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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。

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