计算机断层扫描中的自动化和手动细分之间的比较,用于身体组成分析
Cintia Pereira Kuss1, Leandra Ulbricht2, Klaus Schumacher3
1Federal University of Technology-Paraná, Graduate Program in Biomedical Engineering, Av. Silva Jardim, 589, Curitiba, Brazil. cintiak@alunos.utfpr.edu.br.
Biomedical engineering online
|February 20, 2026
概括
使用"自动化身体组成识别" (IACC) 进行的自动化身体组成分析,与手动方法相比,大大缩短了评估时间. 虽然对脂肪组织准确,骨肌肉测量显示出更高的可变性,表明大规模研究的潜力.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 第三个腰椎 (L3) 的计算机断层扫描 (CT) 是身体组成 (BC) 评估的黄金标准.
- 对CT扫描进行手动细分是耗时的,对于大数据集来说是不切实际的.
- 需要自动化方法来提高BC分析的效率.
研究的目的:
- 为了比较自动化身体组成 (BC) 分析工具的准确性和效率,自动化身体组成识别 (IACC),与手动细分.
- 评估自动化BC测量的可重现性和一致性.
- 评估IACC在临床和大规模人口研究中的潜力.
主要方法:
- 一项对126名参与者的回顾性横截面研究,使用在L3.3处单个轴心CT切片.
- 使用3D切片器进行手动细分,由放射科医生验证.
- 使用IACC的骨肌肉 (MUSCLE),皮下脂肪组织 (SAT) 和内脏脂肪组织 (VAT) 的自动细分.
主要成果:
- IACC分析时间为每次扫描约5分钟,而手动细分时间为25-30分钟.
- 对于SAT和VAT的SAT和增值税来说,它们具有优异的内部定价可重复性 (ICC>0.99) 和高的内部定价协议 (迪斯系数>0.93).
- 对于SAT和VAT的高一致性 (ICC > 0.93),对于骨肌肉的良好一致性 (ICC = 0.784).
- 骨肌肉测量显示,与脂肪组织区相比,骨肌肉的变化和不一致性更大.
结论:
- IACC提供了皮下和内脏脂肪组织的准确和高效的自动细分.
- 自动化工具大大减少了对身体成分评估的分析时间.
- 虽然骨肌肉测量需要进一步验证,但IACC对大规模的人口研究和需要快速标准化分析的临床应用充满希望.
