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机构名称：
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摘要胃肠癌的发生率仍然很高，尤其是在中国，强调了准确的预后评估和有效治疗策略的重要性。研究表明，腹部肌肉与脂肪组织组成与患者结局之间的相关性很强。但是，分析腹部组织组成的现有手动方法是耗时且昂贵的，限制了临床研究的可伸缩性。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AB-DOMINAL CT扫描，以有效地识别和分割脂肪，皮下脂肪和内脏脂肪。我们的工具集成了多视图本地化模型和基于高精度的2D NNUNET分割模型，证明了局部iZation精度为90％，骰子得分系数为0.967，用于分割。此外，它具有交互式界面，使临床医生可以完善分割结果，从而有效地确保高质量的结果。我们的工具提供了一种标准化的方法，可有效提取关键的腹部组织，有可能增强胃肠道癌的管理和治疗。代码可在https://github.com/nanxinyu/ai-tool4abdominal-seg.git上找到。
arxiv：2503.07248v1 [eess.iv] 2025年3月10日
主要关键词
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