Bester Artikel in «Radiology»: Segmentierungstool für die MRT erhält renommierten Margulis Award

Mit dem neuen, nun von der Radiological Society of North America (RSNA) mit dem renommierten Alexander R. Margulis Award for Scientific Excellence 2025 ausgezeichneten Tool für MRT (Magnetresonanztomografie)-Bilder können 80 anatomische Strukturen zuverlässig, schnell und automatisch segmentiert werden – unabhängig von der MR-Sequenz. Das einsatzbereite, frei zugängliche Modell Total Segmentator MRI wurde anhand von 1143 Scans für sämtliche Strukturen trainiert und evaluiert, die in der Klinik zur Organvolumenbestimmung, Krankheitscharakterisierung, chirurgischen Planung und zum Screening relevant sind.

Durch die schnellere und genauere Analyse von MRT-Scans verbessert der Total Segmentator MRI die MR-Diagnostik und Therapieplanung. Ausschlaggebend für die Würdigung als bester wissenschaftlicher Artikel in Radiology (bedeutendste Fachzeitschrift zur Radiologie mit Impact Factor 15,2) des Jahres 2025 und die Auszeichnung des Teams um Dr. Tugba Akinci D’Antonoli sowie Dr. Jakob Wasserthal (Assistenzärztin und Fellow bzw. wissenschaftlicher Mitarbeiter der Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin am USB), seien gemäss RSNA die Neuheit, Qualität, Bedeutung sowie der potenzielle wissenschaftliche und klinische Einfluss dieser wissenschaftlichen Leistung. Der Margulis Award wird am 1. Dezember am Jahreskongresses der RSNA in Chicago übergeben.

Der Total Segmentator MRI schliesst an den Erfolg des Total Segmentator CT, des ebenfalls von Radiolog*innen des USB entwickelten Modells für Computertomografien (CT), an. Die Studie zum Total Segmentator CT ist der am häufigsten (über 1500-mal) zitierte Artikel der ebenfalls hochrangigen Zeitschrift Radiology: Artificial Intelligence (Impact Factor 13,2). Auch der Artikel zum Total Segmentator MRI wurde bereits über 80-mal zitiert, ist Gegenstand zahlreicher Berichte (siehe unten).

Der Total Segmentator wird nicht nur zitiert, sondern auch angewendet. Er hat sich als klinisches Hilfsmittel zur Erkennung und Analyse anatomischer Klassen etabliert. Seit August 2022 wurden die beiden Modelle des Total Segmentator weltweit über 500’000-mal installiert und werden täglich über 200'000-mal verwendet.