声明
前言
材料与方法
一、病例资料
（一）入组标准
（二）排除标准
二、MRI设备与方法
（一）IVIM-MRI、DKI-MRI参数图计算
（二）STSs病灶分割
（三）影像组学特征值提取
四、STSs组织病理学分级的判定与Ki-67表达水平检测：
（一）组织病理学分级的判定
（二）Ki-67表达水平检测
五、影像组学诊断模型的建立方法
（一）STSs IVIM-MRI、DKI-MRI参数图特征值降维
（二）STSs IVIM-MRI、DKI-MRI参数图机器学习
结果
一、STSs的MRI表现
（一）常规MRI表现
（二）42例STSs IVIM-MRI、DKI-MRI表现
二、STSs的组织病理学类型、分级及Ki-67表达水平
（一）组织病理学类型
（二）组织病理学分级
（三）Ki-67表达水平
三、基于IVIM-MRI、DKI-MRI参数图建立的影像组学预测STSs组织病理学分级
四、基于IVIM-MRI、DKI-MRI参数图建立的影像组学预测STSs Ki-67表达水平
讨论
一、如何根据需要选择不同的影像组学分类器？
二、基于IVIM-MRI、DKI-MRI参数图建立预测STSs的组织病理学分级影像组学模型的可行性及其意义
三、基于IVIM-MRI、DKI-MRI参数图建立预测STSs的Ki-67表达水平的影像组学模型的可行性及其意义
结论
参考文献
综述:影像组学方法及其在软组织肿瘤中应用研究的进展
参考文献
攻读学位期间发表论文情况
会议论文
致谢
大连医科大学;
