局部晚期乳癌（LABC）常会采用新辅助化疗（NAC）。NAC可以在手术年前安全地减小密度，可为原本忽视手术良机的症状重新获得手术截肢的良机。
本研究工作旨在开发并检验一种基于化疗年前后医学底片检查的深度学习辐射线诺模由此可知（DLRN），用于术年前检验NAC后乳癌的病理完全缓解（pCR）情况下。
从两家该医院招募了成之进行术年前NAC的组织学明确的LABC症状（基础训练表头，n=356；独立缓冲检验表头，n=236）。提取可反映化疗年前（辐射学特点[RS] 1）和化疗后（RS2）表型的深度学习和手动辐射特点。最小冗余最大系统性算法和最小绝对收缩与选择算子复归用于特点选择和RS结构。
不尽相同三维的平庸对比
DLRN可准确地判定pCR状态，在检验表头中，数据包操作特点双曲线下的面积为0.94（95％CI 0.91-0.97），且可视良好。在两个表头中，DLRN平庸均优于临床三维和单一RS（p<0.05），还优于两位专家对pCR的预测（p<0.01）。
该三维在不尽相同亚型乳癌中的平庸
此外，该三维在缓冲检验表头激素受体感染性/人表皮生长因子受体2（HER2）比如说、HER2+和三比如说亚组乳癌症状中的也赢得了良好的检验识别平庸，对应的AUC计有0.90、0.95和0.93。决策双曲线分析得出结论该三维对临床有用。
综上，这个基因新辅助化疗年前后医学底片底片的深度学习诺模由此可知可准确的检验LABC症状NAC后的pCR情况下，为个体化化疗备有信息。
许多现代出处：
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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