| 中文摘要 | 第8-12页 |
| 英文摘要 | 第12-16页 |
| 符号说明、缩略语注释表 | 第17-20页 |
| 绪论 | 第20-34页 |
| 课题背景及研究意义 | 第20-21页 |
| 小细胞肺癌的流行病学调查及研究现状 | 第21-25页 |
| 二维光散射静态细胞术研究现状 | 第25-27页 |
| 放射组学的研究现状 | 第27-31页 |
| 主要内容和章节安排 | 第31-34页 |
| 第一部分 利用二维光散射静态细胞术和机器学习对小细胞肺癌和低分化的肺腺癌细胞进行自动分类 | 第34-46页 |
| 引言 | 第34-35页 |
| 材料和方法 | 第35-36页 |
| 结果 | 第36-38页 |
| 讨论 | 第38-39页 |
| 结论 | 第39-40页 |
| 附表 | 第40-42页 |
| 附图 | 第42-46页 |
| 第二部分 基于CT的放射组学特征预测小细胞肺癌的一线化疗效果 | 第46-76页 |
| 前言 | 第46-47页 |
| 材料和方法 | 第47-50页 |
| 结果 | 第50-52页 |
| 讨论 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 附表 | 第55-70页 |
| 附图 | 第70-76页 |
| 总结和展望 | 第76-79页 |
| —、总结 | 第76-77页 |
| 二、展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读博士学位期间取得的学术论文 | 第95-96页 |
| 攻读学位期间参与的课题 | 第96-97页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第97-98页 |
| 英文文章1 | 第98-119页 |
| 英文文章2 | 第119-146页 |