摘要目的 评估基于3D U-Net 模型的智能软件在自动化分析结直肠癌患者体成分中的效能及其临床应用价值.方法 回顾性分析 2014 年 1 月至 2017 年 12 月在东部战区总医院就诊的 565 例结直肠癌患者的临床资料.使用集成 3D U-Net 的智能软件自动分析:计算第十二胸椎至第二腰椎平均骨密度;分割第三腰椎层面骨骼肌和脂肪组织,生成二维面积及三维体积数据并进行数据标准化处理.依据 BMI 标准,将患者分为:低 BMI 组(BMI<18.5 kg/m2,n=18)、正常 BMI 组(18.5≤BMI<24 kg/m2,n=354)和高 BMI 组(BMI≥24 kg/m2,n=193).根据阈值标准分为肌少症组(n=217)及非肌少症组(n=348).进行组间体成分分析[骨骼肌面积(SMA)、骨骼肌体积(SMV),脂肪面积(ATA)、骨骼肌面积指数(SMAI)、骨骼肌指数(SMI)、骨骼肌体积指数(SMVI)、脂肪面积指数(ATAI)、脂肪体积指数(ATVI)]及 BMI 与体成分指标的相关性分析.结果 结直肠癌患者肌少症总体患病例数为 217 例(38.41%),骨密度异常与肌少症共病率达 190 例(33.63%).正常 BMI 组 SMA低于高 BMI 组,高于低 BMI 组(P<0.001).三组间 SMI、SMV、SMVI、ATA、ATAI、ATV 及 ATVI 差异有统计学意义(P<0.001),且随 BMI 升高而增加(P<0.001).肌少症组 BMD、SMA、SMI、SMVI、SMV、ATA、ATAI、ATV 以及 ATVI 低于非肌少症组(P<0.001).BMI 与 SMA、SMV、SMI、SMVI 呈正相关(r=0.44、0.39、0.50、0.47,P<0.001),并与 ATA、ATV、ATAI、ATVI 同样呈现正相关关系(r=0.69、0.69、0.67、0.67,P<0.001).结论 在结直肠癌患者中肌少症和骨密度异常普遍存在,且高 BMI 人群肌少症患病风险突出且常合并骨密度异常,需要对应的综合干预措施.基于 3D U-Net 的自动化软件显著提升了结直肠癌患者体成分分析效率与精度,为肌肉-脂肪-骨骼综合评估及个体化预后分层提供了可靠工具.