ChiCTR2600129817
尚未开始
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2026-08-10
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三阴性乳腺癌
三阴性乳腺癌术后复发风险智能预测研究
基于影像-病理多模态群体学习的三阴性乳腺癌术后复发风险量化研究
本项目旨在构建一种基于影像-病理多模态数据的可解释性深度学习模型，精准量化TNBC患者术后复发风险，解决当前临床中难以识别高复发风险人群、易导致低风险患者过度治疗的问题。具体目标包括： ● 构建高质量多模态数据集，涵盖乳腺X线、MRI、病理图像及临床基因信息； ● 开发自动化的影像与病理图像分割及特征提取方法，全面量化肿瘤宏观与微观异质性； ● 构建多模态融合模型，通过基因信息引导特征筛选，提升模型的可解释性与预测性能； ● 引入群体学习框架，在保障数据隐私的前提下实现多中心协同建模，增强模型的泛化能力与临床实用性。 通过上述研究，最终实现对TNBC患者复发风险的高效、精准量化，为个体化治疗决策提供科学依据，推动乳腺癌治疗从“经验性干预”向“数据驱动决策”转变。
诊断试验诊断准确性
其它
无
无
2025年度深圳市基础研究专项（自然科学基金）
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2025-10-21
2028-10-20
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1.确诊为三阴性乳腺癌且具有基本人口统计学资料，包括年龄、家族史、月经史、NAT方案、周期等； 2.影像数据：包括NAT前的乳腺X线（包括 CC 位和 MLO 位）及 MR 影像（包括 DCE、T2WI、DWI）； 3.病理信息：包括NAT前活检病理 H&E 染色图像、 病理分期、 组织学类型、 免疫组化分子分型、 术后病理MP分级等； 4.基因信息： TP53、BRCA1、BRCA2、PIK3CA、PD-L1等； 1.确诊为三阴性乳腺癌且具有基本人口统计学资料，包括年龄、家族史、月经史、NAT方案、周期等；2.影像数据：包括NAT前的乳腺X线（包括 CC 位和 MLO 位）及 MR 影像（包括 DCE、T2WI、DWI）；3.病理信息：包括NAT前活检病理 H&E 染色图像、 病理分期、 组织学类型、 免疫组化分子分型、 术后病理MP分级等；4.基因信息： TP53、BRCA1、BRCA2、PIK3CA、PD-L1等；；
请登录查看1.失访人员； 2.同时患有其他恶性肿瘤； 3.术后病理信息不全，是否达到pCR不明确； 4.乳腺X线或MRI图像质量差的患者； 5.活检病理切片缺失或WSI质量不符合诊断要求的患者；；
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