乳腺癌DCE-MRI影像特征与分子分型的关联性研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 乳腺癌分子分型概述 | 第11-12页 |
| 1.3 乳腺DCE-MRI成像技术优点 | 第12-13页 |
| 1.4 影像基因组学概述 | 第13-14页 |
| 1.5 本论文的主要研究内容与创新点 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 乳腺癌分子分型判定 | 第16-21页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 乳腺癌不同分子分型及临床特点 | 第16-17页 |
| 2.3 基于免疫组化检查的分子分型判定 | 第17-20页 |
| 2.3.1 免疫组化结果分析 | 第17-18页 |
| 2.3.2 分子分型判定 | 第18页 |
| 2.3.3 实验数据及统计学分析 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 DCE-MRI影像预处理及影像特征提取 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 乳腺DCE-MRI影像 | 第21-22页 |
| 3.2.1 DCE-MRI成像原理 | 第21页 |
| 3.2.2 乳腺DCE-MRI影像数据 | 第21-22页 |
| 3.3 待研究区域获取 | 第22-26页 |
| 3.3.1 病灶分割 | 第22-23页 |
| 3.3.2 乳房分割 | 第23-25页 |
| 3.3.3 区域划分 | 第25-26页 |
| 3.4 特征提取 | 第26-30页 |
| 3.4.1 统计特征 | 第26-27页 |
| 3.4.2 形态特征 | 第27-28页 |
| 3.4.3 纹理特征 | 第28-29页 |
| 3.4.4 动态增强特征 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 影像特征和乳腺癌分子分型之间的关联性分析 | 第31-40页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 研究方案概述 | 第31页 |
| 4.3 统计学分析方法概述 | 第31-34页 |
| 4.3.1 逻辑回归原理及显著性检验 | 第31-32页 |
| 4.3.2 单变量逻辑回归 | 第32页 |
| 4.3.3 基于似然比检验的逻辑回归分析 | 第32-33页 |
| 4.3.4 多变量逻辑回归分析 | 第33-34页 |
| 4.4 实验结果 | 第34-38页 |
| 4.4.1 单变量逻辑回归结果 | 第34-35页 |
| 4.4.2 多变量逻辑回归结果 | 第35-38页 |
| 4.5 结果分析 | 第38-39页 |
| 4.5.1 显著影像特征的箱线图分析 | 第38页 |
| 4.5.2 显著影像特征的临床解释 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 影像特征对乳腺癌分子分型的预测能力研究 | 第40-49页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 研究方案概述 | 第40页 |
| 5.3 分类器设计 | 第40-44页 |
| 5.3.1 逻辑回归多分类器 | 第40-41页 |
| 5.3.2 支持向量机多分类器 | 第41-42页 |
| 5.3.3 决策树C4.5 分类器 | 第42-44页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 5.4.1 分类结果评价与比较 | 第44-48页 |
| 5.4.2 实验分析与总结 | 第48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56页 |
