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开发一种新的图像标记物以预测卵巢癌症患者新辅助化疗（NACT）的反应
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
免疫治疗药物在癌症治疗中表现出高效性，但适用于免疫治疗的患者数量相对较小。作者提出了一种创新策略，利用非线性的细胞结构和深度下游分类器，从胸腹部 CT 图像中提取的2D特征来选择并增强。该流程能够与先进的嵌入式治疗设备无缝集成。作者进行了一个针对转移性膀胱上皮癌的案例研究，总体准确率达到了约93%。
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关键要点
- 免疫治疗在癌症治疗中展现出高效性，患者生存率提高，副作用减少。
- 适用于免疫治疗的患者数量较小，缺乏对治疗反应差异的全面理解。
- 作者提出利用非线性细胞结构和深度下游分类器，从CT图像中提取2D特征以增强治疗结果预测能力。
- 该流程能够与先进的嵌入式治疗设备无缝集成。
- 针对转移性膀胱上皮癌的案例研究显示，所提方法的总体准确率约为93%。
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