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基于数据挖掘技术的肺癌风险评估与诊断及组织分型系统研究

中文摘要第4-9页
abstract第9-16页
中英文缩略词表(Abbreviations table)第24-25页
第一部分 肺癌风险评估系统的研究第25-48页
    1 前言第25-28页
    2 材料与方法第28-29页
        2.1 研究对象与相关资料第28页
        2.2 统计学方法第28页
        2.3 肺癌风险评估系统的建立第28-29页
    3 结果第29-43页
        3.1 流行病学及临床症状资料的差异性分析结果第29-33页
        3.2 流行病学及临床症状资料建立肺癌风险评估系统模型第33-41页
        3.3 流行病学特征和临床症状资料所建模型的预测结果比较第41-43页
    4 讨论第43-47页
    5 结论第47-48页
第二部分 基于多维变量结合遗传算法建立肺癌诊断系统的研究第48-100页
    1 前言第48-51页
    2 材料与方法第51-60页
        2.1 材料第51-53页
        2.2 实验方法第53-58页
        2.3 数据挖掘模型的建立第58-59页
        2.4 统计学方法第59-60页
    3 结果第60-94页
        3.1 基于肺部CT影像学特征建立肺癌诊断模型第60-77页
        3.2 基于肺部CT影像特征结合血清肿瘤标志建立肺癌诊断模型第77-91页
        3.3 肺癌诊断模型的分析结果比较第91-94页
    4 讨论第94-99页
    5 结论第99-100页
第三部分 肺癌组织分型诊断模型系统的研究第100-131页
    1 前言第100-102页
    2 材料与方法第102-104页
        2.1 材料第102页
        2.2 肺癌组织分型诊断模型的建立和比较指标第102-103页
        2.3 统计学方法第103-104页
    3 结果第104-127页
        3.1 肺癌组织分型间的肺部CT影像特征的差异性分析结果第104-109页
        3.2 肺部CT影像特征资料建立肺癌组织分型诊断模型第109-112页
        3.3 肺部CT影像特征联合流行病学和临床症状资料建立肺癌组织分型诊断模型第112-116页
        3.4 肺部CT影像特征联合流行病学与临床症状和血清肿瘤标志资料建立肺癌组织分型诊断模型第116-120页
        3.5 遗传算法优化肺部CT影像特征联合流行病学与临床症状和血清肿瘤标志资料建立肺癌组织分型诊断模型第120-123页
        3.6 肺癌组织分型诊断模型的分析比较第123-127页
    4 讨论第127-130页
    5 结论第130-131页
全文结论第131-133页
参考文献第133-142页
影像学在肺癌中的新进展 文献综述第142-161页
    参考文献第153-161页
个人简历及在学期间发表的学术论文与研究成果第161-162页
致谢第162页

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