| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 图表索引 | 第11-12页 |
| 英文缩略词表 | 第12-13页 |
| 1 引言 | 第13-16页 |
| 2 材料与方法 | 第16-21页 |
| ·材料 | 第16页 |
| ·临床资料 | 第16页 |
| ·主要试剂 | 第16页 |
| ·方法 | 第16-21页 |
| ·实验方法 | 第16-17页 |
| ·数据的处理 | 第17-21页 |
| 3 结果 | 第21-33页 |
| ·血清肿瘤生物标志的测定结果 | 第21-22页 |
| ·判别分析结果 | 第22-25页 |
| ·人工神经网络的训练和预测结果 | 第25-31页 |
| ·肺癌-肺良性疾病的神经网络模型构建 | 第25-29页 |
| ·测试样本的预测结果 | 第29-31页 |
| ·ANN与判别分析模型预测效果的比较 | 第31-33页 |
| 4 讨论 | 第33-37页 |
| ·瘤标志对肺癌诊断的临床价值 | 第33-35页 |
| ·ANN模型对肺癌的预测 | 第35-36页 |
| ·判别分析模型对肺癌的预测 | 第36-37页 |
| ·ANN与判别分析模型的比较 | 第37页 |
| 5 结论 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 综述 肺癌血清肿瘤标志的研究进展 | 第41-55页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 个人简历、在校期间发表的论文与研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |