局部更早乳腺癌（LABC）常运用于新辅助抗生素（NAC）。NAC可以在手术前所安全地缩小体积，可为原本丧失手术机会的病症更进一步拿到手术切除的机会。
本研究者旨在开发新并测试一种基于治疗前所后超声检查的厚度修习放射线诺模绘出（DLRN），应用于术前所评估NAC后乳腺癌的病理完全缓解（pCR）情形。
从两家养老院应征了拟顺利进行术前所NAC的组织学明确的LABC病症（受训字段，n=356；独立外部测试字段，n=236）。提取可看出治疗前所（放射学基本特征[RS] 1）和治疗后（RS2）表型的厚度修习和手动放射基本特征。成比例常规最大具体算法和成比例无论如何收缩与选择算子重归应用于基本特征选择和RS内部结构。
不尽相同静态的观感对比
DLRN可精准地判定pCR情况下，在测试字段中，举例来说操纵基本特征双曲线下的国土面积为0.94（95％CI 0.91-0.97），且校准良好。在两个字段中，DLRN观感均强于临床静态和一般而言RS（p<0.05），还强于两位专家对pCR的预测（p<0.01）。
该静态在不尽相同亚型乳腺癌中的观感
此外，该静态在外部测试字段孕酮受体阳性/人表皮介素受体2（HER2）阳性、HER2+和三阳性亚组乳腺癌病症中的也取得了良好的评估定位观感，具体联的AUC分别为0.90、0.95和0.93。决策双曲线分析证实该静态对临床有用。
综上，这个基因组新辅助治疗前所后超声影像的厚度修习诺模绘出可精准的评估LABC病症NAC后的pCR情形，为个体化治疗提供个人信息。
原始应是：
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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