Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів

Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів

This paper studies Clinical Intelligent Decision Support Systems (CIDSSs) for lung cancer segmentation, which are based on deep neural nets. A new interactive CIDSS is proposed and compared with previous approaches. Additionally, the purpose uncertainty problem in building interactive systems is dis...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2024
Автор: Sydorskyi, Volodymyr
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2024
Теми:
клінічні системи підтримання прийняття рішень
глибинне навчання
відкрита система
інтерактивна сегментація
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/290923
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-290923
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-2909232024-08-11T01:12:49Z Interactive decision support system for lung cancer segmentation Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів Sydorskyi, Volodymyr клінічні системи підтримання прийняття рішень глибинне навчання відкрита система інтерактивна сегментація clinical decision support systems deep learning open system interactive segmentation This paper studies Clinical Intelligent Decision Support Systems (CIDSSs) for lung cancer segmentation, which are based on deep neural nets. A new interactive CIDSS is proposed and compared with previous approaches. Additionally, the purpose uncertainty problem in building interactive systems is discussed, and criteria for measuring both quality and amount of user feedback are proposed. In order to automate system evaluation, a new algorithm was used to simulate expert feedback. The proposed interactive CIDSS outperforms previous approaches (both interactive and noninteractive) on the task of lung lesion segmentation. This approach looks promising both in terms of quality and expert user experience. At the same time, this paper discusses a bunch of possible modifications that can be done to improve both evaluation criteria and proposed CIDSS in future works. Досліджено клінічні інтелектуальні системи підтримання прийняття рішень (ІСППР) для сегментації раку легень, які базуються на глибинних нейронних мережах. Запропоновано нову інтерактивну ІСППР і порівняно її з попередніми підходами. Обговорено проблему невизначеності цілей під час створення інтерактивних систем і запропоновано критерії для оцінювання якості та кількості зворотного зв’язку від експерта. Для автоматизації оцінювання системи використано спеціальний алгоритм для симуляції зворотного зв’язку експерта. Запропонована інтерактивна ІСППР перевершила попередні підходи (як інтерактивні, так і неінтерактивні) у завданні сегментації раку легень. Цей підхід перспективний як щодо якості, так і зручності використання експертом. Водночас обговорено низку можливих модифікацій, які можна виконати для покращення як критеріїв оцінювання, так і запропонованої ІСППР у майбутніх працях. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2024-06-28 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/290923 10.20535/SRIT.2308-8893.2024.2.05 System research and information technologies; No. 2 (2024); 68-81 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2024); 68-81 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2024); 68-81 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/290923/301102
institution System research and information technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2024-08-11T01:12:49Z
collection OJS
language English
topic клінічні системи підтримання прийняття рішень
глибинне навчання
відкрита система
інтерактивна сегментація
spellingShingle клінічні системи підтримання прийняття рішень
глибинне навчання
відкрита система
інтерактивна сегментація
Sydorskyi, Volodymyr
Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
topic_facet клінічні системи підтримання прийняття рішень
глибинне навчання
відкрита система
інтерактивна сегментація
clinical decision support systems
deep learning
open system
interactive segmentation
format Article
author Sydorskyi, Volodymyr
author_facet Sydorskyi, Volodymyr
author_sort Sydorskyi, Volodymyr
title Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
title_short Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
title_full Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
title_fullStr Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
title_full_unstemmed Інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
title_sort інтерактивна система підтримання прийняття рішень для сегментації раку легенів
title_alt Interactive decision support system for lung cancer segmentation
description This paper studies Clinical Intelligent Decision Support Systems (CIDSSs) for lung cancer segmentation, which are based on deep neural nets. A new interactive CIDSS is proposed and compared with previous approaches. Additionally, the purpose uncertainty problem in building interactive systems is discussed, and criteria for measuring both quality and amount of user feedback are proposed. In order to automate system evaluation, a new algorithm was used to simulate expert feedback. The proposed interactive CIDSS outperforms previous approaches (both interactive and noninteractive) on the task of lung lesion segmentation. This approach looks promising both in terms of quality and expert user experience. At the same time, this paper discusses a bunch of possible modifications that can be done to improve both evaluation criteria and proposed CIDSS in future works.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2024
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/290923
work_keys_str_mv AT sydorskyivolodymyr interactivedecisionsupportsystemforlungcancersegmentation
AT sydorskyivolodymyr ínteraktivnasistemapídtrimannâprijnâttâríšenʹdlâsegmentacíírakulegenív
first_indexed 2024-08-11T04:01:30Z
last_indexed 2024-08-11T04:01:30Z
_version_ 1818540454319226880

Схожі ресурси