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基于张量神经网络和集成预测模型的医学影像处理方法研究

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摘要

1.1研究背景以及内容

1.2国内外研究现状

1.3本文主要工作以及结构

2.1.磁共振成像原理

2.2功能性磁共振影像

2.3结构性磁共振影像

2.4磁共振影像分析技术

2.4.1基于功能性磁共振影像分析相关技术

2.4.2基于结构性磁共振影像的脑胶质瘤生存分析技术

2.5本章小结

第3章基于张量神经网络的磁共振分类框架

3.1张量代数的基本原理

3.2张量网络

3.3基于张量神经网络的fMRI分类框架

3.4实验设计

3.4.1CMU数据集

3.4.2分类实验

3.4.3实验结果

3.4.4结论

3.5本章小结

第4章脑胶质瘤患者生存周期预测框架

4.1面向脑胶质瘤生存分析的sMRI特征提取

4.2面向脑胶质瘤生存分析的特征选择

4.2.1 Kaplan-Merier生存分析

4.2.2基于Kaplan-Merier的特征选择

4.3基于XGBoost的脑胶质瘤生存周期预测框架

4.3.1XGBoost

4.3.2基于XGBoost的脑胶质瘤生存周期预测框架

4.4实验部分

4.4.1 BraTS2018数据集

4.4.2实验设计

4.4.3实验结果

4.4.4讨论

4.5本章小结

5.1工作总结

5.2工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果

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