摘要
股骨头缺血坏死是一种致残率高的骨科疾病，严重影响患者生活质量。
早期诊断和治疗对改善预后至关重要。
磁共振成像（MRI）以其多方位、多参数成像的优势，成为股骨头缺血坏死早期诊断的首选影像学方法。
然而，传统的MRI图像诊断依赖于医生的主观经验，存在着诊断效率低、准确性受限等问题。
近年来，人工智能（AI）技术，特别是深度学习的快速发展，为医学影像分析带来了革命性的变化，为股骨头缺血坏死的智能识别提供了新的思路和方法。
本文将对基于MR图像的股骨头缺血坏死智能识别研究进行综述，阐述其研究背景、研究现状、主要研究方法、未来发展趋势以及面临的挑战。
关键词：股骨头缺血坏死；磁共振成像；人工智能；深度学习；智能识别
#1.1股骨头缺血坏死股骨头缺血坏死(ONFH)，又称股骨头无菌性坏死，是由于多种原因导致股骨头血供中断或受损，引起骨细胞及骨髓成分死亡，继而发生修复反应，最终导致股骨头结构改变、塌陷，甚至关节功能障碍的一种疾病。
#1.2磁共振成像(MRI)磁共振成像(MRI)是一种利用核磁共振原理，通过检测人体组织原子核在外部磁场作用下吸收和释放的能量，来获取人体内部结构信息的影像学检查技术。
MRI具有无创、无辐射、多方位成像、软组织对比度高等优点，在骨关节疾病的诊断中应用广泛。
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