一种预测NAC中EC与T相对疗效的预测模型训练方法

本发明公开了一种预测NAC中EC与T相对疗效的预测模型训练方法，本发明通过获取受试者的MRI影像数据与临床病理资料构建数据集，并通过影像分割、特征提取、定性相对疗效特征、模型构建与验证等步骤构建基于DCE和ADC序列的影像组学模型，以及结合临床病理因素的混合模型，来预测EC与T治疗的相对疗效。本发明可以有效的在NAC中期预测EC(表柔比星加环磷酰胺)与T(紫杉类药物)治疗方案的相对疗效，以期及时调整治疗方案，提高治疗效果。