摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物,也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外,还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准,尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法,以进行这种形态计量分析。从本质上讲,当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此,肌肉分割算法不能依靠外观,而只能依靠参观提示。然而,这种轮廓很难检测到,它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战,我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法,结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型,我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验,这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
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