近年來，人工智慧(AI)和機器學習(ML)演算法在生物醫學中的應用不斷增長。這種成長在與放射應用和醫學物理學相關的領域最為明顯，包括出版醫學物理學版面的特刊。這種成長無意中導致文獻中人工智慧/機器學習研究結果的報告不一致，混淆了對其結果的解釋，並削弱了對其潛在影響的信任。
隨著臨床磁振造影（MR）影像的普及和複雜化，對於掌握不斷變化的技術的物理原理的深入理解變得越來越困難。對於從事放射科醫生來說尤其如此，他們的主要職責是解讀臨床影像，而不一定需要理解描述基礎物理的複雜方程式
然而，磁振造影的物理原理在臨床實踐中發揮著重要作用，因為它決定了影像質量，而次優的影像品質可能會妨礙準確的診斷。本文對常見MR成像偽影的物理原理進行了基於影像的解釋，並為修復每種類型的偽影提供了簡單的解決方案。
詳細描述了放射科醫師可能還不熟悉的最新技術進步中出現的解決方案。討論的偽影類型包括由自願和非自願患者運動、磁化率、磁場不均勻性、梯度非線性、駐波、混疊、化學位移和信號截斷產生的偽影。隨著對這些偽影的認識和理解的提高，放射科醫生將能夠更好地修改MR成像協議以優化臨床影像質量，從而提高診斷的信心。
醫學物理學在模擬放射腫瘤學中的生物效應方面有著悠久的傳統。高影響力的例子包括根據臨床數據量化劑量體積效應，與日常放射治療計劃和優化相關，以及旨在將物理劑量轉化為腫瘤的生物學等效劑量的分割模型的調整和使用。
醫學物理學家擁有建立生物或臨床問題的數學描述的基本物理技能，並具有最大程度簡化複雜關係的能力。此外，基礎數學、統計、生物學和臨床方面的醫學物理培訓使醫學物理學家能夠相對輕鬆地與成功的跨學科團隊解決建模問題所需的專業人員互動。從數據中得出的機器學習和基於人工智慧的模型可能很有用，但需要適當程度的理解和廣泛的驗證才能為臨床使用提供足夠的信心。
醫學物理學家的角色不僅是實施人工智慧，還應該扮演數據收集和數據農業的推動者，為建立和管理先進的數據共享平台以及貢獻傘式協議和籃子試驗等新方法
在醫學物理領域的AI/ML應用中，我們需要明確陳述和理由使用這些演算法的問題，並強調該方法的創新性。我們需要簡要描述如何將資料劃分為子集，以進行AI/ML演算法的訓練、驗證和獨立測試。接下來，我們需要總結量化AI/ML演算法效能的結果和統計指標
以上是淺析AI在醫學物理學的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
