本文介绍了基于Python的开源软件Comp2Comp，能够自动分析CT扫描中的人体成分数据，包括骨骼肌和脂肪组织。研究中提出了多种算法和技术，如MSKdeX和ShapedNet，提升了肌肉和脂肪的评估准确性，并提供了高质量的生物成像数据集，推动了医学影像分析的发展。

本文介绍开源软件Comp2Comp，可从腹部CT自动测量骨骼肌、内脏脂肪和皮下脂肪，支持T12-L5及自定义切片分析，并综述多项相关研究，包括图神经网络预测脂肪体积、混合架构分割下肢肌肉、深度学习识别肾脏异常、少样本分割股肌、MSKdeX估算肌肉参数、AATTCT-IDS脂肪CT数据集、多器官分割质量与数量权衡、C-SliceGen生成椎体切片及机器学习用于腹部器官分类。