| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外表皮生长因子(EGFR)基因突变研究概况 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国内外表皮生长因子(EGFR)突变机制 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外影像组学方法的研究概况 | 第15-17页 |
| 1.3.1 影像组学简介 | 第15-17页 |
| 1.4 影像组学在临床的研究与应用 | 第17-19页 |
| 1.5 本论文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 影像数据的处理和特征的量化 | 第21-37页 |
| 2.1 背景简介 | 第21-22页 |
| 2.2 影像数据的获取 | 第22-24页 |
| 2.3 数据集的建立 | 第24-26页 |
| 2.3.1 数据预处理 | 第25-26页 |
| 2.4 感兴趣区域的分割 | 第26-30页 |
| 2.4.1 手动分割的实现 | 第26-27页 |
| 2.4.2 自动分割的实现 | 第27-28页 |
| 2.4.3 雪橇滑降算法简介 | 第28-30页 |
| 2.5 影像组学特征的提取 | 第30-34页 |
| 2.5.1 临床认知特征 | 第31-32页 |
| 2.5.2 影像强度特征 | 第32页 |
| 2.5.3 纹理特征 | 第32-34页 |
| 2.5.4 小波特征 | 第34页 |
| 2.6 非小细胞肺癌的影像组学特征分析 | 第34-36页 |
| 2.6.1 特征的组内相关系数分析 | 第35-36页 |
| 2.6.2 影像组学特征的热图(Heatmap)分析 | 第36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 影像组学特征的选择与标签的建立 | 第37-44页 |
| 3.1 影像组学特征的选择 | 第37-41页 |
| 3.1.1 基于套索算法(Lasso)的特征选择 | 第38-41页 |
| 3.2 影像组学标签的建立 | 第41-43页 |
| 3.2.1 构建标签的影像组学特征的分析 | 第41-43页 |
| 3.2.2 影像组学标签的建立 | 第43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 EGFR突变个性化模型在非小细胞肺癌患者中的构建和研究 | 第44-56页 |
| 4.1 数据集分组和临床信息的统计分析 | 第44-46页 |
| 4.2 添加临床变量后的特征分析和筛选 | 第46-48页 |
| 4.2.1 影像组学特征和临床变量的分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于Lasso的临床风险变量和影像组学特征的筛选 | 第47-48页 |
| 4.3 EGFR个性化预测模型的构建 | 第48-52页 |
| 4.3.1 逻辑斯特(Logistic)函数的介绍 | 第48-49页 |
| 4.3.2 个性化话模型的构建和分析 | 第49-52页 |
| 4.4 影像组学标签和临床模型的对比分析 | 第52-53页 |
| 4.5 个性化预测模型的可视化 | 第53-54页 |
| 4.6 校正曲线的分析 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
