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基于动态磁共振影像的乳腺癌新辅助化疗疗效分析与预测研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 乳腺癌新辅助化疗的疗效评价第15-16页
    1.4 乳腺癌新辅助化疗疗效预测的意义第16-17页
    1.5 本论文的主要工作第17-18页
        1.5.1 本论文的主要研究内容第17-18页
        1.5.2 本论文的组织结构第18页
    1.6 本章小结第18-19页
第2章 乳腺影像学技术及其在新辅助化疗疗效的应用第19-24页
    2.1 引言第19页
    2.2 乳腺影像学技术第19-22页
        2.2.1 乳腺钼靶技术第19-20页
        2.2.2 乳腺超声技术第20页
        2.2.3 乳腺磁共振技术第20-21页
        2.2.4 乳腺分子影像学技术第21-22页
    2.3 乳腺影像学技术在新辅助化疗疗效评价中的应用第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 乳腺DCE-MRI影像预处理及特征提取第24-38页
    3.1 引言第24页
    3.2 实验数据概述第24-26页
    3.3 乳房区域分割概述第26-31页
        3.3.1 身体轮廓检测第27-28页
        3.3.2 双乳间胸部皮肤边缘检测第28-30页
        3.3.3 胸腔轮廓拟合第30页
        3.3.4 乳房区域确定第30-31页
    3.4 乳腺病灶分割第31页
        3.4.1 乳腺病灶ROI区域分割第31页
        3.4.2 病灶分割第31页
    3.5 特征提取第31-37页
        3.5.1 动态增强特征第32-34页
        3.5.2 纹理特征第34-36页
        3.5.3 统计特征第36页
        3.5.4 形态特征第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第4章 乳腺DCE-MRI影像特征与乳腺癌新辅助化疗疗效的关联性研究第38-48页
    4.1 引言第38页
    4.2 研究方案第38-39页
    4.3 统计分析方法第39-43页
        4.3.1 配对T检验第39-40页
        4.3.2 单变量逻辑回归分析第40-41页
        4.3.3 多变量逻辑回归分析第41-42页
        4.3.4 显著水平第42页
        4.3.5 线性关系检验第42页
        4.3.6 Pearson相关分析第42-43页
    4.4 实验数据及结果分析第43-47页
        4.4.1 实验数据第43页
        4.4.2 实验结果与分析第43-47页
            4.4.2.1 化疗前后特征差异对比第43-44页
            4.4.2.2 化疗前后影像特征与化疗结果关联性分析第44-45页
            4.4.2.3 背景区域增强率均值特征分析第45-47页
        4.4.3 实验总结第47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 基于乳腺DCE-MRI影像的乳腺癌新辅助化疗疗效预测研究第48-55页
    5.1 引言第48页
    5.2 研究方案第48页
    5.3 特征选择与分类第48-50页
        5.3.1 特征选择第48-49页
        5.3.2 支持向量机第49-50页
        5.3.3 特征分类性能评价标准第50页
    5.4 实验数据及结果分析第50-54页
        5.4.1 实验数据第50-51页
        5.4.2 实验结果与分析第51-54页
            5.4.2.1 最优特征子集挑选第51-52页
            5.4.2.2 特征子集的分类第52-54页
        5.4.3 实验总结第54页
    5.5 本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-58页
    6.1 总结第55-56页
    6.2 展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
附录第63页

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