In den letzten Jahren hat die Anwendung von Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in der Biomedizin zugenommen. Dieses Wachstum zeigt sich am deutlichsten in den Bereichen Strahlungsanwendungen und medizinische Physik, einschließlich der Veröffentlichung von Sonderausgaben mit Abschnitten zur medizinischen Physik. Dieses Wachstum hat unbeabsichtigt zu einer inkonsistenten Berichterstattung über KI/ML-Forschungsergebnisse in der Literatur geführt, was die Interpretation ihrer Ergebnisse verwirrt und das Vertrauen in ihre potenziellen Auswirkungen untergräbt.
Da die klinische Magnetresonanztomographie (MR) immer beliebter und ausgefeilter wird, wird es immer schwieriger, ein tiefes Verständnis der Physik zu erlangen, die der sich ständig verändernden Technologie zugrunde liegt. Dies gilt insbesondere für praktizierende Radiologen, deren Hauptaufgabe darin besteht, klinische Bilder zu interpretieren, ohne unbedingt die komplexen Gleichungen zu verstehen, die die zugrunde liegende Physik beschreiben.
Die Physik der Magnetresonanztomographie spielt jedoch in der klinischen Praxis eine wichtige Rolle, da sie die Bildqualität bestimmt. und eine suboptimale Bildqualität kann eine genaue Diagnose behindern. Dieser Artikel bietet eine bildbasierte Erklärung der Physik häufiger Artefakte in der MRT-Bildgebung und bietet einfache Lösungen zur Behebung jeder Art von Artefakten.
Beschreibt die Lösungen, die sich aus den neuesten technologischen Fortschritten ergeben und mit denen Radiologen möglicherweise noch nicht vertraut sind. Zu den besprochenen Arten von Artefakten gehören solche, die durch willkürliche und unwillkürliche Bewegungen des Patienten, magnetische Suszeptibilität, Magnetfeldinhomogenitäten, Gradienten-Nichtlinearitäten, stehende Wellen, Aliasing, chemische Verschiebungen und Signalkürzungen entstehen. Mit zunehmendem Bewusstsein und Verständnis dieser Artefakte werden Radiologen besser in der Lage sein, MR-Bildgebungsprotokolle zu modifizieren, um die klinische Bildqualität zu optimieren und dadurch die Diagnosesicherheit zu erhöhen.
Die medizinische Physik hat eine lange Tradition in der Modellierung biologischer Wirkungen in der Radioonkologie. Zu den wirkungsvollen Beispielen gehören die Quantifizierung von Dosis-Volumen-Effekten auf der Grundlage klinischer Daten, die für die Planung und Optimierung der täglichen Strahlenbehandlung relevant sind, sowie die Anpassung und Verwendung von Fraktionierungsmodellen, die darauf abzielen, physikalische Dosen in biologisch äquivalente Dosen für Tumore umzuwandeln.
Medizinphysiker verfügen über die grundlegenden physikalischen Fähigkeiten zur mathematischen Beschreibung biologischer oder klinischer Probleme und sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge so weit wie möglich zu vereinfachen. Darüber hinaus ermöglicht die Ausbildung in medizinischer Physik in grundlegender Mathematik, Statistik, Biologie und klinischen Aspekten, dass Medizinphysiker relativ problemlos mit den Fachkräften interagieren können, die für erfolgreiche interdisziplinäre Teams zur Lösung von Modellierungsproblemen erforderlich sind. Auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basierende Modelle, die aus Daten abgeleitet werden, können nützlich sein, erfordern jedoch ein angemessenes Maß an Verständnis und eine umfassende Validierung, um ausreichende Sicherheit für den klinischen Einsatz zu bieten.
Die Rolle von Medizinphysikern besteht nicht nur darin, KI zu implementieren, sondern sie sollten auch als Vermittler der Datenerfassung und des Datenfarmings fungieren, zur Einrichtung und Verwaltung fortschrittlicher Datenaustauschplattformen beitragen und zu neuen Ansätzen wie Umbrella-Protokollen und Korbversuchen beitragen
Bei KI/ML-Anwendungen in der medizinischen Physik müssen wir das Problem der Verwendung dieser Algorithmen klar darlegen und begründen und den innovativen Charakter der Methode hervorheben. Wir müssen kurz beschreiben, wie Daten für das Training, die Validierung und das unabhängige Testen von KI/ML-Algorithmen in Teilmengen unterteilt werden. Als nächstes müssen wir die Ergebnisse und statistischen Indikatoren zusammenfassen, die die Leistung von KI/ML-Algorithmen quantifizieren
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Analyse der Anwendung von KI in der medizinischen Physik. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
