Automatic segmentation of female urine control anatomical elements and related structures in MRI images based on deep learning

ZHANG Ziqin; WU Yi; ZHANG Xiaoqin; XU Zhou; LEI Ling; WANG Yanzhou; WANG Yan

doi:10.16016/j.2097-0927.202406055

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Automatic segmentation of female urine control anatomical elements and related structures in MRI images based on deep learning

Monographic Reports | 更新时间：2025-07-25

- Automatic segmentation of female urine control anatomical elements and related structures in MRI images based on deep learning
- Journal of Army Medical University Vol. 47, Issue 14, Pages: 1568-1576(2025)
- 作者机构：
  
  1.重庆师范大学数学科学学院，重庆；陆军军医大学（第三军医大学）
  2.重庆师范大学数学科学学院，生物医学工程与影像医学系数字医学教研室
  3.安顺人民医院妇科，贵州安顺
  4.重庆师范大学数学科学学院，第一附属医院妇产科，重庆
- 作者简介：
  
  WANG Yan， E-mail： wycq2006@sina.com
- 基金信息：
  
  the National Natural Science Foundation of China(31971113);the Natural Science Foundation of Chongqing(CSTB2023NSCQ-LZX0054)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202406055
  CLC： R319;R322.63;R445.2
- Received：17 June 2024，
  
  Revised：22 July 2024，
  
  Published：30 July 2025
- 稿件说明：
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‍张子沁，吴毅，张小勤，等.基于深度学习的MRI影像女性尿控解剖元件及相关结构的自动分割［J］.陆军军医大学学报，2025，47（14）：1568-1576.DOI：10.16016/j.2097-0927.202406055.

ZHANG Z Q，WU Y，ZHANG X Q，et al.Automatic segmentation of female urine control anatomical elements and related structures in MRI images based on deep learning［J］.J Army Med Univ，2025，47（14）：1568-1576.DOI：10.16016/j.2097-0927.202406055.
‍张子沁，吴毅，张小勤，等.基于深度学习的MRI影像女性尿控解剖元件及相关结构的自动分割［J］.陆军军医大学学报，2025，47（14）：1568-1576.DOI：10.16016/j.2097-0927.202406055. DOI：

ZHANG Z Q，WU Y，ZHANG X Q，et al.Automatic segmentation of female urine control anatomical elements and related structures in MRI images based on deep learning［J］.J Army Med Univ，2025，47（14）：1568-1576.DOI：10.16016/j.2097-0927.202406055. DOI：

摘要

目的

基于深度学习方法，运用自动分割模型分割MRI影像下女性尿控解剖元件结构，提高分割效率和准确率。

方法

以来自陆军军医大学生物医学工程与影像医学系的49例女性盆底肌肉MRI图像（其中不同程度的盆腔脏器脱垂病例30例，正常人19例）作为数据集对模型进行训练和测试，按照8∶2的比例划分为训练集和测试集，最终选取17例正常人和22例盆腔脏器脱垂病例作为训练集，4例正常人和6例盆腔脏器脱垂病例作为测试集。将训练集放入UNet、UNet+++、Dense UNet以及UNet++模型分别训练，再将测试集放入网络中进行精度测试，选取精度最高的模型作为主干网络。

结果

在UNet、UNet+++、Dense UNet以及UNet++模型的训练下，4个模型得到尿道压肌、尿道括约肌主体部、膀胱壁、膀胱腔、尿道黏膜下层5种结构的平均Dice相似性系数分别为61.82%、57.94%、57.63%和62.76%，交并比分别为49.74%、46.59%、46.07%和49.44%，准确率分别为61.74%、55.03%、59.23%和61.91%。结果显示UNet++的3个指标基本高于UNet、UNet+++、Dense UNet的指标，表明UNet++总体分割精度最优。

结论

利用UNet、UNet+++、Dense UNet以及UNet++模型对女性盆底尿道压肌、尿道括约肌主体部、膀胱壁、膀胱腔、尿道黏膜下层5种结构进行了自动分割，其中UNet++总体分割精度最优。

Abstract

Objective‍　‍To construct an automatic segmentation model to segment female urine control anatomy on MRI images based on deep learning methods in order to improve the segmentation efficiency and accuracy. Methods‍　‍A dataset comprising 49 female pelvic floor muscle MRI images [30 women with varying degrees of pelvic organ prolapse (POP) and 19 healthy individuals]

obtained from Faculty of Biomedical Engineering and Medical Imaging in Army Medical University

was used for model training and testing. The dataset was split into a training set (17 normal cases and 22 POP cases) and a testing set (4 normal cases and 6 POP cases) in a ratio of 8∶2. The training set was used to train UNet

UNet+++

Dense UNet

and UNet++ models separately

and then input into each network. The model achieving the highest testing accuracy was selected as the backbone network. Results‍　‍Under the training of UNet

UNet+++

Dense UNet

and UNet++

the 4 models achieved average Dice similarity coefficients of 61.82%

57.94%

57.63%

and 62.76%

respectively

for the segmentation of 5 anatomical structures (compressor urethrae

urethra sphincter body

bladder wall

bladder cavity and urethra submucosa). The corresponding Intersection over Union (IoU) score was 49.74%

46.59%

46.07%

and 49.44%

while the accuracy rate was 61.74%

55.03%

59.23%

and 61.91%

respectively for the 4 models. Notably

UNet++ consistently outperformed UNet

UNet+++

and Dense UNet across the 3 metrics

indicating that UNet++ achieved the highest overall segmentation accuracy. Conclusion‍　‍In UNet

UNet++

Dense UNet and UNet++ for automatic segmentation of 5 female urine control anatomical elements

UNet++ achieves the best overall segmentation accuracy.

关键词

Keywords

references

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