MRI muscolare che delinea le malattie neuromuscolari usando l'intelligenza artificiale

Background e obiettivo:

Le malattie neuromuscolari comprendono una serie di condizioni che colpiscono le cellule muscolari, i nervi o l'interazione tra i due. Una caratteristica patologica comune di queste condizioni è la sostituzione pro-generosa del tessuto muscolare con grasso, che può essere visualizzata utilizzando l'imaging magnetico per la resa-in-nance (MRI). La quantificazione dei grassi a base di risonanza magnetica funge da biomarcatore chiave per la caratterizzazione della malattia, il monitoraggio della progressione e la valutazione del trattamento. Attualmente, la segmentazione manuale delle scansioni di risonanza magnetica per la quantificazione dei grassi richiede molto tempo, che richiede una delineazione muscolare individuale. Pertanto, è in fase di sviluppo un modello di intelligenza artificiale (AI) per automatizzare la segmentazione. Lo scopo di questo studio è di convalidare questo modello di intelligenza artificiale e valutare le sue possibilità e limitazioni.

Metodo:

Lo studio è in corso. Scansioni di risonanza magnetica retrospettiva di pazienti con quattro diverse malattie muscolari (anoctaminopatia, distrofia muscolare di Becker, la distrofia muscolare di Facioscapuloumerale e la paralisi periodica ipokalemica) vengono raccolte e vengono eseguite la delineazione manuale utilizzata per l'addestramento del model dell'AI. La frazione di grasso intramuscolare dei singoli muscoli del bacino, della coscia e del polpaccio verrà analizzata usando il modello AI. Le prestazioni del modello AI saranno confrontate con la segmentazione manuale. L'intelligenza artificiale sarà valutata su metriche come l'accuratezza della segmentazione e l'efficienza del tempo.