【摘 要】
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目的:不同局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗（NCRT）有不同的应答反应。本研究拟通过影像组学与深度学习,从多模态影像学中获取深度图像特征,从而预测局部晚期直肠癌NCRT的疗效。方法:共纳入46例2012年6月至2019年6月于我院行NCRT的局晚期直肠癌（LARC）患者,均在疗后6-12周内进行全直肠系膜切除术（TME）,期间完成2-3周期巩固化疗。每个患者分别在NCRT前一周内、手术前一周内完成
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目的:不同局部晚期直肠癌患者对新辅助放化疗（NCRT）有不同的应答反应。本研究拟通过影像组学与深度学习,从多模态影像学中获取深度图像特征,从而预测局部晚期直肠癌NCRT的疗效。方法:共纳入46例2012年6月至2019年6月于我院行NCRT的局晚期直肠癌（LARC）患者,均在疗后6-12周内进行全直肠系膜切除术（TME）,期间完成2-3周期巩固化疗。每个患者分别在NCRT前一周内、手术前一周内完成MRI/CT评估。在无监督式模型构建路径中,首先,将每个患者NCRT前后的文本数据进行标签化,再通过Gram矩阵转化为二维图像;其次,将图像化的文本数据及多序列MRI/CT导入公开训练过的深度残差网络（D-Res Net）中,进行自动化学习、训练、提取基于深度学习的影像组学特征（DLR）,构建预测模型。同时,在监督式模型构建路径中,先通过U型分割网络（U-Net）对MRI/CT图像进行感兴趣区域（ROI）自动化分割及配准;再将图像化的文本数据、分割过的CT/MRI以及原始图像导入D-Res Net,获取DLR并构建预测模型。最后利用受试者工作特性曲线（ROC）与准确性（ACC）进行评估、前瞻性数据集进行验证。结果:无监督式训练路径中的模型的ROC、ACC曲线都表现出锯齿状波动,但损失函数图像整体呈现出不断收敛、优化的趋势。监督式训练组中初步验证了U-Net可进行准确的肿瘤定位、图像分割。结论:在预测局部晚期直肠癌患者NCRT反应方面,基于深度学习和影像组学的人工智能方法表现出良好的应用前景,有助于制定个体化治疗方案。
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