| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 低剂量CT的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2 低剂量CT在早期肺癌筛查中的应用 | 第13-15页 |
| 1.3 影像组学的应用现状 | 第15-17页 |
| 1.4 灰度共生矩阵的基本概念和Mazda软件 | 第17-20页 |
| 1.5 本论文的主要工作 | 第20页 |
| 1.6 本论文的结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 灰度共生矩阵对良恶性孤立性肺结节的鉴别分析 | 第21-27页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 材料和方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 病例资料 | 第21-22页 |
| 2.2.2 CT图像的采集 | 第22页 |
| 2.2.3 ROI提取与图像纹理特征分析 | 第22-23页 |
| 2.2.4 统计学分析 | 第23页 |
| 2.3 结果 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 增强CT的灰度共生矩阵纹理特征的分析与意义 | 第27-30页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 材料和方法 | 第27-28页 |
| 3.2.1 病例资料 | 第27页 |
| 3.2.2 CT图像的采集 | 第27-28页 |
| 3.2.3 ROI提取与图像纹理特征分析 | 第28页 |
| 3.3 统计学分析结果 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 低剂量CT纹理特征分析的可行性研究 | 第30-36页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 材料与方法 | 第30-33页 |
| 4.2.1 病例资料 | 第30-31页 |
| 4.2.2 CT图像的采集 | 第31页 |
| 4.2.3 ROI提取与图像纹理分析 | 第31-33页 |
| 4.2.4 统计学处理 | 第33页 |
| 4.3 结果 | 第33-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第五章 结论 | 第36-38页 |
| 5.1 本文的主要贡献 | 第36页 |
| 5.2 下一步工作的展望 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-45页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第45页 |