| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 肺癌和呼出气体诊断技术的概述 | 第11-17页 |
| 1.1.1 肺癌的组织学类型与分期 | 第12-14页 |
| 1.1.2 肺癌的病因 | 第14-15页 |
| 1.1.3 呼出气体诊断概述 | 第15-17页 |
| 1.2 肺癌的诊断技术 | 第17-19页 |
| 1.2.1 肺癌的常规诊断技术 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于呼出气体的肺癌早期诊断研究进展 | 第18-19页 |
| 1.3 肺癌与数据库 | 第19-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 呼出有机物(VOCs)采集及分析系统 | 第22-31页 |
| 2.1 VOCs采集 | 第22-25页 |
| 2.1.1 人体呼出气体采集现状 | 第22页 |
| 2.1.2 呼出气体采集装置 | 第22-24页 |
| 2.1.3 样品解脱附装置 | 第24-25页 |
| 2.2 VOCs分析检测系统 | 第25-28页 |
| 2.2.1 气相色谱(GC) | 第25-26页 |
| 2.2.2 质谱技术(MS) | 第26-27页 |
| 2.2.3 色谱图和质谱图 | 第27-28页 |
| 2.3 呼气采集检测的流程规范及有效性验证 | 第28-30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 受试者信息数据库的设计及管理软件的实现 | 第31-50页 |
| 3.1 数据库概述 | 第31-34页 |
| 3.1.1 数据库管理系统 | 第31-32页 |
| 3.1.2 SQL Server特点 | 第32页 |
| 3.1.3 SQL Server系统架构图 | 第32-34页 |
| 3.2 受试者信息数据库的设计 | 第34-42页 |
| 3.2.1 需求分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 概念结构设计 | 第35-37页 |
| 3.2.3 逻辑结构设计 | 第37-42页 |
| 3.3 C/S架构软件实现 | 第42-49页 |
| 3.3.1 ADO.NET组件 | 第42-43页 |
| 3.3.2 客户端连接数据库的方法 | 第43-44页 |
| 3.3.3 受试者信息管理系统的发布 | 第44-49页 |
| 3.4 小结 | 第49-50页 |
| 第4章 肺癌标志性VOCs的筛选与诊断模型的建立 | 第50-61页 |
| 4.1 实验方法 | 第50-51页 |
| 4.1.1 实验对象 | 第50-51页 |
| 4.1.2 采气参数 | 第51页 |
| 4.1.3 热脱附仪与GC-MS检测系统的参数设置 | 第51页 |
| 4.2 数据处理 | 第51-56页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第51-52页 |
| 4.2.2 数据分析方法 | 第52-54页 |
| 4.2.3 肺癌标志性气体VOCs的筛选 | 第54-55页 |
| 4.2.4 肺癌标志性VOCs的代谢来源分析 | 第55-56页 |
| 4.3 基于VOCs的肺癌诊断模型 | 第56-59页 |
| 4.3.1 建立肺癌诊断模型 | 第56页 |
| 4.3.2 验证肺癌诊断模型 | 第56-58页 |
| 4.3.3 肺良性疾病对肺癌诊断的干扰 | 第58-59页 |
| 4.4 小结 | 第59-61页 |
| 第5章 肺癌诊断模型的优化设计 | 第61-73页 |
| 5.1 VOCs联合4变量进行肺癌诊断模型的优化 | 第61-64页 |
| 5.1.1 肺癌与影像学、年龄、吸烟情况、性别的关系 | 第61-62页 |
| 5.1.2 VOCs联合4变量肺癌诊断模型的建立 | 第62-64页 |
| 5.2 肺癌特征性VOCs的相关性分析 | 第64-66页 |
| 5.2.1 肺癌特征性VOCs与影像学 | 第64页 |
| 5.2.2 肺癌特异性VOCs与年龄 | 第64页 |
| 5.2.3 肺癌特异性VOCs与吸烟情况、性别 | 第64-66页 |
| 5.3 诊断模型的进一步优化 | 第66-72页 |
| 5.3.1 基于二元Logistic回归肺癌诊断模型的优化 | 第66-68页 |
| 5.3.2 基于RF的肺癌诊断模型的优化 | 第68-72页 |
| 5.4 小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者简介及在硕士研究生期间的科研成果 | 第80页 |
