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DW-MRI影像组学在预测乳腺癌21基因检测结果和分子分型的应用研究

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

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