A deep learning algorithm for automatic 3D segmentation and quantification of hamstrings musculotendon injury from MRI
6.5
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-09-30 03:33
摘要：
本研究开发了一种深度学习算法，能够自动从MRI图像中分割和量化腘绳肌损伤，显示出良好的临床应用潜力。研究表明，AI模型在水肿和腘绳肌的分割上与手动标注结果高度相关，能够有效评估损伤的严重程度。该方法为运动损伤的定量评估提供了一种新工具，可能改善运动员的诊断和治疗。
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关键证据
AI模型在水肿和腘绳肌的分割上与手动标注结果高度相关。
研究显示AI方法能够量化损伤严重程度，支持临床有效性。
数据来自多个中心，增强了研究的可靠性和适用性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种深度学习算法，能够自动从MRI图像中分割和量化腘绳肌损伤，显示出良好的临床应用潜力。研究表明，AI模型在水肿和腘绳肌的分割上与手动标注结果高度相关，能够有效评估损伤的严重程度。该方法为运动损伤的定量评估提供了一种新工具，可能改善运动员的诊断和治疗。