| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 乳腺癌异质性概述 | 第11-12页 |
| 1.3 影像基因组学概述 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要内容和主要创新点 | 第13-15页 |
| 1.5 论文的组织架构 | 第15-16页 |
| 第二章 实验数据与影像预处理 | 第16-21页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 实验数据 | 第16-19页 |
| 2.2.1 乳腺DCE-MRI影像数据 | 第16-17页 |
| 2.2.2 乳腺癌雌激素受体(ER)概述 | 第17-18页 |
| 2.2.3 乳腺癌Ki-67概述 | 第18页 |
| 2.2.4 统计学分析 | 第18-19页 |
| 2.3 影像预处理 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 乳腺癌异质性区域分割 | 第21-33页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 按照峰值时间分割(TTP) | 第22-23页 |
| 3.3 按照峰值增强率(PER) | 第23-24页 |
| 3.4 按照动力学模式聚类(KPC) | 第24-32页 |
| 3.4.1 亲和性传播(AP)聚类 | 第25-26页 |
| 3.4.2 K-means聚类 | 第26-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 异质性区域的特征提取与选择 | 第33-49页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 特征提取 | 第33-43页 |
| 4.2.1 纹理特征 | 第33-40页 |
| 4.2.2 形态特征 | 第40-41页 |
| 4.2.3 统计特征 | 第41-42页 |
| 4.2.4 动态增强特征 | 第42-43页 |
| 4.3 特征选择 | 第43-48页 |
| 4.3.1 过滤法(Filter) | 第43-45页 |
| 4.3.2 包装法(Wrapper) | 第45-47页 |
| 4.3.3 嵌入法(Embedded) | 第47页 |
| 4.3.4 特征选择方法比较 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于乳腺癌异质性区域特征的Ki-67表达预测研究 | 第49-62页 |
| 5.1 引言 | 第49-50页 |
| 5.2 研究方案概述 | 第50-51页 |
| 5.3 异质性区域与整体的显著性分析 | 第51-57页 |
| 5.3.1 单变量显著性分析 | 第52-54页 |
| 5.3.2 多变量显著性分析 | 第54-57页 |
| 5.4 分类器融合 | 第57-59页 |
| 5.4.1 利用支持向量机进行模型融合 | 第58-59页 |
| 5.4.2 利用投票法进行模型融合 | 第59页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |