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对脑血管病变程度自动化评价方法的研究的开题报告开题报告一、研究方向脑血管病变是指由于脑血管的结构、功能或者血液本身的异常引起的脑组织损害，是目前影响人类健康和寿命的主要疾病之一。近年来，计算机辅助诊断技术（ComputerAidedDiagnosis，CAD）在医疗领域的应用不断增多，以CAD技术为基础的自动化评价方法为脑血管病变的诊断和治疗提供了有力的工具。本研究将针对脑血管病变评价中自动化评价方法的研究展开探讨，以提高诊断的准确性和效率。二、研究内容（一）研究目标本研究旨在开发出一种高效、准确的脑血管病变程度自动化评价方法，提高医生诊断准确度和效率，为脑血管病变的早期发现和治疗提供帮助。（二）研究内容1.收集脑血管病变相关MRI数据，并针对MRI数据进行预处理、分块；2.运用深度学习模型，尝试训练出能够自动诊断脑血管病变程度的模型；3.对模型中的关键点及其对诊断结果的影响进行分析；4.对比实验，验证所提方法在自动化评价上的可靠性和优越性。（三）研究方法1.数据采集：我们将收集来自医院的脑血管病变相关MRI影像数据，以不同的扫描参数以及不同的病变程度为划分标准，构建数据集；2.数据预处理：采用图像增强、去噪、分块等预处理方法，减小数据集在处理过程中的误差和噪声干扰；3.模型构建：我们将采用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和递归神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）等深度学习模型，训练和调参，以期在训练完成后能准确诊断脑血管病变程度；4.模型评估：对所构建的模型进行测试，计算出召回率、准确率、F1score等评价指标，验证所提方法的可行性。（四）研究意义本研究将解决目前医学检查中肉眼判断脑血管病变程度的不准确性和效率低下的问题，此方法不仅可以增加医生的工作效率和准确性，也可以避免医学检查时因人为判断引起的误诊与漏诊等问题，从而更加精确地评估病情和治疗效果。三、研究方案研究时间：2022年3月-2023年3月1.1-2个月：收集数据和建立数据集；2.3-6个月：进行数据预处理；3.7-10个月：训练深度学习模型，并对关键点进行分析；4.11-12个月：对比实验，验证所提方法在自动化评价上的可靠性和优越性。四、预期成果本研究将最终达到以下预期成果：1.针对脑血管病变的自动化评价方法，提高医生评估准确度及效率；2.通过对自动化评价模型的实验验

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