1. 一、本选题研究的目的及意义
股骨头缺血坏死（ONFH）是一种常见的骨科疾病，其特征是股骨头的血液供应中断，导致骨组织坏死和关节功能障碍。
如果不及时治疗，ONFH会导致严重疼痛、关节畸形和残疾，严重影响患者的生活质量。
本选题旨在探讨利用人工智能技术，特别是深度学习算法，对磁共振（MR）图像进行分析，实现对ONFH的自动识别和诊断。
2. 二、本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在医学影像分析领域的应用越来越广泛，为疾病的诊断、治疗和预后提供了新的思路和方法。
股骨头缺血坏死作为一种常见的骨科疾病，其早期诊断和治疗对于患者预后至关重要。
利用人工智能技术辅助医生进行股骨头缺血坏死的诊断和评估，已成为医学影像领域的研究热点。
3. 三、本选题研究的主要内容及写作提纲
1. （一）主要内容
本研究将针对现有研究的不足，重点关注以下几个方面：
1.构建大规模、高质量的股骨头缺血坏死MR图像数据集:收集整理来自多个医疗机构的股骨头缺血坏死MR图像数据，并进行严格的质量控制和标注，构建一个大规模、高质量的股骨头缺血坏死MR图像数据集，为深度学习模型的训练和评估提供数据基础。
2.研究和开发基于深度学习的股骨头缺血坏死智能识别算法:探索和比较不同的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络和Transformer网络，用于股骨头缺血坏死的自动识别。
4. 四、研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，以深度学习技术为核心，开展基于MR图像的股骨头缺血坏死智能识别研究。
具体研究方法与步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集来自合作医院的股骨头MR图像数据，对图像进行脱敏处理，并进行图像质量评估，筛选符合要求的图像作为研究对象。
对图像进行预处理，包括图像去噪、灰度归一化、图像增强等，以提高图像质量，为后续特征提取和模型训练做好准备。
5. 五、研究的创新点
本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.构建大规模、高质量的股骨头缺血坏死MR图像数据集:本研究将收集整理来自多个医疗机构的股骨头缺血坏死MR图像数据，构建一个大规模、高质量的股骨头缺血坏死MR图像数据集，为深度学习模型的训练和评估提供数据基础，解决现有研究中数据集规模小、质量参差不齐的问题。
2.开发基于深度学习的股骨头缺血坏死智能识别算法:探索和比较不同的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络和Transformer网络，用于股骨头缺血坏死的自动识别。
3.优化模型性能并提高模型的可解释性:采用数据增强、迁移学习等方法优化模型性能，并结合可视化技术和注意力机制等方法提高模型的可解释性，增强临床医生的信任度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郑哲,王田苗.人工智能医学影像分析技术发展及应用[J].中国医疗设备,2021,36(01):1-6.
[2] 刘畅.基于深度学习的股骨头缺血坏死MRI影像诊断研究[D].遵义医科大学,2021.
[3] 张超.基于深度学习的股骨头坏死磁共振影像识别及预后预测研究[D].南方医科大学,2020.
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