基于CT影像组学术前预测非小细胞肺癌淋巴结转移的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 影像组学在肿瘤诊断及预后的应用 | 第14-15页 |
| 1.2.2 影像组学在非小细胞肺癌中的应用 | 第15-16页 |
| 1.3 影像组学概述 | 第16-19页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第19-20页 |
| 1.5 本文结构 | 第20-21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 NSCLC影像组学特征提取 | 第22-36页 |
| 2.1 实验流程 | 第22-23页 |
| 2.2 临床诊疗及影像图像数据获取 | 第23-26页 |
| 2.2.1 NSCLC临床诊疗数据获取 | 第23-24页 |
| 2.2.2 NSCLC影像图像数据获取 | 第24-25页 |
| 2.2.3 实验数据获取结果 | 第25-26页 |
| 2.3 NSCLC肿瘤病灶的分割 | 第26-27页 |
| 2.4 NSCLC影像组学特征提取 | 第27-34页 |
| 2.4.1 程序架构搭建与预处理 | 第28-29页 |
| 2.4.1.1 程序架构设计 | 第28-29页 |
| 2.4.1.2 图像滤波处理 | 第29页 |
| 2.4.2 特征提取的程序实现 | 第29-34页 |
| 2.4.2.1 灰度直方图特征 | 第29-30页 |
| 2.4.2.2 纹理特征 | 第30-33页 |
| 2.4.2.3 小波变换特征 | 第33页 |
| 2.4.2.4 Gabor变换特征 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 NSCLC影像组学特征筛选 | 第36-44页 |
| 3.1 特征降维 | 第36-37页 |
| 3.1.1 数据标准化处理 | 第36-37页 |
| 3.1.2 可重复性相关分析 | 第37页 |
| 3.1.2.1 一致性评价 | 第37页 |
| 3.1.2.2 独立性分析 | 第37页 |
| 3.2 特征筛选 | 第37-38页 |
| 3.3 NSCLC影像组学标签 | 第38-39页 |
| 3.3.1 NSCLC影像组学标签的建立 | 第38-39页 |
| 3.3.2 NSCLC影像组学标签预测效能的评价 | 第39页 |
| 3.3.3 NSCLC影像组学标签预测效能的验证 | 第39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 特征降维结果 | 第39-40页 |
| 3.4.1.1 一致性评价分析 | 第39页 |
| 3.4.1.2 独立性检验分析 | 第39-40页 |
| 3.4.2 特征筛选及影像组学标签建立 | 第40-43页 |
| 3.4.2.1 特征筛选结果 | 第40-41页 |
| 3.4.2.2 NSCLC影像组学标签建立结果 | 第41-42页 |
| 3.4.2.3 NSCLC影像组学标签预测效能 | 第42页 |
| 3.4.2.4 NSCLC影像组学标签分层分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 淋巴结转移预测模型建立及验证 | 第44-56页 |
| 4.1 预测模型的训练 | 第44页 |
| 4.2 预测效能的评价 | 第44-46页 |
| 4.2.1 模型的校准度 | 第45页 |
| 4.2.2 模型的区分度 | 第45-46页 |
| 4.3 预测模型的验证 | 第46页 |
| 4.3.1 内部验证 | 第46页 |
| 4.3.2 独立样本验证 | 第46页 |
| 4.4 模型个体化预测 | 第46页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 4.5.1 预测模型的建立 | 第46-47页 |
| 4.5.2 预测效能的评价 | 第47-53页 |
| 4.5.2.1 模型的校准度评价 | 第47-48页 |
| 4.5.2.2 模型的区分度评价 | 第48-53页 |
| 4.5.3 模型的分层分析 | 第53页 |
| 4.5.4 模型个体化预测 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-58页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |
