Electromagnetic simulation is a credible way to estimate the local specific absorption rate (SAR), which is a key consideration in high-field magnetic resonance imaging of the knee joint. To construct a subject-specific knee model, which is critical for SAR simulation, we proposed an architecture comprising multiple convolutional neural networks. Knee tissues were segmented by three U-Nets. Each network was responsible for the segmentation of two tissues that have relatively similar volumes and distinct intensity distributions (muscle and fat, cancellous and cortical bone, and cartilage and meniscus). Additionally, a weighted loss function was used to further alleviate the effect of class imbalance of the segmented tissues. The outputs of these three networks were merged and morphological filtering was used as the post-processing to eliminate holes and isolated voxels. This method was compared with three other segmentation methods. Good segmentation performance was demonstrated on the test set, and the proposed method was found to be superior to the other methods according to several quantitative measures. Meanwhile, local SAR in a 3 T coil using models constructed with the proposed method, manual delineation, and the comparison methods were also evaluated on the test set. On the whole, the maximum values of SAR10g of the models constructed by the proposed method were closer to the results of manual delineation. Overall, the proposed method exhibits promising potential for precisely constructing knee models for SAR simulation.

中文翻译：

---

多个卷积神经网络的架构，以构建用于估计局部特定吸收率的特定主题膝关节模型

电磁模拟是估计局部比吸收率 (SAR) 的可靠方法，这是膝关节高场磁共振成像中的一个关键考虑因素。为了构建对 SAR 模拟至关重要的特定主题膝关节模型，我们提出了一种包含多个卷积神经网络的架构。膝关节组织由三个 U-Nets 分割。每个网络负责分割具有相对相似体积和不同强度分布的两个组织（肌肉和脂肪、松质骨和皮质骨、软骨和半月板）。此外，加权损失函数用于进一步减轻分割组织的类别不平衡的影响。合并这三个网络的输出，并使用形态过滤作为后处理以消除孔洞和孤立的体素。该方法与其他三种分割方法进行了比较。在测试集上证明了良好的分割性能，并且根据多项量化措施发现所提出的方法优于其他方法。同时，还在测试集上评估了使用由所提出的方法、手动描绘和比较方法构建的模型的 3 T 线圈中的局部 SAR。整体而言，所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工圈定的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。该方法与其他三种分割方法进行了比较。在测试集上证明了良好的分割性能，并且根据多项量化措施发现所提出的方法优于其他方法。同时，还在测试集上评估了使用由所提出的方法、手动描绘和比较方法构建的模型的 3 T 线圈中的局部 SAR。整体而言，所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工圈定的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。该方法与其他三种分割方法进行了比较。在测试集上证明了良好的分割性能，并且根据多项量化措施发现所提出的方法优于其他方法。同时，还在测试集上评估了使用由所提出的方法、手动描绘和比较方法构建的模型的 3 T 线圈中的局部 SAR。整体而言，所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工圈定的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。并且根据几个定量测量发现所提出的方法优于其他方法。同时，还在测试集上评估了使用由所提出的方法、手动描绘和比较方法构建的模型的 3 T 线圈中的局部 SAR。整体而言，所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工圈定的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。并且根据几个定量测量发现所提出的方法优于其他方法。同时，还在测试集上评估了使用由所提出的方法、手动描绘和比较方法构建的模型的 3 T 线圈中的局部 SAR。整体而言，所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工圈定的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工勾画的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。所提方法构建的模型SAR10g的最大值更接近于人工勾画的结果。总体而言，所提出的方法在精确构建用于 SAR 仿真的膝关节模型方面具有广阔的潜力。