近年来，人工智能(AI)和机器学习(ML)算法在生物医学中的应用不断增长。这种增长在与放射应用和医学物理学相关的领域最为明显，包括出版医学物理学版面的特刊。这种增长无意中导致文献中人工智能/机器学习研究结果的报告不一致，混淆了对其结果的解释，并削弱了对其潜在影响的信任。

评估MR伪影

随着临床磁共振(MR)成像变得更加通用和复杂，开发和保持对控制不断变化的技术的物理原理的透彻理解变得越来越困难。对于执业放射科医生来说尤其如此，他们的主要职责是解释临床图像，而不一定要理解描述基础物理的复杂方程。

然而，磁共振成像的物理原理在临床实践中发挥着重要作用，因为它决定了图像质量，而次优的图像质量可能会妨碍准确的诊断。本文对常见MR成像伪影的物理原理进行了基于图像的解释，并为修复每种类型的伪影提供了简单的解决方案。

详细描述了放射科医生可能还不熟悉的最新技术进步中出现的解决方案。讨论的伪影类型包括由自愿和非自愿患者运动、磁化率、磁场不均匀性、梯度非线性、驻波、混叠、化学位移和信号截断产生的伪影。随着对这些伪影的认识和理解的提高，放射科医生将能够更好地修改MR成像协议以优化临床图像质量，从而提高诊断的信心。

在放射肿瘤学中的作用

医学物理学在模拟放射肿瘤学中的生物效应方面有着悠久的传统。高影响力的例子包括根据临床数据量化剂量体积效应，与日常放射治疗计划和优化相关，以及旨在将物理剂量转化为肿瘤的生物学等效剂量的分割模型的调整和使用。

医学物理学家拥有建立生物或临床问题的数学描述的基本物理技能，并具有最大程度简化复杂关系的能力。此外，基础数学、统计、生物学和临床方面的医学物理培训使医学物理学家能够相对轻松地与成功的跨学科团队解决建模问题所需的专业人员进行互动。从数据中得出的机器学习和基于人工智能的模型可能很有用，但需要适当水平的理解和广泛的验证才能为临床使用提供足够的信心。

除了人工智能的实施之外，医学物理学家还应该充当数据收集和数据农业的促进者，为建立和管理先进的数据共享平台以及伞式协议和篮子试验等新方法做出贡献。

结论

对于医学物理中的AI/ML应用，需要对使用这些算法的问题进行陈述和理由，同时强调该方法的新颖性。需要对如何将数据划分为子集进行简短的数字描述，以进行AI/ML算法训练、验证和算法性能的独立测试。接下来是量化AI/ML算法性能的结果和统计指标的摘要。