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针对这样的现状,王坤及其团队以磁共振成像为切入点,利用来自多中心的乳腺癌患者的磁共振数据,构建了国际上首个针对乳腺癌不同分子亚型的人工智能系统,可在新辅助化疗的早期阶段准确预测乳腺癌的RCB分级。该人工智能系统不仅能精准预测RCB 0-1级的疗效良好患者,还能早期识别RCB-3级的化疗无效患者。

RCB分级越低,表明治疗效果越好。RCB-0级表示乳腺癌达到了病理完全缓解,RCB-3级则表明乳腺癌对治疗具有耐药性。因此,在新辅助化疗早期识别RCB-3级的患者可以帮助医生及时调整化疗方案、为患者制定合适的手术及随访策略等,对于临床决策具有极其重要的意义。

91麻豆精东天美果冻星空目前,残余肿瘤负荷(RCB)分级已成为公认的乳腺癌新辅助治疗疗效评估标准之一。该标准通过测量患者新辅助化疗后的原发癌灶范围、癌细胞密度、阳性淋巴结数量、淋巴结癌灶最大径等参数,来综合评估患者的治疗反应。

🎃(撰稿:蒙自)

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    • 和永昌🎄LV9六年级
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      「硬核看板」新能源车的续航,为什么总是跑不到?🎆
      06-22   来自弥勒
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    • 🎇圣泰LV7大学四年级
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      「共青团中央」习主席回信勉励的20名军校新生,都来自这个中学!🎈
      06-21   来自景洪
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      「中国反邪教」救回来了!产妇羊水栓塞,医生讲述生死救援→🎊
      06-21   来自文山
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      06-21   来自香格里拉
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