析基本操作方法就可以早早准备着了。等到“时机”成熟，就能比别人抢先发 SCI，毕竟这种高阶Meta，学习起来也不是一天两天的事情~
如果你想学习基于影像组学的高阶Meta来发SCI，不确定有没有合适的选题，可以考虑参与以下课程！
