| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 早期肺癌的概述 | 第10-12页 |
| 1.2 肺癌早期症状 | 第12页 |
| 1.3 肺癌检测技术 | 第12-14页 |
| 1.3.1 细胞学和组织学检测 | 第12-13页 |
| 1.3.2 血清肿瘤标志物检测 | 第13页 |
| 1.3.3 影像学检测 | 第13-14页 |
| 1.4 呼出气诊断技术 | 第14-17页 |
| 1.4.1 挥发性有机化合物(VOCs) | 第15页 |
| 1.4.2 基于VOCs的肺癌早期筛查研究进展 | 第15-16页 |
| 1.4.3 与吸烟和肺癌相关的VOCs | 第16-17页 |
| 1.5 本文主要研究的内容 | 第17-19页 |
| 第2章 呼出气VOCs收集 | 第19-30页 |
| 2.1 实验仪器 | 第19-22页 |
| 2.1.1 采气仪 | 第19-21页 |
| 2.1.2 热脱附仪 | 第21页 |
| 2.1.3 气相色谱-质谱联用仪(GC-MS) | 第21-22页 |
| 2.2 实验流程规范 | 第22-26页 |
| 2.2.1 实验对象 | 第22-23页 |
| 2.2.2 实验流程和参数设置 | 第23-26页 |
| 2.2.3 呼出气数据收集流程图 | 第26页 |
| 2.3 电子化问卷 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 呼出气数据解析和存储 | 第30-36页 |
| 3.1 图谱解析 | 第30-32页 |
| 3.1.1 色谱图解析 | 第30-31页 |
| 3.1.2 质谱图解析 | 第31-32页 |
| 3.2 呼出气中VOCs数据处理 | 第32-33页 |
| 3.3 呼出气数据存储 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 与吸烟相关的VOCs | 第36-50页 |
| 4.1 健康人群样本研究 | 第36-38页 |
| 4.1.1 样本吸烟情况统计 | 第37-38页 |
| 4.1.2 样本VOCs信息 | 第38页 |
| 4.2 与吸烟相关的VOCs分析 | 第38-49页 |
| 4.2.1 与吸烟状态相关的VOCs | 第39-41页 |
| 4.2.2 与吸烟强度相关的VOCs | 第41-43页 |
| 4.2.3 与吸烟年数相关的VOCs | 第43-46页 |
| 4.2.4 与吸烟深度相关的VOCs | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 肺癌模型的优化和临床应用 | 第50-62页 |
| 5.1 样本分组情况 | 第50-51页 |
| 5.2 BP神经网络诊断模型 | 第51-55页 |
| 5.2.1 已建立模型介绍 | 第51-52页 |
| 5.2.2 模型优化 | 第52-54页 |
| 5.2.3 临床应用评估 | 第54-55页 |
| 5.3 Fisher线性判别诊断模型 | 第55-57页 |
| 5.3.1 已建立模型介绍 | 第55页 |
| 5.3.2 模型优化 | 第55-56页 |
| 5.3.3 临床应用评估 | 第56-57页 |
| 5.4 Logistic回归诊断模型 | 第57-60页 |
| 5.4.1 已建立模型介绍 | 第57页 |
| 5.4.2 模型优化 | 第57-58页 |
| 5.4.3 临床应用评估 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结和展望 | 第62-65页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简介和成果 | 第68-69页 |
| 附录表1 与肺癌有关的31种VOCs | 第69-71页 |
| 附录表2 | 第71-73页 |
| 表2-1 优化后BP神经网络诊断模型包含的VOCs | 第71-72页 |
| 表2-2 优化后Fisher线性判别诊断模型包含的VOCs | 第72页 |
| 表2-3 优化后Logistic回归诊断模型包含的VOCs | 第72-73页 |
| 附录 问卷 | 第73-76页 |
