Image Synthesis with GANs for DL-empowered In-Vitro Fertilization Techniques
Creators: name: Τήκας, Ευάγγελος Σωτηρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Τεχνητή Γονιμοποίηση
Βαθιά Μάθηση
Νευρωνικά Δίκτυα
In-Vitro Fertilization
Deep Learning
Neural Networks

description: The ongoing interest and scientific improvements in Artificial Intelligence, has initiated an amalgamation of Deep Learning Applications in a variety of fields. Medical Applications, specifically the In-Vitro Fertilization techniques is a topic where Depp Learning models can be applied with satisfying results. One area where AI is being used in IVF is in the prediction of embryo quality. In traditional IVF, embryologists visually examine embryos to determine which ones are the most viable for implantation. However, this process can be subjective and prone to human error. AI algorithms can process large sources of patient data to predict and classify embryos based on Trophectoderm Epithelium (TE) Quality. This approach requires enough amounts of data for a Deep Learning algorithm to learn to generalize results across all possible classes. Medical databases can often be very limited requiring some sort of synthetic data augmentation, in order to be used in DL. Generative Adversarial Networks are models, proven to produce synthetic, realistic images of high-quality, capable of deceiving even the human eye. This study focuses on the application and testing of different GAN architectures in order to produce a high-quality augmented databases. Mathematical metrics and other tests are used to evaluate the generated results. Furthermore this augmented database will be given as input to classifier Neural Networks in order to observe the learning process, surpassing the problem of limited data. Classification results give an insight on weather the synthetic data were capable of misleading the classifier, consequently proving their quality resembles the quality of real images.
description: Το συνεχιζόμενο ενδιαφέρον και οι επιστημονικές βελτιώσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη, έχουν ξεκινήσει μια ενσωμάτωση των εφαρμογών της Βαθιάς Μάθησης σε διάφορους τομείς. Πολλές Ιατρικές Εφαρμογές, και συγκεκριμένα οι τεχνικές εξωσωματικής γονιμοποίησης είναι ένα θέμα όπου μοντέλα Βαθιάς Εκμάθησης μπορούν να εφαρμοστούν με ικανοποιητικά αποτελέσματα. ́Ενας βασικός τομέας όπου η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε εφαρμογές εξωσωματικής γονιμοποίησης είναι η πρόβλεψη της ποιότητας των εμβρύων. Στην παραδοσιακή εξωσωματική γονιμοποίηση, οι εμβρυολόγοι εξετάζουν οπτικά τα έμβρυα για να καθορίσουν ποια είναι τα πιο βιώσιμα για εμφύτευση. Ωστόσο, η διαδικασία αυτή μπορεί να είναι υποκειμενική και επιρρεπής σε ανθρώπινα λάθη. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επεξεργαστούν μεγάλες πηγές δεδομένων ασθενών για να προβλέψουν και να ταξινομήσουν έμβρυα με βάση την ποιότητα του τροφικού επιθηλίου (ΤΕ). Αυτή η προσέγγιση απαιτεί αρκετές ποσότητες δεδομένων για να μάθει ένας αλγόριθμος Βαθιάς Μάθησης να γενικεύει τα αποτελέσματα σε όλες τις πιθανές κλάσεις. Οι ιατρικές βάσεις δεδομένων μπορεί συχνά να είναι πολύ περιορισμένες και απαιτείται κάποιου είδους συνθετική αύξηση των δεδομένων, προκειμένου να χρησιμοποιηθούν στην Βαθιά Μάθηση. Τα Παραγωγικά Αντιπαλικά Δίκτυα (ΠΑΔ), γνωστά επίσης ως Αντιπαλικά Δίκτυα, Παραγωγικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα, Παραγωγικά Δἰκτυα Αντιπάλων και Αναγεννητικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα είναι μοντέλα που αποδεδειγμένα παράγουν συνθετικές, ρεαλιστικές εικόνες. υψηλής ποιότητας, ικανές να ξεγελάσουν ακόμη και το ανθρώπινο μάτι. Η παρούσα μελέτη επικεντρώνεται σε υλοποίηση και δοκιμή διαφορετικών αρχιτεκτονικών ΠΑΔ προκειμένου να παραχθεί μια υψηλής ποιότητας επαυξημένη βάση δεδομένων. Χρησιμοποιούνται διάφορες μαθηματικές μετρικές αξιολόγησης και άλλες δοκιμές για την αξιολόγηση των παραγόμενων αποτελεσμάτων. Φυσικά ανώτατος κριτής παραμένει ο ανθρώπινος παρατηρητής που μπορεί να καθορίσει κατά πόσο ο αλγόριθμος “έμαθε” να αναπαράγει ρεαλιστικές εικόνες που δεν αποτελούν αντίγραφα των πραγματικών. Επιπλέον, αυτή η επαυξημένη βάση δεδομένων μπορεί να δοθεί ως είσοδος σε μοντέλα νευρωνικών δικτύων - ταξινομητές προκειμένου να γίνει μια παρατήρηση της διαδικασίας εκμάθησης, ξεπερνώντας το πρόβλημα των περιορισμένων δεδομένων. Τα αποτελέσματα της ταξινόμησης δίνουν μια εικόνα του αν τα συνθετικά δεδομένα ήταν σε θέση να παραπλανήσουν τον ταξινομητή, με αποτέλεσμα να αποδεικνύεται ότι η ποιότητά των συνθετικών μοιάζει με την ποιότητα των πραγματικών εικόνων.