Episode 20: Minimum Data for Maximum Accuracy
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Episode 20: Minimum Data for Maximum Accuracy
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概要
This episode explores a study from the Emory Sports Performance and Research Center and the University of Lausanne that determined how few annotated MRI exams are needed to train a reliable deep learning model for thigh muscle segmentation. Using the nnU-Net framework with incrementally larger training sets, the researchers found that just 20 high-quality annotated subjects produced clinically acceptable segmentation across 14 thigh muscles, with biomarker agreement virtually indistinguishable from expert manual segmentation. All tools and trained models have been made openly available.
Optimizing MRI annotation workflows for high-accuracy deep learning thigh muscle segmentation in athletes. Slutsky-Ganesh et al. Radiology Advances, 2026, 3, umag005