AI 與世界的難題 · 醫學與藥物探索 · Nature (computational biology) · 2026-10-23
用於從腦部MRI自動標註頸脊髓椎骨並擷取形態測量參數的深度學習框架,及其大規模多中心驗證
原標題: A deep learning framework for automated cervical spinal cord vertebral labeling and morphometric extraction from brain MRI with large-scale multicenter validation
本研究旨在建立並驗證一套全自動流程，可在 T1 加權腦部 MRI 中辨識上頸段脊髓的 C1–C3 脊椎節段，並包含品質控制。深度學習模型以來自 32 個研究site的 998 名對照者與 879 名遺傳性共濟失調患者的資料進行訓練，其中 nnU-Net 表現最佳（C1 的 Dice 為 0.85，C2 與 C3 為 0.89）。在 2,737 筆 MRI 的外部驗證中，五個資料集裡有四個的標記準確率高於 92%，該方法也能偵測多發性硬化症患者脊髓的縱向萎縮。