| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1.1 前言 | 第11-16页 |
| 1.2 材料与方法 | 第16-27页 |
| 样本量估算 | 第16-17页 |
| 病人基本资料 | 第17-20页 |
| 随访及临床终点 | 第20页 |
| 影像组学 | 第20-21页 |
| MRI参数及图像切割 | 第21-22页 |
| 影像组学特征提取/选择及影像组学标签的构建 | 第22-26页 |
| 组学特征提取 | 第22-24页 |
| 影像组学特征选择-LASSO回归法 | 第24-26页 |
| 影像组学标签的预后价值 | 第26页 |
| 训练集TNM分期、临床列线图及组学列线图的预测效能 | 第26页 |
| TNM分期及列线图的验证 | 第26-27页 |
| 组学特征与临床资料之间的相关性 | 第27页 |
| 统计分析 | 第27页 |
| 1.3 结果 | 第27-39页 |
| 患者临床特征 | 第27-28页 |
| 组学特征提取/选择及组学标记的构建 | 第28-32页 |
| 影像组学标签的验证 | 第32-34页 |
| 训练集中影像组学标签显著提高TNM分期的预测效能 | 第34页 |
| 训练集中影像组学标签提高临床资料的预测效能 | 第34-35页 |
| TNM分期及列线图的验证 | 第35页 |
| 组学特征与临床数据之间的相关性 | 第35-39页 |
| 1.4 讨论 | 第39-48页 |
| 参考文献 | 第48-66页 |
| 硕士期间研究成果 | 第66-70页 |
| 缩略词 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |