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Deep learning radiomics of ultrasonography: Identifying the risk of axillary non-sentinel lymph node involvement in primary breast cancer

机译:超声检查的深度学习射线:鉴定腋生非哨淋巴结受累的腋​​生非乳腺癌的风险

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摘要

Completion axillary lymph node dissection is overtreatment for patients with sentinel lymph node (SLN) metastasis in whom the metastatic risk of residual non-SLN (NSLN) is low. However, the National Comprehensive Cancer Network panel posits that none of the previous studies has successfully identified such subset patients. Here, we develop a multicentre deep learning radiomics of ultrasonography model (DLRU) to predict the risk of SLN and NSLN metastasis.
机译:完成腋窝淋巴结解剖是患有宫内淋巴结(SLN)转移的患者的过度处理,其中残留非SLN(NSLN)的转移风险低。然而,全国综合癌症网络面板占据以前的研究没有成功发现这种子集患者。在这里,我们开发了超声模型(DLRU)的多期深度学习射线学,以预测SLN和NSLN转移的风险。

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