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建立临床及影像组学模型预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗疗效的研究
标题：基于临床及影像组学模型的预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗疗效
摘要：
局部晚期直肠癌是一种常见的恶性肿瘤，新辅助放化疗对于提高患者预后具有重要意义。然而，较高的治疗耐受性和个体差异导致新辅助放化疗疗效预测困难。本研究旨在建立临床及影像组学模型，可有效预测局部晚期直肠癌的新辅助放化疗疗效，为个体化治疗提供基础。
引言：
直肠癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，局部晚期直肠癌（T3-T4期）是疾病进展的一种严重形式。新辅助放化疗作为局部晚期直肠癌的标准治疗方案，可以降低肿瘤负荷、提高手术切除率，从而改善患者的预后。然而，新辅助放化疗的疗效与患者的个体差异和治疗耐受性密切相关，预测疗效的准确性和个体化治疗的开展仍面临挑战。
方法：
本研究采用回顾性研究设计，选取2010年至2020年期间收治的具有局部晚期直肠癌的患者作为研究对象。搜集患者的临床数据和影像学资料，并进行统计分析。借助机器学习和深度学习算法，建立临床及影像组学模型预测新辅助放化疗的疗效。
结果：
通过分析患者的临床数据和影像学资料，我们发现一些与新辅助放化疗疗效相关的因素。例如，年龄、性别、体质指数、肿瘤大小、淋巴结转移情况、癌肿分期等临床指标与新辅助放化疗的疗效有关。此外，基于影像组学的特征提取和分析，我们发现一些新辅助放化疗疗效的影像学指标，如肿瘤形状、血供情况、强化模式等。
讨论：
临床及影像组学模型能够综合考虑患者临床数据和影像学资料，通过机器学习和深度学习算法预测新辅助放化疗的疗效。这种模型可以帮助医生更准确地评估患者的疗效，为个体化治疗提供依据。然而，该模型目前仍存在一些局限性，需要进一步优化和验证。
结论：
本研究初步建立临床及影像组学模型预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗疗效。进一步的大样本、多中心的研究可以进一步验证模型的准确性和稳定性。未来，我们希望通过这种模型的应用，进一步推动个体化治疗的发展，改善患者的预后。