面向多参数T1加权腹部MRI的多器官分割工具基准测试

多器官在多参数MRI研究中的分割对于许多放射学应用至关重要,例如将影像生物标志物与疾病状态相关联(如肝硬化、糖尿病)。最近提出了三个公开可用的工具,如MRSegmentator(MRSeg)、TotalSegmentator MRI(TS)和TotalVibeSegmentator(VIBE)，用于MRI中的多器官分割。然而,这些工具在特定MRI序列类型上的性能尚未量化。在本工作中,我们精选了40个体积来自公开Duke Liver数据集的子集。该数据集包含来自预对比脂肪消失T1、血管T1w、血管T1w和延迟T1w相位各10个体积。对这些体积中的10个腹部结构进行了手动注释。随后对三个公开工具在此精选数据集上的性能进行了基准测试。结果表明,MRSeg获得Dice得分为80.7 $\pm$ 18.6和Hausdorff距离(HD)误差为8.9 $\pm$ 10.4 mm。在不同序列类型方面,与TS和VIBE相比,MRSeg表现最佳($p < .05$)。