| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 前言 | 第9-14页 |
| 材料与方法 | 第14-20页 |
| 1. 病例收集 | 第14页 |
| 1.1 病例的纳入标准 | 第14页 |
| 1.2 病例的排除标准 | 第14页 |
| 1.3 Ki-67检测 | 第14页 |
| 2. MR图像采集 | 第14-15页 |
| 2.1 扫描设备 | 第15页 |
| 2.2 扫描方法 | 第15页 |
| 2.3 扫描参数 | 第15页 |
| 3. 感兴趣区(ROI)的勾画 | 第15-17页 |
| 4. 影像组学特征提取 | 第17-18页 |
| 5. 影像组学特征筛选和标签构建 | 第18页 |
| 6. 统计分析 | 第18-20页 |
| 6.1 人口统计学比较 | 第18-19页 |
| 6.2 影像组学标签的性能 | 第19-20页 |
| 结果 | 第20-24页 |
| 1. 人口统计学特征 | 第20页 |
| 2. 影像组学特征筛选和标签构建 | 第20页 |
| 3. 影像组学标签性能 | 第20-24页 |
| 讨论 | 第24-40页 |
| 1. Ki-67对乳腺癌诊疗的临床意义 | 第24-27页 |
| 2. 乳腺癌Ki-67的检测方法 | 第27-34页 |
| 2.1 常规免疫组织化学检测 | 第27-28页 |
| 2.2 基因检测 | 第28-29页 |
| 2.3 影像方法检测 | 第29-34页 |
| 3. 影像组学在乳腺癌临床诊疗中的应用 | 第34-39页 |
| 3.1 影像组学对乳腺癌诊疗的临床价值 | 第34页 |
| 3.2 影像组学术前预测乳腺癌Ki-67表达状态的可行性 | 第34-36页 |
| 3.3 基于T2WI影像组学术前预测乳腺癌Ki-67表达状态的可行性 | 第36-38页 |
| 3.4 基于T1+C图像的影像组学术前预测乳腺癌Ki-67表达状态的可行性 | 第38-39页 |
| 4. 研究不足 | 第39-40页 |
| 小结 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 附录 | 第46-60页 |
| 1. 附录1 特征提取 | 第46-58页 |
| 2. 附录2 通过LASSO模型进行特征选择 | 第58-59页 |
| 3. 附录3 影像组学得分计算公式 | 第59-60页 |
| 中英文缩略词 | 第60-62页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
