大面积中期肺癌（LABC）时常采用新特别设计化疗（NAC）。NAC可以在切除前安全地缩小体积，可为原先减损切除但他却的症状之后取得切除切除的但他却。
本研究课题旨在开发并测试一种基于化疗前后超声波检查的深度研修辐射线线诺模示意图（DLRN），使用术前评估NAC后肺癌的病理完全缓解（pCR）情况。
从两家的医院招募了凯氏进行术前NAC的形态学明确的LABC症状（训练数据流，n=356；独立结构上测试数据流，n=236）。分离出来可总结化疗前（辐射线学特点[RS] 1）和化疗后（RS2）表观的深度研修和手动辐射线特点。最小冗余最大相关算法和最小绝对收缩与可选择算子复出使用特点可选择和RS构造。
不同三维的显出对比
DLRN可正确地判定pCR状态，在测试数据流中都，接收者操作特点曲线下的面积为0.94（95％CI 0.91-0.97），且校准很差。在两个数据流中都，DLRN显出均优于药理学三维和举例来说RS（p<0.05），还优于两位专家对pCR的预测（p<0.01）。
该三维在不同亚型肺癌中都的显出
此外，该三维在结构上测试数据流激素特异性阳性/人表皮生长因子特异性2（HER2）阴性、HER2+和三阴性亚组肺癌症状中都的也取得了很差的评估比对显出，对应的AUC分别为0.90、0.95和0.93。决策曲线比对证实该三维对药理学有用。
综上，这个DNA新特别设计化疗前后超声波影像的深度研修诺模示意图可正确的评估LABC症状NAC后的pCR情况，为形体化疗缺少信息。
零碎中有：
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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