布里格姆大学的研究人员利用人工智能对核磁共振成像扫描进行分析，最终制作出了一个参考生长标准，并提供了一种快速、可重复的方法来测量发育中儿童的瘦肌肉质量指标。研究人员利用人工智能和迄今为止最大的儿科脑部核磁共振成像数据集，开发出了一种用于跟踪发育中儿童肌肉质量的生长图表。这项新研究由布里格姆妇女医院（麻省总布里格姆医疗系统的创始成员之一）的研究人员领导。

他们发现，他们基于人工智能的工具首次提供了一种标准化、准确和可靠的方法，用于评估和跟踪常规核磁共振成像中的肌肉质量指标。他们的研究成果今天（11月9日）发表在《自然-通讯》（Nature Communications）杂志上。

"小儿癌症患者常常为肌肉质量低而苦恼，但目前还没有标准的测量方法。"资深作者、布里格姆放射肿瘤学系和麻省总布里格姆人工智能医学项目的放射肿瘤学家、医学博士本-坎恩（Ben Kann）说："我们的动机是利用人工智能测量颞肌厚度，并创建一个标准化的参考值。我们的方法生成了一个生长图表，我们可以用它来快速、实时地跟踪发育中儿童的肌肉厚度。通过这种方法，我们可以确定他们是否在理想的范围内生长"。

瘦肌肉质量的重要性

人类的瘦肌肉质量与生活质量、日常功能状态有关，也是整体健康和长寿的指标。患有肌肉疏松症或瘦肌肉质量低等疾病的人有可能提前死亡，或容易患上影响生活质量的各种疾病。

一直以来，没有一种广泛或实用的方法来追踪瘦肌肉质量，默认的测量方法是体重指数（BMI）。使用 BMI 的不足之处在于，虽然它考虑了体重，但并不能说明体重中有多少是肌肉。

几十年来，科学家们已经知道，颅骨外的颞肌厚度与人体的瘦肌肉质量有关。然而，在临床上很难对这块肌肉的厚度进行实时测量，也没有办法诊断出正常和异常的厚度。传统方法通常采用人工测量，但这种做法既耗时又不规范。

为了解决这个问题，研究团队与波士顿儿童医院放射科合作，将深度学习管道应用于波士顿儿童医院/丹娜法伯癌症研究所治疗的小儿脑肿瘤患者的核磁共振扫描。研究小组分析了 23852 张来自 4 至 35 岁个体的正常健康脑部 MRI 图像，计算出颞肌厚度（iTMT），并绘制出肌肉正常参考生长图。对核磁共振成像结果进行汇总后，绘制了具有百分位数和范围的性别特异性 iTMT 正常生长图表。他们发现，iTMT 对各种病人都很准确，与训练有素的人类专家的分析结果相当。

临床应用

Kann说："我们的想法是，可以用这些生长图表来确定病人的肌肉质量是否在正常范围内，这与医生办公室通常使用的身高和体重生长图表类似。"

从本质上讲，这种新方法可用于评估已经接受常规脑磁共振成像检查的病人，这些检查可追踪儿科癌症和神经退行性疾病等病症。研究小组希望，对颞肌进行即时、定量监测的能力将使临床医生能够对出现肌肉流失迹象的患者进行快速干预，从而防止肌肉疏松症和肌肉质量低下的负面影响。

该算法的局限性之一在于对扫描质量的依赖，以及分辨率不达标会如何影响测量和结果解读。另一个缺点是，美国和欧洲以外的核磁共振成像数据集数量有限，无法准确反映全球情况。

未来方向

Kann说："未来，我们可能要探索iTMT的实用性是否足够高，以证明定期为更多患者进行核磁共振成像是合理的。我们计划通过对更具挑战性和可变性的病例进行训练来提高模型性能。iTMT 的未来应用可以让我们跟踪和预测发病率，并揭示需要干预的患者的关键生理状态。"