人工知能を使用した神経筋疾患の筋肉MRIの輪郭

背景と目的：

神経筋疾患には、筋肉細胞、神経、または2つの間の相互作用に影響を与えるさまざまな状態が含まれます。 これらの状態の一般的な病理学的特徴は、筋肉組織を脂肪に吸収することです。これは、磁気Reso-Nanceイメージング（MRI）を使用して視覚化できます。 MRIベースの脂肪定量化は、疾患の特性評価、進行追跡、および治療評価の重要なバイオマーカーとして機能します。 現在、脂肪の定量化のためのMRIスキャンの手動セグメント化は非常に時間がかかり、個々の筋肉の描写が必要です。 したがって、セグメンテーションを自動化するために、人工知能（AI）モデルが開発されています。 この研究の目的は、このAIモデルを検証し、その可能性と制限を評価することです。

方法：

研究は進行中です。 4つの異なる筋肉疾患（アノクタミノパチー、ベッカー筋ジストロフィー、fasisoscoscosculohumeral筋ジストロフィー、および低カリウム血症の周期的麻痺）の4つの異なる筋肉疾患（ベッカー筋ジストロフィー、脳筋膜筋ジストロフィー）の遡及的MRIスキャンが収集され、AIモデルのトレーニングに使用される手動の描写が行われています。 骨盤、太もも、子牛の個々の筋肉の筋肉内脂肪分率は、AIモデルを使用して分析されます。 AIモデルのパフォーマンスは、手動セグメンテーションと比較されます。 AIは、セグメンテーションの精度や時間効率などのメトリックで評価されます。