Une brève analyse de l'application de l'IA en physique médicale

Ces dernières années, l'application des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) en biomédecine s'est développée. Cette croissance est plus évidente dans les domaines liés aux applications des rayonnements et à la physique médicale, notamment par la publication de numéros spéciaux comportant des sections sur la physique médicale. Cette croissance a conduit par inadvertance à des rapports incohérents sur les résultats de la recherche en IA/ML dans la littérature, ce qui a semé la confusion dans l’interprétation de leurs résultats et a érodé la confiance dans leur impact potentiel.

Évaluation des artefacts IRM

À mesure que l'imagerie clinique par résonance magnétique (IRM) gagne en popularité et en sophistication, il devient de plus en plus difficile d'acquérir une compréhension approfondie de la physique qui sous-tend cette technologie en constante évolution. Cela est particulièrement vrai pour les radiologues en exercice, dont la responsabilité principale est d'interpréter les images cliniques sans nécessairement comprendre les équations complexes qui décrivent la physique sous-jacente.

Cependant, la physique de l'imagerie par résonance magnétique joue un rôle important dans la pratique clinique car elle détermine la qualité des images, et une qualité d’image sous-optimale peut entraver un diagnostic précis. Cet article fournit une explication basée sur des images de la physique des artefacts courants d’imagerie IRM et propose des solutions simples pour corriger chaque type d’artefact.

Découvre les solutions issues des dernières avancées technologiques que les radiologues ne connaissent peut-être pas encore. Les types d'artefacts abordés incluent ceux produits par les mouvements volontaires et involontaires du patient, la susceptibilité magnétique, les inhomogénéités du champ magnétique, les non-linéarités de gradient, les ondes stationnaires, le crénelage, les déplacements chimiques et la troncature du signal. Grâce à une connaissance et une compréhension accrues de ces artefacts, les radiologues seront mieux à même de modifier les protocoles d’imagerie par résonance magnétique pour optimiser la qualité des images cliniques, augmentant ainsi la fiabilité du diagnostic.

Rôle en radio-oncologie

La physique médicale a une longue tradition de modélisation des effets biologiques en radio-oncologie. Parmi les exemples à fort impact figurent la quantification des effets dose-volume sur la base de données cliniques, pertinentes pour la planification et l'optimisation quotidiennes de la radiothérapie, ainsi que l'adaptation et l'utilisation de modèles de fractionnement visant à convertir les doses physiques en doses biologiquement équivalentes aux tumeurs.

Les physiciens médicaux possèdent les compétences physiques de base nécessaires pour établir des descriptions mathématiques de problèmes biologiques ou cliniques et ont la capacité de simplifier au maximum des relations complexes. De plus, une formation en physique médicale dans les domaines des mathématiques de base, des statistiques, de la biologie et des aspects cliniques permet aux physiciens médicaux d'interagir relativement facilement avec les professionnels nécessaires aux équipes interdisciplinaires efficaces pour résoudre des problèmes de modélisation. Les modèles basés sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle dérivés de données peuvent être utiles, mais nécessitent un niveau approprié de compréhension et une validation approfondie pour fournir une confiance suffisante pour une utilisation clinique.

Le rôle des physiciens médicaux n'est pas seulement de mettre en œuvre l'IA, mais devrait également agir en tant que facilitateur de la collecte et de l'exploitation des données, en contribuant à l'établissement et à la gestion de plateformes avancées de partage de données et en contribuant à de nouvelles approches telles que les protocoles généraux et les essais en panier.

Conclusion

Dans les applications IA/ML en physique médicale, il faut clairement énoncer et justifier la problématique de l'utilisation de ces algorithmes, et souligner le caractère innovant de la méthode. Nous devons décrire brièvement comment les données sont divisées en sous-ensembles pour la formation, la validation et les tests indépendants des algorithmes d'IA/ML. Ensuite, nous devons résumer les résultats et les indicateurs statistiques qui quantifient les performances des algorithmes AI/ML

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