用于胃肠道癌症管理的 AI 驱动腹部 CT 身体成分分析自动化工具
图像与视频处理
2025-03-11 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
胃肠道癌症的发病率依然居高不下，尤其是在中国，这凸显了准确预后评估和有效治疗策略的重要性。研究表明，腹部肌肉和脂肪组织成分与患者预后之间存在强相关性。然而，现有的手动分析腹部组织成分的方法既耗时又昂贵，限制了临床研究的可扩展性。为了应对这些挑战，我们开发了一种 AI 驱动的工具，用于自动分析腹部 CT 扫描，以有效识别并分割肌肉、皮下脂肪和内脏脂肪。我们的工具集成了多视图定位模型和基于 2D nnUNet 的高精度分割模型，定位准确率达到 90%，分割的 Dice Score Coefficient 为 0.967。此外，它还具有交互式界面，允许临床医生细化分割结果，从而有效确保高质量结果。我们的工具提供了一种标准化方法，可有效提取关键腹部组织，有望提升胃肠道癌症的管理和治疗水平。代码可在 https://github.com/NanXinyu/AI-Tool4Abdominal-Seg.git 获取。
引用
@article{arxiv.2503.07248,
title = {AI-Driven Automated Tool for Abdominal CT Body Composition Analysis in Gastrointestinal Cancer Management},
author = {Xinyu Nan and Meng He and Zifan Chen and Bin Dong and Lei Tang and Li Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07248},
year = {2025}
}