Исследователи из Университетской клиники Базеля разработали новую модель искусственного интеллекта TotalSegmentator MRI, которая способна автоматически сегментировать 80 различных анатомических структур на МРТ-изображениях. Модель построена на архитектуре nnU-Net и превосходит существующие публичные алгоритмы сегментации.
В ходе обучения модель использовала тысячи МРТ и КТ-снимков из реальной клинической практики. При тестировании она продемонстрировала впечатляющий средний Коэффициент Сёренсена 0.84, что соответствует точности аналогичной КТ-модели TotalSegmentator CT, которой пользуются более 300 000 специалистов по всему миру.
Главное преимущество новой модели — существенное сокращение времени, которое раньше тратилось на ручную сегментацию МРТ-снимков. Кроме того, она может работать со всеми типами МРТ-последовательностей и автоматически адаптирует свою архитектуру под различные наборы данных.
По словам доктора Якоба Вассерталя, ведущего исследователя проекта, их модель является единственной, способной автоматически сегментировать такое количество структур на МРТ-изображениях любой последовательности. Это открывает новые возможности для планирования лечения, мониторинга заболеваний и скрининговых исследований.
Источник новости и обложки: healthimaging.com