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 .   22 ,   N o .   1 ,  A pr i l   2021 ,   pp.   260 ~ 269   I S S N:  25 02 - 4752,   DO I :  10 . 11591/i j e e c s . v 22 .i 1 . pp 260 - 269       260       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e c s . iaes c or e . c om   C la ssi f y in g a t y p e  of  b r ai n  d is or d e r  i n  c h il d r e n :  an  e f f e c t i v e   f M R I b ase d  d e e p  at t e m p t       Abee r   M .   M ah m ou d 1 ,   Ha n e n   K ar am t i 2   1 D e p art men t   o f  C o m p u t e r   S c i en ce ,   Fa cu l t y   o f  C o m p u t e r   an d   In fo r m at i o n   S c i en ce s ,   A i n   S h a m s   U n i v e rs i t y ,   Ca i ro ,   E g y p t .   2 D e p art men t   o f  C o m p u t e r   S c i en ce ,   C o l l e g e   o f  C o m p u t e r   an d   In fo r m at i o n   S c i en ce ,   Pr i n ce s s   N o u rah   b i n t   A b d u l ra h m an   U n i v e rs i t y ,   R i y a d h ,   Sau d i   A rab i a       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  J u n   1 5 ,   2020   R e vi s e d  J a n   29 ,   202 1   A c c e pt e d  F e b   5,   202 1       Rece n t   ad v an ced   i n t e l l i g e n t   l e arn i n g   ap p ro ach e s   t h at   are   b as e d   o n   u s i n g   n eu ral   n e t w o r k s   i n   me d i c al   d i ag n o s i n g   i n c r e as e d   r e s e ar c h e r  e x p ec t at i o n s .   In   fac t ,   t h e   l i t e rat u r e   p ro v e d   a   s t rai g h t - l i n e   r el at i o n   o f  t h e  e x a c t   n ee d s   an d   t h e  ac h i e v ed   r e s u l t s .   A cc o r d i n g l y ,   i t   en c o u rag ed   p ro mi s i n g   d i r ec t i o n s   o f   ap p l y i n g   t h e s e   ap p ro ach e s   t o w ar d   s av i n g   t i me   an d   e ffo rt s .   T h i s   p ap e r  p ro p o s e s   a  n o v e l   h y b ri d   d ee p   l e ar n i n g   fra mew o rk   t h at   i s   b a s e d   o n   t h e  re s t ri c t e d   b o l t zm a n n   m a c h i n e s   (RBM)  an d   t h e   co n t ra c t i v e   a u t o e n co d e r  (CA )   t o   c l as s i f y   t h e  b rai n   d i s o r d e r  a n d   h e al t h y   co n t ro l   c as e s   i n   c h i l d r e n   l e s s   t h an   1 2   y e ars .   T h e   RBM  fo c u s e s   o n   o b t ai n i n g   t h e   d i s c ri mi n at i v e   s e t   o f  h i g h   g u i d e d   f e at u r e s   i n   t h e   cl as s i fi c at i o n   p ro ce s s ,   w h i l e  t h e  CA   p ro v i d e s   t h e  re g u l ar i zat i o n   an d   t h e   ro b u s t n e s s   o f  f e at u re s   fo r  o p t i m al   o b j ec t i v e s .   T h e  p ro p o s e d   fra mew o rk   d i ag n o s e d   ch i l d r en   w i t h   au t i s m   r ec o r d i n g   a c cu ra cy   o f   9 1 ,   1 4 %   an d   p ro v e d   e n h an cemen t   co m p ared   t o   l i t e rat u r e.   K e y w o r d s :   A ut o e n c o de r   De e p  f r a m e wo r k   R e s t r i c t e d  b o l t z m a nn   m a c hi ne   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 :   Ab e e r   M .   M a hm o ud   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   C o m put e r   a n d  I nf o r m a t i o n   s c i e n c e s   Ai n   S ha m s   Uni ve r s i t y ,   C a i r o ,   E gy pt   E m a i l :  a b e e r . m a hm o ud @ c i s . a s u. e du. e g       1.   I NT RODU C T I ON     f M R I   of   b r a i n  i s   a   r e pr e s e n t a t i ve   h uge   i n f o r m a t i o n   f o r   t h e   b r a i n   s t r uc t ur e   t h a t   de t a i l s   m a n y   im po r t a n t   l e a d i ngs   i n  d i a g n o s i n g   d i s e a s e s   [ 1 - 4] .   T h e   t r a d i t i o n a l   m a c hi ne   l e a r ni ng   a ppr o a c h e s   l a c k  w h e n   t r e a t i n g   hi g h   d im e ns i o n a l   da t a   s uc h   f M R I   a n d  a n   e a r ly   s t a ge   f o r   f e a t ur e   pr e pa r a t i o n   a n d  e x t r a c t i o n   i s   n e c e s s a r y .  U s ua ll y ,   a n   e x pe r t   vi s ua li z e   t h e   c o n t e n t s   f o r   de t e c t i n g  t h e   m o s t   i nf o r m a t i v e   f e a t ur e s ,   h o we v e r ,   t hi s   c o n s u m e s   t i m e  a n d  r e s u l t   a   po or   s c a l a bi li t y   w h e n  t h e   da t a   s e t   i s   h uge .  Al t e r n a t i v e ly ;  t h e   s t a t i s t i c a l   m e t h o ds   f o r   c o m put e r i z e d  a ut o m a t i c   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   m a y   b e   u s e d .  T h e   s t a t i s t i c a l   m e t h o ds   pr e v e n t s   o v e r - f i t t i n g  b ut  s u f f e r   f r o m   l o s i ng   a   po r t i o n   o f   i n f o r m a t i o n   a n d  h e n c e   l e a ds   t o   un s a t i s f y i ng  a c c ur a c i e s   [ 1,   4] .  A c c o r d i ng ly ,   i n   li t e r a t ur e ,   m a ny   a ut h o r s   t r i e d  t o   h i g hli g h t   t h e   t r a di t i o n a l   m a c hi ne   l e a r ni ng  t e c hni que s   dr a w b a c k s   e s pe c i a ll y   in  m e d i c a l   da t a   [ 1,   3,   5] .  T h e y   n o m i na t e d  t h e   de e p  l e a r ni ng  o v e r   t h e   t r a d i t i o n a l   t e c h ni que s   p a r t i c u l a r ly   in   im a g e   c l a s s if i c a t i o n ,   s pe e c h   kn o w l e dge   e x t r a c t i o n   a n d  r e c o gni t i o n ,   c o m put e r   vi s i o n   s u b a r e a ,   a n d  c o gni t i ve   l a n gua g e   pr o c e s s i n g   [ 6,   7] .   De e p  l e a r ni ng  c a r r i e d  t h e   a ut o m a t i c   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   p h a s e   a n d   s o phi s t i c a t i o n  ke e p i n g  t he   r e a l   me a ni ng   o f   da t a   a n d  i t s   s i g nif i c a n t   c h a r a c t e r i s t i c s .  I t s   a r c hi t e c t ur e   i mi t a t e s   t h e   b r a i n  f u n c t i o n a l   a tt i t ude s   o f   t h e   vi s ua l   a r e a   [6 - 1 0 ].   T h e r e f o r e ,   t h e   a ppl i c a t i o n   o f   de e p  l e a r ni n g  o n   m e d i c a l   im a ge s   o f   s e ve r a l   di s e a s e s   f o r   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   ( u ns upe r vi s e d)   a n d/o r   c l a s s if i c a t i o n   ( s upe r vi s e d)   h a s   e nh a nc e d  f i nd i ngs   t h a n   r e por t e d  by   t h e   t r a di t i o na l   m e t h o ds .    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:  2502 - 4752       C las s if y ing  a  type   o f  br ain  dis or de r   in  c hil dr e n:   an   e ff e c ti v e   fM R I   bas e d  de e p  att e mpt   ( A be e r   M .   M ah moud )   261   F r o m   a n o t h e r   pr o s pe c t i v e ,   A ut i s m   s p e c t r um   d i s o r de r   ( A S D)   [1 1 ] ,   i s   a   t y pe   o f   b r a i n  d i s o r de r   s i n c e   bi r t h .   I t s   s y m pt o m s   a f f e c t   t h e   s o c i a l   b e h a vi o r   i n  a d d i t i o n   t o   c o m m u ni c a t i o n  s k il l s .   M o r e   s y m pt o m s   e xi s t   w i t h  v a r i a n t   l e v e l s   s uc h   a s   de pr e s s i o n ,   a nxi o u s ,   t e n s io n ,   a n d  in a t t e n t i o n   to   t h e   e nvi r o nm e n t a l   pe r c e i v i ng  a n d   a c t ua t i n g.   I t   a l s o   c a us e s   r e pe t i t i v e   u n w a n t e d  a c t i o n  e s pe c i a ll y   i n   h a r d  s i t ua t i o ns   o f   c hil dr e n ’ s   a n ge r .   T h e   e a r l y   t r e a t m e n t s   o f   t hi s   ur ge n t   h e a l t h c a r e   s i t ua t i o n  pr ovi de   f a mi li e s   c a r i n g   t h o s e   pa t i e n t s   w i t h   n e c e s s a r y   s uppo r t  a n d  gu i de   t h e i r   c o r r e c t  t r e a t m e n t   o f   da i ly   s i t ua t i o ns   [ 1 1 - 13] .   T h e   t r a di t i o n a l   d i a g n o s i n g  pr o c e dur e   f o r   A S D  i s   de e p l y   de pe n de n t   o n   a   s e r i e s   o f   i n t e r a c t i o ns   b e t we e n  c hil dr e n   a n d   e x pe r t   s pe c i a li s t   [ 1 2 ,1 3 ] .   T hi s   l a c k s   o f   bi o l o g i c a l   e vi d e n c e ;   r e qu i r e   a   l o n g   pe r i o d  of   o b s e r v a t i o n   a n d   a n a ly t i c a l   t e s t s   f o r   t h e   a bn o r m a li t i e s   i n   a tt i t ude   a n d  b e ha vi o r s .   I t   i s   a   ve r y   e xha us t i n g  pr o c e s s   f o r   c hi l dr e n   a n d   f a mi li e s .   T h e r e f o r e ,   i n   a   c o m p l e m e n t   pr o c e dur e   to  t h e   t r a di t i o n a l   b e h a vi o r   ba s e d  d i a gn o s e s ;   t h e   f M R I   h a s   b e e n   r e c o m m e n d e d  to   f a c i li t a t e   e x p l o r i ng  t h e   f u n c t i o n a l   c h a r a c t e r i s t i c s   o f   t h e   c hil dr e n   b r a i ns   a n d  a s s i s t s   a s   we ll   a s   f a s t e n   t a s k  to   ge t  d i s c r i mi na t i v e   i ns i g h t s .   T h e   c hi l dr e n   b r a i n  i s   a na l y z e d   a s   a   d i f f e r e n t   c o m p l e x   s e t   o f   r e g i o n s   pe r f o r m i ng   d i f f e r e n t   f u n c t i o n s .   T he s e   r e g i o ns   a r e   g l o b a ll y   n o n - s e gr e ga t e d  to   pr o c e s s   v a r i a n t   t y p e s   o f   da t a   i n pu t s .   f M R I   r e c o r ds   a l t e r   o f   t h e   bl o o d  o xy ge n   l e ve l - de p e n de n t   s i g n a l   t o   s h o w  d i v u l g e   r e g i o n a l   a s s o c i a t i o ns   o r   b r a i n  n e t wo r ks   [ 8 - 1 3 ] .     I n   l i t e r a t ur e ,   m a ny   a ut h o r s   a tt e m p t   us i ng  t h e   AB I DE   da t a   ( a u t i s m   f M R I   da t a   a v a il a bl e   f o r   r e s e a r c h e r   t e s t i n g  a n d  va l i d a t i o n   o f   d i f f e r e n t   m o de l s )   f o r   r e a c hi ng  o pt i m a l   c l a s s i f i c a t i o n   a n d  c l us t e r i n g  r e s u l t s   [ 1 4 - 2 2 ].   T hi s   pa pe r ,   pr o p o s e s   a  n e w   f r a m e wo r k  t h a t  de e p l y   b e n e f i t i n g   c h a r a c t e r i s t i c s   o f   t h e   c o n t r a c t i ve   a uto e n c o de r   a n d  d i s c r i mi na t i v e   RBM   ( DR B M ) .   T h e   c o n t r a c t i v e   a ut o e n c o de r   hi g hli g h t   t h e   m o s t   v a l u a bl e   f e a t ur e s   a n d   i nc r e a s e s   da t a   r o b us t n e s s   a n d   t h e n   f a c il i t i e s   t h e   D R B M   e f f o r t s   a n d  t i m e   f o r   c l a s s if i c a t i o n .   T he   wo r k  i n  t hi s   s t udy   w a s   m o t i v a t e d  to  i nve s t i ga t e   wh e t h e r   t h e   p r o p o s e d  f r a m e wo r k  wi ll   im pr o v e   t h e   r e s u l t s   o f   c las s if yi ng   c hil dr e n   w i t h   a ut i s m .   A c t ua l ly ,   a f t e r   t r a i ni ng  t h e   c o n t r a c t i v e   a ut o e n c o de r   to   o b t a i n   t h e   i m po r t a n t   f e a t ur e s   a n d   s t a bi li z e   t h e   n e t wo r k;   t h e   f i na l   we i g h t s   e f f i c i e n t   t h e   l e a r ni ng  pha s e   o f   t h e   DR B M   a n d  r e duc e d  m o de l i ng  t i me   o f   t h e   t i ny   f e a t ur e s   i n   m u l t i p l e   a r e a s   o f   t h e   i m a g e .   T h e r e f o r e   f o c us i n g  o n   im po r t a n t   r e gi o n s   d i f f e r e n t i a t i n g   a ut i s m   a n d  h e a l t hy   c o n t r o l   i s   r e a c h e d .   T h e   pa pe r   i s   o r ga ni z e d  a s :  s e c t i o n   2  pr e s e n t s   s t a t e   o f   t h e   a r t .   S e c t i o n 3  s h o ws   t h e   pr o p o s e d   f r a m e wo r k .   S e c t i o n   4 ,   d i s c u s s   r e s u l t s   a n d  v a li da t i o n .  C o n c l u s i o n   i s   i n   S e c t i o n   5.         2.   S T AT E   OF   T HE   AR T     R e c e n t l y ,   t h e   a ut i s m   i s   pr e s e n t e d  a n d   d i s c u s s e d  i n   m u l t i m e d i a .   I t   i s   f r e que n t l y   a ppe a r s   i n  o ur   s o c i e t y   a n d  t h e   n u m be r   o f   c hil dr e n   d i a g n o s e d  w i t h   a ut i s m   i nc r e a s e s   w i t h   n o t i c e   o f   u ns ur e   s pe c if i e d  c l e a r   r e a s o n s .  Us i n g   a r t i f i c i a l   i n t e l li ge nc e   t e c hni que s ,   m a ny   r e s e a r c h e s   h a v e   be e n   t r y i ng   t o   di a g n o s e   t hi s   d i s e a s e   f r o m   d i f f e r e n t   da t a   t y pe s   e . g.   f r o m   t h e   vi de o   da t a   [ 1 4 ]  th r o ugh   c a pt u r e   t h e   c hil dr e n   be h a vi o r ,   t h e   s pe e c h   r e c o gni t i o n   [ 1 5 ]   to   s a v e   t h e   c o m m u ni c a t i o n   o f   t he   c hil dr e n ,   a n d  t h e   b r a i n   im a g i ng.   I n   f a c t   us i n g   m a c hi ne   l e a r ni ng  a ppr o a c he s   f a c il i t i e s   a ut i s m   d i a g n o s i s   [ 16,   17 ] .   I n   t h e   f o l l o w i ng   s o m e   r e l a t e d  wo r k.   C h a ne l   et   al . ,   [1 4 ]   de t e c t e d  a u t i s m   t h r o ugh   de ve l o p i n g  a   m o bil e   a pp li c a t i o n .   T h e   a ut h o r s   us e d  a   s e t   o f   30  b e h a vi o r a l   f e a t ur e s   ( l i ke   e y e   m o v e m e n t ,   f a c e   s m il e )   f r o m   8  s e pa r a t e   m a c hi ne   l e a r ni ng  m o de l s   f o r   i de n t i f yi ng  A S D.   T h e y   us e d  116  c hi l dr e n   h o m e   vi de o s   w i t h   a ut i s m   a n d  4 6  v i de o s   o f   n o r m a l   c hil dr e n   a n d  o b t a i n e d  a c c ur a c y  o f   94% .   Hun g - Y i   e t  al . ,   [1 5 ]   us e d  s pe e c h   s i g n a l s   a n d  pr o p o s e d  a   m a c hi ne   l e a r ni ng  m o de l   f o r   t h e   e x t r a c t e d  te m po r a l   i n f o r m a t i o n   f r o m   t h e i r   s pe e c h   s i g n a l s   t o  c a t e gor i z e   e m o t i o n   i n   s o m e   pa t t e r n s   to   de t e r m i ne   a ut i s m .   M o r a di   e t   al . ,   [2 3 ]   us e d  t h e   s uppo r t   v e c t or   r e gr e s s i o n  ( S VR )   a n d  E Ne t   pe n a l i z e d  li ne a r   r e gr e s s i o n  to   pr e d i c t   s ym pt o m s   o f   i n d i v i dua l s   w i t h   A S D.   T h e y   a pp li e d  t h e i r   pr o p os e d  m o de l   o n   pa r t i c i pa n t s   o f   156  A S D  w i t h   a ge s   be t we e n   8  a n d   40.   Abb a s   e t  al . ,   [2 4 ]   hy b r i d   t wo   c l a s s if i e r s   ba s e d  o n  que s t i o nn a i r e s   a n d   b e h a vi o r s   e x t r a c t e d  f r om   vi de o s   to   di a g n o s e   A S D  i n  c hil dr e n  o f   a ge s   b e t we e n  y e a r   a n d   h a l f   a n d  s i x  y e a r .   T h e   a ut h o r s   c o n s i d e r e d  l a n gua ge   de f e c t s   o f   t h o s e   c hil dr e n   a s   o n e   o f   t h e   im po r t a n t   s ym pt o m s   o f   A S D   b r a i n   d i s o r de r .   T h e y   t r a i ne d  t h e i r   pr o p o s e d  l a n gua g e   b a s e d  c l a s s if i e r   o n   2299  c hil dr e n   w i t h   A S D,   100  c hil dr e n   w i t h   T C .   T h e y   a l s o   tr a i n e d  t h e i r   vi de o   b a s e d  c l a s s if i e r   o n   3310  A S D  a n d  585   T C   c hil dr e n .   T h e y   ut i li z e d  l o g i s t i c   r e gr e s s i o n   o n   b o t h   c l a s s if i e r s   r e s u l t s   a n d  pr o duc e d  a   f i na l   d i a g n o s t i c   s c r e e ni ng  s y s t e m .   Z ha n g  e t  al . ,   [2 5 ]   a n a l y z e d  t h e   w h o l e   b r a i n   r e g i o n s   c o n n e c t i vi t y   us i ng  s uppo r t  v e c t or   m a c hi ne   ( S VM )   o f   c hi l dr e n .   T h e y   us e d  t h e   c hil dr e n   d i f f u s i o n   m a g n e t i c   r e s o n a nc e   im a g i ng  ( dM R I )   o f   70  A S D  a n d  79  T C .   T h e y   f i r s t   e x t r a c t e d  m u l t i p l e   d i f f us i o n   f e a t ur e s   t h e n   b u il t   t h e i r   c l a s s if i e r   b a s e d  o n  t h e s e   f e a t ur e s .   T h e i r   pr o po s e d  m o de l   r e c o r de d  t h e   hi g he s t   a c c ur a c y   o f   78. 33% .   T h e y   a l s o   s uc c e e de d  i n   f i nd i ng  t h e   m o s t   di s c r im i na t o r y   t r a c ks   o f   t h e   b r a i n .     Gr a v e s ,   e t  al . ,   [ 2 6 ] ,   S t a c ke d  s e v e r a l   a ut o - e n c o de r s   ( A E s )   o r   r e s t r i c t e d  B o l t z m a nn   m a c hi ne   ( R B M s )   b u il d i ng  a   de e p  n e ur a l   ne t wor k  ( DN N)   a n d  a pp l ied  to   hi g h - d i m e ns i o n a l   r a w  da t a .   T h e i r   m o de l   a r c hi t e c t ur e   im pr o v e d  t h e   f e a t ur e   l e a r ni ng  c a pa c i t y   t h r o ugh   th e   l o w - d i m e ns i o n a l   r e pr e s e n t a t i o n s   o f   t h e   hi dd e n   l a y e r s .   T h e y   pr o v e d  e nh a nc e d  e f f e c t i v e   m o de l   pe r f o r m a n c e .   P a t n a m   e t   al . ,   [ 27 ]   i de n t i f i e d  a   de e p  l e a r nin g  b a s e d   a r c hi t e c t ur e   us i ng  a   c o nv o l ut i o n a l   ne ur a l   n e t wor k  ( C NN )   to   di a g n o s e   c hil dr e n   w i t h   A S D   s e lf - h a r mi ng  b e h a vi o r .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   22 ,   N o .   1 ,  A pr i l   2021   :   260   -   269   262   Us i n g  t h e   m u l t i l a y e r   o f   C NN ,   t h e   a ut h o r s   e x t r a c ted  f e a t ur e s   whil e   pr e s e r vi ng  s pa t i a l   r e l a t i o ns hi ps .   T h e y   r e a c h e d  92%   a c c ur a c y .   H e i n s fel d   e t  al . ,   i n  [ 1 8 ]   tr a i n e d  t wo  s t a c ke d  de n o i s i n g  a ut o e n c o de r s   o n   t h e   A B I DI   da t a .   T h e n ,   t h e y   r e duc e d  t he   da t a   d i m e n s io n .   T h e   us e d  t h e   pr i nc i p l e   c o m po n e n t s   n e ur a l   n e t wo r k   f o r   c l a s s if i c a t i o n .   T h e i r   f i nd i ng s   i nc l ude   s e g m e n t i n g   t h e   i m po r t a n t   b r a i n  a r e a s   t h a t   a r e   d i f f e r e n t   t h a n   n o r m a l   a ppe a r a nc e   a n d  de f i c i e n t   f u n c t i o n   a n d  h e nc e   us e d  t h e m   t o  c l a s s i f y   A S D  f r o m   t y p i c a l   c o n t r o l s   ( T C )   a n d  o b t a i n e d  a c c ur a c y   o f   70% .  L i ,   G   e t  al .,   i n   [ 19 ]   pr opo s e d  a   m u l t i - c h a nn e l   ( C NN )   f o r   a   c l a s s i f i c a t i o n   tar ge t   o n   ( A B I DE ) .  A be e r ,   e t  al . ,   I n   [ 1] ,  i m p l e m e n t e d  a   s tac ke d  a uto e n c o de r   to   c l a s s if y   i nd i v i dua l s   w i t h   a u t i s m   a n d   r e c o r de d   70%   a c c ur a c y .    Ab e e r ,   e t  al . ,   i n   [ 2] ,  pr o p o s e d  a   hy b r i d  uns upe r vi s e d  a n d  s upe r vi s e d  f r a m e wo r k  t h a t   i s   b a s e d  o n   t h e   s pa r s e   a ut o e n c o de r s   c o n tr o l li ng   a n d  s u mm a r i z a t i o n   o f   f e a t ur e s   a n d  o b t a i n e d   b e t t e r   r e s ul t s   t h a n   l i t e r a t ur e   o n  s a m e   da t a   do m a i n .  X i .   L i   e t  al . ,   i n  [2 0 ] ,   us e d   t wo   ty pe s   o f   i n f o r m a t i o n  e xi s t   i n  f M R I   s c a n s ,   t h e s e   t y p e s   r e f l e c t   t h e   s pa t i a l   a n d  t e m po r a l   d i r e c t i o ns   i n  t h e   f M R I   w hil e   t r a i ni ng  t h e i r   b a s e d  ( C NN )   m o de l   t o   o b t a i n   t he   s pa t i a l   f e a t ur e s .   T h e n ,   t h e   a ut h o r s   v o t e d  t h e s e   f e a t ur e s   f o r   be tt e r   di a g n o s i n g  r e s u l t s .   T h e y   a pp li e d  t he i r   pr o ps e d  m e t h o d  o n   a   s m a p l e   o f   82  A S D  a n d  48  T C   a n d  e nh a n c e d   r e s u l t s   t h a n   r e po r t e d  i n   li t e r a t ur e   t h e n .  I n  [ 7 ] ,  X .   G u o   et   a l .,   i n t r o duc e d   a   de e p  n ur a l   n e t wo r k   ( DNN )   f o r   i m po r t a n t  f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a n d  s e l e c t i o n .   T h e n   t h e y   us e d  t h e   s pa r s e   a ut o - e n c o de r s   to   s um m a r i z e   t h e   w h o l e - b r a i n   f u n c t i o n   c o nn e c t i vi t y   p a tt e r n s .   T h e n ,   t h e y   b u il t   a   DNN - F S   m o de l   f o r   c l a s s if yi ng  i nd i v i dua l s .   A   s a mp l e   o f   55   A S D  a n d   55  T C   i s   u s e d  t o   v e r i f y   t h e i r   mo de l   a n d   a n   a c c ur a c y   o f   86. 36%   i s   r e po r t e d .   I n  [ 8 ] ,   X i .   L i   e t  al . ,   pr o p o s e d   us i n g  t h e   DN N  a n d  c o n s t r uc t e d  a   two   ph a s e   b a s e d   m o de l .   F i r s t   t h e y   t r a i ne d  t h e   c l a s s if i e r ,   a n d   t h e n   t h e y   e x t r a c t e d  t h e   r e g i o n s   o f   i n t e r e s t   ( R OI s )   o f   t h e   im a ge .   T h e y   t h e n  i nj e c t e d  t h e s e   R OI s   t o   t h e   t r a i n e d  c l a s s i e r   t o   r e m o v e   im pur i t i e s .  T h e y   s e l e c t e d  a   s a m p l e   o f   82  A S D  a n d  48  T C   i n d i vi du a l s   a n d  r e c o r de d  85. 3%   a c c ur a c y .   Kh o s l a   e t  al .   [ 2 1 ]   b ui l t   a   n o v e l   v o l u m e t r i c   C NN   f r a m e wo r k  t h a t   u t i l i z e s   t h e   f u ll - r e s o l ut i o n   s pa t i a l   i nf o r m a t i o n   o f   f M R I   i m a g e s   t h e n   c o m bi ne d  w i t h   a   n o n - l i ne a r   pr e d i c t i v e   m e t h o d.   T h e y   us e d  t h e   a v e r a ge   a c r o s s   m a j o r i t y   v o t i n g  a n d  o b t a i n e d  pr e c i s e   pr e d i c t i o n s .   T h e i r   m o de l   a pp li e d  o n   774  A B I DE S - I   s ubj e c t s ,   c o m pr i s i ng  379  A S D  a n d  395  T C s   s a m p l e s .   I n   a dd i t i o n ,   t h e y   us e d  393  s a m p l e s   f r o m   A B I DE - I I   ( 163  A S D  a n d  230  T C s ) .   T h e y   r e c o r de d  c l a s s if i c a t i o n   a c c ur a c y   a b o v e   73% .   De e p  n e ur a l   n e t wo r ks   ( DN N)   wi t h   m o r e   t h a n   o n e   hi dd e n   l a y e r   h a v e   r e v e a l e d  t h e   c a pa bil i t y   t o  s i g nif i c a n t l y   i nc r e a s e   c l a s s if i c a t i o n   a c c ur a c y   f o r   hi g h   d i m e ns i o n a l   da t a   by   e x t r a c t i n g  l o we r - to - hi g h e r   l e v e l   i n f o r m a t i o n   f r o m   s uc h   da t a   t h r o ugh   a   s e r i e s   o f   ne u r a l   hi dde n   l a y e r s .     L i ,   e t  al . ,   [ 2 2 ]   pr o p o s e d  a   de e p  t r a n s f e r   l e a r ni ng  ne ur a l   n e t wo r k  f r a m e wo r k.   T h e y   t r a i n e d   a   s t a c ke d   s pa r s e   a ut o e n c o de r   ( S S A E )   o f f li ne .   T h e n ,   t h e y   a pp l i e d  t h e   m o de l   o n   4  A B I DE   da t a - s o u r c e   s i t e s   o f   310   s ubj e c t s   t h a t   c o n t a i n s   A S D  a n d  T C s .   T h e   pe r f o r m a n c e   r e a c h e d  a c c ur a c y   b e t we e n   62. 3%   a n d  70. 4% .   M a n y   m o r e   r e s e a r c h   f i nd i ngs   e xi s t ;   h o we v e r ,   d i f f e r e n t   pe r s pe c t i ve s   s t i ll   ne e d  t o   b e   i nv e s t i g a t e d  e s pe c i a ll y  to wa r ds   ge n e r a li z a t i o n   a n d  e nh a n c i ng  p e r f o r m a n c e   pa r a met e r s .   T h i s   pa p e r   wa s   m o t i v a t e d  by   s e a r c hi ng  f o r   a   m o r e   pr e c i s e   c l a s s if i e r   f o r   a u t i s m   i n  c hil dr e n   t a ki n g  i n t o   c o n s i de r a t i o n   t h e   pr o bl e m s   wo r k i n g  o n   t h e   f M R I   i m a ge   c h a r a c t e r i s t i c s .   T h e   m a i n   o bj e c t i ve   i s   a t t e m pt i n g   pa r t i c i p a t i n g  v a l ua bl e   d i r e c t i o n s   i n  t h e   m e d i c a l   im a g i ng   kn o w l e dge   d i s c o v e r y   c h a ll e n g e s   t h r o ugh   de v e l o p in g  a   n e w  a c c ur a t e   d i a g n o s i n g  de e p  a r c hi t e c t ur e .   B a s e d  o n  t h a t,   t hi s   pa pe r   a im s   t o   b e ne f i t   i nhe r i t i ng  c a pa bil it i e s   o f   a   c o n t r a c t i ve   a ut o e n c o de r   a n d  DR B M   t o   ov e r c o m e   t h e   t i m e   f a c t o r   a n d  i m p l o s i ve   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   o f   t r a di t i o na l   m e t h o ds .         3.   T HE   P ROP OS E D  F R AM WORK   I n   t hi s   s e c t i o n ,   t h e   ne c e s s a r y   b a c kgr o un d  n e e de d   f o r   t h e   pr o p o s e d  m o de l   i s   b r i e f e d.   T he n   de t a i l s   o f   t h e   pr o p o s e d  de e p  f r a m e wo r k   a r e   p r e s e n t e d     3. 1.   f M RI   an d   r e gion   b as e d   s e gm e n t at ion   I m a ge   s e g m e n t a t i o n   i s   a   po we r f u l   a ppr o a c h   f o r   i mage s   i n   g e n e r a l   a n d  t h e   m e d i c a l   im a g e s   i n  s pe c i f i c   t h a t   de t e c t s   d i s e a s e s   o r   d i s c o ve r i n g   d i f f e r e n c e   t h a n  n o r m a l   i n  pa r t   o f   t he   im a ge .  It   i s   a n   im po r t a n t   vi s u a l i z a t i o n  o r   a   pr e - pr o c e s s i ng  t wo a r ds   a c hi e vi n g  d i f f e r e n t   o bj e c t i v e s .  Ho we v e r ,   t hi s   i s   n o t   a n   o pt i o n   i f   we   pr o c e s s   M R I   m e d i c a l   im a ge s ,   wh e r e   t h e   s t r uc t ur e   de t a i l s   ( a na to m i c a l )   o f   f o r   e x a m p l e   t h e   b r a i n   a r e   s t udi e d .  T h e   f M R I   m e d i c a l   im a ge   f o c u s e   o n   t h e   b r a i n  f u nc t i o n s   r a t h e r   t h a n   i t s   a n a t o m i c a l   de t a i l s .   I n   s uc h   c a s e s ,  t h e   s e g m e n t a t i o n   a l go r i t hm   gu i de s   e f f i c i e n t l y   t o wa r ds   t h e   t a r ge t  us i n g  o n e   o r   m o r e   o f   t h e   ( l o c a t i o n ,   s i z e ,   m o d i f i c a t i o n   o f   gr a y   m a t t e r ,   e c t)   c h a r a c t e r i s t i c   i n  t h e   m u l t i - s li c e s   f o r m u l a t i n g  e a c h   f M R I   [ 2 8 ] .   I n   t h e   t w o - d i m e n s i o na l   s pa c e , t h e   f M R I   c o ns i s t s   o f   a  n u m be r   o f   c o ns e que n t   o f   s li c e s   (S c 1 . . . . . . Sc k ) .  A s s u m   a   r a n d o m   s l i c e   o f   f M R I   ( S c r ) ,  T h e n   i t   i s   r e f e r r e d   a s   p i xe l s   v a l ue   m a t r i x   Sc r ( l ,   m ) .   w h e r e   l =  { 1,   . . . .   ,   i}   a n d  m   =  { 1,   . . .   ,   j} .   T h e   v a l ue s   o f   t h e   f u n c t i o n s   S ( i,   j)   a r e   t h e   i n t e n s i t y   v a lues ,   I iv   Є   {0,   .   .   .   ,   2 55} .  E v e r y   I iv   i s   m a ppe d  t o   a  on e   va l u e   r e s u l t e d  f r o m   t h e   m a g n e t i c   r e s o na n c e   c ha r a c t e r i s t i c s   a v e r a ge   e xi s t s   i n  t h a t   a r e a   o f   Sc r ( l ,   m ) .   T h e   o p t i m a l  t a r ge t   o f   s e g m e n t i n g  s l i c e s   i s   ge t t i n g   a   s e t   o f   s im il a r   de pt h ,   c o l o r   a n d  t e x t ur e   I iv ,   o r   e v e n   a   c o m bi na t i o n   o f   t w o  o r   m o r e .   T hi s   i s   i n t e n de d  to   gi v e   d i f f e r e n t   r e s u l t s   b a s e d  o n   t h e   s e l e c t e d  s e g m e n t a t i o n   a l go r i t hm .   T he   r e s u l t s   a r e   e i t h e r   l a b e l e d  s li c e   r e g i o n s   o r   a   s e t   c o n to ur s .   T h e   r e g i o n - b a s e d  s e g m e n t a t i o n   ( R B S )   i s   w i de ly  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:  2502 - 4752       C las s if y ing  a  type   o f  br ain  dis or de r   in  c hil dr e n:   an   e ff e c ti v e   fM R I   bas e d  de e p  att e mpt   ( A be e r   M .   M ah moud )   263   r e c o m m e n de d  i n  li t e r a t ur e   [2 8 ]  b a s e d   o n   i ts   e f f i c i e n cy   a n d  r o b us t ne s s   t o   n o i s e   t h a t   o c c ur r e d  du r i n g  c o l l e c t i n g   da t a   f r o m   d if f e r e n t   s o ur c e s   s uc h   t h e   c a s e   i n   t hi s   s t ud y   w h e r e   t h e   A ut i s m   d a t a   i s   c o l l e c t e d  f r o m   m u l t i - s i t e .   T h e   r e g i o n   b a s e d  s e g m e n t a t i o n   i s   pr e s e n t e d   i n   t h e   f o l l o w i n g   a s s u m pt i o n .  As s u m e   R c f   r e pr e s e n t s   t h e   wh o l e   s l i c e   a s   o n e   r e gi o n .   S e g m e n t a t i o n   d i v i de s   t h e   c o nn e c t e d  R fc   i n t o  k   s e pa r a t e d   s ub - r e g i o n s ,   r c 1 , r c 2 . . . . . ,   r ck ,  as   i n . ( 1) :      ⋃ = , ⋂ = ∅ , ∀       , ≠   ( 1)     3. 2.   Cont r ac t ive  au t oe n c od e r     P a r t i c u l a r l y ,   t h e   a ut o e n c o de r   b a s i c a ll y   [ 29 ]   ha s   a n   i nput   l a y e r ,   a   hi dde n   l a y e r ,   a n d   a n   o ut pu t   l a y e r .   I t  c o n t a i ns   e n c o d i n g  a n d  de c o d i n g  pr o c e s s .   T h e   e nc o de r   f   ( I e )   f u n c t i o n   i s   pr o duc i n g  a n   a bs t r a c t e d  v e r s i o n   o f   t h e   i nput   I e   by   a   hi dde n   l a y e r   h e ;   w hil e   t h e   f u n c t i o n   o f   t h e   de c o de r   (O e (f (I e ))   i s   t h e   r e c o n s t r uc t i o n   pr o c e s s   o f   t h e   o r i g i na l   i nput   f r o m   t h e   l a y e r   h e   w i t h   a   m i n im   l o s s   f u n c t i o n :  L   (I e ,   O e ( f ( I e ))) .   T h e   c o n t r a c t i ve   a uto e n c o de r   [ 31]   us e d  t i ny   de r i va t i v e s   a n d  s u m   t o   a n   e x p li c i t   r e gu l a r i z e   β ( h e )   to   t h e   hi dde n   l a y e r   h e   a n d   c o n t r o l   t he   e nc o de r   to  mi n im i z e   t h e   r e gu l a r i z e   i n  ( 2) .   T hi s   f o r c e d  t h e   m o de l   to   d i s c o ve r   a ny   s li g h t   v a r i a t i o n s   o f   i nput   v a l ue s   ( ß( h e ) :  i s   t h e   s qua r e d  F r o b e ni us   n o r m   [ 3 0 ]   o f   t h e   J a c o bi a n  pa r t i a l   de r i va t i ve   m a t r i x ,   α :  i s   a   f r e e   pa r a m e t e r )     ß   ( ℎ )   = α  ( )   ( 2)     3. 3.   Re s t r ict e d   b ol t z m an n   m ac h in e   ( RB M )   a n d   ( DR B M )   R B M   [ 3 1 ]   i s   a n   bi d i r e c t i o n a l   n e t wo r k  m o de l   w i t h   a   vi s i b l e   r a n do m   v a r i a bl e s   nr   = ( nr 1 ,   nr 2 . . . . . .   nr i )   a n d  s t o c h a s t i c   hi dde n   v a r i a bl e s   h= {h 1 ,   h 2 ,   h J } .   T h e   li nk  be t we e n   nr   a n d  h ,   i s   bi d i r e c t i o n a l .   T h e r e f o r e ,   t h e   c o n n e c t i o n   o f   t h e   Un c o nve n t i o na l     h   a n d  t h e   vi s i b l e   s t o c h a s t i c   nr ,   c e n t e r   t h e   a tt e n s i o n   o n   th e   m o s t  d i s c r i m a t i v e   f e a t ur e s   [ 3 2 ] .   T hi s   c o n s t r a i n s   c o m p u l s i o n   ne ur o n s   t o   b e l o n g  t o   bi pa r t i t e   n e t wo r k  a n d  r e a c h  e nh a nc e m e n t   i n   t h e   t r a i ni ng   o f   t he   m o de l .   M a t he m a t i c a l   w i s e ,   t h e   R B M   i s   a   pr o b a bil i s t i c   e n e r gy   m o de l  a i mi ng  to   o b t a i n   a   pr o b a bil i t y   ( pr o b )   di s t r i b ut i o n   r e l a t i o n   gr a ph   b e t we e n   nr   a n d  h   (3 ) ,   ( 4 )   a n d   ( 5) .      (  ) = 1 − (  )   ( 3)      (  ) = ∑  (  , ℎ ) = ∑ 1 − (  , ℎ ) ℎ ℎ   ( 4)     (  , ℎ ) = − ∑ 1    ℎ − ∑ ( −  ) 2 2 − ∑ ℎ     ( 5)     W h e r e :       -   i   :   a   n o r m a l i z e d   t e r m   -   W ij   :  t h e   we i g h t s   o f   t h e   l i nk  ( n i     h j )   -   a i   :  i s   bi a s   f o r   n i   -   b j :  bi a s   f o r   h j   -   ϭ i :  i s   t h e   s t a n da r d  de vi a t i o n   f o r   t h e   Ga us s i a n   n o i s e   f o r   e a c h   n i   c e n t r e d  o n   a i   I n   f a c t ,   t h e   R B M   a ppe a l   t h e   we i g h t s   o n   t h e   r e s po ns i ve   o f   a   hi dd e n   u ni t ;   r e f a r e   t o   F i gur e   1( a ) :  T h e s e   we i g h t s   a r e   t h e   d i s c r i mi na t i v e   f e a t ur e s   o f   im a ge s   a n d  c o nf i r m   t h e   o v e r a ll   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   de e p  m o de l .   A  s t a c ke d  a r c hi t e c t ur e   o f   R B M   i s   s ugge s t e d  t a r ge t i n g  a n  e nh a n c e d  v e r s i o n   o f   t h e   i ni t i a l   r e s t r i c t e d  B o l t z m a nn  m a c hi ne s .   T h e   s t a r t e d  R B M 1   h o l ds   vi s i b l e   n 1   a n d  hi dde n   h 1   l a y e r s .   T h e n ,   a f t e r   t r a i ni n g  i t   a s s e m bl a ge   kn o w l e dge   t o   t h e   f o l l o we d  R B M 2   by   a s s i g ni ng  i t s   hi dde n   l a y e r   h 1   a s   a   vi s i b l e   l a y e r   n 2 =h 1   o f   R B M 2   a n d  a   n e w   hi dde n   l a y e r   h 2 .   A dd i ng  c l a s s i f i c a t i o n   l a y e r   t h a t  a c c e pt s   we i g h t s   f r o m   h 2 ,   h ot   o n e   l a b e l s   a n d  t h e   b a c k - pr o pa ga t i n g  e r r o r   gui de   a   f i na l   r e gr e s s i o n   l a y e r   o f   d i a g n o s i n g  t h e   pr o b a bil i t y   o f   b e i ng  c l a s s   1  o r   c l a s s   2,   n o t e   F i gur e   1  ( b ) .   T h e   R B M   i s   f r e que n t l y   us e d   a s   a n   u n s up e r vi s e d  m o de l .   B ut ,   a dd i n g   a   l a y e r   o f   a   s e t   o f   l a be l s   i n   s o m e   c i r c u m s t a nc e s   a n d  c o n s t r a i n s   c o nv e r t   t h e   m o de l   t o  s upe r vi s e d  l e a r ni ng  [ 3 2 ] .   T hi s   i s   a c h e vi e d  w h e n   o nly   o n e   n o de   o k   pe r   c l a s s   i s   a s s u m e d,   to   b e   = 1  i f   t h e   s a m p l e   be l o n g s   t o  c l a s s   k  a n d  o t h e r w i s e   o k = 0.   T h e   e n e r g y   f u n c t i o n   o f   Ga us s i a n   vi s i b l e   i s   i n   ( 6 )   a n d  ( 7 ) :  ( e k   :   a   bi a s   f o r   o k   a n d  s k j :   we i g h t   f r o m   ( h j   o k ).     (  , ℎ , ) = ∑ (  − ) 2 2 2 − ∑  ,  ℎ − ∑ ℎ − ∑  ℎ − ∑ ,   ( 6)      (  , ℎ , ) = 1 − (  , ℎ , )   ( 7)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   22 ,   N o .   1 ,  A pr i l   2021   :   260   -   269   264     F i gur e   1.   Di f f e r e n t   a r c hi t e c t ur e s   o f   t h e   R B M   a n d  d i s c r i mi na t i v e   R B M         3. 4.   T h e   p r op os e d   m od e l   T hi s   p a pe r   a n a ly z e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   a   ne w  de v e l o pe d   f r a m e wo r k  o f   c o m bi n i ng  t h e   c o n t r a c t i ve   a uto e n c o de r   a n d  DR B M   f o r   c l a s s i f yi ng  A S D  a n d  c o n t r o l   f M R I   s c a n s   i n  s a m p l e s   o f   c hil dr e n .   F i gur e   2  s h o ws   t h e   pr o p o s e d  de e p  f r a m wo r k  t h a t   c o n t a i n s   t wo   m a i n   p h a s e s .   P h a s e   1:  o b t a i n   t h e   f M R I   R OI s   a f t e r   a ppe a l i ng   r e g i o n   ba s e d   s e g m e n t a t i o n   a n d  n o r m a li z a t i o n   o f   t he   f M R I   s li c e s .   T h e n   c o n t r a c t i ve   a uto e n c o de r   t h a t   i s   b u i l t   o f   o n e   i n put   l a y e r ,   o n e   hi dde n  l a y e r ,   a n d  o n e   o ut pu t   l a y e r   r e c e i ve s   s uc h  t r e a t e d  a n d   pr e pr o c e s s e d  i n f o r m a t i o n   a s   de p i c t e d  i n  t h e   F i gur e   2.   I n   f a c t ,   t hi s   a r c hi t e c t ur e   i s   f i r s t l y   be i ng  u s e d  f o r   vi s ua li z i ng   c o nf i r mi ng  t h e   pe r f o r m a n c e   a n d  qua li t y   a s s ur a n c e   o f   t h e   a uto e n c o de r .   T hi s   t r a i ni ng  pha s e   c o n t i n ue s   e po c hs   a n d  e s t a bl i s he s   b e t t e r   pa r a m e t e r s   t i ll   r e a c hi ng  t h e   s t a bl e   a n d  a c c ur t e   vi s u l i z a t i o n   l e v e l .   T h e n   t h e   s t a bil i z e d  s e t s   o f   w e i g h t s   a r e   a s s o c i a t e d  to   t h e   vi s i b l e   i nput   l a y e r   o f   t h e   DR B M   a s   s h o wn   i n  t h e   F i gur e   2.   I n   f a c t ,   t h e   u n s upe r vi s e d   l e a r ni ng   ph a s e   t h r o ugh   t h e   c o n t r a c t i v e   a ut o e n c o de r   b e tt e r s   th e   ge n e r a li z a t i o n   o f   t h e   c l a s s if i e r .           F i gur e   2.   T h e   pr o p o s e d  hy b r i d  m o de l       4.   COM P UT AT I ONA L   AN AL YSI S   AN D  CR OS S   VA L I DA T I ON   4. 1.   Dat a  ac q u is it ion   an d   p r e p r o c e s s in g   A   m u l t i - pa r t i e s   n e ur o - i m a g i ng  ( a bi d e - i )   [ 3 3 ]  a n d  ph e n o t y p i c   da t a   s o u r c e   f o r   r e s e a r c h e r s   a va i l a b l e   upo n   j o i ni ng  a n d  r e que s t i n g  t h e   r a w  da t a   o f   1, 035   i n d i v i dua l s   i s   u s e d  i n   t hi s   s t ud y .   I t  c o n s i s t s   o f   n e a r   to   505   A S D   a n d  535   T C   pa t i e n t s .   T h e   s o ur c e   pa r t i c i pa n t s   a r e   1 7  d if f e r e n t   do n a t i o n   s i t e s .   I n   f a c t   t h e   da t a   i s   a v a il a bl e   a s   r a w  da t a   a n d  a l s o   a   m i n im u m   pr e pr o c e s s e d  v e r s i o n   t h r o ugh   d i f f e r e n t   pi p e li ne s   o f f e r e d  by   t h e   a ut i s m   b r a in  im a g i ng  da t a   e x c h a n ge .   I n   t h e   e x pe r i m e n t a l   r e s u l t s   r e po r t e d  i n   t hi s   s t ud y ,   t h e   c o n n e c t o m e s   pr o j e c t   ( pc p)   p i p li ne   pr e - pr o c e s s e d  v e r s i o n   i s   pr i v li ge d   f o r   e a s e   o f   c o m pa r a i s o n   o f   r e s u l t s   w i t h   li t e r a t ur e   r e p o r ted  o f   t h e   s a m e   i s s u e .  F r e que n t   do wnl o a d  da t a   o b t a i n   871  f M R I   i m a g e s   f r o m   1035 .  S o m e   a dd i t i o n a l   t r e a t m e n t   f o r   t h e   da t a   to   o b t a i n   t h e   c hil dr e n   da t a   s u b s e t   f r o m   t h e   w h o l e   da t a   wa s   pe r f o r m e d  ( s u c h   n o r m a li z a t i o n ,   s o othi ng  a n d   a ge   c o n s t r a i n e d   s e l e c t i o n ) .  A   c h o i c e   o f   c hi l dr e n   a ge   l e s s   t h a n   o r   e qua l   t we l v e   y e a r s   o l d  i s   e x t r a c ted  f r o m   wh o l e   a v a il a bl e   d a t a s e t .   T h e   n u m be r   o f   t hi s   s e lec t e d  s ub s e t   i n c l ude s   294  i nd i vi du a l s   o f   A S D  a n d  T C .   D i f f e r n t   s a m p l e s   f r o m   d i f f e r e n t   s o ur c e s   a n d  i t s   ASD   a n d  TC   d i s t r i b ut i o n   a r e   m e n t i o n e d   i n  T a bl e   1 .  P l e a s e   n o t e   t h a t   i n   t h e   T a bl e   1   ,   t h e   s o ur c e   i s   t h e   s i t e   na m e   t h e   da t a   i s   o b t a i n e d  ,   A S D - C Y   i s   c hil dr e n   a ut i s m   c a s e s   ( y e s   a ut i s m )   a n d  T C - C N  i s   c hi l dr e n   n o r m a l   c a s e s   ( n o   A ut i s m ) .   S o m e   e x t r a   n e e de d  pr e - pr o c e s s i n g  f o r   da t a   t y pe :  e . g. ,   t h e   da t a   i s   s t o r e d  i n   f l o a t 64  a n d  t hi s   ne e ds   e x pe ns i ve   c o m put a t i o n a l   t i m e   if   c o m pa r e d  t o   f l o a t 32  ( f M R I   i s   us ua ll y   ga t h e r 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:  2502 - 4752       C las s if y ing  a  type   o f  br ain  dis or de r   in  c hil dr e n:   an   e ff e c ti v e   fM R I   bas e d  de e p  att e mpt   ( A be e r   M .   M ah moud )   265   A c c o r d i n g ly   a n d  t o   a v o i d  t h e   pr o bl e m   o f   h a r d wa r e   r e s o ur c e s   ( m e m o r y   a n d/o r   pr o c e s s o r s ) ,   t h e   s a m p l e   i s   c o nv e r t e d  to   f l o a t 32.   T h e   da t a   s h a pe   o f   e a c h   f M R I   v o l u m e   i s   ( 61× 73  × 61) .   F i g ur e   3  s h o ws   a  s a m p l e   o f   a xi a l ,   s a g i t t a l ,   a n d  c o r o n a l   c r o s s   r e pr e s e n t a t i v e   s e c t i o n a l   o f   b r a i n  f M R I   ( R :  i s   r i g h t   a n d  L :  i s   l e f t ) .   F i gur e   4,   s h o ws   a   m u l t i - s c a n   vi e w   o f   a   r a n do m   v o l u m e   s h o w i n g  a ll   t h e   s li c e s   vi e w  r e f l e c t i o n .   F in a ll y ,   w e   f l a t t e n e d  t h e   i nput s   a s   o n e   d i m e ns i o n   ve c t or   to   b e   s upp li e d  t o   t h e   de e p  a uto e n c o de r .   Al s o ,   o n e - d i m e ns i o n a l   v e c t o r   o f   l a b e l s   i s   pr e pa r e d  to  b e   g i v e n   t o  s upe r vi s e d  m o du l e s .   W e   a pp l i e d  r e g i o n - b a s e d  s e g m e n t a t i o n ,   a n d  t h e n   a pp l i e d  t i m e   s e r i e s   a n d  c o r r e l a t i o n   be f o r e   i nj e c t i n g  r e s u l t s   t o   a u to e n c o de r .   F i g ur e   5   s h o ws   t he   r e g i o n  s e g m e n t a t i o n   i m p l e m e n t e d  o n   a   s a m p l e   o f   c hil dr e n   f M R I   a n d   t h e   a pp l i e d   c o n t o ur i n g  ( r e g i o n   b a s e d   s e g m e n t a t i o n   i n   t h e   upp e r   a n d  l o we r   pa r t   o f   t h e   f igur e ,   a n d  c o n to ur i n g  f o r   T C   i n   t h e   uppe r   r i g h t   pa r t  o f   t h e   F i gur e   ( b )   A S D  i n   t h e   l o we r   r i g h t   pa r t   o f   t h e   F i gur e ).           F i gur e   3.   A xi a l ,   s a g i t t a l ,   a n d  c o r o n a l   c r o s s   r e pr e s e n t a t i v e   s e c t i o n a l   o f   f M R I   ( R :  i s   r i g h t   a n d  L :  i s   l e f t )           F i gur e   4.   A   r a n do m   A B I DE - I   f M R I   s h o w i n g  a l l   s li c e s           F i gur e   5.   S a m p l e   o f   r e g i o n   b a s e d  s e g m e n t a t i o n   i n   t h e   uppe r   a n d  l o we r   pa r t  o f   t h e   F i gur e ,   a n d  s a m p l e   o f   c o n to ur i n g  f o r   T C   i n   t h e   uppe r   r i g h t   pa r t   o f   t h e   F i g ur e   ( b )   A S D  i n   t h e   l o we r   r i g h t   pa r t  o f   t h e   f i gur e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   22 ,   N o .   1 ,  A pr i l   2021   :   260   -   269   266   4. 2.   S e t t in g  p ar am e t e r s   W e   im p l e m e n t e d  t h e   pr o p o s e d  m o de l   u s i n g  p y t h o n   3. 6  a n d  t h e   Go o gl e   c o l a b o r a to r y   ( c o l a b ) .   A  De vi c e   w i t h   I n t e l   c o r e   i 7  C P U  ( 2. 5  GH z )   a n d   16   GB   w a s   us e d.   T h e   c o n t r a c t i v e   A ut o e n c o de r   o f   o n e   i npu t  l a y e r ,   o n e   hi dde n   a n d  o n e   o ut pu t  l a y e r   wa s   i m p l e m e n t e d.   T h e   n u m be r   o f   i n put   di m e ns i o ns   o f   t h e   pr o p o s e d   m o de l   i s   73 x 294= 21462.   O n e   n o r m a li z e d  a n d  s m o o t h e d  s l i c e   d im e n s i o n   be c o m e   64 x 64  m a t r i x   o f   vi s i b l e   uni t s .   No t e   i t   i s   b e f o r e   n o r m a l i z a t i o n   e qua l s   61 x 6 1  b ut   f o r   s m o ot h   t r a n s f e r   f r o m   l a y e r   t o   l a y e r ,   i t   s h o u l d  b e   e a s il y   d i vi s i b l e   a n d  h e nc e   i s   c o nv e r t e d  to   m a t r i x   o f   4096  n o de s   ( 64x 64) .   T hi s   m a t r i x   i s   e x pa n de d  to   7000   n o de   i n   t h e   hi dde n   l a y e r   a n d  r e duc e d  a ga i n  t o   409 6  n o de s   i n  t h e   o ut pu t   l a y e r   o f   t h e   c o n t r a c t i v e   a ut oe n c o de r   a s   s h o w n   i n  F i gur e   2.   Af t e r   s t a bil i z a t i o n   o f   we i g h t s ,   i t   i s   t r a n s f e r r e d  t o   t h e   DR B M   m o de l .   T h e   D R B M   o f   de pt h s   1  wa s   t r a i n e d  w i t h   l e a r ni n g  r a t e s   o f   0. 01,   tar ge t i n g  s m o o t h   a n d  c o ns i s t e n t   pe r f o r m a n c e .   T h e   s to ppi n g   c r i t e r i a   we r e   f i xe d  a t   60  e po c h s   i n  t r a i ni ng.   T h e n   i t   i s   s e t   to   900  e po c h s   f o r   f i ne - t uni n g  p ha s e .   T h e   i nput   d i m e n s i o ns   i s   73 x 294= 21462,   s e e   T a bl e   2 .   A g a i n   a n d   a s   DR B M   r e c i ve   i nput e   f r o m   t h e   a ut o e n c dr ,   t h e n   t h e   d i m e n s i o n   o f   o n e   s l i c e   i s   n o w  64x 64  vi s i bl e   u ni t s .   T h e s e   a r e   r e duc e d  t o   400  n o de s   i n   t h e   hi dde n   l a y e r .   A dd i t i o nly ,   t h e   DR B M   i ni t i a l   pa r a m e t e r s   a r e   ge n e r a t e d  r a n do m ly   f r o m   a   n o r m a l   d i s t r i b ut i o n   w i t h   m e a n   0  a n d   v a r i a n c e   ϭ 2   = 1.   I n   f a c t ,   t h e   DR B M   r e po r t e d  s t a r t   di f f e r e n c i a t e   r e pr e s e n t a t i o n   f r o m   e po c h   13.   Al s o ,   t h e   i nc r e m e n t   i n   l e a r ni ng   r a t e   s l o we d  do wn   by   s l i g h t   c h a n g e   f r o m   e po c h s   37.   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d  o b ta i n e d  a n  a v e r a ge   d i s c r mi na t i v e   r a t e   o r   a c c ur a c y   o f   91. 14% .         T a bl e   2.   DR B M   m o de l   pa r a m e t e r s   s e tt i n g    D e pt h   D im e ns i o n   N o d e s  numbe r   L e a r ni ng  r a te   D r o p o ut   F unc ti o n  T y pe   I nput - la y e r   21462   4096   -   0.5   G a us s ia n   H id d e n - la y e r   -   500   0.01   0.2   -       4. 3.   Cr o s s   va l id at ion   F o r   e v e r y   v o l u m e   o f   t h e   da t a   a n d  f o r   e a c h   s li c e ,   t h e   s e g m e n t a t i o n   a l go r i t hm   h a s   b e e n   a pp l i e d   de t e c t i n g  c o n t o ur i n g  o f   t h e   R OI s .   T h e n   f o r   t h e   c r os s   v a li da t i o n ,   t h e s e   pr e pa r e d  da t a   s e t   we r e   s e pa r a ted  i n   t e n  f o l ds ,   e a c h   o f   n e a r l y   t hi r t y   s c a n e s .   T hi s   i n t e n ds   t o   ke e p  b a l a n c e   o f   t h e   c l a s s   d i s t r i b ut i o n   o f   a ut i s m   a nd  n o r m a l   i nd i v i dua l s .   T h e   t ot a l   s a m p l e   i nc l ude s   284  s a m p le  a n d  i t   i s   a lm o s t   e qua l ly   d i s t r i b ut e d  ( 148  A S D  a n d  155   t y p i c a l   c o n t r o l ) .   P l e a s e   n o t e   s i t e s   o f f e r e d  l e s s   t h a n  10  c a s e s   f o r   c hi l dr e n   l e s s   t h a n   t we l v e   y e a r s   o l d  a s   s h o wn  i n  t a bl e . 1  ( s uc h  OL I N,   P I T T ,   S DSU ,   T R I NI T Y  a n d  USM )   we r e   r e m o v e d  dur i ng  t h e   c r o s s   v a li da t i o n   pr o c e s s .   A c c o r d i n g ly ,   t h e   c r o s s - v a li da t i o n   a c c ur a c y   f o r   a ll   t h e   t e n   f o l ds   wa s   o b t a i n e d.   I n   e a c h   r u n ,   o n e   o f   th e   f o l d s   wa s   n o m i na t e d  f o r   b e i ng   a   t e s t   s e t   l e f t i ng  t h e   ni n e   f o l d s   a s s i g n e d   f o r   t r a i ni ng.   T h e n  we   c o m put e   t h e   m e a n  a c c ur a c y   v a l ue s   f o r   a l l   f o l ds .   A dd i t i o nly ,   a   l e a v e   o n e   s i t e   c r o s s   v a li da t i o n   wa s   a l s o   pe r f o r m e d.   I n   t hi s   m e t h o d,   o n e   o f   t h e   f o l d s   wa s   n o m i na t e d  f o r   b e i ng  a   t e s t   s e t  a n d  t h e   r e s t   o f   f o l ds   we r e   f o r   t r a i ni ng,   t h e n   w e   r e pe a t   t hi s   pr o c e dur e   un t i l   a l l   f o l d s   w e r e   i nv o l ve d  f o r   t e s t i n g .   T h e   a c c ur a c y ,   s e ns i t i vi t y   a n d  s p e c if i c i t y ,   a r e   r e p o r t e d  i n  F i gur e   6.   B a s e d  o n   t h e   f a c t   t h a t ,   t h e   R a n do m   F o r e s t   ( R F )   i s   a   t r a di t i o n a l   e n s e m b l e   m a c hi ne   l e a r ni ng   m e t h o d  t h a t   us e s   m u l t i p l e   d e c i s i o n   t r e e s   dur i n g  b u il d i ng  it s   m o de l   t o   a v o i d  o v e r - f i t t i n g.   T hi s   t r a di t i o n a l   m e t h o d ,   i n  a dd i t i o n   t o   t h e   s uppo r t   v e c t or   m a c hi ne   ( S VM )   a n d  P r o b a bil i s t i c   NN   w e r e   pr o p o s e d  by   s o m e   a ut h o r s   o n   A B I DE - 1;   t h e n   c o m pa r i ng  t h e   pr o p o s e d  m o de l   i n   t h i s   pa pe r   w i t h   t h e i r   wo r k  p r o v e s   t h e   e b e f i t e s   o f   t h e   de e p  l e a r a i ng.   T a bl e . 3,   s h o ws   t h e   c o m pa r a t i ve   a n a ly s is .   T h e   r e s u l t s   n o m i na t e d  t h e   pr o p o s e d  t h e   de e p  l e a r ni ng   f r a m e wo r k  i n   t e r m s   o f   c l a s s if i c a t i o n   a c c ur a c y   i n  a dd i t i o n   to   ge n e r a l i z a t i o n   a n d  s c a l a bil i t y   c h a r a c t e r i s t i c s .           F i gur e   6 .   A c c ur a c y ,   s e ns i t i vi t y   a n d  s pe c if i c i t y   f o r   v a r i a n t   s o u r c e s   o f   t h e   c hi l dr e n   s a m p l e s   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:  2502 - 4752       C las s if y ing  a  type   o f  br ain  dis or de r   in  c hil dr e n:   an   e ff e c ti v e   fM R I   bas e d  de e p  att e mpt   ( A be e r   M .   M ah moud )   267   T a bl e   . 3  C o m pa r t i v e   a n a ly s i s   o n   t h e   A B I DE - I   s a m p l e s   w i t h   t r a di t i o n a l   a n d  de e p  l e a r ni ng  m e t h o ds   A ut ho r   I id a ka , [ 35 ]   P li tt   e t  al . ,   [ 36 ]   C he n  e t  al .,  [ 4]   H e in s f e ld   e t  al ., [ 19]   Y a ma ga ta   e t  al . ,   [ 33 ]   Z ho u  e t  al , .  [ 37]   P r o p o s e d  mo d e l   P r e - pr oc e s s in g   F C  ( 90 R O I s - A A L   a tl a s )   W ho l e  br a in   F C ( a tl a s )   F r e qu e n c y   FC   F C  ( C C 200  R O I  a tl a s )   W ho l e  br a in   F C ( a tl a s )   -   F C  R B S   C la s s if ie r   P r o ba bi li s ti c  N N   S V M   S V M   A E +  D N N   L A S S O  E nd o - phe n o t y p e   R a ndo m  T r e e   RF   C A E + R B M   S V M   RF   S e l e c te d  da ta   TC 3 2 8 , A S D   3 1 2   T C   59 , A S D   59   TC 1 2 8 ,   A S D 1 1 2   TC 5 3 0 , A S D   5 0 5   T C   45,   A S D   15   TC 1 5 3 ,   A S D   1 2 7   TC   1 5 5 , A S D   1 4 8   A c c u r a c y   90%   76.60%   79.20%   70%   78%   88%   91.14%   65%   63%       5.   CONC L USI ON  &   F UT UR E   WORK   R e c e n t   a dv a nc e d  i n t e ll i g e n t   l e a r ni n g   a ppr o a c h e s   th a t   a r e   ba s e d  o n   u s i ng  de e p  l e a r ni ng  n e t wo r ks   i n  m e d i c a l   im a g i ng  i nc r e a s e d  r e s e a r c h e r   e x pe c t a t i o n s   a n d  pr o v e d  a   s t r a i g h t - l i ne   r e l a t i o n   o f   t h e   e xa c t   ne e ds   a n d   t h e   a c hi e v e d   r e s u l t s .   A dd i t i o n a ll y ,   i n  li t e r a t ur e ,   m a ny   a ut h o r s   a tt e m pt   us i ng   h ug  im a g i ng  f M R I   da t a   l i ke   t h e   A B I DE - I   ( da t a   f o r   a u t i s m   a n d  h e a l t hy   c o n t r o l l e d  s a m p l e s   a v a il a bl e   f o r   r e s e a r c h e r   t e s t i n g  a n d   v a li d a t i o n   o f   d i f f e r e n t   m o de l s )   f o r   r e a c hi ng  o pt i m a l   c l a s s i f i c a t i o n   a n d   c l us t e r i n g  r e s u l t s .   A c c o r d i n g ly ,   t hi s   p a pe r   wa s   m o t i v a t e d  by   a t t e m p i ng  a   s uc c e s s   a t   t h e   c h a ll e n g e s   o f   t h e   de e p  l e a r ni ng  t e c hni que   a n d  t he   c l a s s i f ica t i o n   o f   t h e   c hi l dr e n   b r a i n  a ut i s m   s pe c t r um   d i s o r de r   f r o m   f M R I   s c a ns .   W e   pr o po s e d  a  ne w   f r a m e wo r k  t h a t   de e pl y   b e n e f i t i ng   c h a r a c t e r i s t i c   o f   t h e   c o n t r a c t i v e   a ut o e nc o de r   a n d  d i s c r im i na t i v e   R B M   ( DR B M ) .   T h e   c o n t r a c t i v e   a uto e n c o de r   hi g hli g h t e d  t h e   m o s t   v a l ua bl e   f e a t ur e s   a n d  i nc r e a s e d   d a t a   r o b us t n e s s   a n d  t h e n   f a c il i t i e d  t h e   DR B M   e f f o r t s   a n d  t i m e   f o r   c l a s s if i c a t i o n .   T h e   wo r k   i n   t hi s   s t udy   i nve s t i ga t e d   a l s o   wh e t h e r   t h e   pr o p o s e d  f r a m e wo r k  i m pr o v e d   t h e   r e s u l t s   o f   c l a s s if y i ng   c hil dr e n   w i t h   a ut i s m   i n  c o m pa r i s o n   w i t h   t r a di t i o n a l   t e c hn que s   o r   di f f e r e n t   de e p  l e a r ni n g  m o de l s   r e po r t e d  o n   t h e   s a m e   da t a .   A c t ua l ly ,   a f t e r   tr a i ni ng  t h e   c o n t r a c t i v e   a uto e n c o de r   to   o b t a i n   t h e   im po r t a n t   f e a t ur e s   a n d  s t a bil i z e   t he   n e t wo r k;   t h e   f i na l   we i g h t s   e f f i c i e n t   t h e   l e a r ni ng   ph a s e   o f   t h e   DR B M   a n d  r e duc e d  m o de l i ng  t i m e   o f   t h e   t i ny   f e a t ur e s   i n   m u l t i p l e   a r e a s   o f   t h e   i m a ge .   T h e r e f o r e   f o c us i ng  o n   im po r t a n t   r e gi o ns   d i f f e r e n t i a t i n g   a u t i s m   a n d  h e a l t hy   c o n t r o l   i s   r e a c h e d .  T h e   c o m p ut a t i o n a l   e x pe r im e n t s   we r e   pe r f o r m e d  o n   c hi l dr e n   u n de r   t w e l v e   y e a r s   o l d  f r o m   t h e   AB I DE   s ub s e t .   T h e   s e l e c t e d  s ubs e t   c o n t a i ns   148  A S D  a n d  155  T C   i n d i v i dua l s   f r o m   d i f f e r e n t   17  s i t e s .   T h e   e x pe r im e n t a l   r e s u l t s   a n d   a n a ly s i s   s h o we d  t h e   c h a ll e n g i ng  n a t ur e   o f   t h e   g i v e n   pr o bl e m   a n d  t h e   e f f e c t i ve n e s s   o f   t h e   pr o p o s e d  m o de l   a n d   r e p o r t e d   pr o m i s i ng  i m pr o v e m e n t   r e s u l t s   r a t h e r   t h a n   li t e r a tur e   91. 14%   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y .   F o r   f ut ur e   d i r e c t i o n s ,   we   i n t e n d  t o   m o d i f y   t h e   m o de l   a r c hi t e c t ur e   by  i n c r e a s i n g   t h e   n u m be r   o f   hi dde n   l a y e r s   a n d  s t ud y   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   v a r i a n t   pa r a m e t e r s   o n   t h e   o v e r a l l   c l a s s if i c a t i o n   a c c ur a c y .   Al s o   we   a i m   t o  i nv e s t i ga t e   d i f f e r e n t   s e g m e n t a t i o n   a l go r i t hm s   f o r   t h e   f M R I   s c a ns   a s   we ll   a s   s ugge s t i n g  d i f f e r e n t   d e e p  l e a r ni ng  f r a m e wo r ks .       AC K NOWL E DGE M E NT S   T hi s   r e s e a r c h   wa s   f u n de d  by   t h e   De a ns hi p  of   S c i e n t i f i c   R e s e a r c h   a t   P r i nc e s s   No ur a h   bi n t   Ab du l r a hm a n   U ni ve r s i t y   t h r o ugh   t h e   F a s t - tr a c k  R e s e a r c h   F u n d i ng  P r o g r a m .       RE F E R E NC E S     [1 ]   A b ee r  M.   Ma h m o u d ,   H an en   K ara m t i ,   Fa d w a  A l r o w a i s   an d   Mari a m   H ad j o u n i ,   " E ff ec t i v e   h e al t h   c ar e   an a l y t i cs   &  d i ag n o s i n g   u s i n g   art i fi ci al   i n t el l i g en ce   ap p ro a c h e s , "  In t .   J.   o f   A d va n ced   S c i en ce  a n d   Tech n o l o g y ,   v o l .   2 9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 1 1 1 - 3 1 2 3 ,   2 0 2 0 .   [2 ]   A b ee r  M.   Mah m o u d ,   H an en   K ara m t i   an d   Fa d w a  A l ro w ai s ,   " A n   E ff ec t i v e   Sp ars e   A u t o e n co d e rs   Bas e d   D ee p   L e ar n i n g   Fra mew o r k   fo r  fMR I   S c an s   Cl as s i fi c at i o n , "   in   p r o c.   o f   2 2 nd   i n t .   Co n f .   o f   e n t e r p r i s e  i n f o r m a t i o n   s y s t em s   (ICE IS ) ,   v o l .   1 ,   p p .   540 - 5 4 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 5 2 2 0 / 0 0 0 9 3 9 7 6 0 5 4 0 0 5 47 .     [3 ]   A g h d a m ,   M.   A . ,   Sh ar i fi ,   A . ,   an d   P ed ra m ,   M .   M. ,   " C o m b i n at i o n   o f   rs - fMRI   a n d   s MRI  d at a  t o   d i s c ri mi n at e   a u t i s m  s p e c t ru m   d i s o r d e rs   i n   y o u n g   ch i l d r en   u s i n g   d ee p   b el i ef  n e t w o r k , "  J .   D i g i t .   Im a g i n g ,   v o l .   3 1 ,   n o .   6 ,   p p . 8 9 5 - 9 0 3 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 2 7 8 - 0 1 8 - 0 0 9 3 - 8 .     [4 ]   Ch en ,   H . , ,   " Mu l t i v ar i at e   c l as s i fi c at i o n   o f  au t i s m   s p e c t ru m   d i s o rd e r  u s i n g   fr e q u e n cy   s p ec i f i c   re s t i n g - s t at e   fu n c t i o n a l   c o n n ec t i v i t y   a  m u l t i - ce n t e r  s t u d y , "  P r o g .   Neu r o - p s ych o p h a r m a co l .   B i o l .   P s ych i a t r y . ,   v o l .   6 4 ,   p p .   1 - 9 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p n p b p . 2 0 1 5 . 0 6 . 0 1 4 .   [5 ]   Su b b araj u ,   V . ,   Su r e s h ,   M.   B . ,   Su n d ara m,   S. ,   an d   N aras i mh an ,   S. ,   " I d en t i f y i n g   d i ff e r e n ce s   i n   b rai n   a c t i v i t i e s   an d   an   acc u rat e   d e t e c t i o n   o f  au t i s m   s p ec t ru m   d i s o rd e r  u s i n g   r e s t i n g   s t at e   fu n c t i o n al - m a g n e t i c   r e s o n a n ce   i m a g i n g   :   a  s p at i al   fi l t e r i n g   ap p ro a c h , "  M ed i ca l   Im a g e  A n a l ys i s . ,   v o l .   3 5 ,   p p .   375 - 3 8 9 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . med i a. 2 0 1 6 . 0 8 . 0 0 3 .   [6 ]   X i n g ,   X . ,   J i ,   J . ,   an d   Y ao ,   Y . ,   " C o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk   w i t h   e l emen t   w i s e   fi l t e rs   t o   e x t rac t   h i e rar c h i c al   t o p o l o g i c al   f e at u r e s   fo r  b rai n   n e t w o r k s , "   i n   IE E E   In t .   Co n f .   o n   B i o i n f o r m a t i cs   a n d   B i o m ed i ci n e  (B IB M ) ,   p p . 7 8 0 - 7 8 3 .   2 0 1 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   22 ,   N o .   1 ,  A pr i l   2021   :   260   -   269   268   [7 ]   X .   G u o ,   K C .   D o mi n i c k ,   A A .   Mi n a i   H .   L i ,   C E .   E ri ck s o n ,   a n d   L J .   L u ,   " D i ag n o s i n g   A u t i s m   Sp ec t ru m   D i s o rd e r  fr o m  Brai n   R e s t i n g - St at e   Fu n c t i o n al   C o n n ec t i v i t y   Pat t e r n s   U s i n g   a  D ee p   N e u ra l   N e t w o rk   w i t h   a  N o v e l   F e at u r e   Sel ec t i o n   Me t h o d , "  F r o n t .   Neu r o s c i . ,   v o l .   1 1 ,   p .   4 6 0 ,  2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / fn i n s . 2 0 1 7 . 0 0 4 6 0 .   [8 ]   X i .   L i ,   N .   D v o rn ek ,   J .   Z h u a n g ,   P.   V en t o l az,   an d   J .   D u n c a n ,   " Brai n   Bi o m ark e r  In t e rp re t at i o n   i n   A S D   U s i n g   D ee p   L e ar n i n g   a n d   fMR I , "   I n t .   Co n f.   o n   M e d i c al   Im ag e   C o m p u t i n g   an d   C o m p u t e r - A s s i s t e d   I n t e r v e n t i o n ,   M ICC A I:   M ed i ca l   Im a g e  Co m p u t i n g   a n d   C o m p u t er   A s s i s t ed   In t er ven t i o n ,  p p .   2 0 6 - 2 1 4 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 0 0 9 3 1 - 1 _ 2 4 .   [9 ]   L . X i me n e s ,   C. T . F e rraz,   F . Fa m b ri n i ,   R. G o u l art ,   a n d   J . Sai t o ,   " C o ff ee   L e af  D i s e as e   R eco g n i t i o n   Bas ed   o n   D ee p   L e ar n i n g   an d   T e x t u re   A t t ri b u t e s , "   P r o ced i a   Co m p u t e r   S ci e n ce ,   v o l .   159 ,  pp.   1 3 5 - 1 4 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p ro c s . 2 0 1 9 . 0 9 . 1 6 8 .   [1 0 ]   E i c k en b e r g   M,   G ram fo rt   A ,   V aro q u a u x   G ,   an d   T h i ri o n   B,   " Seei n g   i t   al l :   c o n v o l u t i o n al   n e t w o rk   l a y ers   m ap   t h e  fu n c t i o n   o f  t h e   h u m a n   v i s u a l   s y s t em , "  Ne u r o Im a g e;   vol.   1 5 2 ,   p p .   1 8 4 - 1 9 4 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u r o i m a g e . 2 0 1 6 . 1 0 . 0 0 1   .   [1 1 ]   D a w s o n ,   G . ,   et   a l ,   " E ar l y   b e h a v i o ral   i n t e rv en t i o n ,   b rai n   p l as t i c i t y ,   a n d   t h e   p rev e n t i o n   o f  a u t i s m   s p ec t ru m  d i s o rd e r , "  D ev.   P s ych o p a t h o l .   vol.   20 ,   n o .   3 ,   p p .   775 - 8 0 3 ,   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / S0 9 5 4 5 7 9 4 0 8 0 0 0 3 7 0 .   [1 2 ]   D w o rz y n s k i ,   K . ,   R o n a l d ,   A . ,   B o l t o n ,   P . ,   a n d   H ap p e,   F ,   " H o w   d i ff e r e n t   ar e  g i rl s   a n d   b o y s   ab o v e  an d   b e l o w   t h e  d i ag n o s t i c   t h r e s h o l d   f o r  au t i s m   s p ec t ru m   d i s o rd e rs , "  J. A m .   A ca d .   Ch i l d   A d o l e s c.   P s ych i a t r y   ,   v o l .   51 ,   n o .   8 ,   p p .   788 - 7 9 7 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j aac . 2 0 1 2 . 0 5 . 0 1 8 .   [1 3 ]   Y ah a t a,   N . ,   Mo r i m o t o ,   J . ,   H as h i m o t o ,   R. ,   L i s i ,   G . ,   S h i b at a,   K . ,   K a w ak u b o ,   Y . ,   et   a l , .   “ A   s m al l   n u m b e r   o f  ab n o r m al   b rai n   c o n n ec t i o n s   p red i c t s   ad u l t   au t i s m   s p ec t ru m   d i s o rd e r , ”  Na t .   Co m m u n . ,   v o l .   7 ,   p .   1 1 2 5 4 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / n c o mm s 1 1 2 5 .     [1 4 ]   G .   Ch an e l ,   S .   Pi ch o n ,   L .   Co n t y ,   S.   B e rt h o z,   C.   C h e v a l l i e r ,   an d   J .   G rze s ,   " Cl as s i fi c at i o n   o f  au t i s t i c   i n d i v i d u al s   an d   c o n t ro l s   u s i n g   c r o s s - t as k   c h ara c t e r i zat i o n   o f   fMR I   a c t i v i t y , "  Neu r o Im a g e:  Cl i n i ca l ,   v o l .   1 0 ,   p p .   7 8 - 8 8 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n i cl . 2 0 1 5 . 1 1 . 0 1 0 .    [1 5 ]   H Y .   L ee ,   T Y .   H u ,   H .   J i n g ,   Y F .   Ch a n g ,   Y .   T s ao ,   Y C.   K a o ,   a n d   T L .   Pa o ,   " E n s em b l e   o f  Ma c h i n e   L e arn i n g   an d   A co u s t i c   S e g men t   Mo d e l   T ec h n i q u e s   fo r  Sp eech   E mo t i o n   an d   A u t i s m   Sp ec t ru m   D i s o r d e rs   Rec o g n i t i o n , "  INTE R S P E E CH ,   1 4 t h   A n n u a l   Co n f e r en ce  o f   t h e  In t e r n a t i o n a l   S p eec h   Co m m u n i ca t i o n   A s s o ci a t i o n ,   p p .   25 - 2 9 ,   2 0 1 3 .   [1 6 ]   M.   Pl i t t ,   K A .   Bar n e s ,   an d   A .   Mart i n ,   " Fu n c t i o n al   c o n n ec t i v i t y   c l as s i fi c at i o n   o f  au t i s m   i d en t i fi e s   h i g h l y   p r e d i ct i v e   b rai n   f e at u r e s   b u t   fal l s   s h o rt   o f  b i o m ar k e r  s t an d ar d s , "  Neu r o Im a g e:  Cl i n i ca l ,   v o l .   7 ,   p p .   3 5 9 - 3 6 6 .   2 0 1 5 ,   d oi:  1 0 . 1 0 1 6 / j . n i cl . 2 0 1 4 . 1 2 . 0 1 3 .    [1 7 ]   J A .   N i el s en ,   B A .   Z i e l i n s k i ,   PT .   Fl e t c h e r,   A L .   A l e x an d e r,   N .   L a n g e,   E D .   Bi g l e r ,   J E .   L a i n h art ,   an d   J S.   A n d e rs o n ,   " Mu l t i s i t e   fu n c t i o n al   co n n ec t i v i t y   MR I   cl as s i fi c at i o n   o f   au t i s m:   A B ID E   r e s u l t s , "  F r o n t .   H u m .   Neu r o s ci ,   v o l .   7 ,   p p .   1 - 1 2 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / fn h u m . 2 0 1 3 . 0 0 5 9 9 .    [1 8 ]   H ei n s f e l d ,   A .   S . ,   Fra n co ,   Cra d d o c k ,   R.   C . ,   Bu ch w ei t z,   A . ,   a n d   M e n e g u zzi ,   F.   " I d en t i fi c at i o n   o f  au t i s m   s p ec t r u m   d i s o r d e r   u s i n g   d ee p   l e arn i n g   a n d   t h e   A B I D E   d at as e t , "  Neu r o i m a g e  Cl i n ,   v o l . 1 7 ,   p p .   16 - 23 ,   2 0 1 8 ,   D O I :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n i cl . 2 0 1 7 . 0 8 . 0 1 7 .   [1 9 ]   L i ,   G . ,   L i u ,   M. ,   S u n ,   Q . ,   Sh e n ,   D . ,   an d   W an g ,   L ,   " E a rl y   d i ag n o s i s   o f  a u t i s m   d i s e as e   b y   mu l t i - ch an n e l   CN N s , "  M a ch .   Lea r n .   M ed .   Im a g i n g ,   v o l .   1 1 0 4 6 ,   p p .   3 0 3 - 3 0 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 0 0 9 1 9 - 9 _ 3 5 .   [2 0 ]   X i .   L i ,   N .   D v o rn ek ,   J .   Z h u an g ,   L .   St ai b ,   P.   V en t o l a ,   a n d   J .   D u n c a n ,   " 2 - Ch an n el   C o n v o l u t i o n a l   3 d   D ee p   N eu ral   N e t w o rk   (2 CC3 D )  Fo r   fMR I   A n al y s i s :   A SD   Cl as s i fi c a t i o n   a n d   F e at u r e   L e ar n i n g , "  I E E E   1 5 t h   In t .   S ym p o s i u m   o n   B i o m ed i c a l   Im a g i n g   (IS B I ) ,   p p .   1 2 5 2 - 1 2 5 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I SBI . 2 0 1 8 . 8 3 6 3 7 9 8 .   [2 1 ]   M.   K h o s l a ,   K .   J ami s o n ,   A .   K u cey e s k i ,   an d   M.   Sab u n c u ,   " 3 D   Co n v o l u t i o n al   N e u ra l   N e t w o r k s   fo r  Cl as s i fi c at i o n   o f  Fu n c t i o n al   C o n n e c t o me s , "   D LM I A   2 0 1 8 ,   M L - CD S   2 0 1 8 :  D ee p   Lea r n i n g   i n   M ed i c a l   Im a g e   A n a l ys i s   a n d   M u l t i m o d a l   Le a r n i n g   f o r   C l i n i c a l   D eci s i o n   S u p p o r t ,   v o l .   1 1 0 4 5 ,   p p .   1 - 9 ,  2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 0 0 8 8 9 - 5 _ 1 6 .   [2 2 ]   H .   L i ,   N .   Pari k h ,   an d   L .   H e ,   " A   N o v el   T ran s f e r  L e ar n i n g   A p p ro a c h   t o   E n h a n ce   D ee p   N eu ral   N e t w o rk   Cl as s i fi c at i o n   o f  Bra i n   Fu n c t i o n al   C o n n ec t o me s , "  F r o n t .   Neu r o s c i .   v o l .   1 2 ,   p .   4 9 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / fn i n s . 2 0 1 8 . 0 0 4 9 1 .   [2 3 ]   Mo rad i ,   E . ,   K h u n d ra k p am ,   B. ,   L ew i s ,   J .   D . ,   E v a n s ,   A .   C. ,   an d   T o h k a ,   J . ,   " Pr e d i c t i n g   s y m p t o m   s e v e r i t y   i n   au t i s m  s p e c t ru m   d i s o rd e r  b as e d   o n   c o rt i c a l   t h i c k n e s s   me as u r es   i n   ag g l o me rat i v e   d at a , "   Neu r o Im a g e ,   v o l .   1 4 4 ,   p p .   1 2 8 – 141.   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u r o i m a g e . 2 0 1 6 . 0 9 . 0 4 9 .   [2 4 ]   A b b as ,   H . ,   G arb e rs o n ,   F. ,   G l o v e r,   E . ,   a n d   W al l ,   D .   P,   " Mac h i n e  l e arn i n g   ap p ro ach   f o r  e arl y   d e t ec t i o n   o f  a u t i s m   b y   c o m b i n i n g   q u e s t i o n n ai r e  an d   h o me   v i d e o   s c r ee n i n g , "   Jo u r n a l   o f   t h e  A m er i c a n   M ed i c a l   I n f o r m a t i c s   A s s o c i a t i o n ,  v o l .   2 5 ,   n o .   8 ,   p p .   1 0 0 0 – 1 0 0 7 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 3 / j am i a/ o cy 0 3 9 .   [2 5 ]   Z h an g ,   F . ,   " W h o l e   b rai n   w h i t e   m at t e r  c o n n ec t i v i t y   a n al y s i s   u s i n g   m a ch i n e   l e ar n i n g :   an   ap p l i c at i o n   t o   a u t i s m , "   Neu r o i m a g e ,   v o l .   1 7 2 ,   p p .   8 2 6 – 8 3 7 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n eu ro i m ag e . 2 0 1 7 . 1 0 . 0 2 9 .   [2 6 ]   G rav e s ,   A . ,   Mo h a me d ,   A . - R. ,   an d   H i n t o n ,   G . ,   " Sp eech   rec o g n i t i o n   w i t h   d ee p   r ec u rr en t   n e u ra l   n e t w o r k s ,   "   i n   2013   IE E E   In t er n a t i o n a l   Co n f e r en ce  o n   A co u s t i cs ,   p p .   6 6 4 5 – 6 6 4 9 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I CA SSP. 2 0 1 3 . 6 6 3 8 9 4 7 .    [2 7 ]   Pree t h a m   Pa t n a m ,   V .   S. ,   G e o r g e ,   F.   T . ,   G eo rg e,   K . ,   an d   V e r m a ,   A .   “ D ee p   l e ar n i n g   b as e d   r eco g n i t i o n   o f  mel t d o w n s   i n   a u t i s t i c  k i d s , ”  I E E E   In t .   Co n f .   o n   H ea l t h ca r e  In f o r m a t i cs   (ICH I) ,   p p .   391 – 3 9 6 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I CH I . 2 0 1 7 . 3 5 .   [2 8 ]   Y .   K i m   a n d   H .   T ag ar e ,   " In t en s i t y   N o n u n i f o r m i t y   C o rr ec t i o n   f o r  Brai n   MR   Im ag e s   w i t h   K n o w n   V o x el   C l as s e s , "  S i A M   1 .   i m a g i n g   S ci . ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   528 - 5 5 7 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 3 7 / 1 3 0 9 2 4 6 8 8 .   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:  2502 - 4752       C las s if y ing  a  type   o f  br ain  dis or de r   in  c hil dr e n:   an   e ff e c ti v e   fM R I   bas e d  de e p  att e mpt   ( A be e r   M .   M ah moud )   269   [2 9 ]   G .   A l ai n   an d   Y .   B e n g i o ,   " W h at   re g u l ar i z e d   au t o - en c o d e rs   l e arn   fr o m   t h e   d at a - g en e rat i n g   d i s t ri b u t i o n , "  J.   M a ch .   Lea r n .   R es . ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p p . 3 5 6 3 - 3 5 9 3 ,   2 0 1 4 .   [3 0 ]   S.   Ri fai ,   P.   V i n ce n t ,   X .   Mu l l e r,   X .   G l o r o t ,   an d   Y .   B e n g i o .   " Co n t rac t i v e   au t o - en c o d e rs :   E x p l i c i t   i n v ar i an ce   d u ri n g   fe at u r e   e x t rac t i o n , "   i n   P r o c.   2 8 t h   In t . Co n f . M a ch i n e  Lea r n i n g   (ICM L - 1 1 ) ,   p p .   8 3 3 - 8 4 0 ,   2 0 1 1 .   [3 1 ]   G .   E .   H i n t o n ,   " A   p ra c t i c al   g u i d e   t o   t rai n i n g   re s t ri c t ed   Bo l t zm a n n   m a ch i n e s , "  in   Neu r a l   Net w o r k s ,   p p .   5 9 9 - 6 1 9 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 3 5 2 8 9 - 8 _ 3 2 .   [3 2 ]   Y am a g at a,   B. ,   “ Mac h i n e   l e ar n i n g   ap p ro ach   t o   i d en t i f y   re s t i n g - s t at e   fu n c t i o n a l   c o n n ec t i v i t y   p at t e rn   s e rv i n g   as   an   e n d o p h en o t y p e   o f  a u t i s m   s p ec t ru m   d i s o r d e r , ”  B r a i n   Im a g i n g   a n d   B eh a vi o r ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   p p .   1 6 8 9 - 1 6 9 8 ,   2 0 1 8 ,  d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 6 8 2 - 0 1 8 - 9 9 7 3 - 2 .   [3 3 ]   A d i .   Mart i n o ,   C G .   Y an ,   Q .   L i ,   E .   D en i o ,   FX .   Cas t e l l an o s ,   K .   A l a e rt s ,   et   a l . ,  " T h e   au t i s m   b rai n   i m ag i n g   d at a  e x ch an g e :   t o w ard s   l ar g e - s c a l e   e v a l u at i o n   o f  t h e   i n t ri n s i c   b rai n   ar ch i t ec t u r e   i n   au t i s m , "   M o l ecu l a r   P s ych i a t r y ,   v o l .   19 ,   n o .   6 ,   p p .   6 5 9 – 6 6 7 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / m p . 2 0 1 3 . 7 8 .    [3 4 ]   I i d ak a ,   T . ,   " R e s t i n g   s t at e   fu n c t i o n al   m a g n e t i c   r e s o n a n ce   i m ag i n g   a n d   n e u ra l   n e t w o rk   cl as s i fi e d   au t i s m   an d   c o n t ro l , "  Co r t e x ,   v o l .   6 3 ,   p p . 5 5 - 67,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o rt e x . 2 0 1 4 . 0 8 . 0 1 1 .   [3 5 ]   Pl i t t ,   M. ,   Barn e s ,   K .   A . ,   a n d   Mart i n ,   A . ,   " Fu n c t i o n al   c o n n ec t i v i t y   c l as s i fi c at i o n   o f   au t i s m   i d en t i fi e s   h i g h l y   p re d i c t i v e   b rai n   f e at u r e s   b u t   fal l s   s h o rt   o f  b i o m ark e r  s t an d ard s , "  Neu r o i m a g e  Cl i n ,  vol.   7 ,   p p .   3 5 9 - 3 6 6 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n i cl . 2 0 1 4 . 1 2 . 0 1 3 .   [3 6 ]   Z h o u ,   Y . ,   Y u ,   F. ,   &  D u o n g ,   T . ,   “ Mu l t i p arame t ri c   MR I  c h ara c t e ri zat i o n   a n d   p red i c t i o n   i n   a u t i s m  s p e c t ru m  d i s o rd e r   u s i n g   g rap h   t h e o r y   an d   m a c h i n e   l e arn i n g , ”  P Lo S   O n e ,   v o l .   9 ,   n o .   6 ,   p .   9 0 4 0 5 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 3 7 1 / j o u rn al . p o n e . 0 0 9 0 4 0 5 .       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       A beer  M .   M a hm o u d ,   s h e   r ece i v e d   h e r  Ph . D .   (2 0 1 0 )  i n   Co m p u t e r  s c i en c e   fr o m   N i i g at a   U n i v e rs i t y ,   J ap an ,   h e r  M. S c   (2 0 0 4 )  B. Sc .   (2 0 0 0 )  i n   co m p u t e r  s c i en ce   fro m   A i n   S h a m s   U n i v e rs i t y ,   E g y p t . H e r  w o r k   e x p e ri en ce :   L ec t u r e r  A s s i s t an t ,   A s s i s t an t   p ro fe s s o r,   an d   A s s o ci at e   Pro fe s s o r,   fa c u l t y ,   o f  co m p u t e r  an d   i n f o r m at i o n   s ci e n ce s ,   A i n .   Sh a m s   U n i v e rs i t y .   Cu rr en t l y ,   at   Pri n ce s s   N o ra h   b i n t   A b d u l ra h m an   U n i v e rs i t y ,   R i y ad h ,   Sau d i   A rab i a. H e r  r e s e ar ch   ar e as   i n c l u d e  art i fi ci al   i n t e l l i g e n ce ,   med i c a l   d at a  m i n i n g ,   m a ch i n e   l earn i n g ,   b i g   d at a  an d   r o b o t i c   s i m u l at i o n   s y s t em s .         Ha n e n   Ka ra m ti   c o m p l e t e d   a  Ba c h el o r  o f  Co m p u t e r  S c i en ce   an d   Mu l t i med i a  at   I S I MS  (H i g h   I n s t i t u t e   o f  Co m p u t e r  S c i en ce   an d   Mu l t i me d i a  o f  Sfa x )  U n i v e rs i t y ,   T u n i s i a.   Sh e   co m p l e t ed   a   Mas t e r  o f  Co m p u t e r  Sci e n ce   a n d   Mu l t i me d i a  at   t h e   s ame   U n i v e rs i t y .   Sh e   o b t ai n ed   h e r  Ph . D   d eg r ee   fr o m   t h e   C o m p u t e r  S ci e n ce   fr o m   t h e   n at i o n al   en g i n ee ri n g   s ch o o l   o f  s fax   (U n i v e rs i t y   o f   Sfax ,   T u n i s i a),   i n   c o o p e rat i o n   w i t h   t h e   u n i v e rs i t y   o f  L a   Ro c h el l e  (Fran ce )  a n d   t h e   u n i v e rs i t y   o f   H an o i   ( V i e t n a m ) .   H . K ara m t i   i s   n o w   an   as s i s t an t   p ro fe s s o r  at   Pri n ce s s   N o rah   b i n t   A b d u l ra h m an   U n i v e rs i t y ,   R i y a d h ,   Sau d i   A rab i a.   H e r  ar e as   o f  i n t e r es t   are   i n f o r m at i o n   r e t ri e v a l ,   mu l t i med i a   s y s t em s ,   Im ag e  r e t ri e v a l ,   h e al t h   i n f o r m at i c s ,   b i g   d at a  an d   d at a  an a l y t i c s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.