create会員登録
loginログイン
メニュー閉じる
  1. HOME
  2. ジャーナルレビュー
  3. オープンソース・オンライン使用可能なMRIセグメンテーションモデルが公開

2025.10.24

オープンソース・オンライン使用可能なMRIセグメンテーションモデルが公開

  1. Deep Learning（深層学習）
  2. MRI

背景

医用画像の臨床・研究価値は、解剖学的構造のセグメンテーションのステップに依存している。
スイスUniversity Hospital Baselのチームは、2023年、全身CTを対象とするオープンソースの汎用セグメンテーション TotalSegmentator CTを公開し、多くのユーザーを獲得した（https://doi.org/10.1148/ryai.230024）。
University Hospital BaselのAkinci D’Antonoliらは、このフレームワークを核磁気共鳴画像（MRI）へと拡大するべく、日常臨床からランダムにサンプリングされたMRI画像（n=616）・CT画像（n=527）を用いて、臓器の体積測定、疾患特性の評価、手術計画、任意型検診などのユースケースに関連する80の解剖学的構造をセグメンテーションするようnnU-Netモデルをトレーニングした。開発されたモデルは、内部検証セット・外部検証セットにおいて他の公開モデルと比較検証された。

この記事は会員限定記事です。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

  • 会員の方はこちら

  • 会員ではない方はこちら

新着記事
映像情報 Medical
Copyright © Sangyo Kaihatsukiko Inc. All rights reserved.
TOP

「映像情報Medical」サイトへのアクセスありがとうございます。

本サイトは、国内の医療関係者（医師、技師、看護師等）を対象に、
様々な情報を提供させていただくことを目的としております。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

一般の方や、国外の医療関係者に対する情報提供を目的としたものではないことをご了承ください。

あなたは医療関係者ですか？

映像情報Medicalのご利用にあたってをご確認の上、対象の職種をクリックしてください。
 
医療関係者でない場合は、会社概要ページへお進みください。