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基于定量化CT影像特征的非小细胞肺癌预后分析研究

中文摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第12-30页
    1.1 研究背景与意义第12-17页
        1.1.1 非小细胞肺癌预后研究概述第12-14页
        1.1.2 定量化CT影像分析技术概述第14-17页
    1.2 影像学分析及其在非小细胞肺癌预后研究进展与难点第17-27页
    1.3 本文主要研究内容第27-30页
第2章 基于生长模型的CT影像肺部病灶自动分割第30-52页
    2.1 引言第30页
    2.2 基于生长模型的CT影像肺部病灶自动分割第30-36页
    2.3 区域生长与肺部病灶自动分割第36-51页
        2.3.1 Toboggan算法自动识别肺部病灶第37-43页
        2.3.2 基于区域生长的肺部病灶分割算法第43-48页
        2.3.3 算法运行结果与分析第48-51页
    2.4 本章小结第51-52页
第3章 非小细胞肺癌高通量CT特征提取第52-66页
    3.1 引言第52页
    3.2 非小细胞肺癌CT影像临床经验特征提取第52-57页
    3.3 非小细胞肺癌CT影像特征提取第57-64页
        3.3.1 多阶统计学特征分析与提取第58-60页
        3.3.2 肿瘤纹理特征分析与提取第60-62页
        3.3.3 肿瘤Gabor特征分析与提取第62-63页
        3.3.4 肿瘤影像小波特征分析与提取第63-64页
    3.4 本章小结第64-66页
第4章 基于影像学特征的非小细胞肺癌预后研究第66-82页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 影像学特征标签与非小细胞肺癌临床病理相关性分析第67-74页
        4.2.1 影像学特征临床研究进展第67-68页
        4.2.2 影像学特征标签构建方法第68-71页
        4.2.3 影像学特征标签与非小细胞肺癌临床病理分析第71-74页
    4.3 影像学特征标签与非小细胞肺癌生存预后相关性分析第74-80页
        4.3.1 非小细胞肺癌生存预后分析方法第75-76页
        4.3.2 影像学特征标签与非小细胞肺癌生存预后分析第76-80页
    4.4 本章小结第80-82页
第5章 四期非小细胞肺癌行TKI靶向药物的疗效预测第82-96页
    5.1 引言第82-83页
    5.2 TKI靶向药物疗效预测的影像学预后标签构建第83-85页
    5.3 TKI靶向药物疗效预测的影像学预后模型构建第85-86页
    5.4 影像学分析TKI靶向药物疗效的预测性能评价第86-93页
    5.5 本章小结第93-96页
第6章 总结与展望第96-100页
    6.1 工作总结第96-98页
    6.2 未来展望第98-100页
参考文献第100-112页
致谢第112-114页
攻读学位期间发表的论文及科研工作第114-116页
个人简介第116页

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