0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
An Attention-Guided Convolutional Neural Network for Predicting Neoadjuvant Chemotherapy Response in Breast Cancer Patients
نویسندگان :
Parisa Donyaei
1
Javad Haddadnia
2
1- دانشگاه حکیم سبزواری
2- دانشگاه حکیم سبزواری
کلمات کلیدی :
Breast Cancer،Pathological Complete Response،Neoadjuvant Chemotherapy (NAC)،Attention Mechanism،Convolutional Neural Network (CNN)،Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI)،Early Detection of Breast Cancer،Malignant Lesion Diagnosis
چکیده :
Breast cancer remains a leading global health concern among women. Due to factors like tumor adhesion or large volume making some patients initially ineligible for surgery, neoadjuvant chemotherapy (NAC) is commonly used to reduce tumor burden and metastasis before surgical intervention. However, accurately forecasting an individual’s response to NAC remains a major clinical challenge. It critically impacts personalized treatment planning, patient prognosis, and survival rates. It is also essential for minimizing unnecessary treatment-related toxicity. In this study, we propose an Attention-Guided Convolutional Neural Network (AG-CNN) that utilizes Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI) data to predict pathological complete response (PCR). Our dual-branch architecture combines global and local feature extraction with attention mechanisms that enhance focus on diagnostically relevant regions, thereby improving predictive accuracy. The model achieved a prediction accuracy of 90.76%, a sensitivity of 96.66%, and a specificity of 89.95%. The model outperformed baseline methods lacking attention mechanisms, demonstrating the significant advantage of integrating attention in clinical outcome prediction. These findings underscore the significant clinical utility of attention-guided learning frameworks in enhancing the precision of treatment response predictions, ultimately supporting more informed, personalized therapeutic decisions and improving patient outcomes in breast cancer care.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
طراحی مدل هوشمند در جهت رتبهبندی شعب شرکتهای بیمه
مسعود سبزچی دهخوارقانی - میترا زابلی پیله رود
Personalized EEG Source Estimation in a Shape Drawing Task
Zakieh Hassanzadeh - Melisa Daryayi - Navid Entezari - Fariba Bahrami
نقش هوش مصنوعی در تحول آفرینی حوزه روابط عمومی سازمانها
علی یاوری - سحر صفرزادهنیا - حبیبه نظری
شناسایی عوامل موثر بر تمایل به فرار مالیاتی با در نظر گرفتن عوامل فرهنگی با رویکرد تحلیل مضمون
نیما صدری نوبر زاد - پریسا صدری نوبر زاد
Neural Encoding of Outcome Magnitude: Evidence from fMRI
Amin Mohammad Mohammadi - Shaghayegh Mahmoudi - Narjes Amin - Farid Hosseinzadeh - Elias Ebrahimzadeh - Hamid Soltanian-Zadeh
Design and Evaluation of a Low-Cost Dry Electrode for Physiological Signal Acquisition
Sobhan Sheykhivand - Nastaran Khaleghi - Maryam Khoshkhabar
حکمرانی داده و هوش مصنوعی در اقتصاد دیجیتال: چالش ها، چارچوب ها و الزامات اخلاقی
علیرضا فولاد - ابوالفضل حسین زاده - علی عبدلی
بررسی نقش روحیه مودیان مالیاتی بر اساس تیپهای شخصیتی در قصد فرار مالیاتی
سحر بخشی - مهدی ذوالفقاری - کیهان آزادی هیر
بازنگری الگوریتمهای کشف گرههای فعال در شبکههای اجتماعی
مجید عبدالرزاق نژاد - مهدی خرد - محمدامیر جمالی
شناسایی و اولویت بندی قابلیت های پویای حسابداری دایره ای بر مبنای جریان های مواد در اقتصاد دایره ای
ایران فخری نژاد
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2