Analisis ringkas tentang aplikasi AI dalam fizik perubatan

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan algoritma pembelajaran mesin (ML) dalam bioperubatan telah berkembang. Pertumbuhan ini paling ketara dalam bidang yang berkaitan dengan aplikasi sinaran dan fizik perubatan, termasuk penerbitan isu khas dengan bahagian fizik perubatan. Pertumbuhan ini secara tidak sengaja telah membawa kepada pelaporan hasil penyelidikan AI/ML yang tidak konsisten dalam literatur, mengelirukan tafsiran keputusannya dan menghakis kepercayaan terhadap potensi kesannya.

Menilai Artifak MR

Memandangkan pengimejan resonans magnetik klinikal (MR) meningkat dalam populariti dan kecanggihan, ia menjadi semakin sukar untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang fizik yang mendasari teknologi yang sentiasa berubah. Ini adalah benar terutamanya untuk pakar radiologi yang mengamalkan, yang tanggungjawab utamanya adalah untuk mentafsir imej klinikal tanpa semestinya memahami persamaan kompleks yang menerangkan fizik asas

Walau bagaimanapun, fizik pengimejan resonans magnetik memainkan peranan penting dalam amalan klinikal kerana Ia menentukan kualiti imej, dan kualiti imej suboptimum mungkin menghalang diagnosis yang tepat. Artikel ini memberikan penjelasan berasaskan imej tentang fizik artifak pengimejan MR biasa dan menyediakan penyelesaian mudah untuk membetulkan setiap jenis artifak.

Memperincikan penyelesaian yang muncul daripada kemajuan teknologi terkini yang mungkin belum diketahui oleh ahli radiologi. Jenis artifak yang dibincangkan termasuk yang dihasilkan oleh gerakan pesakit secara sukarela dan tidak sukarela, kerentanan magnet, ketidakhomogenan medan magnet, kecerunan tak linear, gelombang berdiri, aliasing, anjakan kimia, dan pemotongan isyarat. Dengan peningkatan kesedaran dan pemahaman tentang artifak ini, ahli radiologi akan lebih berupaya mengubah suai protokol pengimejan MR untuk mengoptimumkan kualiti imej klinikal, dengan itu meningkatkan keyakinan diagnostik.

Peranan dalam Onkologi Radiasi

Fizik perubatan mempunyai tradisi lama memodelkan kesan biologi dalam onkologi sinaran. Contoh berimpak tinggi termasuk kuantifikasi kesan volum dos berdasarkan data klinikal, berkaitan dengan perancangan dan pengoptimuman rawatan sinaran harian, dan penyesuaian dan penggunaan model pecahan yang bertujuan untuk menukar dos fizikal kepada dos yang setara secara biologi kepada tumor.

Ahli fizik perubatan mempunyai kemahiran fizikal asas untuk mewujudkan huraian matematik masalah biologi atau klinikal dan mempunyai keupayaan untuk memudahkan perhubungan yang kompleks setakat yang mungkin. Selain itu, latihan fizik perubatan dalam matematik asas, statistik, biologi dan aspek klinikal membolehkan ahli fizik perubatan berinteraksi dengan relatif mudah dengan profesional yang diperlukan untuk pasukan antara disiplin yang berjaya menyelesaikan masalah pemodelan. Pembelajaran mesin dan model berasaskan kecerdasan buatan yang diperoleh daripada data boleh berguna, tetapi memerlukan tahap pemahaman yang sesuai dan pengesahan yang meluas untuk memberikan keyakinan yang mencukupi untuk kegunaan klinikal.

Peranan ahli fizik perubatan bukan hanya untuk melaksanakan AI, tetapi juga harus bertindak sebagai fasilitator pengumpulan data dan penternakan data, menyumbang kepada penubuhan dan pengurusan platform perkongsian data lanjutan dan menyumbang kepada pendekatan baharu seperti protokol payung dan ujian bakul

Kesimpulan

Dalam aplikasi AI/ML dalam fizik perubatan, kita perlu menyatakan dengan jelas dan mewajarkan masalah penggunaan algoritma ini, dan menekankan sifat inovatif kaedah tersebut. Kita perlu menerangkan secara ringkas cara data dibahagikan kepada subset untuk latihan, pengesahan dan ujian bebas algoritma AI/ML. Seterusnya, kita perlu meringkaskan keputusan dan penunjuk statistik yang mengukur prestasi algoritma AI/ML

Atas ialah kandungan terperinci Analisis ringkas tentang aplikasi AI dalam fizik perubatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!