Comp2Comp: Open-Source Body Composition Assessment on Computed Tomography

要約

コンピューター断層撮影 (CT) は、さまざまな病状を評価するために臨床診療で日常的に使用されています。
CTスキャンは診断を提供しますが、定量的な体組成指標を抽出して組織の量と質を分析する機能も提供します.
CT スキャンから定量的な体組成測定値を手動で抽出することは、面倒で時間のかかる作業です。
最近、このプロセスを自動化する独自のソフトウェアが開発されましたが、ソースがクローズドであるため、広く使用することはできません。
特に医用画像処理の専門家ではない臨床医や研究者にとって、よりアクセスしやすく使いやすい、完全に自動化された体組成ソフトウェアの必要性が高まっています。
この目的のために、CTスキャンの迅速かつ自動化された体組成分析のためのオープンソースのPythonパッケージであるComp2Compを構築しました。
このパッケージは、モデル、後処理ヒューリスティック、体組成メトリクス、自動バッチ処理、および多色視覚化を提供します。
Comp2Comp は現在、腹部の CT スキャンで、骨、骨格筋、内臓脂肪組織、および皮下脂肪組織の体組成測定値を計算します。
この目的のために、2 つのパイプラインを作成しました。
最初のパイプラインは、腹部 CT スキャンからの T12 ～ L5 脊椎レベルで、脊椎の測定値、ならびに筋肉および脂肪組織の測定値を計算します。
2 番目のパイプラインは、ユーザー指定の 2D アキシャル スライスで筋肉と脂肪組織の測定値を計算します。
このガイドでは、Comp2Comp パイプラインのアーキテクチャについて説明し、使用方法を説明し、内部および外部の検証結果を報告して、セグメンテーションと体組成測定の品質を測定します。
Comp2Comp は https://github.com/StanfordMIMI/Comp2Comp にあります。

要約(オリジナル)

Computed tomography (CT) is routinely used in clinical practice to evaluate a wide variety of medical conditions. While CT scans provide diagnoses, they also offer the ability to extract quantitative body composition metrics to analyze tissue volume and quality. Extracting quantitative body composition measures manually from CT scans is a cumbersome and time-consuming task. Proprietary software has been developed recently to automate this process, but the closed-source nature impedes widespread use. There is a growing need for fully automated body composition software that is more accessible and easier to use, especially for clinicians and researchers who are not experts in medical image processing. To this end, we have built Comp2Comp, an open-source Python package for rapid and automated body composition analysis of CT scans. This package offers models, post-processing heuristics, body composition metrics, automated batching, and polychromatic visualizations. Comp2Comp currently computes body composition measures for bone, skeletal muscle, visceral adipose tissue, and subcutaneous adipose tissue on CT scans of the abdomen. We have created two pipelines for this purpose. The first pipeline computes vertebral measures, as well as muscle and adipose tissue measures, at the T12 – L5 vertebral levels from abdominal CT scans. The second pipeline computes muscle and adipose tissue measures on user-specified 2D axial slices. In this guide, we discuss the architecture of the Comp2Comp pipelines, provide usage instructions, and report internal and external validation results to measure the quality of segmentations and body composition measures. Comp2Comp can be found at https://github.com/StanfordMIMI/Comp2Comp.

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