MRI-Based Mathematical Modeling to Predict the Response of I-SPY 2 Patients with Breast Cancer to Neoadjuvant Therapy

乳腺癌 新辅助治疗 医学 概化理论 癌症 逻辑回归 一致性 肿瘤科 接收机工作特性 一致相关系数 内科学 统计 数学
作者
Reshmi J. S. Patel,Chengyue Wu,Casey E. Stowers,Rania M. Mohamed,Jingfei Ma,Gaiane M. Rauch,Thomas E. Yankeelov
出处
期刊:Clinical Cancer Research [American Association for Cancer Research]
卷期号:31 (22): 4846-4856
标识
DOI:10.1158/1078-0432.ccr-25-0668
摘要

Our tumor forecasting pipeline can accurately predict tumor status after an NAT course-on a patient-specific basis, without a training dataset-using "real-world" MRI data obtained from a multi-subtype, multisite clinical trial.
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