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基于流行病学、临床症状、肿瘤标志和影像学特征的肺癌诊断模型的建立

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基于流行病学、临床症状、肿瘤标志和影像学特征的肺癌诊断模型的建立
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-15页
中英文缩略词表第15-17页
第一部分第17-64页
  1 前言第17-19页
  2 材料和方法第19-30页
    · 实验材料第19-21页
    · 实验方法第21-27页
    · 质量控制第27页
    · 统计学方法第27-28页
    · 建立数据挖掘模型第28-29页
    · 模型评价第29-30页
  3 结果第30-59页
    · 人群流行病学与临床症状统计分析第30-31页
    · 血清肿瘤标志检测结果第31-42页
    · 肺癌组和肺良性疾病组人群流行病学、临床症状和血清肿瘤标志数据统计分析优化结果第42-45页
    · 数据挖掘模型预测结果第45-55页
    · ANN、决策树、SVM、Fisher判别分析模型预测结果的比较第55-58页
    · Fisher判别分析优化指标建立ANN模型结果第58-59页
    · 模型的应用第59页
  4 讨论第59-63页
  小结第63-64页
第二部分第64-85页
  1 前言第64-65页
  2 材料和方法第65-69页
    · 实验材料第65-66页
    · CT检测第66页
    · 影像学特征指标提取及评分第66-67页
    · 数据优化统计分析第67-68页
    · 建立数据挖掘模型第68-69页
    · 模型评价第69页
  3 结果第69-82页
    · CT变量筛选优化结果第69-71页
    · 数据挖掘模型预测结果第71-77页
    · ANN、决策树、SVM、Fisher判别分析模型预测结果的比较第77-80页
    · 两种统计学方法筛选CT变量并建立模型的比较与分析第80-82页
  4 讨论第82-84页
  小结第84-85页
第三部分第85-108页
  1 前言第85-86页
  2 材料和方法第86-91页
    · 实验材料第86-87页
    · 主要实验试剂与仪器第87页
    · 实验方法第87-89页
    · 统计学分析第89页
    · 建立数据挖掘模型第89-90页
    · 模型评价第90-91页
  ·结果第91-104页
    · 肿瘤标志、流行病学及临床症状指标筛选结果第91-92页
    · CT影像学特征指标筛选结果第92页
    · ANN模型预测结果第92-94页
    · 决策树C5.0 模型预测结果第94-95页
    · SVM模型预测结果第95-97页
    · Fisher判别分析模型预测结果第97-99页
    · ANN、决策树C5.0、SVM、Fisher判别分析模型之间的比较第99-101页
    · Fisher判别分析和Logistic回归分析筛选变量并建立各模型之间的比较第101-103页
    · 单独影像学指标建立各模型与影像学联合流行病学、临床症状、血清学指标建立各模型之间的比较第103-104页
  4 讨论第104-107页
  小结第107-108页
全文结论第108-110页
参考文献第110-124页
综述 肺癌诊断的研究进展第124-140页
  参考文献第131-140页
个人简历及在学期间发表的学术论文与研究成果第140-141页
  个人简历第140页
  攻读博士学位期间发表的学术论文第140-141页
致谢第141页

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