目的:探讨深度学习影像组学模型在乳腺癌患者治疗早期预测新辅助化疗(NAC)效果的可行性。方法:回顾性选取2018年1月至2021年6月218例接受NAC治疗的乳腺癌患者，患者均完成NAC治疗并在NAC前和NAC第二疗程后进行超声检查。其中166例患者来自机构1(南京医科大学第一附属医院)构成训练集，在Resnet 50卷积神经网络的基础上构建深度学习预测模型；另52例来自机构2(解放军东部战区总医院)的乳腺癌患者构成独立的外部测试集以验证该模型。建立包含关键临床因素的临床模型，通过ROC曲线下面积(AUC)评估各个模型的分辨度。采用DeLong检验对两个模型预测效能和两名超声医师的主观评价进行比较。结果:Resnet 50深度学习模型能够准确预测乳腺癌患者NAC的反应。在训练集和外部测试集中AUC分别为0.923(95
作者：俞飞虹；张琰琰；缪殊妹；栗翠英；邓晶；杨斌；叶新华；刘云；王慧
来源：中华超声影像学杂志 2023 年 32卷 7期
