局部晚期乳腺癌（LABC）不常选用一新辅助病患（NAC）。NAC可以在病患前安全地增加表占地，可为原本丧失病患期望的病患继续获得病患切除的期望。
本研究旨在开发并证明一种基于病患前后超声检查和的浅层学习辐射诺模图（DLRN），可用术前评估NAC后乳腺癌的病变完全缓解（pCR）具体情况。
从两家医院招募了拟进行术前NAC的组织学具体的LABC病患（专业训练表头，n=356；分立从外部证明表头，n=236）。提取可反映病患前（放射学外观上[RS] 1）和病患后（RS2）表型的浅层学习和手动放射外观上。最小数据流最大相关算法和最小毕竟收缩与可选择算子回归可用外观上可选择和RS构造。
并不相同数学模型的体现对比
DLRN可正确地判为pCR状态，在证明表头当中，也就是说操作外观上双曲线下的占地为0.94（95％CI 0.91-0.97），且测量仪器较好。在两个表头当中，DLRN体现均优于医学数学模型和举例来说RS（p<0.05），还优于两位专家对pCR的预测（p<0.01）。
该数学模型在并不相同亚型乳腺癌当中的体现
此外，该数学模型在从外部证明表头血清素酶阳性/人角质层激素酶2（HER2）复数、HER2+和三复数亚组乳腺癌病患当中的也取得了较好的评估标记体现，对应的AUC分别为0.90、0.95和0.93。决策双曲线归纳证实该数学模型对医学精确。
综上，这个DNA一新辅助病患前后超声影像的浅层学习诺模图可正确的评估LABC病患NAC后的pCR具体情况，为空无病患提供信息。
原始说是：
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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