Deep Learning-baseret MR-radiomik til at forudsige den kliniske risiko for lokalt avanceret rektalcancer

Neoadjuverende terapi er standarddiagnose- og behandlingsstrategien for lokalt fremskreden endetarmskræft defineret ved MR for at opnå tumorregression, og dermed påvirke valget af kirurgisk strategi og perifer margin, hvilket forbedrer operationssikkerheden og patienternes prognose. Denne undersøgelse fokuserede på de relaterede kliniske faktorer såsom tumorregression før og efter neoadjuverende terapi, kombineret med præoperative højdimensionelle funktioner såsom radiomik, for at forudsige de relaterede faktorer for tumorregression af lokalt fremskreden rektalcancer og validere det med multicenter. For at udvikle en præcis model, der kan anvendes til den virkelige verden og stratificere risikoen for lokalt fremskredne endetarmskræftpatienter før behandling.