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乳腺肿瘤基质磁共振动态增强模式分析及在分子分型中的应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 乳腺肿瘤异质性概述第11-12页
    1.3 基质概述第12-13页
    1.4 乳腺癌分子分型概述第13-14页
    1.5 本论文的主要研究内容与创新点第14-16页
    1.6 本章小结第16-17页
第2章 乳腺动态增强磁共振影像(DCE-MRI)技术第17-20页
    2.1 引言第17页
    2.2 乳腺DCE-MRI影像第17-19页
        2.2.1 乳腺DCE-MRI成像原理第17页
        2.2.2 乳腺DCE-MRI成像技术优点第17-18页
        2.2.3 乳腺DCE-MRI影像数据第18-19页
    2.3 本章小结第19-20页
第3章 乳腺DCE-MRI影像预处理与特征提取第20-34页
    3.1 引言第20页
    3.2 实验数据概述第20页
    3.3 感兴趣区域(ROI)提取第20-28页
        3.3.1 病灶区域分割第20-21页
        3.3.2 乳房区域分割第21-23页
        3.3.3 腺体分割第23-25页
        3.3.4 肿瘤基质区域分割第25-28页
    3.4 乳腺DCE-MRI影像特征提取第28-33页
        3.4.1 动态增强特征第28-31页
        3.4.2 病灶区域统计特征第31页
        3.4.3 纹理特征第31-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第4章 乳腺肿瘤基质的信号动态增强模式与方向性分析第34-38页
    4.1 引言第34页
    4.2 乳腺肿瘤基质的信号动态增强模式分析第34-35页
        4.2.1 增强百分比定义第34页
        4.2.2 实验结果及分析第34-35页
    4.3 乳腺肿瘤基质的动态增强信号方向性分析第35-37页
        4.3.1 基质方向分区第35-36页
        4.3.2 基质子区域动态增强信号方向性分析第36页
        4.3.3 实验结果及分析第36-37页
    4.4 本章小结第37-38页
第5章 基于乳腺肿瘤基质区域影像特征Ki-67表达的预测第38-55页
    5.1 引言第38页
    5.2 研究方案概述第38页
    5.3 特征选择方法第38-42页
        5.3.1 基于搜索策略划分特征选择方法第39-41页
        5.3.2 基于评价准则划分特征选择方法第41-42页
    5.4 逻辑回归(LogisticRegression,LR)分类器设计第42-45页
        5.4.1 逻辑回归分类器设计第42-44页
        5.4.2 分类器评价指标第44-45页
    5.5 实验结果分析第45-54页
        5.5.1 肿瘤基质子区域预测结果分析第45-48页
        5.5.2 基质整体区域预测结果分析第48-49页
        5.5.3 基质整体区域与病灶区域预测结果分析比较第49-53页
        5.5.4 实验总结第53-54页
    5.6 本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
    6.1 总结第55-56页
    6.2 展望第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-61页
附录第61页

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