論文の概要: Automated Muscle and Fat Segmentation in Computed Tomography for Comprehensive Body Composition Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09779v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 21:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:33.835178
• Title: Automated Muscle and Fat Segmentation in Computed Tomography for Comprehensive Body Composition Analysis
• Title（参考訳）: 総合体組成解析のためのCTにおける自動筋と脂肪分画
• Authors: Yaqian Chen, Hanxue Gu, Yuwen Chen, Jicheng Yang, Haoyu Dong, Joseph Y. Cao, Adrian Camarena, Christopher Mantyh, Roy Colglazier, Maciej A. Mazurowski,
• Abstract要約: 本稿では,CT体組成解析に特化して,エンドツーエンドのセグメンテーションと特徴計算モデルを提案する。 本モデルでは, 骨格筋, 皮下脂肪組織 (SAT) , 内臓脂肪組織 (VAT) を胸部, 腹部, 骨盤領域に分割する。 また、筋肉密度、内臓-皮下脂肪比(VAT/SAT)、筋肉面積/体積、骨格筋指数(SMI)など様々な身体組成指標も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.24313078291105
• License:
• Abstract: Body composition assessment using CT images can potentially be used for a number of clinical applications, including the prognostication of cardiovascular outcomes, evaluation of metabolic health, monitoring of disease progression, assessment of nutritional status, prediction of treatment response in oncology, and risk stratification for surgical and critical care outcomes. While multiple groups have developed in-house segmentation tools for this analysis, there are very limited publicly available tools that could be consistently used across different applications. To mitigate this gap, we present a publicly accessible, end-to-end segmentation and feature calculation model specifically for CT body composition analysis. Our model performs segmentation of skeletal muscle, subcutaneous adipose tissue (SAT), and visceral adipose tissue (VAT) across the chest, abdomen, and pelvis area in axial CT images. It also provides various body composition metrics, including muscle density, visceral-to-subcutaneous fat (VAT/SAT) ratio, muscle area/volume, and skeletal muscle index (SMI), supporting both 2D and 3D assessments. The model is shared for public use. To evaluate the model, the segmentation was applied to both internal and external datasets, with body composition metrics analyzed across different age, sex, and race groups. The model achieved high dice coefficients on both internal and external datasets, exceeding 89% for skeletal muscle, SAT, and VAT segmentation. The model outperforms the benchmark by 2.40% on skeletal muscle and 10.26% on SAT compared to the manual annotations given by the publicly available dataset. Body composition metrics show mean relative absolute errors (MRAEs) under 10% for all measures. Furthermore, the model provided muscular fat segmentation with a Dice coefficient of 56.27%, which can be utilized for additional analyses as needed.
• Abstract（参考訳）: CT画像を用いた身体組成評価は、心臓血管の予後、代謝状態の評価、疾患の進行のモニタリング、栄養状態の評価、腫瘍学における治療反応の予測、外科的および重篤な治療結果のリスク階層化など、多くの臨床応用に応用できる可能性がある。 この分析のために複数のグループが社内セグメンテーションツールを開発してきたが、さまざまなアプリケーションで一貫して使用できるツールは非常に限られている。 このギャップを緩和するために、我々は、CT体組成分析に特化して、一般にアクセス可能なエンドツーエンドのセグメンテーションと特徴計算モデルを提案する。 本モデルでは, 胸部, 腹部, 骨盤領域における骨格筋, 皮下脂肪組織 (SAT) , 内臓脂肪組織 (VAT) の分画を行う。 また、筋肉密度、内臓-皮下脂肪比(VAT/SAT)、筋肉面積/体積、骨格筋指数(SMI)など、様々な身体組成の指標を提供し、2Dと3Dの両方の評価をサポートする。 モデルはパブリック使用のために共有されます。 モデルを評価するために、セグメント化は内部と外部の両方のデータセットに適用され、ボディコンポジションのメトリクスは年齢、性別、人種によって異なる。 このモデルでは, 骨格筋, SAT, VATのセグメンテーションにおいて, 内外両方のデータセットに対して高いダイス係数が得られた。 このモデルは、公開データセットのマニュアルアノテーションと比較すると、骨格筋では2.40%、SATでは10.26%でベンチマークを上回っている。 体組成測定では, 平均絶対誤差(MRAE)は全測定値の10%以下である。 さらに、このモデルは、Dice係数56.27%の筋肉脂肪分画を提供し、必要に応じて追加分析に利用することができる。

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