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根据发表在IEEE Transactions on Medical Imaging上的发现，深度学习可以通过评估CT扫描来提供对患者的肌肉骨骼(MSK)系统的准确测量。

此类测量是治疗MSK疾病患者的重要组成部分。但是，研究合著者佐藤佳信(Yoshinobu Sato)在一份准备好的声明中解释说，传统上获得它们需要大量时间和精力。

“一旦获得了CT图像，我们就需要对各个肌肉进行分割以构建模型，”佐藤说，他是日本奈良奈良科学技术研究所信息科学部门的代表。“但是，这种细分非常耗时，并且取决于专家的知识。”

研究人员希望，这是深度学习可以产生重大影响的地方。使用U-net架构设计了一个AI系统，该系统可以分割患者的单个肌肉。该工具在19条大腿和臀部肌肉上进行了测试，与其他更传统的细分方法相比，该结果被视为“具有统计学意义的改进”。

作者写道：“提出的方法可以在临床常规中对患者的各个肌肉形状进行准确的针对患者的分析，”。“这将打开各种应用程序，包括生物力学模拟的个性化和肌肉萎缩的定量评估。”

研究人员还指出，使用AI进行此类测量对于偏远地区的患者至关重要，因为偏远地区可能无法获得骨科专家的帮助。