1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
脑部MR图像分割是医学图像处理领域中一项基础且关键的任务，其目的是将脑部MR图像中的不同组织结构，如灰质、白质、脑脊液等，进行准确地识别和分离。
这项技术在临床诊断、手术规划、疾病监测和治疗效果评估等方面具有至关重要的作用。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
脑部MR图像分割是医学图像处理领域的研究热点，近年来，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在脑部MR图像分割方面取得了一定的进展，特别是在深度学习方法的应用方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对脑部MR图像分割问题，采用卷积神经网络方法进行深入研究。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解国内外脑部MR图像分割的研究现状、卷积神经网络的基本原理和应用，以及相关的评价指标。
其次，根据脑部MR图像的特点和分割难点，设计数据预处理方法，并对现有的卷积神经网络模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，以提高模型的分割精度和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.改进卷积神经网络模型:针对脑部MR图像分割的特点，对现有的卷积神经网络模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，以提高模型的分割精度和鲁棒性。
2.优化数据预处理方法:针对脑部MR图像的特点，设计合适的数据预处理方法，例如图像增强、去噪、标准化等，以提高模型的训练效率和泛化能力。
3.构建高效的脑部MR图像分割模型:结合改进的卷积神经网络模型和数据预处理方法，构建高效的脑部MR图像分割模型，并在公开数据集或临床数据上进行验证，以证明其有效性。
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）
## 参考文献
[1] 刘帆, 马建华, 马越. 基于深度学习的医学图像分割方法综述[J]. 中国图象图形学报, 2018, 23(08): 1089-1105.
[2] 张少霆, 刘丽, 周洁. 基于改进U-Net的视网膜血管分割[J]. 中国图象图形学报, 2020, 25(07): 1350-1358.
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