腋窝淋巴结分期
一个基于MRI的深度学习模型，可同时预测乳腺癌前哨淋巴结转移、转移负荷及非前哨淋巴结转移，为腋窝手术降阶梯提供一体化诊断策略。
张祥 · Su, Yun · Li, Haojiang · Zheng, Shaoyan · Miaomiao, Ding · Li, Yudong · 赵菁华 · Chen, Rui · 杨泽宏 · Mao, Ning · Liu, Zhuangsheng · 沈君
Nature Communications 2026
模型直接从 MRI 图像同时输出前哨淋巴结转移、转移负荷和非前哨淋巴结转移的概率，无需多步骤检查或侵入性操作。
在分子亚型、肿瘤分期、淋巴结分期、激素受体状态、HER2 状态、绝经状态和转移负荷等亚组中均保持高预测性能，适用于临床异质性人群。
在汇总分析中，模型预测可省略腋窝有创操作方面优于临床标准，有望帮助部分患者安全避免腋窝淋巴结清扫。