Fully Automated Analysis of Muscle Architecture from B-Mode Ultrasound Images

Der DLTrack-Algorithmus wurde 2020 entwickelt, um die Analyse von Muskeln in Ultraschallbildern einfacher und zuverlässiger zu machen. Dafür verwendet er sogenannte neuronale Netzwerke – eine Art künstliche Intelligenz –, die mit vielen Ultraschallaufnahmen von Beinmuskeln trainiert wurden. Dazu gehörten unter anderem Bilder vom Wadenmuskel und vom Oberschenkelmuskel. Mit dem Algorithmus kann man wichtige Informationen über die Muskelstruktur automatisch auslesen, zum Beispiel wie dick ein Muskel ist, wie lang die Muskelfasern sind oder in welchem Winkel sie verlaufen. Das funktioniert sowohl bei einzelnen Bildern als auch bei ganzen Videos. Der große Vorteil: Die Analyse läuft komplett automatisch ab, man muss also keine Werte manuell eingeben oder Punkte anklicken. Das spart Zeit und verhindert Fehler. Im Jahr 2022 wurde das System deutlich weiterentwickelt. Wir haben eine benutzerfreundliche Oberfläche eingebaut, bei der man auch manuell eingreifen kann, wenn man möchte. Außerdem gibt es jetzt eine ausführliche Anleitung, damit auch Personen ohne Programmierkenntnisse den Algorithmus verwenden können. Alles wurde so aufbereitet, dass es einfach über das Internet heruntergeladen und genutzt werden kann – kostenlos und offen zugänglich. Die Auswertung von Muskelbildern war bisher oft mühsam, zeitaufwendig und abhängig von der Erfahrung der Person, die die Bilder analysiert. Mit DLTrack kann dieser Schritt nun automatisch und objektiv durchgeführt werden. Das macht Forschung und Diagnostik nicht nur effizienter, sondern auch vergleichbarer und verlässlicher – ein großer Fortschritt für Sportwissenschaft, Medizin und Physiotherapie.