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Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Haueise, Tobias [VerfasserIn]   i
 Schick, Fritz [VerfasserIn]   i
 Stefan, Norbert [VerfasserIn]   i
 Schlett, Christopher L. [VerfasserIn]   i
 Weiss, Jakob B. [VerfasserIn]   i
 Nattenmüller, Johanna [VerfasserIn]   i
 Göbel-Guéniot, Katharina [VerfasserIn]   i
 Norajitra, Tobias [VerfasserIn]   i
 Nonnenmacher, Tobias [VerfasserIn]   i
 Kauczor, Hans-Ulrich [VerfasserIn]   i
 Maier-Hein, Klaus H. [VerfasserIn]   i
 Niendorf, Thoralf [VerfasserIn]   i
 Pischon, Tobias [VerfasserIn]   i
 Jöckel, Karl-Heinz [VerfasserIn]   i
 Umutlu, Lale [VerfasserIn]   i
 Peters, Annette [VerfasserIn]   i
 Rospleszcz, Susanne [VerfasserIn]   i
 Kröncke, Thomas [VerfasserIn]   i
 Hosten, Norbert [VerfasserIn]   i
 Völzke, Henry [VerfasserIn]   i
 Krist, Lilian [VerfasserIn]   i
 Willich, Stefan N. [VerfasserIn]   i
 Bamberg, Fabian [VerfasserIn]   i
 Machann, Juergen [VerfasserIn]   i
Titel:Analysis of volume and topography of adipose tissue in the trunk
Titelzusatz:results of MRI of 11,141 participants in the German National Cohort
Verf.angabe:Tobias Haueise, Fritz Schick, Norbert Stefan, Christopher L. Schlett, Jakob B. Weiss, Johanna Nattenmüller, Katharina Göbel-Guéniot, Tobias Norajitra, Tobias Nonnenmacher, Hans-Ulrich Kauczor, Klaus H. Maier-Hein, Thoralf Niendorf, Tobias Pischon, Karl-Heinz Jöckel, Lale Umutlu, Annette Peters, Susanne Rospleszcz, Thomas Kröncke, Norbert Hosten, Henry Völzke, Lilian Krist, Stefan N. Willich, Fabian Bamberg, Juergen Machann
E-Jahr:2023
Jahr:May 2023
Umfang:10 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Veröffentlicht: 12. Mai 2023 ; Gesehen am 16.08.2023
Titel Quelle:Enthalten in: Science advances
Ort Quelle:Washington, DC [u.a.] : Assoc., 2015
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:9(2023), 19 vom: Mai, Artikel-ID eadd0433, Seite 1-10
ISSN Quelle:2375-2548
Abstract:This research addresses the assessment of adipose tissue (AT) and spatial distribution of visceral (VAT) and subcutaneous fat (SAT) in the trunk from standardized magnetic resonance imaging at 3 T, thereby demonstrating the feasibility of deep learning (DL)-based image segmentation in a large population-based cohort in Germany (five sites). Volume and distribution of AT play an essential role in the pathogenesis of insulin resistance, a risk factor of developing metabolic/cardiovascular diseases. Cross-validated training of the DL-segmentation model led to a mean Dice similarity coefficient of >0.94, corresponding to a mean absolute volume deviation of about 22 ml. SAT is significantly increased in women compared to men, whereas VAT is increased in males. Spatial distribution shows age- and body mass index-related displacements. DL-based image segmentation provides robust and fast quantification of AT (≈15 s per dataset versus 3 to 4 hours for manual processing) and assessment of its spatial distribution from magnetic resonance images in large cohort studies.
DOI:doi:10.1126/sciadv.add0433
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 DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.add0433
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1856308979
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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