如何在现有研究领域内，找到一个合适的论文选题？本篇将为您提供更多论文选题灵感。
论文1
使用预测模型和关联规则挖掘分析创伤性脑损伤患者新发硬膜下积液的危险因素
该研究运用预测建模和关联规则挖掘，分析222例创伤性脑损伤患者数据，发现年龄和CSO-PVS严重程度与新发硬膜下积液强相关，且各患者风险因素重要性有差异，为个性化治疗提供依据。
选题方向参考
1. 扩大样本规模、涵盖更多元患者群体；
2. 优化数据处理流程，改进CSO-PVS评估方式；
3. 利用大数据开展机器学习与传统统计模型性能对比；
4. 挖掘更多风险因素，完善患者个性化治疗与临床决策支持系统。
论文2
良性肾上腺偶发瘤的CT放射组学分析是否表明需要进一步进行内分泌学评估？
该研究回顾性分析206例肾上腺偶发瘤患者，基于非增强CT影像进行放射组学分析，构建随机森林模型区分非功能性腺瘤和轻度自主性皮质醇分泌患者，模型特异性良好，为判断是否需进一步内分泌评估提供参考。
选题方向参考
1. 开展多中心研究，使用不同CT扫描仪获取数据，扩大样本量，降低数据过拟合风险；
2. 探索自动分割肾上腺结节的方法，减少手动分割带来的误差；
3. 进一步验证当前算法，通过前瞻性研究将研究成果推广应用。
论文3
用于前列腺癌患者肿瘤分割和临床显著癌症鉴别的深度学习算法
该研究收集149例前列腺癌患者数据，基于ADC图 (b2000) 开发深度学习算法，进行肿瘤分割和鉴别临床显著性癌症，内部和外部验证显示算法有一定可行性。
选题方向参考
1. 改进肿瘤分割技术，基于3D-体积数据进行分割，避免2D图像分割误差延续；
2. 扩大样本量，纳入更多GS6患者，减少选择偏倚；
3. 研究深度学习算法对人类放射科医生肿瘤分类表现的附加价值，评估其临床辅助效果。
论文4
用于非线性影响分析的神经建模工具及其在医学研究中的应用前景
本文介绍一种用于小数据集的神经网络建模工具，阐述其在气候领域的应用方法及成果，并探讨在医学研究，尤其是癌症研究中的潜在应用，如分析病因关系、药物与疾病作用等。
选题方向参考
1. 将工具中的神经网络升级为更强大的网络，提升性能；
2. 用医学研究标准模型对该工具进行测试，评估其有效性；
3. 在影响分析中采用有前景的神经网络工具及其应用方法。
论文5
使用带规则的分类模型评估阿尔茨海默病的进展
该研究提出AD-CR算法，用其分析ADNI数据集中认知和人口统计特征，以预测痴呆进展。实验显示该算法性能良好，能找出关键认知项目，为痴呆早期干预提供参考。
选题方向参考
1. 采用多种认知评估方法，拓宽数据驱动分类模型覆盖的认知领域；
2. 纳入时间因素，研究不同痴呆阶段进展差异，辅助制定更合适的干预计划；
3. 与病理学家探讨算法规则，优化痴呆干预和诊断流程。
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