論文の概要: SegmentAnyMuscle: A universal muscle segmentation model across different locations in MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22467v1
- Date: Wed, 18 Jun 2025 16:42:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.363902
- Title: SegmentAnyMuscle: A universal muscle segmentation model across different locations in MRI
- Title（参考訳）: SegmentAnyMuscle:MRIの異なる部位にまたがる普遍的な筋分節モデル
- Authors: Roy Colglazier, Jisoo Lee, Haoyu Dong, Hanxue Gu, Yaqian Chen, Joseph Cao, Zafer Yildiz, Zhonghao Liu, Nicholas Konz, Jichen Yang, Jikai Zhang, Yuwen Chen, Lin Li, Adrian Camarena, Maciej A. Mazurowski,
- Abstract要約: 筋肉の量と品質は、健康的な結果の重要な予測因子としてますます認識されている。
本研究の目的は,MRIにおける筋分節モデルの開発である。
以上の結果から,MRIにおける筋のセグメンテーションのための完全自動深層学習アルゴリズムの有効性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.715532922231791
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The quantity and quality of muscles are increasingly recognized as important predictors of health outcomes. While MRI offers a valuable modality for such assessments, obtaining precise quantitative measurements of musculature remains challenging. This study aimed to develop a publicly available model for muscle segmentation in MRIs and demonstrate its applicability across various anatomical locations and imaging sequences. A total of 362 MRIs from 160 patients at a single tertiary center (Duke University Health System, 2016-2020) were included, with 316 MRIs from 114 patients used for model development. The model was tested on two separate sets: one with 28 MRIs representing common sequence types, achieving an average Dice Similarity Coefficient (DSC) of 88.45%, and another with 18 MRIs featuring less frequent sequences and abnormalities such as muscular atrophy, hardware, and significant noise, achieving 86.21% DSC. These results demonstrate the feasibility of a fully automated deep learning algorithm for segmenting muscles on MRI across diverse settings. The public release of this model enables consistent, reproducible research into the relationship between musculature and health.
- Abstract（参考訳）: 筋肉の量と品質は、健康的な結果の重要な予測因子としてますます認識されている。
このような評価にMRIは貴重なモダリティを提供するが、筋の正確な測定値を得ることは依然として困難である。
本研究の目的は、MRIにおける筋分節の公開モデルを構築し、様々な解剖学的位置と画像のシーケンスで適用可能であることを示すことである。
1つの第3次センター(Duke University Health System, 2016-2020)の160例のMRIは合計362例, モデル開発に使用した114例のMRIは316例であった。
モデルは2つの異なるセットでテストされ、1つは28MRI、もう1つは平均Dice similarity Coefficient (DSC) 88.45%、もう1つは18MRIで、頻度の低いシーケンスと筋萎縮、ハードウェア、大きなノイズなどの異常を特徴とし、86.21%のDSCを達成した。
これらの結果は,MRIの筋を様々な設定でセグメント化するための完全自動ディープラーニングアルゴリズムの実現可能性を示している。
このモデルの公式リリースは、筋肉と健康の関係について一貫した再現可能な研究を可能にする。
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