刘锦辉，冷晓玲

新疆医科大学附属肿瘤医院超声诊断科，新疆 乌鲁木齐830000

女性乳腺癌是2020年全球癌症发病的主要原因，首次超过肺癌，成为“全球第一大癌症”。尽管该病的治疗已取得进展，但其死亡率依旧很高，为全球癌症死亡的第五大原因［1］。其中，高侵袭性乳腺癌具有高度侵袭性，其治疗难度大，复发率高，预后差［2］。新辅助化疗（NAC）已经成为中晚期乳腺癌患者的标准治疗方案，不仅能有效缩小肿瘤减少手术范围，降低肿瘤的临床分期达到手术根治的目的，而且还是体内最好的药物敏感试验，准确获取患者对化疗药物敏感性的信息，从而实现患者的个体化治疗，改善患者的预后［3-4］。但是，NAC并非对所有乳腺癌患者都有效，仅有约30%的患者实现了病理完全缓解（pCR），还有约5%的患者出现疾病进展的情况［5］。目前，多模态超声在乳腺癌诊断中的优势越发凸显，在此基础上联合深度学习可以准确评估乳腺癌NAC的疗效，如肿瘤体积的大小、血流灌注情况、肿瘤硬度等［6］。笔者就多模态超声技术联合深度学习在乳腺癌患者NAC疗效及侵袭性评价的应用及研究进展进行综述。

1 乳腺癌NAC疗效的评价方法及侵袭性的评价指标

1.1 NAC疗效的评价方法

乳腺癌NAC疗效的评价方法主要包括病理评价与临床评价，病理评价是乳腺癌NAC疗效评价的金标准，可直接对肿瘤体积大小、组织浸润情况及肿瘤细胞对化疗药物的反应性进行观察，但缺点是评价存在滞后性［7］，无法对临床治疗实现有效指导并及时地作出调整，影响患者预后。……