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影像组学在胃肠道间质瘤危险度分级预测中的应用研究

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影像组学在胃肠道间质瘤危险度分级预测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
  1.2 影像组学的现状第12-15页
  1.3 本文研究内容及组织结构第15-17页
第二章 胃肠道间质瘤CT数据获取与特征提取第17-29页
  2.1 胃肠道间质瘤CT数据获取第17-18页
  2.2 胃肠道间质瘤影像组学特征提取第18-28页
    2.2.1 一阶统计特征第20-21页
    2.2.2 灰度共生矩阵第21-24页
    2.2.3 灰度行程矩阵第24-25页
    2.2.4 灰度区域大小矩阵第25-27页
    2.2.5 邻域灰度差分矩阵第27-28页
  2.3 本章小结第28-29页
第三章 胃肠道间质瘤影像组学特征选择方法和分类模型第29-43页
  3.1 胃肠道间质瘤影像组学特征选择第29-34页
    3.1.1 ReliefF算法第30-32页
    3.1.2 Fisher Score算法第32页
    3.1.3 互信息第32-33页
    3.1.4 特征向量中心度第33-34页
  3.2 分类模型第34-42页
    3.2.1 支持向量机第34-38页
    3.2.2 随机森林第38-41页
    3.2.3 K最近邻第41-42页
  3.3 本章小结第42-43页
第四章 胃肠道间质瘤危险度分级预测实验结果与讨论第43-61页
  4.1 胃肠道间质瘤良恶性分类预测第44-55页
    4.1.1 基于SVM的胃肠道间质瘤良恶性分类预测第44-46页
    4.1.2 基于RF的胃肠道间质瘤良恶性分类预测第46-50页
    4.1.3 基于KNN的胃肠道间质瘤良恶性分类预测第50-54页
    4.1.4 本节小结第54-55页
  4.2 特征分析第55-56页
  4.3 胃肠道间质瘤探索性四分类预测第56-60页
  4.4 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-64页
  5.1 本文工作总结第61-62页
  5.2 未来工作展望第62-64页
参考文献第64-69页
附录第69-76页
攻读学位期间成果第76-77页
致谢第77-78页

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