DCE-MRI Radiomics-Based Tumor Habitat Analysis for Three-Class Prediction of HER2 Expression Status in Breast Cancer
Diese Studie zeigt, dass ein maschinelles Lernmodell, das eine auf DCE-MRT-Radiomics basierende Tumorhabitat-Analyse mit klinischen Variablen integriert, den HER2-Expressionsstatus in drei Klassen bei Brustkrebs effektiv und nicht-invasiv vorhersagen kann, wobei ein Micro-Average-AUC von 0,865 im Testset erreicht wurde.