Modality-Independent nnU-Net-Based Segmentation of Psoas Muscle and Vertebral Bodies in CT and MRI for Spinal Metastases Patients Undergoing SBRT
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal (MSK) imaging biomarkers may support risk stratification and longitudinal monitoring in spinal cancer patients undergoing stereotactic body radiotherapy (SBRT), particularly those at risk of osteosarcopenia—a condition involving concurrent loss of bone and muscle mass. While CT-based biomarkers are well established, MRI provides superior soft-tissue contrast without ionizing radiation, making it an attractive modality for longitudinal assessments. In this work, we leverage aligned CT–MRI pairs as a weakly supervised framework to train nnU-Net models for automatic segmentation of the psoas muscle and vertebral bodies in MRI. CT-derived segmentations were propagated to MRI volumes, enabling model training without manual MRI annotations. Using 5-fold crossvalidation and nnU-Net postprocessing, the combined psoas model achieved a mean Dice score of 0.90, and the best vertebral body model achieved 0.82 for L1–L5. These results support the feasibility of radiation-free MSK biomarker extraction from MRI in SBRT populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».