腿部肌肉体积,肌内脂肪和力量产生:来自计算机视觉模型和脂肪水MRI的见解
Andrew C Smith1, Javier Muñoz Laguna2,3,4, Eddo O Wesselink5,6
1Physical Therapy Program, Department of Physical Medicine and Rehabilitation, School of Medicine, University of Colorado, Aurora, Colorado, USA.
Journal of cachexia, sarcopenia and muscle
|February 20, 2025
概括
这项研究引入了一种使用MRI和AI的自动化方法,以评估腿部肌肉体积和肌内脂肪 (IMF). 这些发现揭示了这些肌肉健康标志物如何与年龄,BMI,性别和力量产生有关,有助于运动研究.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 放射学 放射学是一门学科.
- 肌肉骨健康 肌肉骨健康
背景情况:
- 骨肌肉的健康,包括肌肉的大小和质量,对于保持运动性至关重要.
- 下肢肌肉体积减少和肌内脂肪 (IMF) 增加与运动障碍有关.
- 使用MRI开发了一种自动化方法来量化腿部肌肉体积和IMF.
研究的目的:
- 开发和验证一种自动化方法来评估使用MRI的腿部肌肉体积和IMF.
- 研究这些肌肉健康标志物与人口因素 (年龄,BMI,性别) 之间的关联.
- 探索肌肉体积,IMF和自愿力量生成之间的关系.
主要方法:
- 一个卷积神经网络 (CNN) 经过训练,从脂肪水MRI扫描中对五个腿部肌肉群进行细分.
- 美国有线电视新闻网的准确性和可靠性与手动细分进行了验证.
- 在95名参与者中,分析了CNN衍生肌肉测量与年龄,BMI,性别和足部屈曲力之间的关联.
主要成果:
- 在肌肉体积和IMF量化方面,CNN实现了高准确性 (Sørensen-Dice指数≥0.87) 和可靠性 (ICC≥0.815).
- 肌肉体积与BMI正相关,而IMF与年龄和BMI正相关.
- 在肌肉体积和IMF中观察到性别差异,肌肉体积与脚下屈曲力相关.
结论:
- 计算机视觉模型和脂肪水MRI使腿部肌肉健康的非侵入性自动评估成为可能.
- 了解年龄,BMI和性别的影响对于解释肌肉体积和IMF至关重要.
- 这些自动化措施可以提高对肌肉健康对力量产生和运动能力的影响的理解.
