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基于机器学习的重度扩张型心肌病患者预后评估研究

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基于机器学习的重度扩张型心肌病患者预后评估研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景与意义第12-15页
        1.1.1 扩张型心肌病简介第12-13页
        1.1.2 临床预后评估方法第13-15页
    1.2 国内外研究现状及其存在问题第15-18页
        1.2.1 基于CMR影像数据的DCM预后特征研究第15-17页
        1.2.2 机器学习在心血管疾病预后分析研究第17-18页
    1.3 研究目的与主要工作内容第18-20页
第二章 重度DCM患者CMR图像采集与随访信息获取第20-26页
    2.1 重度DCM患者图像获取与后处理第20-24页
        2.1.1 磁共振成像原理第20-21页
        2.1.2 CMR序列与参数第21-22页
        2.1.3 重度DCM患者图像后处理第22-24页
    2.2 患者的选择与随访方法第24-25页
        2.2.1 重度DCM患者入组标准与排除标准第24-25页
        2.2.2 随访方法第25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 重度DCM患者CMR预后特征选择第26-50页
    3.1 整体算法流程第26-27页
    3.2 影像组学特征提取第27-33页
        3.2.1 灰度直方图特征第28-29页
        3.2.2 灰度梯度特征第29-30页
        3.2.3 灰度行程矩阵第30-31页
        3.2.4 灰度共生矩阵第31-33页
    3.3 特征预处理第33-34页
        3.3.1 一致性评价第33-34页
        3.3.2 标准化第34页
    3.4 生存分析模型第34-37页
        3.4.1 生存分析概述第35-36页
        3.4.2 Cox回归模型第36-37页
    3.5 特征选择第37-43页
        3.5.1 假设检验与逐步筛选变量法第37-38页
        3.5.2 Lasso-Cox回归选择方法第38-42页
        3.5.3 Cox回归模型的验证第42-43页
    3.6 实验设计与结果第43-48页
        3.6.1 实验数据获取第43页
        3.6.2 感兴趣区域的分割与影像组学特征提取第43页
        3.6.3 统计分析第43-44页
        3.6.4 实验结果第44-48页
    3.7 本章小结第48-50页
第四章 基于常规临床数据与影像数据的重度DCM患者一年生存结局预测第50-67页
    4.1 整体算法流程第50-51页
    4.2 特征预处理第51-52页
    4.3 特征选择第52-56页
        4.3.1 Relief-F第53-55页
        4.3.2 信息增益第55-56页
    4.4 模型建立与调优第56-61页
        4.4.1 朴素贝叶斯第57-58页
        4.4.2 随机森林第58-61页
    4.5 实验设计与实验结果第61-66页
        4.5.1 实验数据获取第61页
        4.5.2 统计分析第61-62页
        4.5.3 实验结果第62-66页
    4.6 本章小结第66-67页
结论第67-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74-75页
附件第75页

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