多模态超声和基于超声深度学习的影像组学在预测乳腺癌患者新辅助化疗疗效中的研究进展

摘要：

随着乳腺癌在女性恶性肿瘤的发病率和死亡率位居世界第一,乳腺癌也已经进入多种模式相结合的综合治疗时代.而新辅助化疗(NAC)是综合治疗的重要组成部分,能够增加手术机会、提高保乳率、改善患者预后.超声凭借多样化、安全无辐射及可重复性强等多种优势,已成为了早期预测和评估NAC疗效的一种重要的影像学检查手段.目前主要的多模态超声技术包括常规超声、彩色多普勒超声、超声弹性成像、超声造影技术等,而近年来基于卷积神经网络的深度学习影像组学也成为了研究的热点,可以帮助医生更高效、精确地对乳腺癌患者NAC疗效进行预测.本文基于先前文献对应用于预测乳腺癌患者NAC疗效的多模态超声成像技术和基于超声深度学习的影像组学进行综述.

关键词：乳腺肿瘤、放化疗、辅助

所属期刊栏目：34

分类号：R737.9;R818.051(肿瘤学)

在线出版日期：2023-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：593-596