Ultrasonography-Based Patellar Tendon Area Measurement: マニュアルセグメンテーションと自動セグメンテーションの比較性について
Alberto Guzzi1, Romina Ledergerber2, Oliver Faude2
1Department of Sport, Exercise and Health, University of Basel, Grosse Allee 6, 4052, Basel, Switzerland. alberto.guzzi@unibas.ch.
Journal of imaging informatics in medicine
|February 12, 2026
まとめ
この研究では,超音波画像でパテラ筋の横断面の領域をセグメントする自動化ツールが導入され,手作業方法の信頼性と効率的な代替案を提供します. 開発されたオープンソースのツールは,良好な一貫性と迅速な分析時間を実証し,臨床および研究アプリケーションを支援しています.
科学分野:
- バイオメディカルエンジニアリング
- 医学画像分析 医学画像分析
- 筋骨格的超音波検査について
背景:
- 筋肉の解剖学的横断面面積 (ACSA) のセグメンテーションのための既存のツールは,オープンソースまたはピアレビューされていません.
- 骨格筋ACSA分析のためのオープンソースで検証されたツールに特別な必要性があります.
- 超音波画像は,形状の非侵襲的評価に不可欠です.
研究 の 目的:
- 超音波画像におけるパテラ筋ACSAの自動セグメンテーションアプローチの開発と評価.
- 手動セグメンテーションと比較して,自動メソッドの信頼性と精度を評価する.
- 研究および臨床環境におけるパテラ分析のための高速でオペレーターから独立したツールを提供するためです.
主な方法:
- 30人の被験者から25%,50%および75%のの長さでパテラ筋の超音波画像を取得しました.
- ACSAのマニュアルセグメンテーションは,イントラレータとセッション間の信頼性を評価するために行われました.
- 3つのニューラルネットワークは497枚の画像で訓練され,手動と自動セグメンテーションを比較し,ICC,SEM,MAEなどの精度メトリックを評価しました.
主要な成果:
- マニュアルセグメンテーションでは,良好なイントラレータ信頼性 (ICC=0.804) と優れたセッション間信頼性 (ICC=0.980) が観察されました.
- 自動セグメンテーションは,手動分析 (ICC=0.848,MAE=0.05cm2) と良好な比較性を示し,画像毎の分析時間は0.302-0.414秒であった.
- 手動セグメンテーションと自動セグメンテーションの間で,誤った予測を削除した後に,小さな標準化された平均差 (0.53) が見つかりました.
結論:
- 提案された自動アプローチは,パテラACSA分析の迅速かつ操作者に依存しない方法を提供します.
- 手動分析と比較してわずかな違いがあるものの,慎重に使用すると,このツールは臨床および研究アプリケーションに貴重なサポートを提供します.
- このオープンソースのツールは,検証されたパテラ筋のセグメンテーションのギャップを埋め,潜在的に筋骨格研究を前進させています.
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