【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像，尤其涉及一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法及系统。
技术介绍
1、乳腺癌新辅助化疗是在手术前或放疗前给予患者化疗药物的治疗策略。通过减小肿瘤的体积，新辅助化疗可以增加手术切除乳腺肿瘤的可能性。手术切除是治疗乳腺癌的主要方式之一，而新辅助化疗可以为手术提供更好的条件。但是，新辅助化疗并不是对每位患者都有效。化疗可能导致免疫系统抑制、心脏病风险、骨髓抑制、骨质疏松等问题。因此，准确识别可能对新辅助化疗响应的患者，并有针对性的指定治疗方案，是避免风险的有效办法。
2、在临床上，医生会采用多种方法来评估患者是否可能对新辅助化疗有效。第一，临床病理特征：医生会评估患者的乳腺癌的病理特征，包括肿瘤的大小、分级、组织学类型、激素受体状态和her2/neu基因的表达情况等。这些特征可以提供关于肿瘤的生物学行为和预后的信息，并有助于判断患者对新辅助化疗的可能反应。第二：激素受体和her2状态：评估患者乳腺癌中激素受体和her2受体的状态对于指导新辅助化疗策略很重要。激素受体阳性和her2阳性的乳腺癌通常对相应的靶向治疗药物...
【技术保护点】
1.一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，在对所述数据集进行预处理和提取肿瘤区域，得到图像样本文件的步骤中，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，在将所述图像样本文件输入深度学习模型，输出预测结果的步骤中，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，在基于验证集检测所述预测结果的步骤中，具体包括下述步骤：
5.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗...
【技术特征摘要】
1.一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，在对所述数据集进行预处理和提取肿瘤区域，得到图像样本文件的步骤中，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，在将所述图像样本文件输入深度学习模型，输出预测结果的步骤中，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，其特征在于，在基于验证集检测所述预测结果的步骤中，具体包括下述步骤：
5.根据权利要求1所述的一种肿瘤新辅助化疗响应预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：段静娴，李志成，梁栋，赵源深，孙秋畅，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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