在MRI成像中脊柱肌肉自分化技术:系统性审查
Hyun-Bin Kim1, Hyeon-Su Kim1, Shin-June Kim1
1Department of Biomedical Research Institute, Inha University Hospital, 27 Inhang-ro, Jung-gu, Incheon, Republic of Korea.
BMC musculoskeletal disorders
|September 6, 2024
概括
本系统性审查评估了使用MRI的自动脊髓肌肉细分方法. 虽然人工智能和其他技术显示出希望,但提高准确性和稳定性是肌肉骨疾病临床应用的关键.
科学领域:
- 生物医学成像技术 生物医学成像技术
- 医学图像分析 医学图像分析
- 肌肉骨研究 研究
背景情况:
- 脊柱肌肉的准确细分对于诊断和治疗肌肉骨疾病至关重要.
- 磁共振成像 (MRI) 是一个关键的技术,但由于解剖学变异性,肌肉细分是复杂的.
- 本综述系统地评估了自动脊髓肌肉细分方法.
研究的目的:
- 调查和评估现有的自动细分脊柱肌肉的方法.
- 确定脊髓肌肉细分研究当前的挑战和未来的方向.
主要方法:
- 在PubMed/MEDLINE上进行了系统的文献搜索,使用了"细分脊柱肌"等术语.
- 研究是根据对自动脊髓肌肉细分的相关性进行选择的.
- 从最初的369项研究中,包括了12项研究.
主要成果:
- 所有包括的研究都使用MRI来对脊髓肌肉进行细分.
- 细分方法包括人工智能 (AI),质子密度脂肪分数 (PDFF) 和感兴趣区域 (ROI).
- 研究人群包括健康的志愿者,背部疼痛患者和患有青少年异常结石病 (ASD) 的个人.
结论:
- 目前的脊柱肌肉细分技术需要提高准确性和精度.
- 对于图像质量变化,文物和患者特征的稳定性至关重要.
- 开发注释数据集和更先进的算法对于临床应用至关重要.
