Xiaoying Lou

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晚期直肠癌

国内团队Lancet子刊：人工智能预测新辅助放化疗对局部晚期直肠癌患者的效果

中山大学附属第六医院Xiangbo Wan和中国科学院自动化研究所田捷作为共同通讯作者在Lancet Digital Health发表文章，招募接受新辅助放化疗和根治性手术的合格受试者，收集其预处理盆腔MRI和H&E染色活检切片的全玻片图像进行机器学习，根据放射组学MRI特征、病理组学细胞核特征和病理组学微环境特征等3个病理学完全反应来构建预测模型RAPIDS，对局部晚期直肠癌对新辅助放化疗病理完全反应进行预测。RAPIDS能够基于预处理放射病理学图像预测新辅助放化疗的病理完全反应，具有较高的准确性和稳健性，因此可以提供一种新的工具来协助局部晚期直肠癌的个体化治疗。

晚期直肠癌新辅助放化疗预测模型