AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-23
一种用于从脑部MRI自动标注颈脊髓椎骨并提取形态学指标的深度学习框架，并经大规模多中心验证
原标题: A deep learning framework for automated cervical spinal cord vertebral labeling and morphometric extraction from brain MRI with large-scale multicenter validation
该研究旨在构建并验证一个全自动流程，用于在T1加权脑部MRI中识别上颈段脊髓的C1–C3椎体节段，并包含质量控制。深度学习模型基于32个研究中心的998名对照者和879名遗传性共济失调患者的数据进行训练，其中nnU-Net表现最佳（C1的Dice为0.85，C2和C3为0.89）。在2,737份MRI上的外部验证显示，五个数据集中有四个的标注准确率高于92%，该方法还检测到了多发性硬化症患者脊髓的纵向萎缩。