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基于三维特征的膀胱肿瘤浸润性与分期预测技术研究

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基于三维特征的膀胱肿瘤浸润性与分期预测技术研究
论文目录
 
缩略语表第1-8页
中文摘要第8-14页
Abstract第14-22页
前言第22-27页
1、研究背景及意义第22-24页
2、研究思路第24-27页
文献回顾第27-43页
  1. 虚拟膀胱镜技术的发展现状与存在的问题第27-29页
  2. 计算机辅助检测与诊断技术第29-31页
  3. 肿瘤的异质性第31-33页
  4. 影像组学特征第33-36页
  5. 特征选择第36-37页
  6. 均衡与扩增第37页
  7. 分类器及性能验证第37-38页
  8. 肿瘤浸润深度计算与分期预测第38-39页
  9. 论文的研究目标第39-43页
总纲第43-45页
第一部分 基于常规MRI及其高阶偏导图像与 3D纹理特征的膀胱肿瘤与壁组织鉴别第45-65页
1 研究对象第46-47页
2 研究内容与方法第47-55页
  2.1 研究思路第47-48页
  2.2 VOI勾勒与高阶偏导图计算第48-50页
  2.3 特征提取第50-52页
  2.4 特征选择第52-53页
  2.5 分类验证第53-55页
3 研究结果第55-62页
  3.1 3D与 2D纹理特征对肿瘤与壁组织鉴别的效果比较第55-57页
  3.2 基于双侧t-test的SVM分类测试第57-59页
  3.3 最优特征子集选择第59-61页
  3.4 样本扩充与分类效果验证第61-62页
4 讨论与结论第62-64页
阶段性成果第64-65页
第二部分 基于常规MRI及其高阶偏导图像与影像组学特征的膀胱肿瘤肌层浸润性鉴别与分期的术前初步预测第65-83页
1 研究对象第66-67页
2 研究内容与方法第67-74页
  2.1 VOI勾勒与高阶偏导图计算第68-69页
  2.2 影像组学特征提取第69-72页
  2.3 特征选择第72-73页
  2.4 分类测试第73-74页
3 研究结果第74-79页
  3.1 影像组学特征分类效果比较第74-75页
  3.2 基于统计学分析的特征初筛第75-77页
  3.3 基于RFE-SVM的最优特征子集选择第77-79页
4 讨论与结论第79-82页
阶段性成果第82-83页
第三部分 基于多模态MRI序列与影像组学特征的膀胱肿瘤肌层浸润性鉴别与肿瘤分期的术前初步预测第83-100页
1 研究对象第84-85页
2 研究内容与方法第85-91页
  2.1 ROI勾勒第86-88页
  2.2 影响组学特征提取第88-90页
  2.3 特征选择与分类测试第90-91页
3 研究结果第91-96页
  3.1 特征的统计学分析第91-93页
  3.2 最优特征选择第93-94页
  3.3 分类预测第94-96页
4 讨论与结论第96-99页
阶段性成果第99-100页
第四部分 基于PG-CMF的膀胱肿瘤准确提取、浸润深度计算与肿瘤分期的术前量化预测第100-131页
  1. 研究对象第107-108页
  2. 研究方法第108-121页
  2.1 膀胱壁分割第108-109页
  2.2 基于PG-CMF的膀胱肿瘤准确提取第109-116页
  2.3 3D膀胱壁厚 (BWT) 与肿瘤浸润深度计算第116-121页
  3. 研究结果第121-129页
  3.1 基于PG-CMF的肿瘤区域准确提取第121-126页
  3.2 肿瘤浸润膀胱壁组织的相对深度第126-129页
  4. 讨论与结论第129-130页
阶段性成果第130-131页
总结与展望第131-136页
1 主要结论第131页
2 论文创新点第131-132页
3 论文展望第132-136页
参考文献第136-143页
附录第143-147页
个人简历和研究成果第147-150页
致谢第150-152页

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