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 a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   2022 ,   pp.   8 6 7 ~ 8 74   I S S N:  2502 - 4752,   DO I 10 . 11591/i j e e c s . v 25 .i 2 . pp 867 - 87 4             867       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 ic at io n  of   c h e st   X - r a y   i m age s u si n g a h y b r id  d e e p   le ar n in m e t h od       P an id S on gr am 1 ,   P h at t h an a p h on g   Chom p h u wis e t 1 ,   K h an ab h or n   K awat t ik u l 2 Chat k l aw  Jar e an p on 1   1 P o la r  l a b, D e pa r tm e n of  C o mput e r  S c i e n c e F a c ul t y   of  I n f or m a ti c s , M a ha s a r a kha m Univ e r s it y M a ha s a r a kha m ,   T ha il a nd   2 D e pa r tm e nt   of  I n f or ma ti o T e c hn o l o g y , F a c u lt y   of  S oc ia T e c hno l o g y R a ja ma nga la  U ni ve r s it y   of   T e c hn o l o g y   T a w a n - o k,  C h o nbur i ,   T ha il a nd       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 Ju n   8 2021   R e vi s e De c   14 2021   A c c e pt e De c   24 2021       T h i s   w o r k   p re s e n t s   t ec h n i q u e   f o c l as s i f y i n g   X - ra y   i m ag e s   o t h e   ch e s t   (CX R)  b y   ap p l y i n g   d ee p   l e ar n i n g - b as ed   t ec h n i q u e s .   T h e   C X w i l l   b c l as s i fi ed   i n t o   t h ree   d i ff e r e n t   t y p e s ,   i . e .   ( i n o r m a l ,   (i i CO V I D - 1 9 ,   an d   ( i i i )   p n e u mo n i a.   T h e   c l as s i fi c at i o n   ch al l e n g e   i s   rai s ed   w h e n   t h e   X - ra y   i m a g e s   o f   CO V I D - 1 9   an d   p n e u mo n i ar e   s u b t l e .   T h e   C X i m a g e s   o t h e   ch e s t   are   fi rs t   p ro cee d ed   t o   b e   s t an d ar d i z ed   an d   t o   i m p ro v e   t h e   v i s u al   co n t ras t   o t h e   i m ag e s .   T h en ,   t h e   c l as s i fi c at i o n   i s   p e rf o r me d   b y   ap p l y i n g   d ee p   l e ar n i n g - b as e d   t ech n i q u e   t h at   b i n d s   t w o   d ee p   l e arn i n g   n e t w o r k   ar c h i t ec t u r e s ,   i . e . ,   c o n v o l u t i o n   n e u ra l   n e t w o r k   (CN N a n d   l o n g   s h o rt - t e rm  mem o r y   ( L ST M),   t o   g en e rat h y b ri d   m o d e l   fo t h c l as s i fi c at i o n   p ro b l em.   T h e   d ee p   f e at u re s   o f   t h e   i m a g e s   are   e x t rac t ed   b y   C N N   b e f o r e   t h e   f i n a l   cl as s i fi c at i o n   i s   p e rfo r me d   u s i n g   L ST M.   In   ad d i t i o n   t o   t h e   h y b r i d   mo d el s ,   t h i s   w o rk   e x p l o r e s   t h e   v al i d i t y   o i m ag e   p r e - p ro ce s s i n g   me t h o d s   t h at   i m p ro v e   t h e   q u al i t y   o t h e   i m ag e s   b e f o r e   t h e   c l as s i fi c at i o n   i s   p e rfo r med .   T h e x p e r i me n t s   w e r c o n d u c t ed   o n   p u b l i c   i m ag d at as e t .   T h e x p e ri me n t al   re s u l t s   d em o n s t rat t h at   t h e   p ro p o s e d   t ech n i q u e   p ro v i d e s   p ro m i s i n g   r e s u l t s   an d   i s   s u p e ri o t o   t h e   b as e l i n t ech n i q u e s .   K e y w o r d s :   C OV I D - 19   De e l e a r ni ng   H y b r i de e l e a r ni ng   X - r a y   i m a ge   c l a s s if i c a t i o n   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din A u th or :   C ha t kl a J a r e a n po n   P o l a r   l a b ,   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e nc e ,   F a c u lt y   o f   I nf o r m a t i c s ,   M a h a s a r a kha m   U ni ve r s i r y   M a h a s a r a k ha m ,   T h a il a n d   E m a i l c h a t k l a w. j @ m s u. a c . t h       1.   I NT RODU C T I ON     I n   2019,   t h e   e m e r ge nc e   o f   t h e   C o r o n a vi r u s e s   o r   C OV I D - 19  ha s   u n d e r go n e   a n c ha n ge pe o p l e 's   li ve s   a l l   o v e r   t h e   wo r l l e a d i ng  t a   gl o ba l   c r i s i s I n   A pr il   2021,   f r o m   wo r l d - m e t e r   [ 1 ] ,   t h e   C OV I D - 19  i s   a f f e c t i n 220  c o un tr i e s   a n t e r r i t o r i e s No w,   t h e   tot a l   c a s e s   a r e   150, 242, 628   c a s e s ,   s e pa r a t e i n t 3   g r o ups i 3, 164, 170   de a t h   c a s e s ,   ii 127, 775, 690   r e c o v e r e c a s e s ,   a n d   ot h e r s   i n   t h e   h o s p i t a l M a ny   r e s e a r c h e r s   pr o p o s e pr e di c t i n g   c a s e s   o f   t h e   C OV I D - 19   [ 2] T u l i   e al .   [ 3 pr o p o s e a   pr e di c t i o n   o f   t h e   gr o w t h   a n t r e n d   o f   C OV I D - 19  us i n m a c hi ne   l e a r ni ng  ( ML a nd  R o b us W e i b u ll   m o de l   b a s e o n   i t e r a t i ve   we i g h t i n g M o r e o v e r ,   f r o m   t h e   W o r l d   H e a l t h   Or ga ni z a t i o n   ( W HO r e por t   [ 4 ] .   T h e   pr e l im i na r y   s ym pt o m s   o f   a   pe r s o n   wh o   h a s   t h e   C O VI D - 19  i n c l ude   f e ve r ,   c o ugh ,   b r e a t hi ng  pr o bl e m s ,   a n d i f f i c u l t i e s I n   s o m e   c a s e s ,   t h e   i n f e c t i o n   c a n   r e s u l t   i n   pn e u m o ni a ,   s e v e r e   a c ut e   r e s p i r a t o r y   s y ndr o m e ,   k i d ne y   f a il ur e ,   a n e ve n   de a th Unli k e   n o r m a l   i n f l ue n z a ,   t h e   C OV I D - 19  c a n   c a u s e   l a s t i n l u n da m a g e   whi c h   t a ke s   h o l i b ot h   l u n gs   [ 5 ] .   T h e   r e c o v e r y   o f   i t   t a ke s   t i m e ,   po s s i bly   t h r e e   m o n t h s   t a   y e a r R i t t e r   e al .   [ 6 pr o p o s e a   s i m p l e   s t a t i s t i c a l   m o de l   f o r   pr e d i c t i n t h e   l e v e l   o f   i n t e ns i ve   c a r e   l o a i n   e xp o n e n t i a l   p h a s e s   o f   t h e   d i s e a s e Th e   r e s e a r c h   s ugg e s t e t h e   m o de l   f o r   pr e di c t i n g   t h e   I C r a t e ,   whi c h   wa s   a t   5 - 18 %   w i t h   a n   a v e r a ge   o f   12  da y s   de pe n d i ng  o n   t h e   a r e a .   T h e   l o n pe r i o ds   o f   u s i ng  I C r e qu i r e s pe c i a l   c a r e   a n t r e a t m e n t   f r o m   t h e   m e d i c a l   t e a m   s uc h   a s   i n v e s t i n g,   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 &   C o m S c i ,   Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 867 - 87 4   868   d i s e a s e   e x a mi na t i o n   a n d i a g n o s i s T h e   m a i n   e f f e c t   i n   h u m a n s   a ppe a r s   i n   l u n gs   d i s p l a y e i n   X - r a d i a t i o   ( X - r a y im a ge s Co n v e n t i o n a l   a n a ly s i s   o f   X - r a y   i m a ge s   c a n   b e   a   wo r kl o a f o r   d o c to r s   a n r a d i o l o gi s t s   wh e t h e r e   a r e   a   h uge   n u m be r   o f   c a s e s M a ny   r e s e a r c he r s   tr i e t o   de v e l o t h e   r e s e a r c h   f o r   s o l vi ng  a n he lp i n t hi s   pr o bl e m P h a m   e al .   [ 7 pr o p o s e t h e   s ur v e y   o n   a r t i f i c i a l   i n t e ll i g e n c e   ( AI a n bi g   da t a   f o r   C OV I D - 19  pa n de mi c T hi s   pa pe r   pr o p o s e d   t h e   o v e r vi e o f   A I   a n b i d a t a   a n i de n t i f i e t h e   a ppl i c a t i o n   a i m e a a l l e vi a t i n a ga i ns t   C OV I D - 19,   f o r   e x a m p l e ,   r a p i dr ug  s t r a t e gy ,   dr ug  d i s c o ve r y ,   c o m put e to m o gr a p hy   ( CT im a ge   pr o c e s s i ng,   X - r a y   r e po r t s ,   a n c l a s s if i c a t i o n   us i ng  m a ny   t e c hni que s   s u c h   a s   de e l e a r nin g ,   c a s e   hi s t o r y ,   a n pr e di c t i o n   t h e   o u t b r e a k R e c e n t l y ,   a   n u m b e r   o f   m a c hi ne   l e a r ni ng  a n c o m put e r   vi s i o n   ha v e   be e pr o p o s e d   to  pr o vi de   a n   a uto m a t e pr o c e s s   to  c l a s s if y   t h e   X - r a y   i m a ge s   ( C XR )   [ 8 ] - [ 19 ] .   De e l e a r nin i s   o n e   o f   t h e   f a v o r e d   t e c h ni que s   t h a a r e   a ppl i e d D i f f e r e n t   de e l e a r n i ng  a r c hi t e c t ur e s   a r e   a pp l i e to  s o l v e   t h e   c l a s s i f i c a t i on   p r ob l e m   of   C R X   of   c h e s i m a g e s   s u c h   a s   c on v o l u t i on   n e u r a l   n e tw or k s   ( C N N s [ 8 ] ,   [ 10 ] ,   [ 11 ] ,   [ 14 ] .   De e l e a r ni ng  c a ge n e r a ll y   pr o duc e   pr o m i s i n r e s u l t s   i c l a s s i f yi ng  C R X   i m a ge s ,   c o m pa r e to   t h e   c o n v e n t i o n a l   h a n d c r a f t e f e a t ur e   t e c h ni que s   [ 10 ] ,   [ 11 ] .   A pa r t   f r o m   a   s i ng l e   m o de l   f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n ,   e ns e m b l e   l e a r ni ng - b a s e i s   o n e   o f   t h e   t e c h ni qu e s   t h a t   h a v e   b e e n   a pp li e f o r   t h e   C R c l a s s if ica t i o n   o f   C OV I D - 19 T h e   s t a c e n s e m bl e   t e c hni qu e   wa s   in t r o duc e to  i m pr o v e   t h e   c l a s s if i c a t i o n   r e s u l t s   [ 15 ] - [ 17 ] .   Ho we v e r ,   t h e   e ns e m b l e   t e c hni qu e   c a n   b e   pr o n e   to   i n t e r pr e t a t i o n   i s s ue s   a n c o m put a t i o n a l   b ur d e n   [ 18 ] .   Z a r ga r i   el al .   im pr o v e t h e   i m a ge   qua l i t y   by  a ppl yi ng  a n   i m a ge   n o r m a li z a t i o n   t e c h ni que   a i mi ng  to  s t a n da r d i z e   t h e   i m a ge s   b e f o r e   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   wa s   c o n duc t e [ 19 ] .   T h e y   de m o ns t r a t e a   m a r g i na l   im pr o v e m e n t   o v e r   t h e   c l a s s if i c a t i o n   w i t h o ut   t h e   i mage   i m pr o v e m e n t   m e t h o d   T hi s   wo r k   pr o p o s e s   a   t e c hni que   f o r   c l a s s i f yi ng  X - r a y   i m a ge s   o f   t h e   c h e s t   i n to   t h r e e   t y pe s ,   i . e .   ( i n o r m a l ,   ( ii C OV I D - 19 ,   a n ( iii pn e u m o ni a T he   c l a s s if i c a t i o n   c h a ll e n ge   i s   r a i s e w h e n   C OV I D - 19  a n d   pn e u m o ni a   a r e   s ub t l e .   I n   a dd i t i o n ,   un e ve n   i m a ge   b r i g h t n e s s   a n poo r   c o n t r a s t   of   t h e   C XR   c a n   de gr a de   t h e   im a ge s   a n d   m a ke   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   m o r e   i n t r a c t a bl e .   T h e r e f o r e ,   i n   t hi s   wo r k ,   t h e   im a ge s   a r e   s t a nda r d i z e d   us i n a   l o o a n f e e l   t r a n s f e r   m e t h o d T h e   d i s t r i but i o n   o f   c o l o r   i n t e n s i t y   o f   t h e   i m a g e s   i s   m a ppe t o   o n e   o f   t h e   pr e de t e r m i ne i m a ge   t e m p l a t e s .   T h e n ,   t h e   c o n t r a s o f   t h e   i m a ge   w i ll   b e   i m pr o v ed .   F o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n ,   t hi s   wo r a pp l i e s   a   de e l e a r ni ng - b a s e t e c hni que   t h a t   bi n d s   t wo   de e l e a r ni ng   n e t wor ks ,   c o n v o l ut i o n   n e ur a n e t wo r k   ( C NN a n l o n s h o r t - t e r m   m e m o r y   ( L S T M ) ,   to   a   hy b r i a r c hi t e c t ur e   to  pe r f o r m   t h e   c l a s s if i c a t i o n .   A   de e f e a t ur e   ( a s   a n   a bs t r a c f e a t ur e o f   t h e   i m a ge s   i s   i m po s e by   a   C NN   b e f o r e   t h e   f i na l   c l a s s if ica t i o n   i s   pe r f o r m e u s i n L S T M ,   whi c h   de t e r m i ne s   t h e   l o c a l   c o n t e x t   o f   f e a t ur e   v e c t or s ).   I n   a dd i t i o n   t o   t h e   hy br i d   m o de l s ,   t hi s   wo r e x p l o r e s   t h e   va l i d i t y   o f   im a ge   pr e - pr o c e s s i n m e t h o ds   f o r   i m pr o vi n t h e   qu a l i t y   o f   t h e   im a ge s   b e f o r e   t h e   c l a s s if i c a t i o n   i s   pe r f o r m e d .   T h e   r e s o f   t h e   pa pe r   i s   or ga ni z e a s   f o l l o w s :   S e c ti o n   e x p l a i ns   t h e   pr o p o s e d   m e t h o o f   c l a s s i f yi ng   t h e   X - r a y   im a ge s ,   i n c l ud i ng  pr o vi ng  t h e   de t a i ls   o f   t h e   b a s e l i ne   m e t h o ds S e c t i o n   d e m o ns t r a t e s   t h e   e x pe r im e n t s   c o n duc t e to   e v a l ua t e   t h e   pr o p o s e m e t h o ds   a n t h e   r e s u l t s   o b t a i n e f r o m   t h e   e x pe r im e n t .   T h e   l a s t   s e c t i o n .   S e c t i o n   4,   pr o vi de s   a   c o m pr e h e ns i ve   di s c us s i o n   o f   t h e   wo r k   b e f o r e   t h e   c o n c l u s i o n   i s   g i v e n   i n   t his   l a s t   s e c t i o n .         2.   M E T HO D   T h e   o bj e c t i v e   o f   t hi s   wo r k   i s   to   c l a s s i f y   t h e   c h e s t   X - r a y   ( C XR )   i m a ge s   i n t di f f e r e n t   c h e s r a d i o gr a ph s   m a i n ly   f o c u s e o n   s o m e   s pe c if i c   d i s e a s e s   a n n o r m a l   c he s t   ( e . g . ,   i n o r m a l ,   i i )   C OV I D - 19,   a n iii )   pn e u m o ni a ).   T h e r e f o r e ,   t hi s   s e c t i o n   de s c r i b e s   i n   s u f f i c i e n t   de t a i l   t h e   pr o po s e m e t h o f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n   t a s k .   S t a r t i n w i t h   a n   o v e r vi e o f   t h e ,   de pi c t e i n   F i gur e   1 .   t h r o ugh   to  t h e   d i f f e r e n t   c o m po n e n t s   o f   t h e   m e t h o d,   whi c h   i s   a s   f o l l o w s :             F i gur e   1 .   Ov e r vi e w   o f   t h e   wo r k   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 &   C o m S c i     I S S N:   2502 - 4752         C las s if ication  o c he s x - r ay   image s   us ing  hy br i de e lear ning  me thod   ( P anida  Songr am)   869   2 . 1 .    Dat c ol l e c t ion   Our   da t a   we r e   c o l l e c t e f r o m   a   publ i c   da t a s e t   [ 20 ] ,   [ 21 ].   T h e   da t a   c o n s i s t e o f   3   c l a s s e s i No r m a l   c l a s s   ii ) ,   C OV I D - 19 ,   a n i ii )   P n e u m o ni a   c l a s s ,   whi c h   i s   de p i c t e i n   F i gur e   2 .   T h e   da t a   s u m m a r i z a t i o n   is   de m o ns t r a t e in   T a bl e   1             ( a   ( b )   ( c )     F i gur e   2 .   An   e x a m p l e   o f   d i f f e r e n t   r a di o l o g i c a l   t y p e s   o f   t h e   X - r a y   im a ge s   us e i n   t hi s   wo r k ( a )   n or m a l   ( b C OV I D - 19 ,   a n ( c pne u m o ni a       T a bl e   1 .   T h e   e x pe r i m e n t a l   da t a   S e t   T ot a l   T a r ge ( C la s s )   N o r ma l   C O V I D - 19   P ne um o ni a   T r a in in g   544   184   160   200   V a li da te   136   46   40   50   T e s t   150   50   50   50       2 . 2 .     Dat p r e - p r oc e s s in g   E a c h   o f   t h e   im a ge s   pr o c e e ds   to   i m pr o v e   i t s   qua l i t y T hi s   wo r a pp l i e s   t wo   t e c h ni que s   to   i m pr o v e   t h e   qua l i t y   o f   t h e   i m a ge s   a n s t a n d a r d i z e   t h e   da t a .   -   I m a ge   s t a n da r d i z a t i o n t hi s   pr o c e s s   i s   to  n o r m a li z e   a l l   im a ge s   i n   t h e   da t a ,   a s   to  r e duc e   t h e   v a r i a t i o n   ( li g h t   a n l u mi na n c e o f   t h e   i m a ge s   u n de r go n e   dur i ng  t h e   a c qu i r i ng  pr o c e s s T hi s   wo r a pp l i e s   a   t e c hni q ue   o f   t h e   i m a ge   t r a n s f o r m a t i o n   w h e r e   t h e   l o o a n f e e l   o f   t h e   im a ge s   i t h e   da t a s e t   a r e   s hi f t e t o   t h e   l o o a n d   f e e l   o f   a   p r e de t e r m i ne i m a ge ,   s c a l l   a   t e m p l a t e   im a ge   ( )   [ 22 ] .   T h e r e f o r e ,   t h e   s t a n da r d i z e i m a ge   ( c a n   b e   o b t a i n e by     = ( × ) +   ( 1 )     wh e r e ,     =   ( 2 )       a n   a r e   t h e   a v e r a ge   i n t e n s i t y   o f   p i xe l   v a l ue s   o f   a n   i nput   i m a ge   a n t h e   t e m p l a t e   i m a ge   a n   a r e   t h e   v a r i a n c e   i n t e n s i t y   o f   p i xe l   v a l ue s   o f   a n   i nput   i m a ge   a n t h e   t e m p l a t e   i m a ge ,   a c c o r di n g ly An   e xa m p l e   o f   th e   s t a n da r d i z e im a ge s   i s   de m o n s t r a t e i n   F i gur e   3 .   -   C o n t r a s t   e n ha n c e m e n t t h e   c o n tr a s t   o f   t h e   i m a ge s   ( i s   o b t a i n e us i ng  c o n t r a s t   l im i t e a da pt i ve   hi s t o gr a m   e qua li z a t i o n   ( C L AH E )   [ 23 ] .   T h e   i n put   i m a ge s   a r e   s t a n da r d i z e b e f o r e   t h e   c o n t r a s t   o f   t h e   i m a g i s   e nh a n c e d,   s h o wn   i n   F i gur e   4 .         Or ig in al  I m age s   S t a n d ar d i z e d  I m age s   N       C       P         F i g u r e   3 An   e x a m pl e   of   th e   i m a g e   s ta n da r di z a ti on   u s i n g   a n   i m a g e   tr a n s f or m a t i on   te c h n i q u e ,   3 - l e f t m os t   c ol um n s   a r e   th e   or i gi n a l   i m a g e   a n d   3 - r i gh tm os t   c ol um n s   d e m on s tr a te   th e   s ta n d a r di z e d   i m a g e   of   th e   di f f e r e n i m a g e   c l a s s e s   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 &   C o m S c i ,   Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 867 - 87 4   870     Or ig in al  I m age s   S t a n d ar d i z e d  I m age s   C on t r as t  E n h a n c e d   N       C       P         F i gur e   4 An   e x a m p l e   o f   t h e   i m pr o v e d - c o n t r a s i mage s ,   3 - l e f t m o s t   c o l u m ns   a r e   t h e   o r i g i na l   im a ge   a nd  3 - r i g h t m o s t   c o l u m ns   de m o ns t r a t e   t h e   c o n tr a s t - e nh a nc e i m a ge s   o f   t h e   d i f f e r e n t   i m a g e   c l a s s e s       2 . 3 .     De e p   l e a r n in ar c h it e c t u r e s   I n   c l a s s i f yi ng  t h e   im a ge   da t a ,   t hi s   wo r a ppl i e s   de e l e a r ni ng  t e c hni que s ;   t h e r e f o r e ,   t hi s   s e c t i o e x p l a i ns   i n   s u f f i c i e n t   de t a i l   d if f e r e n t   de e p   l e a r ni ng  a r c hi t e c t ur e s   t h a a r e   i m p l e m e n t e d De e p   l e a r ni ng   a r c hi t e c t ur e s   a r e   f o r m u l a t e a s   f o l l o ws :     = ( 1 + )   ( 3 )     wh e r e   1       de n o t e s   t h e   l a y e r   i nde x   a n   i s   t h e   pr e de f i n e n u m be r   o f   l a y e r s   i n e t wo r ks 0   i s   a n   i nput   im a ge ,     a n   a r e   a   s e t   o f   pa r a m e t e r s   a t   a   l a y e r     de n o t e s   a   c o n v o l ut i o n   o pe r a to r ,   a n   i s   a   l a y e r - s pe c i f i c   w hi c h   i s   a   n o n - l i ne a r   f u nc t i o n   i n   ge n e r a l .   T h e   o u tpu t   o f   t h e   l a s t   l a y e r ,   ,   i s   i n put   to  a   s of t m a f u n c t i o n ,   r e s u l t i n f r o m   a   pr o b a bil i t y   v a l ue   o f   a   g i v e n   s e t   o f   t h e   t a r ge c l a s s e s T h e n ,   t h e   c l a s s if i c a t i o n   c a n   b e   pe r f o r m e by   mi n im i z i ng  a   l o s s   f u n c t i o n   w i t h   r e s p e c t   to  t h e   n e t wo r k   we i g h t s   ( as   (4 ).     ( ( ) , )     ( 4 )     T h e   l o s s   f u n c t i o n   ( de t e r m i ne s   t h e   di f f e r e n c e   o f   t h e   pr e di c t i o n   o b t a i n e by   t h e   n e t wo r k   ( a n d   t h e   t a r ge t   o f   t h e   i m a ge s T hi s   l o s s   f u n c t i o n   c a n   b e   im p l e m e n t e us i n d if f e r e n t   t e c h ni que s ,   f o r   i n s t a n c e ,   s qua r e   l o s s ,   l o g i s t i c   l o s s ,   e x po ne n t i a l   l o s s ,   a n hin ge   l o s s F i na ll y ,   a n   o pt i m i z a t i o n   t e c hni que   i s   pe r f o r m e d   t h r o ugh   t r a i ni ng  pr o c e s s e s   to   ge n e r a l i z e   t h e   n e t wo r ks .   -   T h e   VG G - 16  a r c hi t e c t ur e :   T h e   VG G16  c o nv o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   m o de l   pr o po s e by   S im o ny a n   a n d   Z i s s e r m a n   [ 24 ] .   T h e   s i z e   o f   t h e   i n put   to  t h e   f i r s t   l a y e r   i s   f i xe to   224x 224  pi x e l s .   T h e   i m a ge   i s   t r a n s i t e t h r o ugh   a   s t a c k   o f   t h e   c o n v o l ut i o n al   l a y e r s ,   us e d   a s   t h e   f i l t e r s I n   t h e   s t r i de   c o nf i gur a t i o n ,   a   1 - pi x e l   s t r i de   i s   us e d.   C o n s e qu e n t l y ,   f i ve   m a x - po o l i ng  l a y e r s   ( w i t h   s t r i de   e qua l   t 2 )   a r e   us e f o r   s pa t i a l   po o l i ng,   pe r f o r m i ng  do wn - s a m p li ng .   M a x - poo l i ng  l a y e r s   pr o c e e wi t h   a   2 x 2 - p i xe l   w i ndo w .   F i n a ll y ,   t h e r e   a r e   f u l ly  c o n n e c t e l a y e r s   whi c h   a r e   t h r e e   n u m be r s   w i t h   t h e   c h a nn e l   s i z e   a s   4096,   4096  a n 1000,   r e s pe c t i v e l y .     -   T h e   R e s Ne t   50  a r c hi t e c t ur e T h e   r e s i dua l   n e t wo r k s   ( R e s Ne t )   i s   a   t y pe   o f   c o nv o l ut i o n   n e ur a l   n e t wo r t h a i s   t r a i n e w i t h   m o r e   t h a n   150  n e ur a l   l a y e r s .   R e s t Ne t   wa s   pr o p o s e by   He   e al .   i n   2015  [ 25 ] .   T h e   a dv a n t a ge   o f   t h e   R e s Ne t   i s   t h e   s i m p li c i t y   a n pr a c t i c a li t y   o f   us a ge I c a n   b e   a pp li e i n   m a ny   t a s ks   s uc a s   de t e c t i o n ,   s e g m e n t a t i o n ,   a n i de n t i f i c a t i o n T h e   f e a t ur e s   e x t r a c t e f r o m   t h e   R e s t Ne t   l a y e r   c a n   r e pr e s e n c l a s s - s pe c i f i c   pr o pe r t i e s ,   w hi c h   c a n   pr o vi de   pr omi s i ng   pe r f o r m a n c e   a s   c o m pa r e d   to   f e a t ur e s   e x t r a c t e d   f r o m   s im il a r   n e t wo r k   a r c hi t e c t ur e s   -   T h e   I n c e pt i o n   a r c hi t e c t ur e :   T h e   I nc e pt i o n   i s   a   de e l e a r ni n a r c hi t e c t ur e   t h a c a n   a gg r e ga t e   m u l t i p l e   f il t e r   s i z e s T h e   n e t wor wa s   pr o p o s e by   C h r i s t i a n   S z e ge d y   i n   2014  [ 26 ] .   T hi s   a r c hi t e c t ur e   c o m pr i s e s   w i t h   o f   a l l   c o nv o l ut i o na l   l a y e r s   ( r a n g i ng  f r o m   1x 1,   3x 3,   a n 5x 5 )   w i t h   o u t pu f il t e r   b a c k s   t h a t   a r e   a ggr e ga t e i n t o   a   s i n g l e   o ut pu v e c to r     2 . 4 .     Hyb r id   m e t h od   T hi s   s e c t i o n   e x p l a i ns   t h e   pr o p o s e t e c h ni que s   t h a a r e   us e to   c l a s s i f y   t h e   i m a ge   da t a T h e   pr o p o s e a r c hi t e c t ur e   r e l i e s   o n   2 - s u b   ne t wor ks   t h a t   a r e   c on s e que n t l y   c o nn e c t e d,   a s   de p i c t e i n   F i gur e   5 .   C NN   i s   im p l e m e n t e to   e x t r a c t   de e p   f e a t ur e s   po s e i n   t h e   i m a ge s .   L S T M   i s   de p l o y e a s   a   pa r o f   t h e   n e t wo r k   to   c a r r y   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 &   C o m S c i     I S S N:   2502 - 4752         C las s if ication  o c he s x - r ay   image s   us ing  hy br i de e lear ning  me thod   ( P anida  Songr am)   871   o u t   t h e   c l a s s if i c a t i o n .   T h e   f i na l   l a y e r   ( l _ f )   o f   t h e   C NN   i s   de c o m po s e t o   1 - f e a t ur e   v e c t o r s   b e f o r e   t h e y   a r e   f e t o   L S T M   [ 27] .   A n   o pt i mi z a t i o n   i s   pe r f o r m e d   i n   t h e   t r a i n   pr o c e s s   t o   o b t a i n   a   ge ne r a l i z e m o de l   f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n .           F i gur e   5 T h e   o v e r a l l   a r c hi t e c t ur e   o f   t h e   pr o p o s e m e t h o f o r   c l a s s if yi ng  a n   i n put   i m a g e   to  t h e   d i f f e r e n t   im a ge   t y pe s ,   i . e i No r m a l ,   i i )   C OV I D - 19,   a n i ii )   P n e u m o ni a       3.   E XP E R I M E NT S   AN RE S UL T S   S e c t i o n   g i ve s   t he   de t a i l s   o f   t h e   pr o p o s e t e c h nique T hi s   s e c t i o n ,   c o n s e qu e n t l y ,   de m o n s t r a t e s   t h e   e x pe r im e n t s   t h a t   we r e   c o n duc t e d,   a n t h e   r e s u l t s   o b t a i ne f r o m   t h e   e x pe r i m e n t ,   a s   t o   e v a l ua t e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   pr o p o s e d   t e c hni que T h r e e   de e l e a r ni ng  a r c hi t e c t ur e s   a r e   de pl o y e d,   i . e i VG G - 12,   i i R e s t Ne t 50,   a n i ii I n c e pt i o n - Ne t I n   t h e   t r a i ni ng  pr o c e s s ,   de f a u l t   pa r a m e t e r s   o f   e a c h   m o de l   a r e   s e t ,   a n t h e   t r a i ni ng  wa s   c a r r i e o u us i n t h e   tr a i ni ng  da t a T h e   t e s da t a   c o m pr i s e s   150  i m a ge s   o f   t h e   X - r a y   f r o m   c l a s s e s   o f   t h e   X - r a y   t y pe s ,   s e e   s e c t i o n   2 . f o r   t h e   de t a i l s Af t e r   t h e   e x pe r i m e n t s   we r e   r un ,   t h e   r e s u l t s   a r e   de m o ns t r a t e a s   t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x   i n   T a bl e s   2 - 4       T a bl e   2 .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   VG G16         A c tu a c la s s     P r e c is i o n       N o r ma l   C O V I D - 19   Pn e um o ni a   P r e di c t e c la s s   N o r ma l   35   12   9   0 . 63   C O V I D - 19   9   30   10   0 . 61   P ne um o ni a   6   8   31   0 . 70   R e c a ll     0 . 70   0 . 60   0 . 62         T a bl e   3 .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   R e s Ne t 50         A c tu a c la s s     P r e c is i o n       N o r ma l   C O V I D - 19   P ne um o ni a   P r e di c t e c la s s   N o r ma l   37   11   14   0 . 60   C O V I D - 19   8   28   5   0 . 68   P ne um o ni a   5   11   31   0 . 66   R e c a ll     0 . 77   0 . 56   0 . 62         T a bl e   4 .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   I nc e pt i o n         A c tu a c la s s     P r e c is i o n       N o r ma l   C O V I D - 19   P ne um o ni a   P r e di c t e c la s s   N o r ma l   36   10   10   0 . 64   C O V I D - 19   5   32   6   0 . 74   P ne um o ni a   9   8   34   0 . 67   R e c a ll     0 . 72   0 . 64   0 . 68         T a bl e s   2 - s h o ws   t h e   r e s u l t s   o f   t h e   b a s e l i ne   t e c hni que s   i n   c l a s s i f yi ng  t h e   X - r a y   im a ge s T h e   a c c ur a c y   o f   t h e   b a s e li ne   t e c hni que s   i s   a r o un 65 %   o f   a c c ur a c y T h e   a v e r a ge   r e c a l l   o f   t h e   b a s e li ne s   i s   a t   66 % R e s t Ne t 50  p r o vi de s   t h e   l o we s t   r e c a l l   o n   t h e   C OV I D - 19  i m a ge   c l a s s ,   whil e   i t   c a n   r e s u l t   i n   pr o m i s i ng  r e c a l l   f o r   t h e   n o r m a l   i m a ge   c l a s s .   I n   t h e   pr e vi o us   e x p e r i m e n t ,   t h e   b a s e li ne   t e c hni q ue s   f o r   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   e x p e r i m e n t e a n t h e   r e s u l t s   we r e   o b t a i n e d T h e n ,   t h e   pr o p o s a l s   we r e   e va l u a t e d I n   a dd i t i o n   to  t h e   o r i g i na l   da t a ,   i n   t hi s   e x p e r i m e n t ,   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 &   C o m S c i ,   Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 867 - 87 4   872   a l l   t h e   i m a ge s   i t h e   da t a s e t   we r e   n o r m a li z e a n e nh a nc e i n   t e r m s   o f   c o n t r a s t,   us i n t h e   t e c hni que   d e s c r i b e d   i n   S e c t i o n   2 . 2 T h e   e x pe r i m e n t s   we r e   c o n d uc te d ,   a n d   t h e   r e s ul t s   a r e   d e m o n s tr a te d   i n   T a bl e s   5   a n d   6 .         T a bl e   5 .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   pr o p o s e m e t h o w i t h o ut  i m a ge   im pr o v e m e n t   pr o c e s s         A c tu a c la s s     P r e c is i o n       N o r ma l   C O V I D - 19   P ne um o ni a   P r e di c t e c la s s   N o r ma l   37   8   9   0 . 69   C O V I D - 19   5   31   4   0 . 78   P ne um o ni a   8   11   37   0 . 66   R e c a ll     0 . 74   0 . 62   0 . 74         T a bl e   6 .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   pr o p o s e m e t h o w i t h   i m a g e   i m pr o v e m e n t   pr o c e s s         A c tu a c la s s     P r e c is i o n       N o r ma l   C O V I D - 19   P ne um o ni a   P r e di c t e c la s s   N o r ma l   40   14   8   0 . 65   C O V I D - 19   6   30   4   0 . 75   P ne um o ni a   4   6   38   0 . 79   R e c a ll     0 . 80   0 . 60   0 . 76         T h e   r e s u l t s   i n   T a bl e   a r e   o b t a i n e f r o m   t h e   pr o p os e m e t h o d T h e   a c c ur a c y   o f   t h e   pr o p o s e m e t h o i s   a r o un 71 % T h e   a ve r a ge   r e c a l l   i s   a l s o   71 % T h e   r e c a l l   o f   t h e   pr o p o s e t e c hni que   w i t h   t he   i m a ge   im pr o v e m e n t   pr o c e s s   g i ve s   t h e   b e s t   r e s u l t   ( 80 % f o r   t h e   n o r m a l   c l a s s ,   whi c h   po s i t i ve ly   r e s po n d s   to   t h e   r e s u l t s   o b t a i n e f r o m   t h e   b a s e li ne s I t   c a n   a l s o   b e   o b s e r v e t h a t   b ot h   t h e   C OV I D - 19  a n pn e u m o ni a   i m a g e s   a r e   us ua l ly   c l a s s i f i e to  n o r m a l   im a ge   c l a s s   w h e t h e y   a r e   m i s s - c l a s s i f i e d T h e   c o m pa r i s o n   o f   t h e   b a s e li ne s   a n t h e   pr o p o s e t e c h ni que s   a r e   s u m m a r i z e i n   T a bl e   7   T h e   s u m m a r i z a t i o n   o f   t h e   r e s u l t s   f r o m   t h e   e x pe r im e n t   i n   T a bl e   7   de m o n s t r a t e t h a t h e   pr o p o s e t e c h ni que   i s   s upe r i o r   to   t h e   b a s e l i ne   t e c hni que   o n   th e   o r i g i na l   da t a   ( w i t h o ut  t h e   i m a ge   i m pr o v e m e n t   p r o c e s s ) .   I n   a dd i t i o n ,   i t   c a n   be   o b s e r v e d   t h a t   t h e   i m a ge   i m pr o v e m e n t   pr o c e s s   c a n   i nc r e a s e   t h e   a c c ur a c y   o f   t he   c l a s s if i c a t i o n ,   whi c h   r e s u l t s   i n   72 %   o f   F 1 - S c o r e .       T a bl e   7 .   T h e   c o m pa r a t i ve   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   m e t h o ds     A c c u r a c y   R e c a ll   P r e c is i o n   F1   V G G 16   0 . 64   0 . 64   0 . 65   0 . 65   R e s N e t5 0   0 . 64   0 . 64   0 . 65   0 . 64   I nc e pt i o n   0 . 68   0 . 68   0 . 68   0 . 68   P r o p o s e d m e th o d   0 . 70   0 . 70   0 . 71   0 . 70   P r o p o s e d  m e t h o d   im age  i m p r o ve m e n t   0 . 72   0 . 72   0 . 73   0 . 72       4.   DI S CU S S I ON  AN CONC L USI ON     C he s t   X - r a y   im a ge s   a r e   r a d i o l o g i c a l   r e s o ur c e s   t h a t   c a n   b e   u s e t de t e r m i ne   t h e   s e v e r i t y   o f   r e s p i r a t o r y   d i s e a s e s   s uc h   a s   C OV I D - 19  a n p ne u m o ni a T o   i n c r e a s e   t h e   r e pr o duc i bil i t y   f o r   t he   d i s e a s e   d i a g n o s i s ,   t hi s   pr o p o s e s   a   c l a s s if i c a t i o n   t e c h ni q ue   t h a s e pa r a t e s   t h e   X - r a y   im a ge s   i n t di f f e r e n t   t y p e s   ( C OV I D - 19,   pn e u m o ni a ,   a n n o r m a l ) .   De e l e a r ni ng - b a s e t e c hni que s   a r e   us e to  pe r f o r m   t h e   c l a s s if i c a t i o n   t a s k T h e   b a s e li ne s   t e c hni qu e s   a r e   i m p l e m e n t e d,   c o m pr i s i ng  VG G - 16,   R e s t Ne t 50,   a n I n c e pt i o n T h e n ,   t h e   pr o p o s e t e c h ni que   i s   c o n s t r uc t e d T h e   t e c h ni qu e   c o m bi ne s   t w o   de e p   n e ur a l   ne t wor ks ,   whi c h   a r e   C NN   a n d   L S T M T h e   C NN   e x t r a c t s   a b s t r a c t   t - di s c r i mi na t i v e   f e a t ur e s   f r o m   t h e   i m a ge   a n t h e   L S T M   o v e r s e e s   t h e   c l a s s if i c a t i o n   pr o c e s s ,   whi c h   c a n   e x t r a c t h e   l o c a l   c o n t e x o f   t h e   f e a t ur e s   ge n e r a t e by   t h e   C NN .   T h e   e x pe r im e n t   r e s u l t s   c o n duc t e us i ng   a   s t a n da r da t a s e t   s h o t h a t   t h e   pr o po s e t e c hni que   u s i ng   t h e   hy b r i n e t wo r k   a r c hi t e c t ur e   y i e l ds   t h e   b e s t   r e s u l t s .   I n   a dd i t i o n ,   i t   c a n   b e   o b s e r v e t h a t   t h e   r e c a l l   v a l ue   o f   t h e   i m a g e s   i t h e   n o r m a l   c l a s s   i s   m a r g i na l ly   go od,   f o r   a l l   c l a s s if i c a t i o n   t e c hni qu e s ,   c o m pa r e d   to   th e   o t h e r   c l a s s e s T h e   X - r a y   im a ge   o f   t h e   n o r m a l   c l a s s   do e s   n o t   c o n t a i n   m a s s i ve ly   t h e   w hi t e   m a t t e r   i n   t h e   l u n a r e a T h e   i m a ge   im pr o v e m e n t   pr o c e s s   ( b o t h   s t a n da r d i z a t i o n   a n c o n t r a s t   i m pr o v e m e n t c a n   b e   t h e   ke y   t o   h e l p i n g   t h e   c l a s s if i e r s   to  di f f e r e n t i a t e   b e t we e n   t h e   i m a ge   c l a s s Ho we v e r ,   c o n s i de r i ng  t h e   C OV I D - 19   a n pne u m o ni a   im a ge   c l a s s ,   t h e   m a j o r i t y   o f   m i s s e d   c l a s s if i c a t i o n   is   f o un d   w h e n   t h e y   a r e   b o t h   c l a s s i f i e t o   t h e   n o r m a l   im a g e   c l a s s T h e r e f o r e ,   t h e r e   i s   a   s ub t l e   d i f f e r e n c e   be t we e n   t h e   n o r m a l   im a ge   c l a s s   t h e   C OV I D - 19  a n t h e   pn e u m o ni a   i m a g e   c l a s s I n   a dd i t i o n ,   i t   c a n   b e   r e m a r ke f r o m   t h e   e x pe r im e n t a l   r e s u l t s   t h a t h e r e   i s   a   c e r t a i l e v e l   o f   d i f f e r e n c e   b e t we e n   t h e   C OV I D - 19  i m a ge   c l a s s   a n t h e   pn e u m o ni a   c l a s 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 &   C o m S c i     I S S N:   2502 - 4752         C las s if ication  o c he s x - r ay   image s   us ing  hy br i de e lear ning  me thod   ( P anida  Songr am)   873   T h e   fu t ur e   wor wi ll   be   a im e a t   i nve s t i ga t i n g   t h e   e x t e n s i o n   o f   t h e   pr o po s e t e c h ni que   u s i ng  t h e   hy br i m e t h o d 2D  i n put   da t a   f o r   L S T M   wi ll   a ls o   b e   i m p l e m e n t e d   i n   f ut ur e   wor k I n   a dd i t i o n ,   e ns e m b l e   t e c h ni que s   t h a t   c o m bi ne   d i f f e r e n t   de e l e a r ni ng  a r c hi t e c t ur e   w i l l   b e   i nve s t i ga t e i n   t h e   f ut ur e   wor k       AC K NOWL E DGE M E NT S   T hi s   r e s e a r c h   pr o j e c t   wa s   f i na nc i a l ly   s uppo r ted  by   F a c u l t y   o f   I nf o r m a t i c s ,   M a h a s a r a kha m   Uni ve r s i t y ,   T h a il a n d .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   W o r ld o m e t e r s ( 2021,  A pr il   28 ) A c ti ve   c a s e s [ O nl in e ] A v a il a bl e ht tp s :// www . w o r ld o m e t e r s . in f o / c o r o na v ir us / ? ut m_ c a mpa ig n ho m e A d ve ga s 1? % 22, Ac c e s s  29 Apr il  2021 .   [ 2 ]   J L a gua r ta ,  F H u e t o ,  a nd  B S ubi r a na C O V I D - 19 A r ti f ic ia I nt e ll ig e n c e  D ia gn o s is  U s in g O nl y  C o ugh R e c or di ngs ,   I E E E  O pe J our nal  of  E ngi ne e r in g i n M e di c in e   and B io lo gy . , vo l 1, pp 275 - 281, S e p 2020, do i 10 . 1109 / O J E M B . 2020 . 3026928 .   [ 3 ]   S T ul i,   R T u li a nd  S S G il l,   P r e di c ti ng  th e   G r o w th   a nd   T r e nd   of   C O V I D - 19   P a nd e mi c   us in M a c hi n e   L e a r ni ng  a nd   C l o ud  C o mput in g, ”  I nt e r ne of  T hi ng s . , vol . 11, S e p 2020,  100222, doi 10 . 1016 / j . i o t . 2020 . 100222   [ 4 ]   W H O C O V I D - 19  E s s e nt ia S upp li e s   F o r e c a s ti ng  T ool O v e r v i e w   of   th e   s tr u c tu r e ,   me th o d o l o g y a nd  a s s umt i o ns   us e d,  I nt e r im   g y uda n c e , 25 Augus 2020 .   [ 5 ]   P G a li a ts a to s C O V I D - 19  L ung  D a ma ge [ O nl in e ] A v a il a bl e ht tp s :// www . ho pki ns m e di c in e . or g / he a lt h / c o nd it i o ns - a nd - di s e a s e s / c o r o na v ir us / w ha t - c o r o na v ir us - d oe s - to - th e - lu ngs   (a c c e s s ed   Ap r .   22 ,   2021 ) .   [ 6 ]   M R it te r D V M O tt a nd  F P a ul C O V I D - 19 a   s im pl e   s ta ti s ti c a m o d e f or   pr e di c ti ng  in t e ns i ve   c a r e   uni l o a in   e x p o n e nt ia pha s e s  of  t h e  di s e a s e , ”  Sc R e p . , vo l 11,   no 1, M a r 2021, do i 10 . 1038 / s 41598 - 021 - 83853 - 2 .   [ 7 ]   Q P ha m,  D C N gu y e n,  T H u y nh - T h e W H w a ng ,   a nd  P N P a th ir a na A r ti f i c ia I nt e ll ig e n c e   ( AI a nd  B ig   D a ta   f o r   C o r o na v ir us   ( C O V I D - 19 P a nde mi c A   S ur v e y   o th e   S ta te - of - th e - A r ts , ”  I E E E   A c c e s s . vo l 8,  pp 130820 - 130839,  J ul 2020,   do i 10 . 1109 / A C C E S S . 2020 . 3009328 .   [ 8 ]   T .   D P ha m,  C la s s if ic a ti o n   of   C O V I D - 19   c h e s X - r a y s   w it de e l e a r ni ng ne w   m o de ls   or   f in e   tu ni ng ? ,   H e al th   I nf   Sc S y s t .   v ol 9,  n o 2, N ov 2021, do i 10 . 1007 / s 13755 - 020 - 00135 - 3 .   [ 9 ]   Q G ua n,  a nd  Y H ua ng,  M ul ti - la be c he s X - r a y   im a ge   c la s s if ic a ti o vi a   c a t e g o r y - w is e   r e s id ua a tt e nt i o le a r ni ng ,   P at te r n   R e c ogni ti on L e tt e r s . v ol 130, pp 259 - 266, F e b 2020, do i 10 . 1016 / j . pa tr e c . 2018 . 10 . 027 .   [ 10 ]   Y X T a ng,  Y B .   T a ng,  a nd   Y P e ng,   A ut o ma t e a bn or m a li t y   c la s s i f i c a ti o of   c he s r a di o gr a phs   us in d e e p   c o n vo lu ti o na ne ur a n e tw o r ks , ”  npj  D ig it al  M e di c in e v ol 3, no 1, M a y 2020, do i 10 . 1038 / s 41746 - 020 - 0273 - z .   [ 11 ]   Z X ue C he s X - r a y   I ma g e   V i e w   C la s s if i c a ti o n, ”  in   I E E E   28 th   I nt e r nat io nal   Sy m pos iu m   on  C om put e r - B as e M e di c al   Sy s te m s pp 66 - 71,  2015,   do i 10 . 1109 / C B M S . 2015 . 49 .   [ 12 ]   C Q in D Y a o a nd  Y S hi C o mput e r - a id e d e t e c ti o in   c he s r a di o gr a ph y   ba s e o a r ti f i c ia in t e ll ig e nc e a   s ur ve y ,   B io M e E ng O nL in e v ol 17, Aug 2018, doi 10 . 1186 / s 12938 - 018 - 0544 - y .   [ 13 ]   I B a lt r us c ha t,   H N ic ki s c h,  M G r a s s T K n o pp,  a nd  A S a a lb a c h,  C o mpa r is o of   D e e L e a r ni ng   A ppr o a c h e s   f or   M ul ti - L a be C he s X - r a y   C la s s i f ic a ti o n ,   Sc R e p v ol 9, A pr 2019, doi 10 . 1038 / s 41598 - 019 - 42294 - 8 .   [ 14 ]   G J ia H K L a m,  a nd  Y X u,  C la s s if ic a ti o of   C O V I D - 19  c h e s X - r a y   a nd  C T   i ma ge s   us in a   t y p e   of   d y na mi c   C N N   mo di f ic a ti o me th o d ,   C om put  B io M e d v ol 134, J ul 2021, do i 10 . 1016 / j . c o mpbi o me d . 2021 . 104425 .   [ 15]   A U B e r li a na   a nd  A B us ta ma m,  I mpl e m e nt a ti o of   S ta c k in E ns e mbl e   L e a r ni ng  f or   C la s s if ic a ti o of   C O V I D - 19  us in I ma ge   D a ta s e C T  S c a n a nd  L ung  X - r a y , i 3r d I nt e r nat io nal  C onf e r e nc e  on I nf or m at io n and C om m uni c at io ns  T e c hnol ogy   ( IC O I A C T ) 2020, pp 148 - 152, do i 10 . 1109 / I C O I A C T 50329 . 2020 . 9332112 .   [ 16 ]   P S hr i v a s ta v a A S in gh,  S A ga r w a l,   H T e kc ha nda ni   a nd  S V e r ma C o vi d e te c ti o n   in   C T   a nd  X - r a y   im a ge s   us in E ns e mbl e   L e a r ni ng ,   in   5t I n te r nat io nal   C onf e r e nc e   on  C om put in M e th od ol ogi e s   and  C om m uni c at io n ( I C C M C ) 2021,  pp 1085 - 1090,   do i 10 . 1109 / I C C M C 51019 . 2021 . 9418308 .   [ 17 ]   P M e y e r ,   D M ül le r I S o t o - R e y ,   a nd  F K r a me r C O V I D - 19  I ma ge   S e gm e nt a ti o B a s e d   o D e e p   L e a r ni ng   a nd  E ns e mbl e   L e a r ni ng ,   St ud H e al th  T e c hnol  I nf or m v ol 281, M a y 2021, do i 10 . 3233 / S H T I 210223 .   [ 18 ]   P P in te la s   a nd  I .   E L i v i e r is S pe c ia I s s ue   o E ns e mbl e   L e a r ni ng  a nd  A ppl ic a ti o ns ,   A lg or it hm s v ol 13,  no 6,  J un 2020,  do i 10 . 3390 / a 13060140 .   [ 19 ]   K A .   Z a r ga r i,   M H e id a r i,   a nd  S .   A S ha r ia ti C O V I D - C la s s if i e r a a ut o ma te ma c h in e   l e a r ni ng  m o d e t o   a s s is in   th e   di a gn o s is   of  C O V I D - 19 i n f e c ti o in  c h e s X - r a y  i ma g e s ,   Sc R e p v ol 11,  no . 1, pp. 1 - 6,  M a y 202 1 , do i 10 . 1038 / s 41598 - 021 - 88807 - 2 .   [ 20 ]   M E H C ho w dhur y   e al . C a A I   H e lp   in   S c r e e ni n V ir a a nd  C O V I D - 19  P ne um o ni a ? ,   I E E E   A c c e s s vo l 8,     pp 132665 - 132676, J ul 2020, do i 10 . 1109 / A C C E S S . 2020 . 3010287 .   [ 21 ]   R T a w s i f u r   e al . E x pl or in th e   e f f e c t   of   im a ge   e nha nc e m e nt   te c hni qu e s   o n   C O V I D - 19  d e t e c ti o us in c h e s X - r a y   im a g e s ,   C om put e r s   in  B io lo gy  and M e di c in e v ol 132, M a y 2021, do i 10 . 1016 / j . c o mpbi o m e d . 2021 . 104319 .   [ 22 ]   E M R e in ha r d,  B .   G A s hi khmi n,  a nd  P .   S B r u c e C o lo r   T r a ns f e r   be tw e e I ma ge s ,   I E E E   C om put e r   G r aphi c s   and  A ppl ic at io ns v ol 21, pp 34 - 41, 2001, d o i 10 . 1109 / 38 . 946629 .   [ 23 ]   K Z ui d e r ve ld C o nt r a s L im it e A da pt iv e   H is to g r a ph  E qua li z a ti o n, ”  in   G r aphi c   G e m s   I V A c a de mi c   P r e s s   P r of e s s io na l,   I nc . U S A , 1994 Pp 474 - 485 .   [ 24 ]   K S im o n y a a nd  A Z is s e r ma n,  V e r y   D e e C o n vo lu ti o na N e tw o r ks   f o r   L a r g e - S c a l e   I ma g e   R e c o g ni ti o n, ”  in   T he   3r I A P R   A s ia n C onf e r e nc e  on P at te r n R e c ogni ti on  ( A C P R ) , 2015, pp 730 - 734, do i 10 . 1109 / A C P R . 2015 . 7486599 .   [ 25 ]   K H e X Z ha ng,  S R e n,  a nd  J S un,  D e e R e s id ua L e a r ni ng   f or   I ma g e   R e c o gni ti o n, ”  in   I E E E   C onf e r e nc e   on  C om put e r   V is io n   and  P a tt e r n R e c ogni ti on  ( C V P R ) , 2016, pp 770 - 778, do i 10 . 1109 / C V P R . 2016 . 90 .   [ 26 ]   C S z e ge d y ,   V V a nho uc k e S I of f e J S hl e ns a nd  Z W o jn a ,   R e th in ki ng  th e   I nc e pt i o n   A r c h it e c tu r e   f o r   C o mput e r   V is io n ,   in   I E E E  C onf e r e nc e  on C om put e r  V is io n and P at te r n R e c og ni ti on  ( C V P R ) , 2016, pp 2818 - 2862, do i 10 . 1109 / C V P R . 2016 . 308 .   [ 27 ]   A S he r s ti ns k y F unda me nt a ls   of   R e c ur r e nt   N e u r a N e tw o r ( R N N a nd  L o ng  S h o r t - T e r M e m or y   ( L S T M ne tw o r k ,   P hy s ic a   D N onl in e ar  P he nom e na . v ol 404, M a r 2020, do i 10 . 1016 / j . ph y s d . 2019 . 132306 .           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 &   C o m S c i ,   Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 867 - 87 4   874   B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       P a ni da   So n g ra m           i s   c u rr en t l y   a n   A s s i s t an t   Pr o fe s s o at   t h e   Fa c u l t y   o f   I n f o r m at i c s ,   Ma h as arak h a U n i v e rs i t y   ( MSU ) ,   T h ai l a n d Sh e   w as   b o rn   i n   T h a i l a n d   i n   1 9 7 8 Sh e   r ecei v ed   t h M . Sc an d   Ph . D d eg r ee   i n   Co m p u t e r   S ci en ce  at   K i n g   M o n g k u t s   In s t i t u t o T ec h n o l o g y   L ad k rab an g H e r e s e ar c h   ar e as   are   as s o c i at i o n   ru l e   m i n i n g ,   s e q u e n t i a l   p at t e rn   mi n i n g ,   t e x t   mi n i n g ,   a n d   d at mi n i n g .   In   ad d i t i o n ,   h e r ecen t   re s e ar c h   t o p i c s   fal l   i n t o   t e x t   m i n i n g   an d   i m a g e   p ro ce s s i n g .   Fo t e x t   mi n i n g   r es e arch Sh e   h as   b ee n   at t em p t i n g   t o   c o n s t ru c t   g en e ri c   l e arn i n g   fra me   t h at   c an   e x t rac t   me a n i n g fu l   i n fo r m at i o n   fr o m   t e x t ,   w h i c h   c an   b e   u s ed   f o r   d i ffe r en t   p u rp o s e s   s u c h   as   u s i n g   i n   c l as s i fi c at i o n   an d   cl u s t e r i n g   p ro b l em s Sh e   c an   b e   co n t a c t ed   at   e m ai l p an i d a . s @ m s u . ac . th .         P h a tth a n a ph o n g   C h o m p hu w i s et           i s   fu l l - t i me   l ect u re at   t h e   D e p art men t   o f   Co m p u t e S ci e n ce ,   Ma h as arak h a m   U n i v e rs i t y ,   T h a i l a n d H e   r ecei v ed   Ph D i n   co m p u t i n g   fro t h U n i v e rs i t y   o L ee d s ,   U K H i s   m ai n   r e s e ar c h   i n t e r e s t s   fal l   i n t o   v ari e t y   o f   ar e as ,   i n c l u d i n g   me d i c al   i m a g e   p ro ce s s i n g ,   Co m p u t e V i s i o n   ap p l i c at i o n s ,   a n d   Ma c h i n L e ar n i n g .   O n e   o h i s   c u rr en t   r e s e ar ch   i s   t o   i n v e s t i g at t ech n i q u e s   i n   m a c h i n e   l e arn i n g   a n d   d ee p   l e ar n i n g   t o   p ro ce s s   h i s t o p at h o l o g i c al   i m a g e s He   t ri e s   t o   s t u d y   c o m p u t at i o n al   t ech n i q u t h at   c an   co p w i t h   t h e   c h a l l en g o h i s t o p at h o l o g y   i m a g an a l y s i s   ( H IA )   w h e r e   t h e   i m ag e s   p o s e   i m p o rt an t   ch al l e n g e s   s u ch   as   i m ag e   s i z an d   r e s o l u t i o n   a n d   t h e   v ari at i o n s   o f   t h e   i m a g e s     d u e   t o   t h e   p r e p arat i o n   p ro ce s s H e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l p h at t h an ap h o n g . c @ m s u . ac . th .         Kh a n a bh o r n   Ka w a tti ku l           i s   fu l l - t i me   l e c t u r e at   D e p art men t   o I n f o r m at i o n   T e ch n o l o g y ,   Fa c u l t y   o S o c i a l   T ec h n o l o g y ,   Raj a m a n g a l U n i v e rs i t y   o T ec h n o l o g y   T a w an - ok  ( Ch an t h ab u ri   Ca m p u s ) ,   T h ai l a n d H e   r ece i v e d   m as t e r s   d e g r ee   i n   i n fo r m at i o n   t e ch n o l o g y   fro Mah as arak h s m   U n i v e rs i t y ,   T h a i l a n d T h e   m a i n   r e s e ar c h   o i n t e r e s t   i s   H u m an - C o m p u t e r   I n t e ra c t i o n ,   C o m p u t e V i s i o n ,   a n d   M ac h i n L e ar n i n g .   H i s   c u rr e n t   r e s e ar ch   fal l s   i n t o   w i d e   v ari e t y   ran g o co m p u t e r   v i s i o n   ap p l i cat i o n s ,   s u ch   as   i m ag s y n t h e t i zat i o n H e   at t em p t s   t o   g en e rat e   s u rr e a l   i m ag e s   o p e rs o n s   fro m   t h e   s k e t ch   i m a g e s .   I n   ad d i t i o n   t o   t h e   i n fo r m at i o n   fr o m   t h e   i m a g e   al o n e ,   h e   t ri e s   t o   i n t eg rat t h e   i n fo r m at i o n   fr o m   t e x t s ,   t h at   are  u s e d   t o   e x p l ai n   t h e   v i s u a l   ap p e ara n c o f   t h e   fa ces H e   c an   b c o n t ac t ed   at   em a i l k h an ab h o rn _ k a @ r m u t t o . ac . th .         C h a tkl a w   J a re a n po n           i s   cu rr e n t l y   an   A s s i s t an t   Pro fe s s o o D e p art me n t   o f   c o m p u t e s ci e n ce ,   Fa cu l t y   o In fo r m at i c s ,   Mah as arak h a m   U n i v e rs i t y ,   T H A IL A N D .   Ch at k l a w   r ec ei v ed   P h D i n   E l ec t ri c al   a n d   C o m p u t e r   E n g i n ee ri n g   fr o m   K i n g   Mo n g k u t U n i v e rs i t y   o f   T ech n o l o g y   T h o n b u ri ,   T h a i l a n d H e r   i n t e re s t ed   ar e as   o f   r e s e ar ch   ar e   D at a   Sci en ce ,   A I ,   Im ag p r o ce s s i n g ,   an d   R o b o t i c s Cu rren t l y ,   s h e   i s   t h e   h e a d   o P o L ar   L ab   at   t h Fac u l t y   o f   I n f o r m at i c s ,   Mah as arak h a m   U n i v e rs i t y Sh c an   b c o n t ac t e d   at   em ai l c h at k l a w . j @ m s u . ac . th .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.