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背景：乳腺癌HER2状态评估对治疗规划至关重要，传统针刺活检存在侵入性、采样误差和肿瘤异质性等问题。研究目的：开发基于深度学习的多模态HER2状态预测模型（HER2MAP），整合乳腺X线、超声和磁共振等影像数据，提升预测准确性和临床适用性。结论：HER2MAP模型在内部和外部测试集中均显著优于单模态方法，能有效预测新辅助治疗反应，为个体化治疗提供可靠依据。