AI模型实现甲状腺眼病眼外肌MRI自动分割
日本大阪都市大学眼科开展单中心回顾性研究,纳入2020年10月至2023年6月间52例甲状腺眼病患者的眶区MRI数据,人工标注全部眼外肌后构建深度学习AI模型。采用5折交叉验证,在12例、32例和52例三组数据集上测试模型性能,以Dice相似系数(DSC)评估分割一致性,并测量眼外肌平均信号强度比(SIR)验证定量准确性。结果显示,52例数据训练的模型在下直肌和内直肌分割中DSC显著优于小样本模型,且所有眼外肌的SIR在AI与人工标注间均呈显著相关。
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