I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   3 6 ,   N o .   1 ,  Oc to b e r   20 24 ,   pp .   50 1 ~ 508   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 11591/i j e e cs .v 3 6 . i 1 . pp 50 1 - 508             501     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   I m p r ov e d  d e e p  l e ar n in g ar c h ite c t u r e   f or  sk in  c an c e r   c la ssi f ic at io n       Ham z a  Abu   Owid a 1 ,   Naw af   Al s h d aif at 2 ,   Ahm e d   Al m agh t h awi 3 ,  S u h ail a  Abu owaid a 4 ,    Ahm ad   Abu r om m an 5 ,   Adai   Al - M om an i 6 ,  M oh a m m ad   A r ab iat 6 ,   Hu ah   Yo n g  Chan 7   1 D e pa r tm e nt   of  M e di c a l  E ngi n e e r in g, F a c ul t y   of   E ngi n e e r in g,  A l - A hl i y y a  A mm a n U ni ve r s it y , A mm a n, J or da n   2 F a c ul t y   of  I n f or ma ti o n  T e c hn o l o g y , A ppl i e d S c i e nc e  P r i v a te  U ni ve r s it y , A mm a n, J or da n   3 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e , C o ll e ge   of  S c i e nc e   a nd   A r t  a t  M a ha y il ,  K in g  K ha li d U ni ve r s it y , A bha , S a udi  A r a bi a   4 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e , F a c ul t y   of   I n f o r ma ti o n  T e c h no l o g y , A l - Al b a y t  U ni ve r s it y , M a f r a q, J or da n   5 D e pa r tm e nt   of  D a ta  S c i e n c e  a nd A I , F a c ul t y   of  I n f or ma ti o n  T e c hn o l o g y ,   Z a r qa  U ni ve r s it y , Z a r qa , J o r da n   6 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e , F a c ul t y   of   I n f o r ma ti o n  T e c h no l o g y ,  Z a r qa  U ni ve r s it y ,  Z a r qa , J o r da n   7 S c h oo l  of  C o mput e r  S c i e n c e s , U ni ve r s it i  S a in s  M a la y s ia , G e lu go r , M a la y s ia       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  M a r   3 ,   202 4   R e vi s e d  J u n   10 ,  202 4   A c c e pt e d  J un   25 ,   202 4       A   l e ad i n g   c a u s e  o f   m o rt al i t y   g l o b al l y ,   s k i n   c a n ce r  i s   d e a d l y .   E arl y   s k i n   c an ce r  d i a g n o s i s   red u ce s   mo rt al i t y .   V i s u al   i n s p ec t i o n   i s   t h e   m ai n   s k i n   c an ce r   d i ag n o s i s   t o o l ;   h o w ev e r,   i t   i s   i m p reci s e.   R e s e ar ch e rs   p ro p o s e   d ee p - l e arn i n g   t e ch n i q u e s   t o   as s i s t   p h y s i ci a n s   i d en t i f y   s k i n   t u mo rs   fas t   an d   c o rr ec t l y .   D ee p   c o n v o l u t i o n al   n eu ral   n e t w o r k s   (CN N s )  c an   i d en t i f y   d i s t i n c t   o b j ec t s   i n   c o m p l e x   t as k s .   W e   t rai n   a  C N N   o n   p h o t o s   w i t h   me r el y   p i x el s   an d   i l l n e s s   l ab e l s   t o   cl as s i f y   s k i n   l e s i o n s .   W e  t rai n   o n   H A M - 1 0 0 0 0   u s i n g   a   CN N .   O n   t h e  H A M1 0 0 0 0   d at as e t ,   t h e  s u g g e s t ed   mo d el   s c o r ed   9 5 . 2 3 %   e ffi ci e n cy ,   9 5 . 3 0 %   s e n s i t i v i t y ,   a n d   9 5 . 9 1 %   s p e c i f i c i t y .   K e y w o r d s :   C l a s s if i c a t i o n   C NN s   De e p  l e a r ni ng   HA M 10000   S k i n   c a n c e r   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   S uh a il a   Ab uo wa i da   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e ,   F a c u l t y   o f   I nf o r m a t i o n   T e c hn o l o g y ,   Al - Al ba y t   U ni ve r s i t y   M a f r a q ,   J o r da n   E m a i l :  s a b uo we uda @ z u. e du. j o       1.   I NT RODU C T I ON   A c c o r d i n g  to  t h e   W o r l d  He a l t h   Or ga ni z a t i o n   ( W H O ) ,   s k i n   c a n c e r   i s   a m o n g  t h e   m o s t  c o m m o n   t y pe s   o f   c a n c e r   [ 1] .   Of   t h e   m a ny   c a n c e r s   i de n t i f i e d  to da y ,   t h i s   o n e   r a n ks   a m o n g  t h e   m o s t   p r e v a l e n t ,   a c c o u n t i n g  f o r   33%   o f   t h e   tot a l   [ 2] .   T h e   o z o n e   l a y e r ' s   de t e r i o r a t i n g  pr ot e c t i o n   f r o m   u l t r a vi o l e t   ( UV )   r a di a t i o n   [ 3]   l e a d s   to   a b e r r a n t   s k i n   c e l l   gr o wt h ,   t h e   pr i m a r y   c a u s e   o f   s k in   c a n c e r .   T h e   f o ur   m o s t   c o m m o n   f o r m s   o f   s k i n   c a n c e r   a r e   b a s a l   c e ll   c a r c i n o m a   ( B C C ) ,   m e l a n o m a   ( M e l ) ,   a c t i ni c   ke r a t o s i s   ( S C C ) ,   a n d  s o l a r   ke r a to s i s   ( A c t i ni c   ke r a to s i s )   [ 4] .   75%   o f   s k i n   c a n c e r   de a t h s   a r e   c a us e d  by   M e l ,   t h e   m o s t   pe r i l o us   k i nd  o f   i ll ne s s .   S ki n   c a n c e r   i s   a m o n g  t h e   c o m m o n   c a n c e r   t y pe ,  b a s e d  o n   t h e   W HO   [ 1] .   I t   i s   o n e   o f   m o s t   pr e v a l e n t   c a n c e r s   i n   t h e   m o de r n   e r a   a nd  m a ke s   a b o ut   33%   o f   a l l   c a n c e r s   [ 2] .   T h e   o z o n e   l a y e r ’ s   d e t e r i o r a t i n g  pr o t e c t i o n   f r o m   UV   r a d i a t i o n   l e a ds   t o  a b e r r a n t   m u l t i p l i c a t i o n   o f   s k i n  c e ll s ,   t h e   pr i m a r y   c a us e   o f   s k i n   c a nc e r .   T h e   f o ur   m o s t   c o m m o n   f o r m s   o f   s k in   c a n c e r   a r e   B C C ,   M e l ,   S C C ,   a n d  A c t i ni c   ke r a to s i s   [ 4] .   M e l ,   t h e   w o r s t   f o r m   o f   s k i n   c a n c e r ,   a c c o un t s   f o r   75 %   o f   a ll   s k i n   c a nc e r - r e l a t e d  de a t h s .  T h o s e   wi t h   f a i r   s k i n,   a   f a mi ly   hi s t o r y   o f   s u nb ur n s ,   o r   a   h a bi t   o f   t a nni ng   b e ds   o r   e x t e ns i ve   s un   e x po s ur e   a r e   a t  a   hi g h e r   r i s k  o f   de v e l o p i ng  t hi s   m a li g n a n c y .   T h e   ke y   to   s uc c e s s f u ll y   man a g i ng   s k i n   c a n c e r   i s   e a r l y   a n d  pr e c i s e   de t e c t i o n .   M e l   g r o ws   a n d  s pr e a ds   vi a   t h e   s k i n ,   u l t i m a t e l y   r e a c hi n g  hi g he r   l e v e l s   a n d  m e r g i ng  w i t h   l ym p h a t i c   a n d  bl o o d  a r t e r i e s   i f   de t e c t e d  l a t e r .   A s   a   r e s u l t ,   gi vi ng  t h e   pa t i e n t   t h e   r i g h t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 6 ,   N o .   1 ,  Oc to b e r   20 24 :   50 1 - 508   502   t r e a t m e n t   r e qui r e s   e a r l y   de t e c t i o n .   I f   d i a g n o s e d  l a t e ,   t h e   pr e di c t e d  f i ve - y e a r   s ur vi va l   r a t e   f o r   i n d i v i du a l s   w i t h  d i a g n o s i s   i s   15% ;   i f   d i s c o v e r e d  e a r ly ,   i t   i s   o v e r   9 7% .   S ki n   c a n c e r   t r e a t m e n t   r e l i e s   o n   e a r ly   de t e c t i o n .   W h e n  d i a g n o s i n g  s k i n   c a n c e r ,   o n c o l o g i s t s   f r e que n t l y   do   bi o ps i e s .   I f   y o u  s u s pe c t   t h a t  a   s k i n   l e s i o n   i s   m a li gn a n t ,   a   bi o ps y   i s   t h e   o nl y   wa y   t o  f i nd  o u t.   A   c o n s i d e r a bl e   a m o un t   o f   t i m e   a n d  e n e r g y   i s   r e qu i r e d  to   di a g n o s e   t h e   d i s e a s e .   T h e   s ym pt o m s   o f   s k i n  c a nc e r   c a n   b e   m o r e   qui c k ly ,   e a s il y ,   a n d  c h e a p ly   de t e c t e d  wi t h   t h e   us e   o f   a   c o m put e r .   I t  i s   po s s i b l e   t o  r e s e a r c h   s k i n   c a n c e r   s ym pt o m s   a n d  i d e n t i f y   M e l   us i ng  a   v a r i e t y   o f   n o ni nva s i ve   m e t h o ds ,   i n c l ud i ng  da t a s e t   a c c e s s ,   da t a s e t   p r e pa r a t i o n ,   s e g m e n t a t i o n   a pp li c a t i o n ,   e x t r a c t i n g  f e a t ur e s ,   a n d  c l a s s if yi ng  da t a .   S e v e r a l   m a c hi ne - l e a r ni ng  a l go r i t hm s   c a n   de t e c t  di f f e r e n t   t y p e s   o f   c a n c e r .   I n   or de r   to  de t e c t  s k i n   i r r e gu l a r i t i e s   a n d  c a t e g o r i e s   s k i n   c a n c e r ,   c o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k s   ( C NN s )   a r e   c o m m o nly  us e d  by   r e s e a r c h e r s .   W he n   i t   c o m e s   t o   c o r r e c t l y   c l a s s i f yi n g  s k i n   m a li g n a n c i e s ,   C NN   m o de l s   h a ve   e v e n   b e a t e n   hi g hl y   t r a i n e d  m e d i c a l   e x pe r t s .   I m m e d i a t e   s k i n  c a n c e r   c las s if i c a t i o n   r e l i e s   o n   m a n ua ll y   e x t r a c t e d  i nf o r m a t i o n   f r o m   s k i n   c a nc e r   i m a ge s ,   whi c h   i nc l ude ,   a m o n g  o t h e r   t hi n g s ,   f o r m ,   t e x t ur e ,   a n d  ge o m e t r y   [ 5] .   T h e   f i e l d  o f   h e a l t h c a r e   i m a g i ng  ha s   e x pe r i e n c e d  a   s e a   c h a n ge   s i nc e   t h e   i n t r o duc t i o n   o f   de e p  a r t i f i c i a l   i n t e ll i g e n c e   ( DA I ) .   S k i n   c a n c e r   di a g n o s i s   i n   h e a l t h c a r e   i m a g i ng  a na l ys i s   i s   a   gr e a t  f i t   f o r   C NN s ,   whi c h   a r e   f a m o u s l y   us e d  wi de l y  a n d  h a v e   r e m a r ka bl e   a c c ur a c y .   S c i e n t i s t s   i n   t h e   f i e l d  o f   a r t i f i c i a l   i n t e ll i ge n c e   ha v e   c o m e   up  w i t h  s o phi s t i c a t e d  m e t h o ds   f o r   b e tt e r   s k i n   c a n c e r   de t e c t i o n ,   a l l   b e c a us e   t o  t e c h ni c a l   a d v a nc e m e n t s .   W e   pr e s e n t e d   C NN   m o de l s   f o r   s k i n   d i s e a s e   c l a s s if i c a t i o n   i n   o u r   s t udy .   R e s e a r c h   us i n g  t h e   we l l - k n o wn   H A M - 1000 0  da t a s e t  h a s   va l i d a t e d  t h e   pr o p o s e d  t e c hni que ,   de m o ns t r a t i n g  im pr o v e d  a c c ur a c y ,   s e n s i t i v i t y ,   a n d  s pe c i f i c i t y .   T o   c l a s s if y   da t a s e t s   w i t h   m u l t i p l e   s k i n  d i s e a s e s ,   we   b u il t   a   C NN   m o de l .   W e   im pr o v e d  t h e   i ll ne s s   a r e a   i m a ge   us i n g  v a r i o us   d a t a   pr e pa r a t i o n   a ppr o a c h e s .   I n   a dd i t i o n ,   we   us e d  t h e   f a m o us   H AM - 10000  da t a s e t   to  c o nf i r m  t h a t   o ur   m o de l   w a s   a c c ur a t e .   N o   m o r e   de t a i l s   we r e   g i v e n .   I m pr o v e d  pr e c i s i o n ,   s e ns i t i vi t y ,   a n d  s pe c i f i c i t y   a r e   h a ll m a r ks   o f   t h e   e x pe r i m e n t a l   f i nd i ngs .   He r e   i s   th e   s t r uc t ur e   o f   t h e   pa pe r 's   s e c t i o n s :  i n  s e c t i o n   2,   " R e l a t e d  W o r k, "   we   r e vi e w  t h e   s e ve r a l   m o de l s   a n d  t h e i r   o u t c o m e s   t h a t   pe r t a i n   to  s k i n   c a nc e r   c l a s s if i c a t i o n   a n d   d i a g n o s i s .   I n   s e c t i o n   3,   we   s e e   a   de t a i l e d  de s c r i p t i o n   o f   t h e   r e s e a r c h   m e t h o do l o g y   a n d  a ppr o a c h   th a t   we r e   e m p l o y e d  i n  t hi s   s t ud y .   T h e   r e s u l t s   a n d  a n   a na l y s i s   o f   t h e m   w il l   b e   pr e s e n t e d  i n   s e c t i o n   4.   A   b r i e f   s y n o ps i s   a n d  r e vi e w  o f   po t e n t i a l   a r e a s   f o r   f ur t h e r   s t ud y   m a k e   up  s e c t i o n   5.   He r e   i s   t h e   s t r uc t ur e   o f   t h e   pa pe r ' s   s e c t i o ns :  I n   s e c t i o n   2,   " R e l a t e d  W o r k , "   we   r e vi e w  t h e   s e v e r a l   m o de l s   a n d  t h e i r   o u t c o m e s   t h a t  pe r t a i n   to  s k i n   c a n c e r   c l a s s if i c a t i o n   a n d  d i a g n o s i s .   I n   s e c t i o n   3,   we   ge t  a   de t a i l e d  de s c r i pt i o n   o f   t h e   r e s e a r c h   m e t h o do l o g y   t h a t  wa s   e m p l o y e d  f o r   t hi s   s t ud y .   T h e   r e s u l t s   a n d  a n   a n a ly s i s   o f   t h e m   w il l   b e   pr e s e n t e d  i n   s e c t i o n   4.   A   b r i e f   s y n o ps is   a n d  r e vi e w  o f   pot e n t i a l   a r e a s   f o r   f ur t h e r   s t udy   m a k e   up  s e c t i o n   5.       2.   RE L AT E D  WORK   T o  f u l ly   u n de r s t a n d  de e p  l e a r ni ng   ( DL )   de s i g n s ,   h o w  t h e y   wo r k,   a n d  t h e   o u t c o m e s   t h e y   pr o duc e ,   t hi s   pa r t   r e vi e w s   t h e   l i t e r a t ur e   o n   s k i n   t um o ur   d i a gn o s i s .   A   de e p  C N N  a n d  m a ny   l e a r ni ng  f r a m e wo r ks   we r e   b u il t   by   Yu   e t  al.   [ 6]   us i n g  a   s m a ll   qua n t i t y   o f   t r a i ni ng  da t a .   T h e   s t udy   by   Ko   e t  al.   [ 7 ]   us e d  m o r e   t h a n  120, 000  ph oto s   a n d  a   pr e - tr a i n e d  C NN   t e c hni qu e   to  ge t  a   de r m a t o l o g i s t - l e v e l   d i a g n o s i s .   A   C NN   m o de l   i n t r o duc e d  by   Ha e ns s l e   e t  al.   [ 8]   e x c e e de d  e x pe c t a t i o n s   i n   t e r m s   o f   t e s t  pe r f o r m a nc e .   An   a dva n c e d  t e c hni qu e   t h a t  u t i li s e s   DL   i s   t h e   e ns e m b l e   a ppr o a c h .   I t  c o m bi ne s   t h e   a tt r i b ut e s   o f   m a ny   m o de l s   to   de t e c t   s ki n   c a n c e r .   I n   o r de r   to   b e tt e r   di a g n o s e   s k i n  c a n c e r ,   t hi s   s t ud y   [ 9]   l o o ke d  a t   us i n g  a   pr e - t r a i ne d  Go o gl e   I n c e pt i o n - V3C NN   m o de l .   T h e   da t a s e t   us e d  i n   t h e   s t udy   i nc l ude d  129, 450  s h o t s   o f   c l i n i c a l   s k i n  c a n c e r ;   3, 374  o f   t h e   ph o to s   we r e   de r m o s c o py   im a ge s .   Us i ng  t h e   I S C I   2016  c h a ll e n ge   da t a s e t ,   t h e   m o de l   wa s   a bl e   t o  o b t a i n   a   s k in   c a n c e r   c l a s s if i c a t i o n   a c c ur a c y   o f   72. 1% ± 0. 9,   a c c o r di n g  to  t h e   s t udy .   A   f i f t y - l a y e r   C NN   wa s   b u il t   i n   2016  t o  c l a s s i f y  s k i n   c a nc e r s   o f   t h e   m a l i g n a n t   M e l   v a r i e t y .   A   m a xim u m   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   o f   85. 5%   wa s   r e a c h e d  by   t h e   c o m pe t i t o r s .   I n   o r de r   to   c a t e g or i s e   c li n i c a l   im a ge s   l i nk e d  to   12  t y pe s   o f   s k i n   il l ne s s e s ,   t h e   r e s e a r c h e r s   e m p l o y e d  a   de e p  C NN   [ 7 ] .   T h e   r e s u l t s   t h e y   pr o d uc e d  we r e   96%   a c c ur a t e .   R a t h e r   o f   r e l yi ng  o n   h e a l t h c a r e   wo r ke r s ,   a s   i s   t h e   c a s e   w i t h   t h e   t y p i c a l   a ppr o a c h ,   t h e   a ut h or s   o f   t h e   s t udy   i n   r e f e r e n c e   [ 1 0 ]   pr o p o s e d  a   m a c hi ne - l e a r ni ng  m e t h o d  f o r   de r m a t o l o g i c a l   d i s e a s e   i de n t i f i c a t i o n   us i ng  im a g i ng  o f   l e s i o ns .   T h e r e   we r e   t h r e e   ph a s e s   to   t h e   de v e l o p m e n t   o f   t h e   pr o p o s e d  m o de l :  da t a   c o l l e c t i o n   a n d  e nha n c e m e n t ,   m o de l   b u il d i ng,   a n d  pr e d i c t i o n .   T h e   r e s e a r c h   im pr o v e d  t h e   s t r uc t ur e   us i n g  t e c hn o l o gi e s   f o r   i m a ge   pr o c e s s i ng  a n d  a   nu m b e r   o f   A I   a l go r i t hm s ,   o n e   o f   whi c h   wa s   t h e   a r t i f i c i a l   n e ur a l   n e t wo r k  ( A NN ) ,   a n d  a c hi e v e d  a n   a c c ur a c y   r a t e   o f   89% .   T o  gi ve   y o u  a   f u ll   p i c t ur e   o f   wha t   DL   m o de l s   c a n  do   a n d  h o w  t h e y ’ v e   b e e n   u s e d  i n  s k i n  c a nc e r   a s s e s s m e n t ,   t hi s   pa r t   r e vi e ws   t h e   l i t e r a t ur e .       3.   M E T HO D   T h e   m e t h o do l o g y   s e c t i o n   e l uc i da t e s   t h e   s y s t e m a t i c   s t e ps   un d e r t a ke n   to   a dd r e s s   t h e   r e s e a r c h  que s t i o ns   a n d  hy po t h e s e s   po s e d  i n   t hi s   s t udy .   I t  p r o vi de s   a   de t a i l e d  a c c o un t   o f   t h e   da t a   c o l l e c t i o n   m e t h o ds ,   a n a ly s i s   t e c h ni qu e s ,   a n d  t h e o r e t i c a l   f r a m e wo r ks   e m p l o y e d   to  e n s ur e   r i go r   a n d  v a l i d i t y   i n   o ur   f i n d in gs .   T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mpr ov e d  de e p  lear ning  ar c hit e c tur e   f or   s k in  c anc e r   c las s if ication   ( Ham z a  A bu  O w ida )   503   pr o p o s e d  m o de l   i n   F i gur e   1  i n t e gr a t e s   t h e s e   m e t h o d o l o g i c a l   a ppr o a c h e s   i n t o   a   c o h e r e n t   s t r uc t ur e ,   hi g hli g h t i n g  t h e   f l o w  o f   i nf o r m a t i o n   a n d  pr o c e s s e s   w i t hi n   t h e   r e s e a r c h   f r a m e wo r k.   T h i s   m o de l   n o t   o nly   gu i de s   t h e   i m p l e m e n t a t i o n   ph a s e   b ut   a l s o   s e r v e s   a s   a   b a s i s   f o r   d i s c us s i ng  t h e   i m p l i c a t i o n s   a n d  c o n t r i but i o n s   o f   o ur   r e s e a r c h   i n   t h e   b r o a de r   a c a de m i c   a n d  pr a c t i c a l   c o n t e x t s .           F i gur e   1 .  T h e   s y s t e m   l a y o ut   o f   t h e   s ugge s t e d  pa r a di g m       3. 1.     De s c r ip t ion   of   t h e   d a t as e t   T h e   2018  HA M - 10000  p i c t ur e   c o l l e c t i o n   wa s   m a d e   publi c   by   t h e   I n t e r n a t i o n a l   S k i n   I m a ge   C o l l a b o r a t i o n   ( I S I C )   [ 11] .   T h e r e   a r e   s e v e n   d i s t i nc t   ki n ds   o f   de r m o s c o p i c   s k i n  t u m o ur   i m a ge s   i n   t he   HA M - 10000  c o l l e c t i o n ,   r e pr e s e n t i n g  s e v e r a l   r e s e a r c h   or ga ni s a t i o n s   a n d  t h e i r   o wn   a ppr o a c h e s .   T h e   c o l lec t i o n   i s   di v e r s e   s i n c e   i t  c o n tai n s   s e v e r a l   i m a ge s   o f   a   l e s i o n   s h ot  un de r   d i f f e r e n t  l i gh t i n g  s i tua t i o n s   a n d   a t  di f f e r e n t  t i m e s .   T h e   De r m a to l og y   D e pa r t m e n t  o f   t h e   M e d i c a l   Uni v e r s i t y   o f   V i e n n a   a n d   C l i f f   R o s e n d a hl ’ s   Qu e e n s l a n d   f i r m   c o l l a b or a te d   to  g e n e r a te   t h e   HA M - 1 00 00   da tas e t.   T w e n t y   y e a r s   o f   d og ge d   r e s e a r c h   y i e l de d   t h e s e   r e s u l t s   [ 1 2 ] .     3. 2.     I m age   p r oc e s s in g  an d   t r an s f e r   l e a r n in g   A r e a s   c r e a t e d  by   s k i n   h a i r   a r e   a bs e n t   i n   m u l t i p l e   ph o to s   i n   t h e   s k i n   c a nc e r   da t a s e t.   P r e pr o c e s s i n g  t h e   s k i n   p i c t ur e s   to  r e m o v e   a ny   a r t e f a c t s   i s   c r uc i a l   b e f o r e   m o vi ng  f ur t h e r   w i t h   e x t r a   pr o c e s s i n g  o r   e n qu i r y .   T o  ge t   r i d  o f   h a i r   o n   s k i n ,   we   e m p l o y e d  m o r ph o l o g i c a l   f il t r a t i o n .   W e   c r o ppe d   t h e   i m a ge   to  r e m o v e   t h e   e xt r a n e o us   s e c t i o n .   T h e   i m a ge   wa s   do wn s i z e d  t o   28× 28   pi x e l s   i n   s i z e .   T h e n   t r a i ni ng  n e w  i nf o r m a t i o n   by   ut i li s i ng   c ur r e n t  e x pe r t i s e   i s   a   c o m m o n   us e   c a s e   f o r   C NN   m o de l s .   T r a i ni ng  c o m p l e x   m o de l s   m a y   n e e d  l e s s   t i m e   a n d  r e s o ur c e s   if   t r a ns f e r   l e a r ni ng  i s   e f f e c t i ve .   Us i ng  da t a   f r o m   a n   a l r e a d y - t r a i n e d  m o de l ,   t r a n s f e r   l e a r ni ng  h a s   t h e   pot e n t i a l   to  i m pr o v e   t h e   e f f i c i e nc y   a n d  a c c ur a c y   o f   n e w ly - c r e a t e d  m o de l s ,   a l l o w i ng  f o r   f a s t e r   a n d  m o r e   a c c ur a t e   r e s u l t s .   W e   t r a i n e d  a ll   o f   t h e   l a y e r s   o f   o ur   m o de l s   us i n g  a   t r a n s f e r   l e a r ni ng - b a s e d  f i ne - t uni ng  s t r a t e gy .     3. 3.     T h e   p r op os e d   m od e l   T h e   C NN   m o de l   s t r uc t u r e   i s   s e e n   i n   F i gur e   2.   C N N s   a r e   pr e f e r r e d  o v e r   c o n ve n t i o na l   a ppr o a c h e s   i n  s o m e   c a s e s .   B y   us i ng  we i g h t   s h a r i n g  i n   c o nv o l ut i o n a l   l a y e r s ,   t h e   n u m b e r   o f   pa r a m e t e r s   i s   r e duc e d  a n d  t h e   i de n t i f i c a t i o n   o f   d i s t i nc t   c h a r a c t e r i s t i c s   s uc h   a s   e dg e s   a n d  c o r n e r s   i s   m a d e   s i m p l e r .   T h e   g i v e n   t e x t  i s   i n c o m p l e t e   a n d  d o e s   n ot  p r o vi de   e n o ugh   i nf o r m a t i o n   to   r e wr i t e   i t   i n   a   s t r a i g h t f o r wa r d  a n d  pr e c i s e   m a nn e r .   B y   i n c l ud i ng  a   p oo l i ng  l a y e r ,   t h e   i s s u e   o f   s e ns i t i vi t y   b e t we e n   t h e   o u t pu t   f e a t ur e   m a p  a n d  t h e   o r i g i na l   f e a t ur e s ’   po s i t i o n   m a y   b e   r e s o l v e d.   T hi s   e ns ur e s   t h a t  t h e   e x t r a c t e d  f e a t ur e s   r e m a i n   i nva r i a n t   to  c h a n ge s   i n  po s i t i o n   a n d  l o c a t i o n .   T h e   b a t c h   n o r m a li s a t i o n   l a y e r   i s   us e d  t o  i m pr o v e   t h e   r e s i li e n c e   o f   de e p  ne t wor k  tr a i ni ng  by   r e duc i n g  in t e r n a l   c o v a r i a t e   s hi f t   a n d  e nh a n c i ng  s t a bil i t y .   T he   m o de l   c o n s i s t s   o f   a   s e r i e s   o f   s e que n t i a l   s t e ps :   T h e   f i r s t   i n put   l a y e r   ha s   a n   i m a ge   w i t h   d im e ns i o n s   o f   28 × 28 × 3  a n d  c o nn e c t s   to  t h e   f i r s t   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r ,   whi c h   c o m pr i s e s   32  f il t e r s   wi t h   a   s i z e   o f   3 × 3.   Af t e r wa r ds ,   t h e   da t a   pa s s e s   vi a   a   m a x - poo l i ng  l a y e r ,   t h e n   u n de r go e s   a   re c t i f i e d  li ne a r   uni t   ( R e L U )   a c t i va t i o n   f u n c t i o n   a n d  b a t c h   n o r m a l i s a t i o n .   He n c e ,   t h e   s e c o n d  c o nv o l ut i o na l   l a y e r   r e c e i ve s   th e   o ut pu t   o f   t h e   pr e vi o us   l a y e r   a s   i t s   i nput .   T h e   i n put   i s   pa s s e d  vi a   a   R e L U  n o n - li ne a r i t y   f u n c t i o n ,   t h e n   b a t c h   n o r m a li s a t i o n   i s   u s e d,   a n d  l a s t l y   a   m a x - poo l i ng   l a y e r   i s   us e d.   T h e   t hi r d  c o nv o l ut i o n a l   l a y e r   c o ns i s t s   o f   12 8  f e a t ur e   m a ps   a n d  i s   t h e n   a pp li e d  us i ng  a   R e L U  a c t i v a t i o n  f u n c t i o n   a n d  b a t c h   n o r m a li s a t i o n .   C o n v o l ut i o n a l   la y e r s   1  to  3   us e d  3 × 3   ke r n e l s   w i t h   a   s t r i de   o f   1.   T h e   m a x - poo l i ng   l a y e r s   us e d  a   f il t e r   s i z e   o f   2× 2  a n d  a   s t r i de   o f   2.   S ub s e que n t l y ,   t h e   R e L U  n o n - l i ne a r i t y   f un c t i o n ,   b a t c h   n o r m a li s a t i o n ,   a n d  a n   a dd i t i o na l   m a x - poo l i ng  l a y e r   we r e   i m p l e m e n t e d.   W h e n   t h e   R e L U  a c t i v a t i o n  f u n c t i o n   i s   us e d,   t h e   o u t pu t  o f   t h e   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r   i s   tr a n s f o r m e d  i n t o   a   f l a t   s h a pe .   T hi s   i s   do n e   us i n g  a   de ns e ly   c o nn e c t e d  l a y e r   t h a t   h a s   128  f e a t ur e   m a pp i n gs .   Af t e r wa r ds ,   i t   i s   j o i ne d  to   a   f u l ly   c o nn e c t e d  l a y e r   c o n s i s t i n g  o f   64  u ni t s .   R e c o nn e c t e d  to   a   f u ll y   c o n n e c t e d  l a y e r   c o n s i s t i n g  o f   32  u ni t s .   T h e   S o f t M a x   l a y e r   s e r v e s   a s   t h e   l a s t   l a y e r   o f   t h e   n e ur a l   n e t wo r k ,   a n d  i t s   n u m b e r   o f   uni t s   m a t c h e s   t h e   n u m be r   o f   c l a s s e s   in c l ude d   i n   t h e   da t a s e t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 6 ,   N o .   1 ,  Oc to b e r   20 24 :   50 1 - 508   504       F i gur e   2 .   S tr uc t ur e   o f   o ur   C NN   m o de l       4.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   4. 1.     T e c h n iq u e s   of   e val u at ion   W h e n   t e s t i n g  t h e   e f f i c a c y   o f   a   m o de l   o n   pr o bl e m s   wi t h   m o r e   t h a n   o n e   c l a s s ,   a   c o nf us i o n   m a t r i x   c a n  b e   a   l if e s a v e r .   T r ue   p o s i t i v e   ( T P )   a n d  f a l s e   po s i t i v e   ( F P )   v a l ue s   a r e   s h o w n   i n   t h e   c o nf us i o n   m a t r i x.   P u t  t h e   wr o n g  da t a   i n t o  t h e   f a l s e   ne ga t i ve   ( F N)   c a t e g or y   w hil e   a ppr o pr i a t e l y   put t i n g  t h e   r i g h t   da t a   i n t o  t h e   t r ue   n e ga t i v e   ( T N)   c a t e g o r y   [ 13] .   T h e   c o nf us i o n   m a t r i x  i s   us e d  t o  c a l c u l a t e   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   s uc h   a s   a c c ur a c y ,  S n ,   a n d  S p  [ 14 ] – [ 1 8 ]   to   e v a l ua t e   t h e   m o de l ’ s   e f f e c t i v e ne s s .   A   pr e c i s e   e v a l u a t i o n   o f   t h e   s ugge s t e d  m o de l ’ s  e f f e c t i v e n e s s   i s   a c hi e v e d  by   c a l c u l a t i n g  t h e   m e t r i c s   us i n g  e qua t i o n s   b a s e d  o n   t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x .         =     (    +    ) / (    +      +      +    )   ( 1)         =    / (    +    )   ( 2)           =    / (    +    )   ( 3)     4. 2.     E x p e r im e n t a l   s e t t in gs   A   m e t h o d i c a l   s t r a t e gy   w a s   us e d  to   di vi de   t h e   im a ge   da t a   i n t o   s e pa r a t e   tr a i ni ng  a n d  t e s t i n g  s u b s e t s   [1 9] - [ 2 4 ]   i n   o r de r   to  s o l v e   t h e   m u l t i - c l a s s   s k i n   di s e a s e   pr o bl e m .   T o  b e   m o r e   pr e c i s e   10%   o f   t h e   o r i g i na l   da t a s e t,   m a de   up  t h e   t e s t   da t a .   U n de r we n t   t h o r o ugh   da t a   pr o c e s s i n g  pr o c e dur e s .   S i mi l a r   pr o c e s s i n g   t e c h ni que s ,   i nc l ud i ng  t h e   a dd i t i o n   o f   a ug m e n t e d  p h o to s ,   we r e   a l s o   a ppl i e d  to  t h e   t r a i ni ng  a n d  c o n t a i ne d  t h e   r e m a i n i ng  i m a ge s ,   r e s pe c t i v e ly .     4. 3.     P r op os e d   m od e l   r e s u l t   wit h   ot h e r   m od e ls   S k i n   c a n c e r   d i a g n o s i s   i s   a   s i g nif i c a n t   c o n c e r n   due   to  i t s   e x po s ur e   to   e n vi r o nm e n t a l   f a c t o r s   a n d  hi g h  s us c e pt i bil i t y   t o  di s e a s e .   A c c ur a t e   a n d  pr o m pt   i l l n e s s   i de n t i f i c a t i o n   i s   c r uc i a l   i n   c o n t r o l l i ng  s k i n   c a nc e r   s i n c e   i t   o f t e n   l e a d s   to  t h e   i m p l e m e n t a t i o n   o f   b e n e f i c i a l   p r e v e n t i v e   m e a s ur e s   a f t e r   a   c o r r e c t  di a g n o s i s .   Va r i o us   wa y s   h a v e   b e e n   s ugge s t e d,   c r e a t e d ,   a n d  i m p l e m e n t e d  to   i de n t i f y   a n d  d i a g n o s e   s k i n   c a n c e r   pr o bl e m s .   M o s t   o f   t h e s e   too l s   c a nn o t  a c c ur a t e l y   i de n t i f y   a n d  d i a g n o s e   d i s e a s e s   o n   p l a n e t s .   T h e   s t udy   pr o p o s e d,   e x e c ut e d,   e va l ua t e d,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mpr ov e d  de e p  lear ning  ar c hit e c tur e   f or   s k in  c anc e r   c las s if ication   ( Ham z a  A bu  O w ida )   505   a n d  c o n t r a s t e d   a n   i n de pe n de n t   a ppr o a c h   f o r   i de n t i f yi ng  a n d  d i a g n o s i ng  f i r s t - l i ne   s k i n   c a n c e r   c on d i t i o n s .     A   de e p - C NN   po we r s   t h e   s y s t e m .   As   s h o wn   i n   T a bl e   1,   t h e   r e s u l t s   s h o we d  t h a t   t h e   pr o p o s e d  m e t h o d  i s   e f f i c i e n t   i n   i d e n t i f yi ng  a n d   d i a g n o s i n g  e a r ly   s k i n   c a n c e r   c o n d i t i o ns .   M o s t   m e t h o ds   d i s c u s s e d  i n   t h e   l i t e r a t ur e   a c hi e v e   c l a s s i f i c a t i o n  a c c ur a c y   b e t we e n   50%   a n d  9 1 % .   W he n   m o r e   i ns t a n c e s   o f   s k i n   c a nc e r   a r e   i nc l ude d,   t h e s e   m e t h o ds   m a y   n o t  f u n c t i o n   a s   e f f e c t i ve ly .   T h e   pr e c e d i ng  t e s t   o u t c om e s   s h o w  t h a t   o ur   p r o p o s e d  s k i n   l e s i o n   de t e c to r   i s   m o r e   e f f e c t i v e   t h a n   c ur r e n t   m e t h o do l o g i e s ,   a s   s h o wn   i n  T a bl e   1 .   T h e   r e s e a r c h   m o de l s   pr o duc e d  c o n s i de r a bl e   f i nd i n g s ;   h o we ve r ,   t h e y   f a il e d  t o  de t e c t   m i c r o s c o p i c   s k i n   l e s i o n s   t h a t   we r e   n ot  vi s i b l e .   F ur t h e r m o r e ,   o u r   s ugge s t e d  m o de l   a c hi e v e d  95. 5%   de t e c t i o n   a c c ur a c y .   W e   be l i e ve   t h a t   t h e   s ugge s t e d  f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a ppr o a c h ,   whi c h   us e s   M L   a n d  DL - b a s e d  a l go r i t hm s ,   w i ll   a ll o w  us   to  e x t r a c t   t h e   m o s t   r e pr e s e n t a t i ve   f e a t ur e s   f r o m   s k i n  l e s i o ns .   W e   e m p l o y e d  a n   A da m   o pt i m ize r   to  a l t e r   t h e   l e a r ni n g  r a t e ,   whi c h   im pr o v e d  t h e   tr a i ni ng   ph a s e   o f   t h e   s ugge s t e d  c l a s s i f i e r .   T h us ,   o ur   s ugge s t e d  m o de l   i s   a n   e f f e c t i v e   s k i n  l e s i o n   de t e c to r   wi th   95. 5%   pr e c i s i o n ,   95. 80%   r e c a l l ,   a n d  a   98%   F - s c o r e   a s   s ho wn   i n   T a bl e   1 .   T h e   s ugge s t e d  s y s t e m   de t e c t s   s k i n   l e s i o ns   w i t h   hi g h   a c c ur a c y   a n d  o u t pe r f o r m s   c ur r e n t   s k i n   l e s i o n   de t e c t i o n   m e t h o ds .   T o  t e s t  i m a ge s   f o r   t hi s   pur po s e ,     a   vi s ua li z a t i o n   a ppr o a c h   i s   us e d   a s   s h o wn   i n   F i gur e   3 .       T a bl e   1 .   A c c ur a c y   c o m p a r i s o n   o f   e xi s t i ng  a n d  p r opo s e d  m o de l   b a s e d  o n   H A M 10000  da t a s e t   R e f e r e nc e   R e s e a r c h me th o d   A c c u r a c y   ( % )   S e ns it i v it y  ( % )   S pe c i f i c it y   ( % )   [ 2 5]   C N N + O V A   92.90   -   -   [ 2 6 ]   M o bi l e N e t+ L S T M   85.34   88.24   92.0 0   [ 2 7 ]   M o di f i e d M o b il e N e tV2   91.86   91.09   92.66   [ 28]   D e ns e N e t1 69 - tw o   c la s s e s   91.10   82.49   95.66   T h is  pa pe r   P r o p o s e d m o d e l   95.23   95.30   95.91           F i gur e   3.   T h e   o u t pu t   i m a ge s   vi s ua li z a t i o n   o f   o ur   pr o p o s e d   m o de l       5.   CONC L USI ON   T hi s   wo r k   h a s   i n t r o duc e d   a   c o m pr e h e ns i ve   m e t h o d  f o r   c l a s s i f yi ng  m u l t i c l a s s   s k i n   d i s e a s e   ph o to s   i n  o r de r   to  di a g n o s e   s k i n   c a nc e r .   E x pe r i m e n t s   s h o we d  t h a t   t h e   s ugge s t e d  s t r a t e gy   o u t pe r f o r m e d  t h e   s t a te - of - t h e - a r t  m o de l s   i n   t e r m s   o f   a c c ur a c y   a n d  s i g nif i c a n t l y   r e duc e d  l o s s ,   i n d i c a t i n g  t h a t   i t  i s   a   b e tt e r   f i t   t h a n   t h e   c o n v e n t i o n a l   a ppr o a c h e s .   W e   m a de   us e   o f   t h e   p i c t ur e   da t a s e t   HA M - 10000,   whi c h   i nc l ude s   p i c t ur e s   o f   s e v e n  d i f f e r e n t   k i n ds   o f   s k i n   c a nc e r .   Da t a   p r e pr o c e s s i n g  t e c hni que s   we r e   i n c o r po r a t e d  to  e n ha n c e   i m a ge   qua li t y   a n d  e l im i na t e   un de s i r e d  po r t i o n s   o f   t h e   i m a ge .   On   t h e   t e s t  s e t,   t h e   s ugge s t e d  m o de l   o b t a i n e d  a   95. 23 %   a c c ur a c y   s c o r e ,   a s   we l l   a s   a   95. 30 %   s e n s i t i v i t y   s c o r e   a n d  a   95. 91 %   s pe c i f i c i t y   s c o r e .   T h e   f ut ur e   r e s e a r c h   f o r   thi s   s t ud y   m a y   i nv o l ve   ge n e r a li z i ng  i t   to  ot h e r   s k i n   t y pe s   a n d   r a c e s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 6 ,   N o .   1 ,  Oc to b e r   20 24 :   50 1 - 508   506   AC K NOWL E DGE M E NT S   M y   d e e pe s t   gr a t i t ude   go e s   o u t   to   e v e r y   s i ng l e   r e s e a r c h e r   w h o   c o n tr i b ut e d  to   t h e   f r u i t f u l   o u t c o m e   o f   t hi s   s t ud y .       RE F E R E NC E S   [ 1]   “ W H O .”   ht tp s :/ /ww w .w ho .i nt /n e w s - r oo m/ qu e s ti o ns - a nd - a n s w e r s /i te m/ r a di a ti o n - ul tr a v i o l e t - ( U V ) - r a di a ti o na nd  s ki n - c a nc e r   ( a c c e s s e d J a n. 19, 2024) .   [ 2]   A s hr af ,   R .;   A f z al ,  S.;   R e hm an,  A .U .;   G ul ,  S.;   B abe r ,   J .;   B ak ht y ar ,  M .;   M e hm ood,  I .;   Song,  O .Y .;   M aqs ood,  M .  R e gi on - of - I nt e r e s t   “ B a s e d t r a ns f e r  l e a r ni ng a s s is te d f r a me w or k  f o r  s ki n  c a nc e r  d e t e c ti o n,”   I E E E   A c c e s s , pp . 147858 – 147871, 2020.   [ 3]   E .  J a na ,  R .   S ubba n  a nd  S .  S a r a s w a th i,   " R e s e a r c h  o n  S k in   C a nc e r   C e ll   D e t e c t i o n  U s in g  I ma ge   P r oc e s s in g, "   2 017  I E E E   I nt e r nat io nal   C on f e r e nc e   on   C om put at io nal   I nt e ll ig e nc e   and   C om put in g  R e s e a r c h  ( I C C I C ) ,  C o im ba to r e ,  I ndi a ,  2017,  pp.  1 - 8,  do i:  10.1109/ I C C I C .2017.8524554.   [ 4]   Y .  D o ng,  L .  W a ng,  S .  C he ng,  a nd  Y .  L i,   “ F A C - N e t:   f e e dba c k  a tt e nt i o n  ne twor k  ba s e d  o n  c o nt e x t  e n c o d e r   n e tw o r k  f or   s ki n  le s io n  s e gme nt a ti o n,”   Se ns or s , v ol . 21, n o . 15, p. 5172, J ul . 2021, do i :  10.3390/s 21155172.   [ 5]   M .   K uma r ,  M .   A ls he hr i,   R .   Al - G ha mdi ,  P u r us ho tt a m   S ha r m a ,  a nd  V ik a s   D e e p,  “ A   D E - ANN  in s pi r e d   s ki n  c a n c e r   d e t e c t io n   a ppr o a c h us in g  f uz z y   c - m e a ns  c lu s t e r in g,”   M obi le  N e tw or k s  and A ppl ic at io ns , 2020.   [ 6]   L .  Y u,  H . C h e n, Q .  D o u,  J . Q in , a nd  P . A .  H e ng,  “ A ut o ma t e d  me la n o ma  r e c o gni ti o n  i n d e r m o s c o p y  i ma g e s   v ia   ve r y   de e p  r e s id ua l  ne tw o r ks ,”   I E E E  T r ans ac ti ons  on M e di c al  I m agi ng , vo l.  36, n o. 4, pp. 994 – 1004, Apr . 2017, do i:  10.1109 / T M I .2016.2642839.   [ 7]   J .  K o   e t  al . ,  “ D e r ma t o l o gi s t - l e ve l  c la s s if i c a ti o n  of   s ki n  c a nc e r   w it h  de e p  ne u r a l  ne tw o r ks ,”   N at ur e ,  v ol .  542,  no .  7 639,     pp. 115 – 118, 2017, [ O nl in e ] . A v a il a bl e :  ht tp : // d x .d o i. o r g/ 10.10 38/ na tu r e 21056.   [ 8]   H .  A .  H a e ns s le   e t  al . ,  “ M a n  a ga in s t   ma c hi ne :  di a gn o s ti c   pe r f o r ma n c e   of   a   de e p  le a r ni ng  c o n vo lu ti o na l  ne ur a l  n e tw o r k  f or   de r m o s c o pi c   m e la n o ma   r e c o gni ti o n  in   c o mpa r is o n   t o   58   d e r ma to l o gi s ts ,”   A nnal s   of   O nc ol ogy ,  vo l.   29,  n o .   8,  pp.   1836 – 1 842,   2018, do i:  10.1093/ann o n c /m d y 166.   [ 9]   N .  C .  F .  C o d e ll a   e t  al . ,  “ D e e p   l e a r ni ng  e ns e mbl e s   f or   m e la n oma   r e c o gni ti o n   in   d e r m o s c o p y   im a g e s ,”   I B M   J our nal   of   R e s e ar c h   and De v e lo pm e nt , v o l.  61, n o . 4, 2017, d o i:  10.1147/J R D .2017. 2708299.   [ 10]   M .  A .  K ha n,  M .  I .  S ha r i f ,  M .  R a z a ,  A .  A nj um,  T .  S a ba ,  a nd  S .  A .  S ha d,  “ S ki n  le s i o n  s e gm e nt a ti o n  a nd  c la s s i f i c a ti o n:   a   uni f ie d   f r a me w o r k   of   d e e p  n e ur a l   ne twor k  f e a tu r e s   f us i o n  a n d  s e l e c t i o n,”   E x pe r t  Sy s te m s ,  vo l.   39,  n o .   7,  A ug.  2 022,    do i:  10.1 111/ e x s y .12497.   [ 11]   I .  K o us is ,  I .  P e r ik o s ,  I .  H a t z il y g e r o udi s ,  a nd   M .  V ir vo u,   “ D e e p   le a r n in g  m e th o ds   f or   a c c u r a te   s ki n  c a nc e r   r e c o gni ti o n  a nd   m obi le   a ppl ic a ti o n,”   E le c tr oni c s , vo l.  11, n o . 9, p. 1294, Apr . 2022, d o i :  10.3390/e l e c tr o ni c s 11091294.   [ 12]   M.   D il da r   e t  al . ,  “ S ki n  c a nc e r   de te c ti o n:   a   r e v i e w   us in g  de e p  l e a r ni ng  te c hni qu e s ,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   E nv ir on m e nt al   R e s e ar c h a nd P ubl ic  H e al th , vo l.  18, n o . 10, p. 5479, 2021 .   [ 13]   M .  A l  R a z ib ,  D .  J a v e e d,  M .  T .  K ha n,  R .  A lk a nhe l,   a nd  M .  S .  A .  M ut ha nna ,  “ C y b e r   th r e a ts   d e te c ti o n   in   s ma r t  e n v ir o nm e nt s   us in g   S D N - e na bl e d  D N N - L S T M   h y b r id   f r a me w or k,”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.   10,  pp.   53015 – 53026,  2022,  do i:   10.1109/AC C E S S .2022.3172304.   [ 14]   D .  J a v e e d,  T .  G a o ,  M .  T .  K ha n,  a nd  I .  A hma d,  “ A   hy b r id   de e p  le a r n in g - d r i ve n  S D N   e na bl e d  m e c ha ni s m  f o r   s e c ur e   c o mm uni c a ti o n i n i nt e r n e t  of   th in gs  ( I oT ) ,”   Se ns or s , v o l.  21, n o. 14, p. 4884, J ul . 2021,   do i:  10.3390/s 21144884.   [ 15]   F .  W a ha b  e t  al . ,  “ A n  A I - dr i ve n  h y b r id   f r a m e w o r k   f o r   in tr us i o n  d e t e c ti o n  in   I oT - e na bl e d  e - h e a lt h,”   C om put at io nal   I n te ll ig e nc e   and N e ur os c ie nc e , v o l.  2022, pp. 1 – 11, Aug. 2022, d o i:  10.115 5/ 2022/6096289.   [ 16]   D .  J a v e e d,  T .  G a o ,  M .  T .  K ha n,  a nd  D .  S ho uka t,   “ A   h y br id   in te ll ig e nt   f r a me w o r k  t o   c o mba t  s o phi s ti c a t e d  th r e a ts   in   s e c ur e   in dus tr i e s ,”   Se ns or s , v o l.  22, n o . 4, 2022, d o i:  10.3390/s 220415 82.   [ 17]   F .  A la m,  A .  A lm a ght h a w i,   I .  K a ti b,  A .  A lb e s hr i,   a nd   R .  M e hmoo d ,  “ iR e s p o ns e :  a n  A I   a nd  I oT - e na bl e d  f r a m e w or k   f o r   a ut o n o m o u s  C O V I D - 19  pa nde mi c  ma na ge me nt ,”   Sus ta in abi li ty , vo l.  13, n o . 7, p. 3797, M a r . 2021, d o i:  10.3390/s u13073797.   [ 18]   A .  A lm a ght ha w i,   F .  B o u r e nna ni ,  a nd  I .  R .  K ha n,  “ D i f f e r e nt ia l  e vo lu ti o n - ba s e d  a ppr o a c h  f or   t o ne - ma ppi ng  of   hi gh  d y na mi c   r a nge   im a ge s ,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   A dv anc e d  C om put e r   Sc ie nc e   and  A ppl ic at io ns ,  vo l.   11,  n o .  7,  pp.  341 – 347,  2020,    do i:  10.14569/ I J A C S A .2020.0110745.   [ 19]   H .  A .   O w id a ,  “ R e c e nt   bi o mi m e ti c   a ppr o a c h e s   f o r   a r ti c ul a r   c a r ti la ge   t is s ue   e ngi n e e r in g   a nd  th e i r   c li ni c a l  a ppl i c a ti o ns :  na r r a ti ve   r e v i e w   of  t h e  l it e r a tu r e ,”   A dv anc e s  i n O r th ope di c s , v o l.  2022, p p. 1 – 9, A pr . 2022, do i:  10.1155 /2 022/ 8670174.   [ 20]   R .  A la z a id a h,  G .  S a ma r a ,  S .  A lm a ta r n e h,  M .  H a s s a n,  M .  A lj a id i,   a nd  H .   M a ns ur ,  “ M ul ti - la be l  c la s s i f ic a ti o n   ba s e d   o n   a s s o c ia t i o ns ,”   A ppl ie d Sc ie nc e s , v o l.  13, n o . 8, p. 5081, Apr . 20 23, do i:  10.3390/app130850 81.   [ 21]   H .  A .   O w id a   e t  al . ,   “ T he   p e r f or ma nc e   of   a r ti f i c ia l  in te ll ig e nc e   in   pr o s ta te   ma gne ti c   r e s o na n c e   im a gi ng  s c r e e ni ng ,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   E le c tr ic al   and  C om put e r   E ngi ne e r in g  ( I J E C E ) ,  vo l.   14,  n o .   2,  p.  2234,   A pr .  2024,   do i:     10.11591/i je c e . v 14i 2.pp2234 - 2241.   [ 22]   H .  A .  O w id a ,  B .  A .   ha j  M o h ’ d,  N .  T ur a b,  J .  A l - N a bul s i,   a nd  S .  A buo w a id a ,  “ T h e   e vo lu ti o n  a nd  r e li a bi li t y   of   ma c hi n e   l e a r ni ng  te c hni que s   f or   o nc o l o g y ,”   I n te r nat io nal   jo ur nal   of   onl in e   and   bi om e di c al   e ngi ne e r in g ,  v o l.   19,  n o .  8,  pp.  110 – 129,  2023,  do i:   10.3991/i jo e . v 19i 08.39433.   [ 23]   A .  A .  L .  S ma di ,  A .  A buga ba h,  A .  M e hmoo d,  a nd  S .  Y a ng,  “ B r a in   im a ge   f us i o n  a p pr o a c h  ba s e d  o n  s id e   w in d o w   f il t e r in g,”   P r oc e di a C om put e r  Sc ie nc e , v o l.  198, pp. 295 – 300, 2021, d o i:   10.1016/j .pr o c s .2021.12.243.   [ 24]   M .  B a nga lo r e ,  B .  S .  H ir e ma th ,  a nd  A .  M .  P o ln a y a ,  “ C la s s if ic a ti o n  of   br e a s t  c a n c e r   us in g  e ns e mbl e   f il t e r   f e a tu r e   s e le c ti o n   w it h  tr ip le t  a tt e n ti o n  ba s e d  e f f ic ie nt   ne t   c la s s i f i e r ,”   I nt e r nat io nal   A r ab  J our nal   o f   I nf or m at io n  T e c hnol ogy ,  v o l.   21,  n o .  1,   pp.  17 – 31,   J a n. 2024, do i:  10.34028/i a ji t/ 21/ 1/ 2.   [ 25]   Y .  Y e   e t  al . ,  “ A n  i mpr ov e d  E f f ic ie nt N e tV2  m o d e l  ba s e d  o n  vi s ua l  a tt e nt i o n  me c ha ni s m:   a ppl i c a ti o n  t o   id e nt i f i c a ti o n  of   c a s s a v a   d is e a s e ,”   C om put at io nal  I nt e ll ig e nc e  and N e ur os c ie nc e , v o l.  20 22, 2022, do i:  10.1155/2022/ 1569911.   [ 26]   K .  P ol a t  a nd  K .  O .   K oc ,  “ D e te c ti o n   of   s ki n  di s e a s e s   f r o m   d e r m o s c o p y   im a g e   us in g  th e   c o mbi na ti o n  of   c o n vo lu ti o na l  n e ur a l   ne tw o r k  a nd  o ne - v e r s us - a ll ,”   J our nal   o f   A r ti f i c ia l  I nt e ll ig e nc e   and  Sy s te m s ,  v o l.   2,  n o .  1,  pp.  80 – 97,  2020,  do i:   10.33969/ais .2020.21006.   [ 27]   S r in i v a s u  e t  al . ,   “ C la s s if ic a ti o n   of   s ki n  di s e a s e   us in g  d e e p   l e a r ni ng  ne u r a l  n e tw o r ks   w it h   M o b il e N e t   V 2  a nd  L S T M ,”   Se n s or s ,    vo l.  21, n o . 8, p. 2852, 2021.   [ 28]   M .  Z ia - Ur - R e hma n,  F .  A hm e d,  S .  A .  A ls uhi ba n y ,  S .  S .  J a ma l ,  M .  Z .   A li ,  a nd  J .  A hma d,  “ C la s s if ic a ti o n   of   s ki n  c a n c e r   l e s io ns   us in g e x p la in a bl e  d e e p l e a r n in g,”   Se ns or s , v o l.  22, n o . 18, p. 6 9 15, S e p. 2022, d o i:  10.3390/s 22186915.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mpr ov e d  de e p  lear ning  ar c hit e c tur e   f or   s k in  c anc e r   c las s if ication   ( Ham z a  A bu  O w ida )   507   B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       Ha m z a   A b u   Ow i da           h as   c o m p l e t ed   h i s   Ph . D .   fro m   K ee l e   U n i v e rs i t y ,   U K .   H e   w as   ap o s t   d o c t o ral   R e s e ar ch   A s s o ci at e:   D e v el o p i n g   x en o - f ree  n a n o fi b ro u s   s c affo l d   me t h o d o l o g y   fo r  h u m an   p l u ri p o t e n t   s t em   ce l l   e x p an s i o n ,   d i ff e ren t i at i o n   a n d   i m p l an t at i o n   t o w ar d s   a  t h e  rap e u t i c   p ro d u c t ,   K ee l e   U n i v e rs i t y ,   In s t i t u t e   fo r  S ci e n ce  an d   T ech n o l o g y   i n   M e d i c i n e   ( I ST M),   St affo rd s h i r e / U K .   H e   i s   as s o c i at e   p ro f e s s o r  i n   M e d i c al   E n g i n ee r i n g   D e p art me n t   i n   A l - A h l i y y a  A mm an   U n i v e rs i t y .   H e   h as   p u b l i s h e d   m o r e  t h an 1 0   p ap e rs   i n   r e p u t ed   j o u rn a l s .   H e  c an   b e  c o n t ac t e d   at   em a i l :   h a m za. o w i d a@ g m ai l . c o m.       N a w a f   A l s h da i f a t           rece i v e d   t h e   B . S c .   d eg r ee s   i n   co m p u t e r  s c i en ce   fro m   A L     al - Ba y t   U n i v e rs i t y   a n d   M. S c.   d eg ree s   i n   Co m p u t e r  S c i en ce   fro m   t h e   U n i v e rs i t y   o f  J o r d an ,   J o rd an ,   i n   2 0 0 2   an d   2 0 1 1 ,   re s p ec t i v el y ,   a n d   t h e  P h . D .   d e g r ee  i n   C o m p u t e r   S c i en ce   fro m  U n i v e rs i t i   Sa i n s   Mal a y s i a,   Mal a y s i a,   i n   2 0 2 3 .   H i s   re s e a rc h   i n t e r e s t s   i n c l u d e   d ee p   l e arn i n g   an d   m a c h i n e  l e ar n i n g .   H e   c a n   b e   c o n t ac t e d   at   em a i l :   n _ al s h d ai fat @ as u . e d u . j o .       A hm ed  A l m a g h t h a w i           rece i v e d   h i s   b ac h el o r’s   d eg r ee   i n   Co m p u t e r  Sci e n ce   fr o m  T ai b ah   U n i v e rs i t y   i n   2 0 1 5 .   H e   h as   a  m as t e r’s   d eg r ee   i n   C o m p u t e r  S ci e n ce   a n d   A rt i fi ci al   I n t e l l i g e n ce   at   J ed d a h   U n i v e rs i t y .   C u rr e n t l y ,   h e   w o r k s   as   a  l ec t u r e r  at   t h e   C o l l e g e   o f  Co m p u t e r   Sci en ce  at   K i n g   K h a l i d   U n i v e rs i t y .   H e  h as   a u t h o r ed   o r   c o a u t h o r ed   mo r e  t h an   9   r e f e r ee d   j o u rn al s ,   w i t h   Su s t ai n ab i l i t y ,   J o u r n al   o f  A d v an ced   Co m p u t e r  S c i en ce   an d   A p p l i c at i o n s ,   J o u rn al   o f  O n l i n e   a n d   B i o med i c a l   E n g i n ee ri n g ,   I E E E ,   a n d   Sp ri n g e r.   H i s   s c i en t i fi c  i n t e r e s t s   are  re l at e d   t o   art i f i c i a l   i n t el l i g en ce ,   i m ag e   a n d   v i d e o   p r o ce s s i n g ,   m a ch i n e   l e ar n i n g ,   a n d   Io T .     H e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   aa l m ag h t h w i @ k k u . e d u . s a .       Suh a i l a   A b u o w a i da           r ece i v ed   t h e   B . S c .   d eg r ee s   i n   C o m p u t e r   I n f o r m at i o n   S y s t em ,  M. Sc.   d eg r ee s   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce   fr o m   A L   a l - Ba y t   U n i v e rs i t y ,   J o rd an ,   i n   2 0 1 2   an d   2 0 1 5 ,   re s p ec t i v el y ,   a n d   t h e   P h . D .   d e g r ee  i n   C o m p u t e r   S c i en ce  fro m  U n i v e rs i t i   Sai n s   Mal a y s i a,   Mal a y s i a,   i n   2 0 2 3 .   Sh e   i s   cu rr e n t l y   w o rk i n g   as   an   A s s i s t an t   Pro fe s s o r  w i t h   t h e   C o m p u t e r   Sci en ce   D e p art men t ,   Z arq a  U n i v e rs i t y ,   J o r d an .   H e r  r e s e ar c h   i n t e r e s t s   i n c l u d e   d ee p   l e arn i n g ,   d e p t h   e s t i m at i o n ,   p o i n t   c l o u d ,   an d   co m p u t e r   v i s i o n .   S h e   c a n   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   s ab u o w eu d a @ zu . e d u . j o .       A hm a d  A b u ro m m a n           i s   c u rr en t l y   a  Fu l l   Pro f e s s o r  o f   A rt i fi ci al   In t el l i g en ce   i n   t h e   D e p art men t   o f   D at a  S ci e n ce  an d   A rt i f i c i a l   In t el l i g en ce  i n   t h e   Z arq a  U n i v e rs i t y .   H e   r ecei v ed   t h e   B . S c .   d e g r ee  i n   In fo r m at i o n   T ec h n o l o g y   fro m  A l - Bal q a  A p p l i e d   U n i v e rs i t y   (B A U ),   J o rd an ,   i n   2 0 0 5 ,   an d   t h e   M. Sc.   d e g r ee  i n   i n f o r m at i o n   t e ch n o l o g y   ( e - S e r v i ce s )  fr o m   G ri ff i t h   U n i v e rs i t y ,   A u s t ral i a,   i n   2 0 0 9 .   H e  g o t   t h e   P h . D .   d e g r ee  i n   t i me   p red i c t i o n   i n   ru n n i n g   b u s i n e s s   p ro ce s s e s   w i t h   t h e   R e s e ar ch   C en t e r  i n   In t el l i g en t   T ech n o l o g i e s ,   U n i v e rs i t y   o f  Sa n t i ag o   d e  Co m p o s t e l a  (C i T IU S).   H e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   aa b u ro mm a n @ z u . ed u . j o .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 6 ,   N o .   1 ,  Oc to b e r   20 24 :   50 1 - 508   508     A da i   A l - M o m a ni           r ece i v e d   t h e  B. S c .   d eg r ee s   i n   Co m p u t e r   S ci e n ce  fro m  J ad ar a   U n i v e rs i t y ,   J o r d an ,   M. S c .   d eg r ee s   i n   I n f o r m at i o n   T e ch n o l o g y   fr o m   U n i v e rs i t y   T e n a g a  N at i o n a l ,   Mal a y s i a,   i n   2 0 1 0   an d   2 0 1 6 ,   re s p ec t i v e l y   a n d   t h e  Ph . D .   d eg r ee   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce s   fro m  U n i v e rs i t i   Su l t an   Z a i n a l   A b i d i n ,   Ma l a y s i a  i n   2 0 2 3 .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   i n c l u d e  In t e r n e t   o f  t h i n g s   a n d   co m p u t e r   i n fo r m at i o n   s y s t em .   H e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   o a l m o m a n i @ zu . e d u . j o .       M o h a m m a d   A ra bi a t           r ece i v e d   t h e  B. S c .   d eg r ee s   i n   co m p u t e r   s ci e n ce  fro m   N at i o n a l   T ech n i c al   U n i v e rs i t y   K h ar k o v   Po l y   T ech n i c al   I n s t i t u t e ,   M. S c.   d e g r ee s   i n   C o m p u t e r   Sci en ce   fr o m   K h ark o v   N at i o n a l   U n i v e rs i t y   o f  E c o n o m i c s ,   U k ra i n e ,   i n   2 0 0 2   an d   2 0 0 3 ,   re s p ec t i v el y   an d   t h e   Ph . D .   d eg ree  i n   I n f o r m at i o n   T ech n o l o g y   fr o m   V . N .   K arazi n ,   U k ra i n e   i n   2 0 1 4 .   H i s   re s e ar c h   i n t e r e s t s   i n cl u d e   co m p u t e r  i n f o r mat i o n   s y s t em .   H e   c a n   b e   c o n t ac t e d   at   em ai l :   m arab i at @ zu . ed u . j o .       Hu a h   Y o n g   C h a n           i s   a  s e n i o r  l ec t u r e r  i n   t h e   S ch o o l   o f  Co m p u t e r  Sci e n ce s ,   U n i v e r s i t i   Sa i n s   Ma l a y s i a   (U SM) .   H e  i s   a c t i v e l y   i n v o l v ed   i n   g r i d   c o m p u t i n g   r e s e ar ch   ac t i v i t i e s ,   b o t h   at   t h e  n at i o n al   an d   i n t e rn at i o n a l   l ev e l .   H e  i s   al s o   o n e  o f   t h e  p ro j ec t   l e ad e rs   o f   t h e   e - S ci e n ce   G ri d   p i o n ee r  p ro j ec t   i n   Mal a y s i a,   f u n d ed   b y   t h e  Mi n i s t r y   o f  S c i en ce ,   T e ch n o l o g y ,   a n d   I n n o v at i o n .   H i s   re s e ar c h   s p an s   fro m   g ri d   co m p u t i n g   t o   m o r e   s p ec i f i c   i s s u e s   s u c h   as   re s o u r ce   al l o c at i o n ,   l o ad   b al a n c i n g ,   s o ft w ar e   ag e n t s ,   an d   mi d d l ew are  e n g i n ee ri n g .   H e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   h y ch an @ u s m . my .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.