医学物理学における AI の応用に関する簡単な分析

近年、生物医学における人工知能 (AI) および機械学習 (ML) アルゴリズムの応用は拡大し続けています。この成長は、医学物理学に関するセクションを含む特別号の発行など、放射線応用と医学物理学に関連する分野で最も顕著です。この増加により、図らずも文献における AI/ML 研究結果の一貫性のない報告が生じ、結果の解釈が混乱し、潜在的な影響に対する信頼が失われています。

MR アーチファクトの評価

臨床磁気共鳴 (MR) イメージングの人気が高まり、洗練されるにつれて、絶え間なく変化するテクノロジーの基礎となる物理学を深く理解することがますます困難になってきています。これは、臨床放射線科医に特に当てはまります。放射線科医の主な責任は、基礎となる物理学を記述する複雑な方程式を必ずしも理解することなく、臨床画像を解釈することです。しかし、磁気共鳴イメージングの物理学は、臨床現場で重要な役割を果たしています。画像の品質を決定する重要な役割を果たしています。」 、最適ではない画質は正確な診断を妨げる可能性があります。この記事では、一般的な MR 画像アーチファクトの物理現象を画像ベースで説明し、各タイプのアーチファクトを修正するための簡単な解決策を提供します。

放射線科医がまだよく知らない最新の技術進歩から生まれるソリューションについて詳しく説明します。議論されるアーティファクトの種類には、自発的および不随意の患者の動き、磁化率、磁場の不均一性、勾配の非線形性、定在波、エイリアシング、化学シフト、および信号のトランケーションによって生成されるものが含まれます。これらのアーチファクトに対する認識と理解が高まると、放射線科医は MR 画像プロトコルをより適切に変更して臨床画像品質を最適化し、診断の信頼性を高めることができるようになります。

放射線腫瘍学における役割

医学物理学には、放射線腫瘍学における生物学的影響をモデル化する長い伝統があります。影響力の大きい例としては、毎日の放射線治療計画と最適化に関連する臨床データに基づく線量と体積の影響の定量化、物理的線量を腫瘍に対する生物学的に等価な線量に変換することを目的とした分別モデルの適応と使用などが挙げられます。

医学物理学者は、生物学的または臨床的問題の数学的説明を確立するための基本的な物理的スキルを備えており、複雑な関係を可能な限り単純化する能力を持っています。さらに、基礎的な数学、統計、生物学、および臨床的側面に関する医学物理学のトレーニングにより、医学物理学者はモデリングの問題を解決するために学際的なチームを成功させるために必要な専門家と比較的容易に対話することができます。データから派生した機械学習および人工知能ベースのモデルは便利ですが、臨床使用に十分な信頼を与えるには、適切なレベルの理解と広範な検証が必要です。

医学物理学者の役割は、人工知能を実装するだけでなく、データ収集とデータファーミングのファシリテーターとして機能し、高度なデータ共有プラットフォームを確立および管理し、包括的なプロトコルなどの新しいイノベーションに貢献することです。方法

結論

医学物理学における AI/ML アプリケーションでは、これらのアルゴリズムの使用の問題を明確に述べて正当化し、方法の革新的な性質を強調する必要があります。 AI/ML アルゴリズムのトレーニング、検証、独立したテストのためにデータがどのようにサブセットに分割されるかを簡単に説明する必要があります。次に、AI/ML アルゴリズムのパフォーマンスを定量化する結果と統計指標を要約する必要があります。

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