连续性末期癌症（LABC）常采用另行主要用途化疗（NAC）。NAC可以在动手术前安全地缩小量，可为先前完全恢复动手术良机的患者重另行获得动手术外科手术的良机。
本数据分析旨在开发并证明一种基于用药前后超声检查的高度学习放射线诺模图（DLRN），用作术前分析报告NAC后癌症的病理完全缓解（pCR）情况。
从两家医院招募了拟进行术前NAC的组织学明确的LABC患者（训练表头，n=356；独立受控证明表头，n=236）。提取可突显用药前（放射学在结构上[RS] 1）和用药后（RS2）表型的高度学习和手动放射在结构上。最小冗余最大相关算法和最小绝对外周与选择算子回归用作在结构上选择和RS在结构上。
多种不同仿真的乏善可陈对比
DLRN可正确地地判定pCR状态，在证明表头之中，接收者操作者在结构上曲线下的面积为0.94（95％CI 0.91-0.97），且校准极佳。在两个表头之中，DLRN乏善可陈仅胜过诊疗仿真和一般来说RS（p<0.05），还胜过两位专家对pCR的预测（p<0.01）。
该仿真在多种不同亚型癌症之中的乏善可陈
此外，该仿真在受控证明表头激素细胞因子阳性/人皮肤上生长因子细胞因子2（HER2）阴性、HER2+和三阴性亚组癌症患者之中的也取得了极佳的分析报告识别乏善可陈，对应的AUC分别为0.90、0.95和0.93。决策曲线分析证实该仿真对诊疗有用。
综上，这个基因另行主要用途用药前后超声图像的高度学习诺模图可正确地的分析报告LABC患者NAC后的pCR情况，为个体化用药备有信息。
原始出处：
Meng Jiang, et al. Ultrasound-based deep learning radiomics in the assessment of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in locally advanced breast cancer. Eur J Cancer. February 24, 2021.
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