Zhenyu Liu

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Zhenyu Liu

文章数：2篇

晚期直肠癌

国内团队Lancet子刊：人工智能预测新辅助放化疗对局部晚期直肠癌患者的效果

中山大学附属第六医院Xiangbo Wan和中国科学院自动化研究所田捷作为共同通讯作者在Lancet Digital Health发表文章，招募接受新辅助放化疗和根治性手术的合格受试者，收集其预处理盆腔MRI和H&E染色活检切片的全玻片图像进行机器学习，根据放射组学MRI特征、病理组学细胞核特征和病理组学微环境特征等3个病理学完全反应来构建预测模型RAPIDS，对局部晚期直肠癌对新辅助放化疗病理完全反应进行预测。RAPIDS能够基于预处理放射病理学图像预测新辅助放化疗的病理完全反应，具有较高的准确性和稳健性，因此可以提供一种新的工具来协助局部晚期直肠癌的个体化治疗。

晚期直肠癌新辅助放化疗预测模型

局部进展期直肠癌

国内团队：预测局部进展期直肠癌的远端转移和化疗益处

远端转移（DM）是局部进展期直肠癌治疗失败的主要原因。辅助化疗通常用于远端控制。然而，并非所有患者都能从辅助化疗中获益，一些患者治疗后的结果可能更糟。来自中科院自动化研究所的田捷、来自复旦大学的蔡国响和来自郑州大学的Meiyun Wang与团队开发并验证了一个基于MRI的放射体标签（RS）用于预测直肠癌DM。RS或可帮助制定个体化治疗计划，选择可能受益于辅助化疗的直肠癌患者进行远端控制。

局部进展期直肠癌远端转移（DM）研究论文医学研究放射体标签（RS）