신보조 화학방사선치료(nCRT) 후 자기공명영상(MRI)에 대한 평가는 직장암 병기 설정과 치료 계획 수립에 필수적이다. 그러나 직장암 환자에서 nCRT 이후 병리학적 완전 반응(pCR)을 예측할 때, 기존 연구들은 방사믹스 특징에 기반한 단순 정량 평가 또는 다중-매개변수 MRI를 부분적으로 분석하는 방식에 주로 의존해 왔다. 우리는 새로운 다중-매개변수 MRI 임베딩을 기반으로 하는 효과적인 pCR 예측 방법을 제안한다. 먼저, 여러 MRI 시퀀스를 함께 분석할 때에만 확인할 수 있는 종양의 체적 특징을 추출하고자 한다. 구체적으로, 다수의 MRI 시퀀스를 다중-시퀀스 융합 영상(MSFI)으로 캡슐화하고 MSFI 임베딩을 생성한다. 종양의 중요한 특성을 포착하는 방사믹스 특징을 MSFI 임베딩과 결합하여 다중-매개변수 MRI 임베딩을 만들고, 이를 무작위 포레스트 분류기를 사용해 pCR을 예측하는 데 활용한다. 광범위한 실험 결과, 차원 축소 방법과 무관하게 주어진 모든 MRI 시퀀스를 사용하는 것이 가장 효과적임을 확인하였다. 제안된 방법은 서로 다른 특징 벡터 조합과 차원 축소 방법 또는 다른 분류 모델을 사용하는 모든 변형들보다 우수하였다. 비교 실험에서 제안된 방법은 AUC와 F1-score 측면에서 네 가지 경쟁적 기준 모델들보다 우수함을 보였다. 우리는 직장암 환자 912명의 MRI 시퀀스를 사용하였으며, 이는 기존 연구들 가운데 가장 큰 표본 규모이다.

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