摘要 | 第6-10页 |
Abstract | 第10-14页 |
前言 | 第15-17页 |
第一部分 乳腺癌MRI弥散加权成像影像组学联合临床病理因素对21基因检测结果的预测作用 | 第17-53页 |
1.1 材料和方法 | 第19-34页 |
1.1.1 研究对象 | 第19页 |
1.1.2 MRI扫描参数 | 第19-20页 |
1.1.3 图像的分析 | 第20-27页 |
1.1.4 免疫组织化学IHC染色方法 | 第27-29页 |
1.1.5 乳腺癌21基因检测实验流程 | 第29-33页 |
1.1.6 统计方法 | 第33页 |
1.1.7 纹理参数的降维 | 第33-34页 |
1.1.8 分类模型 | 第34页 |
1.2 结果 | 第34-46页 |
1.2.1 乳腺癌患者临床资料 | 第34页 |
1.2.2 乳腺癌患者病理组织学资料 | 第34页 |
1.2.3 乳腺癌患者21基因检测结果 | 第34-37页 |
1.2.4 低、中、高风险三组间有差异的参数 | 第37-42页 |
1.2.5 低、中-高风险两组间有差异的参数 | 第42-45页 |
1.2.6 K最近邻模型和神经网络模型预测准确性 | 第45-46页 |
1.3 讨论 | 第46-51页 |
1.4 结论 | 第51-53页 |
第二部分 MRI弥散加权成像纹理参数与21基因检测中有意义基因表达量的关系研究 | 第53-59页 |
2.1 材料和方法 | 第53页 |
2.2 结果 | 第53-55页 |
2.3 讨论 | 第55-56页 |
2.4 结论 | 第56-59页 |
第三部分 MRI弥散加权成像影像组学联合经典临床病理因素对乳腺癌分子分型的预测作用 | 第59-87页 |
3.1 材料和方法 | 第62-64页 |
3.1.1 研究对象 | 第62页 |
3.1.2 MRI扫描参数 | 第62页 |
3.1.3 图像的分析 | 第62-63页 |
3.1.4 统计方法 | 第63-64页 |
3.1.5 纹理参数的降维 | 第64页 |
3.1.6 分类模型 | 第64页 |
3.2 结果 | 第64-84页 |
3.2.1 乳腺癌患者临床资料 | 第64页 |
3.2.2 乳腺癌患者病理组织学资料 | 第64-67页 |
3.2.3 分子分型四组间有差异的参数 | 第67-83页 |
3.2.4 K最近邻模型和神经网络模型预测准确性 | 第83-84页 |
3.3 讨论 | 第84-86页 |
3.4 结论 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-97页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第97-99页 |
致谢 | 第99-100页 |