首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于影像组学的肺肿瘤良恶性分类及早期肺腺癌淋巴结转移预测模型研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题的研究背景及目的意义第9-11页
    1.2 国内外影像组学研究现状第11-15页
        1.2.1 国外影像组学现状第11-13页
        1.2.2 国内影像组学现状第13-15页
    1.3 本论文的主要研究内容第15页
    1.4 论文章节组织第15-17页
第2章 肺癌(肿瘤)高通量特征提取第17-30页
    2.1 引言第17页
    2.2 肺癌(肿瘤)CT影像特征提取第17-29页
        2.2.1 肿瘤一阶统计特征的分析与提取第18-20页
        2.2.2 肿瘤的形态特征第20-21页
        2.2.3 肿瘤纹理特征分析与提取第21-28页
        2.2.4 肿瘤影像Gabor特征的分析与提取第28-29页
        2.2.5 肿瘤影像小波特征的分析与提取第29页
    2.3 本章小结第29-30页
第3章 肺肿瘤良恶性分类研究第30-38页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 实验材料及数据第31页
        3.2.1 数据的选择第31页
        3.2.2 图像的采集第31页
    3.3 筛选特征方法第31-34页
    3.4 肺肿瘤影像组学标签及模型的构建第34页
    3.5 实验结果第34-36页
    3.6 本章小结第36-38页
第4章 早期肺腺癌淋巴结转移预测模型研究第38-50页
    4.1 引言第38页
    4.2 实验材料及数据第38-40页
        4.2.1 数据的选择第38-39页
        4.2.2 图像的采集第39页
        4.2.3 感兴趣区域分割第39-40页
    4.3 淋巴结转移影像组学标签及预测模型的构建第40-43页
        4.3.1 特征选择第40页
        4.3.2 淋巴结转移影像组学标签第40-43页
    4.4 诺模图个性化预测模型第43-48页
        4.4.1 临床预测模型的建立第43-45页
        4.4.2 淋巴结转移预测模型的建立第45页
        4.4.3 淋巴结转移预测模型评价及与临床预测模型的比较第45-48页
    4.5 本章小结第48-50页
第5章 总结与展望第50-53页
    5.1 本文工作总结第50-51页
    5.2 未来展望第51-53页
参考文献第53-60页
攻读硕士期间主要的研究成果第60-61页
致谢第61-63页

论文共63页,点击 下载论文
上一篇:基于HIMSS标准的医院信息系统的设计与实现
下一篇:数字化医院PACS系统的构建与应用分析