An Integrated Framework for the Detection of Lung Nodules from Multimodal Images Using Segmentation Network and Generative Adversarial Network Techniques

Medical imaging techniques are providing promising results in identifying abnormalities in tissues. The presence of such tissues leads to further investigation on these cells in particular. Lung cancer is seen widely and is deadliest in nature if not detected and treated at an early stage. Medical imaging techniques help to identify the presence of suspicious tissues like lung nodules effectively. But it is very difficult to know the presence of the nodule at an early stage with the help of a single imaging modality. The proposed system increases the efficiency of the system and helps to identify the presence of lung nodules at an early stage. This is achieved by combining different methods for reaching a common outcome. Multiple schemes are combined and the extracted features are used for obtaining a conclusion. The accuracy of the system and the results depend on the quality and quantity of the authentic training data. But the availability of the data from an authentic source for the study is a challenging task. Here the generative adversarial network (GAN), is used as a data source generator. It helps to generate a huge amount of reliable data by using a minimum number of real time and authentic data set. Images generated by the GAN are of resolution 1024 x 1024.Fine tuning of the images by using the real images increases the quality of the generated images and thereby improving the efficiency.   Luna 16 is the primary data source and these images are used for the generation of 1000000 images. Training process with the huge dataset improves the capability of the proposed system. Various parameters are considered for evaluating the performance of the proposed system. Comparative analysis with existing systems highlights the strengths of the proposed system

Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики

The main difference between artificial intelligence (AI) systems and simple automated algorithms is the ability to learn, synthesize and conclude. The AI system is trained on a set of examples, including pictures, characteristics of patients with a certain disease, then it allows to generalize a lot of such examples and get some general functional dependence, which brings in line the patient data and a certain diagnosis. The system can be named intelligent if this synthetizing ability is realized. Although the AI systems are now becoming more understood and accepted by doctors, a deeper understanding of «how it works» is needed. The article provides a detailed review of the application of methods and models of artificial intelligence in the diagnostics of cancer based on the of multimodal instrumental data. The basic concepts of artificial intelligence and directions of its development are presented. From the point of view of data processing, the stages of development of AI systems are identical. The stages of intellectual processing of diagnostic data are considered in the paper. They include the acquisition and use of training databases of oncological diseases, pre-processing of images, segmentation to highlight the studied objects of diagnosis and classification of these objects to determine whether they are malignant or benign. One of the problems limiting the acceptance of AI systems development by the medical community is the imperfection of the explainability of the results obtained by intelligent systems. Authors pay attention to importance of the development of so-called explanatory intelligence, because its absence currently significantly inhibits the introduction and use of intelligent diagnostic systems in medicine. In addition, the purpose of the article is a way to develop the interaction between a radiologists and data scientists.Главное отличие систем искусственного интеллекта (ИИ) от простых автоматизированных алгоритмов заключается в способности к обучению, обобщению и выводу. Система ИИ обучается на множестве примеров, включая снимки, характеристики пациентов с определенным заболеванием, далее она позволяет обобщить множество таких примеров и получить некоторую общую функциональную зависимость, которая приводит в соответствие данные о пациенте и определенный диагноз. Интеллектуальной система становится при реализации этой обобщающей способности. Несмотря на то, что в настоящее время тематика ИИ становится более понимаемой и принимаемой врачами, необходимо более глубокое понимание «как это работает». В статье приводится детальный обзор применения методов и моделей искусственного интеллекта в диагностике онкологических заболеваний на основе данных мультимодальной лучевой диагностики. Даны основные понятия искусственного интеллекта и направления его использования. С точки зрения обработки данных этапы разработки систем ИИ идентичны. В статье рассмотрены этапы интеллектуальной обработки диагностических данных, которые включают создание и использование обучающих баз данных онкологических заболеваний, предварительную обработку снимков, сегментацию изображений для выделения исследуемых объектов диагностики и классификацию этих объектов для определения, являются ли они злокачественными или доброкачественными. Одной из проблем, ограничивающих принятие развития систем ИИ медицинским сообществом, является несовершенство объяснимости результатов, получаемых при помощи интеллектуальных систем. В статье затронуты важные вопросы разработки объяснительного интеллекта, отсутствие которого в настоящее время существенно тормозит внедрение и использование интеллектуальных систем диагностики в медицине. Кроме того, цель статьи — путь к развитию взаимодействия между врачом и специалистом по искусственному интеллекту