| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 乳腺癌新辅助化疗的疗效评价 | 第13-14页 |
| 1.4 乳腺癌新辅助化疗疗效预测的意义 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的主要内容和创新点 | 第15页 |
| 1.5.1 论文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.5.2 论文的创新点 | 第15页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 1.7 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 乳腺癌DCE-MRI影像与病理信息预处理 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 乳腺DCE-MRI影像技术 | 第17-23页 |
| 2.2.1 乳腺DCE-MRI影像概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 乳腺DCE-MRI影像预处理 | 第18-23页 |
| 2.3 乳腺癌病理信息 | 第23-26页 |
| 2.3.1 乳腺癌病理概述 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于免疫组化的分子亚型判定 | 第25页 |
| 2.3.3 实验数据及统计学分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 乳腺DCE-MRI影像对新辅助化疗疗效的预测研究 | 第28-53页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 DCE-MRI影像特征提取 | 第28-36页 |
| 3.2.1 统计特征 | 第29-30页 |
| 3.2.2 形态特征 | 第30-31页 |
| 3.2.3 纹理特征 | 第31-33页 |
| 3.2.4 动态增强特征 | 第33-36页 |
| 3.3 特征选择算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 Ranker搜索算法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 最优解搜索算法 | 第37页 |
| 3.3.3 遗传算法 | 第37-38页 |
| 3.4 单个DCE-MRI影像特征分类性能评估 | 第38-42页 |
| 3.4.1 箱线图 | 第38页 |
| 3.4.2 单变量逻辑回归 | 第38页 |
| 3.4.3 受试者工作特征曲线 | 第38-39页 |
| 3.4.4 单影像特征实验结果 | 第39-42页 |
| 3.5 实验数据及结果分析 | 第42-51页 |
| 3.5.1 DCE-MRI影像特征数据 | 第42页 |
| 3.5.2 病灶特征预测结果 | 第42-46页 |
| 3.5.3 实验小结 | 第46-47页 |
| 3.5.4 背景实质增强特征预测结果 | 第47-48页 |
| 3.5.5 实验小结 | 第48-49页 |
| 3.5.6 全部DCE-MRI影像特征预测结果 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 乳腺癌DCE-MRI影像与分子亚型特征的融合研究 | 第53-59页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 研究方案 | 第53页 |
| 4.3 DCE-MRI影像和分子亚型特征的融合研究 | 第53-58页 |
| 4.3.1 实验结果分析 | 第53-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 乳腺癌DCE-MRI影像与分子亚型对新辅助化疗疗效的评价研究 | 第59-70页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 疗效评价方法概述 | 第59-61页 |
| 5.2.1 临床触诊 | 第59页 |
| 5.2.2 影像学评价方法 | 第59-60页 |
| 5.2.3 分子生物学评价方法 | 第60-61页 |
| 5.3 特征计算与统计学分析 | 第61-62页 |
| 5.3.1 特征计算 | 第61页 |
| 5.3.2 统计学分析 | 第61-62页 |
| 5.4 实验数据及结果分析 | 第62-69页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第62-63页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第63-69页 |
| 5.4.3 实验小结 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 附录 | 第78页 |
