I n t e r n at i on al  Jou r n al  of  E l e c t r i c al  an d   C o m p u t er E n g i n eeri n g  ( I J E C E )   V o l.   11 ,  N o.   5 O ct o b er   202 1 , p p 42 81 ~ 428 8   I SSN :   2088 - 8708 D O I :  10. 11 591/ i j ece . v 11 i 5 . p p42 81 - 428 8           4281       Jou r n al  h om e p age h ttp : //ije c e . ia e s c o r e . c o m   D o w n s y n d ro m e   d et ect i o n  u s i ng   m o dif ie a d ab o os t  a lg o ri t h m       V in c y  D e v i V K 1 ,  R a j e s h  R 2   1 D ep ar t m en t  o f  C o m p u t er  S ci en ce,  B h ar at h i ar  U n i v er s i t y ,  C o i m b at o r e,  I n d i a   2 D ep ar t m en t   o f  C o m p u t er  S ci en ce,   CH RIS T   ( D ee m ed   t o  b e   U n iv e r s ity ) ,  B a ng a l or e ,  I ndi a       A rt i cl e I n f o     AB S T RAC T     A r tic le  h is to r y :   R ecei v ed   J un   14 , 2 0 20   Re v i se d   M ar   1 , 2 0 2 1   A ccep t ed   M ar   1 4 , 2 0 2 1       I n h um a n body  g e ne t i c  c ode s  a r e  s t or e d i t he  g e ne s .  A l l  of  our  i nhe r i t e d   t r ai t s  ar e a s s o ci at ed   w i t h  t h es e g e n es  an d  ar e g r o u p ed  as  s t r u ct u r es  g en er al l y   cal l ed  ch r o m o s o m es .  I n  t y p i c al  cas es ,  ea ch  cel l   co n s i s t s  o f  2 3  p ai r s  o f   c hr om os om e s ,  out   of  w hi c h e a c h   pa r e nt  c o nt r i b ut e s  ha l f .  B ut   i f  a  pe r s on  ha s   a  pa r t i a l  or  f ul l  c opy  of  c hr o m os o m e  21,  t he  s i t ua t i o n i s  c a l l e d D ow s y n d r o m e .  I t r e s u lts  in  in te lle c tu a d is a b ili ty ,  r e a d in g  im p a ir m e n t,   d ev el o p m en t al  d el a y ,  an d  o t h er   m ed i cal  ab n o r m al i t i es .  T h er e i s  n o  s p eci f ic   t r e a t m e nt   f or  D ow n s y ndr om e .   T hus ,  e a r l y  de t e c t i on a nd s c r e e ni ng  of  t hi s   di s a bi l i t y  a r e  t he  be s t  s t y l e s   f or  dow n s y ndr om e  pr e v e nt i on.  I t hi s  w or k ,   r eco g n i t i o n  o f  D o w n  s y n d r o m u t i l i zes  a s et  o f   f aci al   ex p r es s i o n  i m a g es .   S o li d  g e o m e tr ic  d e s c r ip to r  is  e m p l o y ed   f o r  ex t r act i n g  t h e f aci al   f ea t u r es  f r o m   t h e i m a g e s et .  A n   A d aB o o s t  m et h o d   i s  p r act i ced  t o  g at h er  t h e r eq u i r ed  d at a   s e t s  a nd f or  t he  c a t e g or i z a t i on.   T he  e x t r a c t e d i nf or m a t i on i s  t he n a s s i g ne a nd us e d  t i ns t r uc t  t he  N e ur a l   N e t w or k  us i ng  B a c k pr opa g a t io n  a lg o r ith m .   T hi s   w or k  r e c or de d t ha t  t he  pr e s e nt e d m ode l   m e e t s  t he  r e qui r e m e nt  w i t h   9 8 . 6 7 %  accu r acy .   Ke y wo rd s :   A da B oos t  a lg o r ith m   B ack p r o p ag at i o n   B a ye s  c la s s if ie r   D o w n s ynd r o m e     F a c ia l p o in ts   T hi s  i s   an  ope n ac c e s s  ar t i c l e  u nd e r  t he   CC B Y - SA   l i cen s e.     Co rre sp o n d i n g  Au t h o r :   V i nc y D e v i  V K .   D ep ar t m en t  o f  C o m p u t er  S ci e n ce   B h a r a th ia r  U n iv e r s it y   C oi m ba t or e ,  I n di a   E m a il: v i n c y d e v i1 5 @ g m a i l. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h e  be a r i n g  of  a  pa r t i a l  or   f ul l  c opy  of  c h r o m os o m e  21,  c o m m o n l y  c a l l e d T r i s om y  21 r e s ul t s  i n  a   s e t   o f   m ed i cal   ab n o r m al i t i e s   cal l ed   d o w s ynd r o m e   ( D S ) .   A n   i nd i vi d ua l   w i t D S   m a ha v e   i nd i vi d ua l   a nd / o r   i nt e l l e c t ua l  d e ve l o p m e nt  i s s ue s  [ 1 ] .  S t ud i e s   ha ve  s ho w n   t h a t  a s o u l   s u f f er i n g  f r o m  D S  e x h i b i t  d i v er s f aci al   f eat u r es  [ 2 ] .   T h e D S  af f ect ed   p er s o n s   m a y  al s o  p o s s es s   s o m e ch ar act er i s t i c s  t h at  ar e a s m al l  ch i n ,  a f l at   n a s al   br i dg e ,   f eeb l e   m u s c le  to n e ,  a n d  tilte d  e y e s  [ 3 ] .  D i a g n o s i s  o f  D S   m a y  b e e x ec u t ed  ear l i er   o r  a f te r  p a r tu r itio n .   I n  th e   f ir s t c a s e ,  b io - c h e m i cal   ev al u at i o n   a nd  c yt o ge ne t i c  t e s t s  c a n b e  d o ne  f o r  t he  d i a g no s i s  o f  D S .  I n t he   s eco n d  cas e,  t h e xi s t e nc e   o f   a  num be r  of   m i n or  phy s i c a l  a n m e di c a l   m a l f or m a t i ons   i n   a d d itio n  to   m i ni a t ur e   e a r s  pr ot r u de d  t on gue ,  up s l a nt i ng p a l p e b r a l  f i s s ur e s ,   ep i can t h al  f o l d ,   f la t f a c ia lo o k s ,   a n d  e x tr e m it y  v a r ia b le   p o i n t s  t o  t h e ch a n ce f o r  D S  [ 4 ] .  F o r  au t o m at ed ,  co m p u t er - ai d ed   a na l ys i s   o f  D S ,  t h e i m ag e p r o ces s ,  an d   an al y s i s  ca n  s er v e as  an  e f f ect i v e an d  p o w er f u l  cr eat u r e.   L oos   et   al .   [ 5 ]  s t u d i ed  t h e ch ar act er i s t i f aci al  p at t er n s  u s i n g  G ab o r   w a v el et  f eat u r es  f o r  t en   s ynd r o m e s ,  e xc l ud i ng D o w s ynd r o m e .  F ur t he r  s t ud i e s  [ 6 ]  gi ve  a  c l a s s i f i c a t i o n f o r  1 4  s ynd r o m e s ,  b ut  o nl 21%  a c c u r a c y .  E v e n   s o,  t h a t   m e t h od f a i l e d  t o di s t i ng ui s h   t he   s ynd r o m e s  f r o m  a  t i d y o n e .  I n i m p r o ve r ,  t he   m et h o d  cal l s  f o r   m an u al  l ab el i n g  a n d  s o  i t   w as   n o t  a f u l l y  a u t o m at ed  t ec h n i q u e.  L at er ,  S a r ay d e m i r   et   al .   [ 7 pr op os e d a  G a bor  w a v e l e t  t r a n s f or m  t e c hn i qu e   f or  t h e  de t e c t i on  of  D S  a n d t h e  t e c h n i qu e  pos s e s s e s  h i gh  accu r ac y .  B u r çi n  a n d  V as i f  d e v el o p ed  a  lo c a l b in a r y  p a tte r n   ( L B P )  b as ed   co n cep t   f or  t h e   D S  di a gn os i s .  H e r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SSN :   20 88 - 8708   In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g ,   V o l.   11 , N o 5 O c t obe r   20 2 1   :   4 2 8 1   -   4 2 8 8   4282   th e y   u s e d  a  te m p la te   m a tc h i n g  s tr a te g y .  S till,  t h e s e   m e th o d s  ta k e  s o m e   s o r t o f   m a n u a l p r e - pr oc e s s i n g f or  t h e   su c c e ss  o f  t h e  d i a g n o si s p r o c e s s.     P r i o r  t o  b i r t h ,  i f  t h e s cr een i n g  o u t co m e r ev eal s  t h e c h a n ce f o r  D S ,  a f o r m al  d i a g n o s i s  can  b e   es t ab l i s h ed .   F o r   ex a m i n i n g  t h m o d i f i cat i o n s   i n   s p eci f i ed   an at o m i ca l   f eat u r es   o f   t h e f et u s ,  t ech n i q u es  l i k e   ex p an d ed  al p h a - f e to p r o te in  ( A F P )  s c r e e n in g  te s t,  th e   n u c h al  t r an s l u cen c y  t es t ,  an d  s u p p l e m en t ar y  u l t r as o u n d   sc r een s   w h i c h  ar e av ai l ab l e [ 8 ] .   S u b j ect s   w er e al s o  cl ai m ed  t h at  t h n o s e s  o f  ch i l d r en   w i t h   D S   m a y  t a k e i n  a n   und e r - de v e l ope d n a s a l  bon e  c on s t r u c t i on .  B u t  t h i s  de f or m a t i on   m a y   n ot  be  i de n t i f i e d du r i n g  t h e ear l y   p r eg n an c y  s ca n  [ 9 ] .   T h es e s u r v e y s  co n f i r m  t h a t  t h e s ci e n t i f i c r ef l ect i o n  o f  f et al  n a s al  b o n e co n t r i b u t es  t o  t h p er f o r m a n ce o f  t h e f i r s t - t ri m e s t e r s c re e n i n g   f o r D S  [1 0 ].  In   m a c hi ne   l ea r ni n g   ( M L )   b o o s tin g  is  a n  a t tit u d e   t h at  co m b i n e s  f eeb l e a n d  er r o n eo u s  r u l e s  an d  i n  r et u r n  cr ea t e a p r eci s e f o r ecas t  r u l e.  T h e   m o s t   w i d el y   u s ed   f i r s t  pr a c t i c a l  boos t i ng  a l g or i t hm   w a s  t h e  A da B oos t  a l g or i t hm  [ 11] .  A da boos t  i s  a c t u a l l y a  m a c h i n e - l ear n i n g   t ech n i q u f o r  f ace d et ect i o n .   I n  ad d i t i o n ,  t h e t er m  b o o s t ed  r ep r es en t s  t h e cl as s i f i er s  at  each  s t a g e,   w h i c h  i s   b u ilt o f  b a s ic  c la s s if ie r s  [ 1 2 ] .  M a n y   s u r v e y s   w e r e  c o n d u c te d  f o r  in v e s ti g a ti n g   th e   s u ita b i lit y  o f   A d a b o o s t in   f a c e  r e c og n i t i on  a n d t h e  a l gor i t hm  i s  f o u n d t o be  a  be t t e r  t ool  [ 1 3] ,   [ 14] .   I n  th is  a lg o r ith m ,   t h e f ace  r es t r u ct u r i n g  i s  d o n e b y   m o v i n g  t h e cas cad e d et ect o r  ac r o s s  t h e i m ag e at  v ar i o u s  s cal es  a n d  l o cat i o n s .  W h en   co m p ar ed   w i t h  t h n u m b er  o f  r eg i o n s  s ca n n ed ,  a d i s t i n ct i v e i m a g h as  o n l y  a  m o d es t   t u r n  o f   f ace p ar t s .   H o w e ve r ,  i no n - f ace r eg i o n s ,  b ecau s e o f   t h u n t i m el y  t er m i n at i o n  o f  t h e d eci s i o n  p r o ces s ,  t h er e ar e ch a n ce s   t o   g et   o n l y  a  s m al l   n u m b er   o f   s t a g es   o f   t h cas cad t h at   a r es t i m at ed   at   a n   av er a g [ 1 5 ] ,   [ 16 ] .  T hus ,   t h e   r es t r ai n i n g   f act o r s  i n  t h e s p ee d  o f  ev al u at i o n  ar e t h e co m p u t at i o n al  d i f f i cu l t y  a n d  t h e  d e n i a l r a te s  o f  th e  in itia l   p o in ts .     O t h er  ch al l en g es  t h at   m a y  co n f r o n t  d u r i n g  t h e r eo r g an i zat i o n  p r o ces s  ar e t h e n o n - a v a ila b ilit y  o f  f in e   i m a g es ,  t h g ar l an d  o f  p i ct u r e s  an d  o t h er  i m ag e q u a l i t y   m at t er s .  S o ,  f o r  g en er at i n g   m o r e accu r at e s o l u t i o n s ,   wh a t   i s  r e qu i r e d i s  a n  e f f i c i e n t  da t a s e t .  I n  t h i s   w or k ,  a n  e nh a n c e d A da B oos t  a l g or i t hm  i s  pr opos e d f or  f i n di ng  th e  d i f f e r e n m a g n i tu d e  o f  D S .  V a r io u s  c o m b in a tio n s  o f   in p u t p a r a m e te r s  a r e  s u g g e s te d .  I t is   n o te d  th a t t h e   pr op os e d a l g or i t hm   y i e l ds  t h e   f i n e s t  r e s u l t s  b y  u s i n g  t h m i l i t ar y  cap ab i l i t i es  o f  t h e s u p p o r t ed  p ar am et er s .  D S   i s  r eco g n i zed  v i s u al l y   b y   s eei n g   a s   t h u l t r as o n o g r a m   i m a g o f   t h f et u s   f o r   t h o ccu r r en ce o f   n a s al   b o n e   ( N B ) .  O p t i cal  i d en t i f i cat i o n  o f  N B   m a y  co n f u s e t h s o n o g r ap h er s  an d   l ead s  t o  er r o r  b ecau s e o f  t h m o d es t   s iz e  o f  N B  in  th e   f ir s t tr i m e s t e r .  E q u a ll y ,  it is  v i s u a liz e d  in  th e  lite r a tu r e ; t h e  d e f ic ie n c y   o f  n a s a l b o n e  is  a   f u n d a m en t a l  i n d ex  t o  d et ect  D S  at  t h e ear l y  p h as e o f  p r eg n an c y .  S p eck l n o i s e er o d es  t h e ex cel l e n ce o f  t h e   ul t r a s o u nd   i m a g es .  T h er ef o r e,  t h e r eco g n i t i o n  o f  N B  b eco m e s  v er y  co m p l e x  i n  t h e f i r s t  t r i m es t er  [ 1 7 ] .     F i g u r e 1  s h o w s  t h e F aci al  d i s t i n ct i v en e s s  o f  a  f et u s   u s ed  t o  an al y ze D S .             Fi g ur e   1 .  F a c ia l d is tin c tiv e n e s s  o f  a f et u s   u s ed  t o  an al y ze d ow n s y n dr o m e       T h i s  p ap er  p r o p o s es  an  al g o r i t h m  t o  d et ect  t h e c h a n ce  f o r  D S   t h r o u g h  t h e  an al y s i s  o f   f et u s  f ac i a l   ch ar act er s .  L o cal i zat i o n  o f   f a ci al  p o i n t s  i s  d o n e a n d  t h e i n t er can t h al  d i s t a n ce i s  cal c u l at ed .   Cl a ss i f i e d  t h e   c ol l e c t e d i nf or m a t i on i nt o t w o  ba s e d on  t h e  a g e .   U s i n g  t h e s e  cal cu l at i o n s ,  t h e p r o p o s ed  al g o r i t h m  d et ect s  t h e   ch an ce  f o r  D S .  T h e r e m ai n i n g  p ar t s  o f  t h e co m p o s i t i o n  ar e a r r an g ed  as   f o l l o w s .  P ar t  I I  p r e s en t s  t h m at er i al s   an d   m et h o d s ,  s ect i o n   3   i s  t he  r e s ul t  a nd  d i s c u s s i o ns  a nd  f i na l l y ,  s e c t i o 4   c o nc l ud e s t h e  st u d y .       2.   M AT E RI AL S  AND M E T H O DS   2. 1.     A da pt i v e   bo o s t i ng  ( A da B oos t )  al gor i t h m   A n  Ad a B o o s t a lg o r ith m  is  a  t o o l to  u p g r a d e  th e  a c c u r a c y  o f   w e a k  le a r n i n g  a lg o r ith m s .  I t is  a   M L   a lg o r ith m   in tr o d u c e d  b y   F r e un d a n d  S c h a pi r e  [ 17] .  I t  c a n be  i m pl e m e n t e d b y  r unn i n g t h e   w e a k  l e a r n i ng  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g     I SSN :   2088 - 8708       D ow n s y ndr om e  de t e c t i on us i ng m odi f i e ada boos t  al g or i t hm  ( V i nc y  D e v i  V K . )   4283   a lg o r ith m   m u ltip le  ti m e s ,   s u c h  t h a t t h e  d a ta  is  s lig h tl y   m o d if ie d  i n  e a c h  r u n  a n d  th e n  c o m b i n e  th e   p r ep o s i t i o n s .  I t  can  b e n a m e d  as  a m e t a - a lg o r it h m   s i n c e  i t is  u ti liz e d  to  in c r e a s e  t he  f unc t i o ni ng o f  o t he r   s ch o l ar s .  I n   g en er al ,  t h er ar e t w o   t y p e s  o f  cl as s i f i er s  i n   l ear n i n g  al g o r i t h m s ;   s t r o n g   an d   w ea k  cl a s s i f i er s .     A  s tr o n g  c la s s if ic a tio n  a l g o r ith m   u s e s   m e t h ods   lik e   ar t i f i ci al  n eu r al  n et w o r k   ( A NN)  a n d   s u ppor t  v e c t or   m ach i n (S V M ).   H o w e v er ,  a  w eak   cl a s s i f i cat i o n  al g o r i t h m  e m p l o y s   m et h o d s  s u c h   as   b a y e s i a n ne t w o r k a nd   d e c is io n   t r ee.   A d a B o o st  c l a s si f i e r  i sh o w n  i n  F i g u r e   2 .  T h e   Ad a B o o s t a lg o r ith m  i s  a d a p tiv e  in   n a tu r e .   T h i s  i s  b ecau s e i f  t h e p r ev i o u s  cl as s i f i er  h a s   m i s cl as s i f i ed  an y  i n s t an ce s ,  an d  s o  t h o s e i n s t a n ces   w er e   r e s tr u c t u r e d  in to  th e  s u c c e e d in g  c la s s i f ie r .  T h is  a lg o r ith m   is  a ls o  r e a ll y  s e n s it iv e  t o  d is tu r b a n c e .  T h is   al g o r i t h m   s t ar t s  b y  al l o cat i n g  t h s a m w e i g h t s  t o  al l  o ccu r r en ces  i n  t h e t r ai n i n g  d a t a.  T h en  i t   f o r m s  a  cl as s i f i er   u s i n g  t h e l ear n i n g  al g o r i t h m   f o r  t h e d at a a n d  t h w ei g h t s   w i l l  g et  u p d at ed  b as e d  o n  t h e cl as s i f i er s   r e s p o ns e .  T he  e a s i n s t a nc e s   ge t  l o w   w e i gh t s  a nd   hi gh   w e i ght s  a r e  gi ve f o r  ha r d  c a s e s .  F o r  t he   w e i g ht e d   d at a,  a  cl as s i f i er   i s   a s s i g n ed   i n   t h f o l l o w i n g  ite r a tio n .   A l th e s e  s te p s   a i m   f o r   a  b e tte r  c la s s i f ic a tio n .  T h e   i n s t a n ce  w ei g h t s  ar e r es t r u ct u r ed  b as ed  o n  t h e r eact i o n  o f  t h e n e w  cl as s i f i er .   T h er e ar e t w o  p r o b ab i l i t i es ,   ei t h er  t h e ea s i er  i n s t a n ce,   m a y  b eco m e  eas i er  o r  b eco m e  h ar d er .   T h e s eco n d  i s ,   t h h ar d er  i n s t an ce  b eco m e s   h ar d er  o r  eas i er .   T h e y  ar e r en o r m al i zed  a f t er  t h w ei g h t   u p d at es .   A s  t h e l a s t  s t a i r ,  t h e as s u m ed   v al u e i s   es t i m at ed  [ 1 8 ] ,   [ 19] .           Fi g ur e   2.  A da B oos t   c la s s if ie r       A l g o r ith m   a)   St a r t   b)   F o r m  tr a in i n g  s a m p le  s e ts ,  i n it ia liz e  s a m p le   w e i g ht s ,  a nd  i t e r a t i o ns .  T he   w e i g ht     m w ji 1 = ; f o r  j = 1  t o  N ; N  is  th e  n u m b e r  o f  ite r a tio n s .      (1 )     c)   C al cu l at t h e n o r m al i zed  w ei g h t s     = m i j i w i w i p ) ( ) ( ) (   (2 )   d)   C al cu l at e t h h y p o t h es i s ( j h )  v al u e u s i n g  N v e B a y es  p r o b ab i l i t y      e)   C al cu l at e t h e er r o r .     )] ( )[ ( i i j j i j y x h i p e =     (3 )     f)   I f e g > 1 /2 , ; N =  j - 1;  g o t o s t e p 9       j j j e e = 1 φ   (4 )     g)   C al cu l at e t h w ei g h t  co ef f i ci e n t ,     h)   C o m p u t e  ne w   w e i g ht s   us i n g t he  c o e f f i c i e nt s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SSN :   20 88 - 8708   In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g ,   V o l.   11 , N o 5 O c t obe r   20 2 1   :   4 2 8 1   -   4 2 8 8   4284   )] ( [ 1 1 ) ( ) ( i i j y x h j j j i w i w + = φ     (5 )     i)   F i n a l  hy pot h e s i s     )] ( [ 1 l og ) ( 1 y x h x h j L j h o = = = φ     (6 )     j)   S t op.       2 .2 .     N ve   b a y e s c l a s si f i e r   In   m a c hi ne  l e a r ni ng,   a p r o b ab i l i s t i c cl as s i f i er  b as ed  o n   b a ye s   [ 2 0 ]  t h eo r em  i s  t h e n v b a ye s   cl as s i f i er s .  T h e p r o v i s i o n al  an d  m i n i m al  p r o b ab i l i t i es  o f  t w o  ar b i t r ar y  ev en t s  ar e r el at ed  u s i n g   b ay es  t h e o r em .   G en er al l y ,  i t  i s   u s ed  t o  cal cu l at e t h e s u b s eq u en t  p r o b ab i l i t i es .  T h es e cl as s i f i er s  ar e i n d ep en d en t  f ea t u r e   m ode l s  an d  l ear n i n g  s u c h  cl as s i f i er s  i s  s i m p l i f i ed  i f  t h e i n d i v i d u al  p ar a m et er s  ar e  co n s i d er ed .  W h en   co m p ar ed   w i t h  o t h er  t ech n i q u es ,  r eg ar d l es s  o f  t h i s  n a i v h y p o t h es i s ,  t h i s  cl as s i f i er  i s  r e m ar k ab l y  e f f ect i v e i n   p r act i ce,  i n cl u d i n g   f o r  ap p l i cat i o n s  l i k e a   m ed i cal  d i ag n o s i s ,  t ex t  cl as s i f i cat i o n ,  an d   s y s t e m s  p er f o r m a n ce   a d m in i s tr a tio n .  T h e  c o n d itio n a l p r o b a b ilit y  is  p r e s e n te d  e q u a ll y ,     = ' ' ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ' k k k k k k C P C x P C P C x P x C P     (7 )     T he  na ï ve   b a y e s c l a s s i f i e r s   es t i m at e t h at  t h v al u e o f  t h e s p eci f i f eat u r e o f  a cl as s  i s  i s o l at ed  f r o m   t he  va l ue  o f  a n y   o t h er  f eat u r e.  S o ,     ) ( ) ( 1 k d j j k C x P C x P = =     (8 )     w h e r e ,  C =  { C 1 ,  C 2 , . . . . .  C K }  is  th e  s e t o f  c la s s  la b e ls  a n d  P ( x | C )  is  c o n d itio n a l p r o b a b ility .     2 .3 .     B ac k p r op agat i on   n eu ra l  n et w o rk   ( B P NN)   A   n e u r al  n et w o r k  [ 2 1 ]  i s  d ef i n ed  as  a co l l ect i o n  o f  as s o ci at ed  i n p u t - o u tp u t e le m e n ts  s u c h   t h at  eac h   c on n e c t i o n   h a s  a   w e i gh t  l i nk e w i t h i t .  I t   i s  a ppl i e d t m a ke  pr e di c t i v e   m ode l s   f r o m  bi g   da t a ba s e s  a n t h e m i m i c t h e   h u m a n  n eu r al   s y s t e m .   F o r  t r ai n i n g  f eat u r s et s  ex t r act ed  f r o m   t h e   cl as s i f i er ,  m u l t i - l a y e r  B P NNs   ar e u s ed .  C o m m o n l y ,  a  m u l t i - la y er  n et w o r k  co n s i s t s  o f  t h r ee l a y er s  o f   n er v e cel l s .  T h e y  a r e t h e i n p u t  l a y er ,  a   hi d d e n l a ye r ,  a nd  o ut p ut  l a y e r .  T he  c o nne c t i o ns   i n  B P N N  a r e  s uc h  t ha t ,  e a c no d e  i n t he  i np u t  l a ye r  i s   co n n ect ed  t o  t h e n o d es  o f  t h e h i d d en  l a y er .   A l so ,  h i d d en  l a y er  n o d es  ar r e la te d  to  th e  o u tp u t la y e r .  T h e r e  is   no  d i r e c t  l i n k b e t w e e n t he   n o d e s  i n a n i nd i vi d ua l  l a ye r   a nd   w i t h e ve r y c o n ne c t i o n;  t he r e  s ho ul d  b e  a n   as s o ci at ed   w ei g h t i n g   f act o r  [ 2 2 ] .  A t  t h t i m e o f  t r ai n i n g ,  t h w ei g h t s  ar m o d i f i ed   u s i n g   t h e B P  al g o r i t h m  a n d   t he  p r o ces s  i s  cal l ed  l ear n i n g .  I n  t h i s  s t u d y ,  t h e s u p er v i s ed  l e ar n i n g   m et h o d  i s  ad o p t ed .     T h A N N   t r ai n i n g   p ar a m et er s   ar p r es en t ed   i n   T ab l 1 .   T h d i f f er en ce   b et w een   t ar g et   an d   act u al   r es p o n s e i s  t er m ed  as   t h e  s y s t e m  er r o r .  D u r i n g   t h e  t r ai n i n g  p r o ces s ,  t h i s   e r r or  i s  ba c k pr opa g a t e d t o t h e   p r eced i n g   l a y er ,   i . e.   t h h i d d en   l a y er .  T h er r o r   i s   t h en   cal cu l at ed   f o r   each   el e m e n t   i n   t h i s   l a y er  N .   I n   t h e   s a m e   m a n n er ,  er r o r  at  each   n o d e o f  a p r ev i o u s l y  h i d d en  l a y er  t h at  i s  N - 1  is  a ls o  d e te r m in e d .  B y   u s i n g  t h is   m e t h od t o  r ed u ce t h e er r o r  t o  t h e ex p ect ed  l ev el .       T ab l e 1 .   A N N  tr a i n in g  p a r a m e te r s   N o .  o f   I n p u t s   N o.  of  o u t p u t s   N o.  of  H i d d e n  L a y e r   N o.  of  H i d d e n  N e u r on s   N o .  o f  it e r a tio n s   7   1   1   8   5 0 0   L e ar n i n g  R at e   M o m en t u m  R at e   A c t iv a tio n  F u n c t io n   T r a i n i n g  M e t h o d   E rro r   0 . 0 5   0 .5   S i gm o i d   B a c k p r op a g a t i o n   0 . 0 0 1       2. 4.   P r op os e d   A d aB oos t   al g or i t hm   T h e   Ad a - B oos t   a lg o r ith m   h e r e u s ed  e m p l o y es  t h na ï ve - b a ye s   cl as s i f i er  as  a  w ea k  l e ar n er .   T h e   i n i t i al i zat i o n  o f  t r ai n i n g  d at a a n d   w ei g h t s  ar e b as ed  o n  t h e c l as s i f i er .   T h w ei g h t s  ar e eq u a l  t o  t h f r act i o n  o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g     I SSN :   2088 - 8708       D ow n s y ndr om e  de t e c t i on us i ng m odi f i e ada boos t  al g or i t hm  ( V i nc y  D e v i  V K . )   4285   t h e t o t al   n u m b er  o f  cl as s i f i er s .  U s i n g  t h e s u p er v i s ed  l ear n i n g   m et h o d ,  t h es e cl a s s i f i er s   can  b e ef f ect i v el y   d ev el o p ed .   A n  ad v an t a g e o f   t h na i ve  b a y e s   c la s s i f ie r  is   th a t it r e q u ir e s  o n l y  a  li ttle   a m o u n t o f  tr a i n i n g   i nf or m a t i on f or   as s es s i n g  t h e  co m p o n en t s   n eed ed  f o r  s o r t i n g .   A f t er  each  i t er at i o n   n e w   h y p o t h es i s   h j   i s   ge ne r a t e d .   A p p l y i ng t hi s  h y p o t he s i s  t he   w e i g ht   an d  er r o r  a r e cal cu l at ed  an d  t h e s y s t e m   u p d at es  t h w ei g h t s   b as ed  o n  t h e er r o r  v al u e.       )] ( [ 1 1 ) ( ) ( i i j y x h j j j i w i w + = β             (9 )     T h i s   p r o ced u r i s  r ep ea t ed  t i l l   t h e i t er a t i o n s   a r e f i n i s h ed  a n d   t h e f i n a l  v a l u e i s   co m p u t ed  u t i l i zi n g  t h r u l e,     )] ( [ 1 l og ) ( 1 y x h x h j L j h o = = = φ     ( 10)     2. 5 .     F ea t u re   ex t ra c t i o n   I n  t h i s  p r o p o s ed   m et h o d ,  t h e   f aci al  l a n d m ar k s  ar e d et ect ed   an d  t h e n  a  g eo m et r i c d e s cr i p t o r  i s  b u i l t   u s i n g  i t .   T h e g eo m et r i c r ep r es en t at i o n  i s  s u ch  t h at ,  i t  u s es  2 - D  f a c ia l f id u c ia l p o in ts .   T h a t is ,  t w o  p o in ts  P 1   an d  P 2  ar e ch o s en  f r o m  t h e ce n t er   of  t h e  e y e br o w s ,   f or  t h e  gl a be l l a ,  on e  poi n t -   P 3,  f ou r  poi n t s  P 4,  P 5,   P 7,  a n P 8 f or  t h e  i nn e r  a n d ou t e r  c or n e r  of  t h e  e y e s ,  on e  poi n t  P 6 f or  t h e  r oot  of  t h e  n os e ,  t w o p oi n t s  P 10 a n d P 1 1,     f or   A l a r s  s i de w a l l s ,  on e  poi n t   P 9 f or  t h e  s u pr a t i p,  on e  poi n t  P 12  f or  t h e  c ol um e l l a ,  t h e  poi n t s  P 14 a n d P 1 5,  f or   t h e   m ou t h  c or n e r s  a n d t w poi n t s  P 13 a n d P 16 f or  t h e   t op a n d bot t om  of  t h e   u ppe r  l i p a n d l o w e r  l i p   r es p ect i v el y .  F i g u r e   3   s h o w s   h o w  t h e  lo c a liz a tio n  o f  t h e  1 6  f a c ia l p o in ts  is  d o n e .   F r o m  t h e   m e n t i o n e d 16  poi n t s ,  f o u r t een  d i s t a n ces  ar e i d en t i f i ed  an d  t ak en  o u t  as  s h o w n  i n  F i g ur e   3.   A l l   t h es d i s t an ce s   ar n o r m al i zed  t o   t h w i d t h   o f  t h f ac t o   g u ar an t ee  t h at   t h e  ch ar a ct er i s t i cs  ar s cal e - i n v a r i a n t  T h e   di s t a n c e s ,   s a y ,   d 1, d2, d3,  d6,  d8,  d10 , d1 1, d 12,  a n d14  s y m bol i ze t h e s t a n d ar d  v al u es  o f  t h e t w o   m i r r o r ed  d i s t an ces  o n  b o t h  s i d es  o f  t h f ace.   T o  cal cu l at e t h e d i s t a n ce d 1 1 ,  t h e m ee t i n g  j u n ct i o n s  o f  t h e l i n e   a m o n g  th e  p o in ts  o n  t h e  to p   o f  th e  u p p e r  lip  a n d   b o tto m  o f  th e  lo w e r  lip ,  a n d  th e  lin e  b e t w e e n  th e  le f t a n d   ri ght  c o r ne r s  o f  t he   m o u t h a r e   us e d .   T hus ,  t he   f o l l o w i n g c ha r a c t e r i s t i c  ve c t o r  ha s  f o ur t e e n d i m e ns i o ns .   F o r  r eco g n i zi n g  D S ,  i t  i s  s i g n i f i can t  t o  co n s i d er  t h e i n t er can t h a l  s p ace d 4 ,  i . e. ,  s p ace  a m o n g  t h e   i n s i d e r eces s es  o f  t h e e y es .   A n  ad d i t i o n  i n  t h e i n t er ca n t h al   d i s t an ce cal l ed  t el eca n t h u s  i s   f r eq u en t l y  o b s er v ed   i n  t h e p eo p l w i t h   D S .   T h e p r es en t s  o f  t i n y  p al p eb r al  f i s s u r es ,   w h i c h  i s  t h e d i s t a n ce b et w een  t h e l at er al  a n d   m ed i al  can t h u s  o f  t h e o p t i cs  i s  an o t h er  co m m o n   f eat u r e.   T h i s  as p ect  i s  cap t u r ed  b y   s p ace  d3.   P e opl e  w i t h  D S   co m m o n l y  i n d i cat e t h e s y m p t o m  o f  co m p r es s ed  n o s e an d  d i s t an ce s  d 5  t o  d 8  s t an d  f o r  t h i s  p ar t i cu l ar  f eat u r e.   L a s t l y ,  t h e  pr e s e n c e  of  a  s m a l l   m ou t h ,   w hi c h  i s  a  s y m pt o m  o f  D S ,  i s  c a pt u r e d by  di s t a n c e s  d10 t d13 .           Fi g ur e   3 .  L o c a liz a tio n   o f  f a c ia l p o in ts       3.   R ES U LT S   A ND  D I SC U SS I O N     F id u c ia l p o in ts   ar e   p o in ts   t h at  ar e u s ed  as   p o in ts   o f  r ef er en ce o r  m eas u r e;  h en ce d e t er m i n i n g   t he   f id u c ia l p o in ts   is  th e  e le m e n ta r y   s te p  to  d is ti n g u is h  a   f a ce.  S o m e o f  t h m ai n   f id u c ia l p o in ts   ar e t h e e y es ,   l i p  ed g es ,  n o s e,   a nd   c hi n.  I n t hi s  s t ud y ,  s o m e  i m a g es   f r o m   t h e D ar t m o u t h  D at ab as e o f  C h i l d r en s  F ace s   a r s el ect ed ,  i n cl u s i v e o f   m al es   an d  f e m al e i m a g es   t h at   w er e s h o w i n g  v er y  d i s t i n ct   f aci al  ex p r es s i o n s .  S o m e   i m a g es  co l l ect ed  b y  F er r y  et . al   w i t h  D S  ar e al s o  ad m i t t ed .   T h e i m ag e s   w er e act u al l y  ca p t u r ed  i m p ul s i ve l f r o m  u n r el at ed  an g l es ,  b ack g r o u n d s ,  an d  d i s t a n ces ,  s cr een i n g   u n r el i ab l h ead  p o s es ,  f aci al  ex p r es s i o n s ,  an d   o ccl u s i o n s .   A s  t h n ex t   s t ep ,  t h e i m ag e i s  t es t ed  an d   v er i f i ed  an d  t h en  co m p ar ed  t o  t h s o l u t i o n   w i t h  o t h er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SSN :   20 88 - 8708   In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g ,   V o l.   11 , N o 5 O c t obe r   20 2 1   :   4 2 8 1   -   4 2 8 8   4286   p r o m i n en t  cl as s i f i er s .   T h e p r o pos e d m e t h odol ogy   m a i n l y  c o m pos e d of  f o u r  s t a g e s :  i )   f aci al  d et ect i o n ,   ii)   f e a tu r e s  e x tr a c tio n ,   iii)   f eat u r es  r ed u ct i o n ,  an d   i v )   cl as s i f i cat i o n .   I t   can   b r em ar k ed  t h at   f r o m   t h s t u d y   th a t a s  th e   n u m b e r  o f  ite r a tio n s  in c r e a s e d ,  th e r e  is  a  d i m in u t io n  in  th e   e r r o r  v a lu e .  B P N N   is  u s e d  to  tr a in  th e   c la s s i f ie d  p a r a m e te r s  a n d  M A T L A B  is  t h e  p r o g r a m   u til iz e d  f o r  tr a in in g  a n d  te s ti n g .  F ig u r e  4  s h o w s  th e   p er f o r m a n ce o f  t h A d aB o o s t  al g o r i t h m   a nd  T a bl e  2 de p i c t s  t h e  e v a l u a t i on  of  v a r i ous   m e t h ods   f or  D S   id e n ti f ic a tio n   acco r d i n g  t o  co r r ect n es s  r at e s  ( i n  p er cen t ) .   F o l l o w i n g ,   w e co m p ar e t h e a n t i ci p at ed  r es p o n s e o f   A d a - B P N N   w i t h o t he r  p r e s e nt e d   m e t ho d s .   T he   g i v e n  s y s t e m   h as  e n h an ced   p er f o r m a n ce t h an  t h e l at er   m o d el .   T h e accu r acy  o f  t h e p l an n ed  t ec h n i q u e i s   s up e r i o r  t ha n t he   a ddi t i on a l   m e t h ods .   T h i s  i s  t h e   m a i n pu r pos e  t u s e  B P  f or  pa r a m e t e r  opt i m i z a t i o n  a n d a s  a   w ea k  cl as s i f i er ;  t h i s  s y s t e m   i s  h y b r i d   w i t h   A d aB o o s t  t ech n o l o g y .  E n h a n ced  p r ed i ct i o n  accu r at e n es s   h as   p r o v i d ed  b y  a s t r o n g er  cl a s s i f i er .   T h e accu r ac y  o f  t h e s y s t e m   i s  c a l c ul a t e d   us i ng t he  e xp r e s s i o n,     FN FP TN TP TN TP A ccu ra cy + + + + =                                                            ( 11 )     F or  t r a i n i ng  pu r pos e  70%  of   da t a  i s  us e d,  f or  t e s t i ng  15% ,  a n d f or  v a l i da t i on  15% .  F or  t h e  t r a i ni n 7 - 1 - 1 ,  th e   A N N  s tr u c t u r e  is   a p p lie d .   F o r  th e  p r e d ic tio n ,  th e   A d a - B P N N   m o d el  u s es   t h e B P N N  o f  f eeb l c l a s s i f i e r s   t o c o m pi l e  t o s t r ong .   T h e  n e u r a l   n e t w or k t ool box  i n  M A T L A B  i s  us e d t o c on s t r u c t  t h e   m ode l s .   T h e   m ean  er r o r  r at e o f  a s t r o n g  cl a s s i f i er  i s  3 . 4 %  an d   f o r  t h w e ak er  cl as s i f i er ,  i t  i s   5 . 6 % .   T h e co m p et e n ce o f  t h p r o j ect ed  s y s t e m  i s   m o r e e m i n en t  t h an  t h e n o r m al  B P  m o d el   an d  o t h er  ex i s t i n g  e x a m p l e s .   T h e b es t  v al i d at i o n   p er f o r m a n ce an d  t h e r eg r es s i o n  an al y s i s  ar e ex p r es s ed  i n  F i g ur e   5 a n F i gur e   6   ( s ee i n  ap p en d i x )   r es p ect i v el y .             Fi g ur e   4.  A da boos t   pe r f or m a nc e     Fi g ur e   5 N N  p e r f o r m a nc e   gr a p h ( us i n g M AT L A B )       T ab l e 2 .   A ccu r ac y   c o m pa r i s on   A cce s s   S c h em e   N u m b er  o f  i m a g es   A ccu r acy  ( % )   Zh a o   e t a l .   [ 2 3]   S VM   4 8   9 7 . 90   K r u s z k a   e t  a l.   [ 2 4]   S VM   6 5   9 4 . 30   B u r c i n  a n d  V a s i f   [ 25 ]   LB P s   1 0 7   9 5 . 30   E r o gu l   e t  a l.   [ 2 6]   E B GM   8 6   6 8 . 70   P r o p os e d  M o d e l   A d a b o os t  + B P   8 2   9 8 . 67       4.   CO NCL U S I O N     A  f eed - f o r w ar d  ar t i f i ci al  n e u r al  n et w o r k  b as ed  o n  a  b o o s t i n g  t ech n i q u e f o r  t h e p r e m at u r e d et ect i o n   o DS   i s  de m ons t r a t e d.  F or  t h i s  pu r pos e - d e s i g ne d  a  s i n gl e  l a ye r  o f  h i d d e n ne ur o ns  a nd  a  s i ngl e  o ut p ut   ne ur o n   n et w o r k .   T h er e i s  n o  p r o p er  t r eat m e n t  f o r  D o w n  s y n d r o m e;  s o  i t s  ear l y  d et ect i o n  i s  r eal l y   i n d i s p en s ab l e an d   n eces s ar y .   T h p r o p o s ed   t ech n i q u i s   b as ed   o n   f a c ia id e n t if ic a tio n   a n d   lo c a liz a tio n   o f   f a c ia p o in ts   o f   t h e   f et u s .  B y  co m p u t i n g  t h e l en g t h  b et w ee n  t h e s e p o i n t s ,  t h e p r o p o s ed  al g o r i t h m  p r ed i ct s  t h e ch an ce f o r  D o w n   s y n d r o m e.  F aci al  i d en t i f i cat i o n  i s  p er f o r m ed   w i t h  t h e h e l p  o f   A d aB o o s t  an d  n eu r al  n et w o r k  tr a in in g  i s   p e r f o r m e d   w it h  th e   h e lp  o f   M A T L A B .  F u r t h e r ,  it is  p o s s ib le  to  in c r e a s e   t h e accu r ac y  b y  i n cr eas i n g  t h e   n u m b e r  o f  tr a in in g  ite r a tio n s  a n d  s e le c ti n g   m o r e  s e n s iti v e   f a c ia l lo c a liz a tio n  p o in ts .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g     I SSN :   2088 - 8708       D ow n s y ndr om e  de t e c t i on us i ng m odi f i e ada boos t  al g or i t hm  ( V i nc y  D e v i  V K . )   4287   AP P E NDI X           Fi g ur e   6 NN p e r f o r m a n c e - r e gr e s s i o a na l ys i s       R EF ER EN C ES     [ 1]   B .   H .   C on no l l y ,  S .   B .   M or g a n,  F .   F .   R u s s el l ,  an d  W .   L .   F ul l i t o n,   A   L ong i t udi na l  S t udy  of  C hi l dr e n w i t h D ow n   S y ndr om e   W ho E x pe r i e nc e E a r l y   I nt e r v e nt i on P r og r a m m i ng ,   P h ys  T h er , v o l . 7 3 n o . 3 pp.  1 70 1 79 ,  19 93   doi :   10 . 10 93 / pt j / 7 3. 3. 1 70 .   [ 2]   A M itta l,   H.   Ga u r ,   a nd  M .   M i s hr a ,  “ D e t e c t i on of  D o w n S y ndr om e   U s i ng  D e e p F a c i a l  R e c ogni t i o n , ”  i B.   C ha ud hur i ,   M.   N ak ag a w a,   P.   K ha nna ,   a nd   S.   K u m a r (E d s ) ,   P r oc e e di ngs   of  3r d I nt e r n at i on al   C onf e r e nc e  o n   C om put e r  V i s i o n an I m age   P r o c e s s i ng  A dv anc e s  i n  I n t e l l i ge n t   S y s t e m s  and C om p ut i ng vo l .  10 22 pp.  1 19 - 13 0,   202 0 ,  d o i:  10. 10 07/ 97 8 - 98 1 - 32 - 9 088 - 4_ 11 .   [ 3]   V.   D i ma ,   A.   I gn a t ,   a nd  C.   R us u,   I de nt i f y i ng D ow s y ndr om e  C a s e s  b y  C o m bi ne d U s e  o f  F a c e  R e c og ni t i on   M e t ho ds ,”   i V.   B al as ,   L.   J ai n ,   a nd  M.   B al a s ( E d s) ,   S of t  C om pu t i ng A ppl i c at i o ns   Ad v a n c e s  in  I n te llig e n S y s te m s   and  C om put i ng , S p r i n g e r , C h a m vo l .   63 4 pp .   4 72 - 48 2 20 18 ,  doi :   10. 10 07/ 97 8 - 3 - 3 19 - 62 52 4 - 9 _3 5.   [ 4]   Q .  Z h ao ,  K .  R o s en b au m ,  K .  O k ad a,  D .  J .  Z an d ,  R .  S ze,  M .  S u m m ar   et   al . ,  “ A ut om a t e d D ow S y ndr om e  D e t e c t i on   us i ng  F a c i a l  P h ot og r a phs , ”  3 5t h  A nnu al  I nt e r n at i o na l  C onf e r e nc e  of  t he  I E E E  E M B S ,   Osa k a ,  Ja p a n ,   Ju l .   20 13   pp.   36 70 - 36 73 ,  d o i 1 0. 1 10 9/ E M B C . 20 13. 66 10 33 9 .   [ 5]   H.  S .   L o o s,  D.   W i eczo r ek ,   R.  P .   W ü rt z ,  C.   v on  de r  M a l s bur g ,   a nd   B .   Ho r st h e m k e C o m put e r - ba s e d r e c og ni t i on  of   d ys m o r p h i c f ac es ,   E ur ope an  J our n al   of  H um an  G e ne t i c s , v o l . 1 1 no.  8,   pp .  55 5 56 0,  20 03   doi :   1 0. 1 03 8/ s j . e j hg . 52 00 99 7.   [ 6]   S Bo e h ri n g e r,   M G ue nt he r ,   S S i n i ge r o va ,   R . P W u r t z ,   B.   H o r s t he m ke ,   a nd D .   W i ec zo r ek ,   A ut om a t e d s y ndr o me   de t e c t i on i n a  s e t  of  c l i ni c a l   f a c i a l  phot og r a phs ,   A m e r i c an J our n al  of  M e di c al  G e ne t i c s  P ar t  A ,   vol .  15 5,   n o.  9,     pp.  21 61 2 16 9,  20 11 ,  d o i 1 0. 1 00 2/ a j m g . a . 34157 .   [ 7]   S S a ra y d e m i r,   N.   T a ş na r ,   O.   E r o ğ u l H.   K a y s e r ili,   a nd N .   D i n çk an .,  D ow n S y ndr om e   D i a g nos i s  B a s e d on  G ab o r  W av el et   T r an s f o r m ,   J our nal  of   M e di c al  Sy s t e m s , v o l . 3 6 no .  5,   pp .  32 05 3 21 3,  20 12 ,  d o i:  10 . 10 07 / s 10 91 6 - 011 - 98 11 - 1.   [ 8]   T .   A .   A nj i t  a nd  S .  R i s hi da s ,   I d e nt i f i c a t i on of  na s a l  bo ne  f or  t he  e a r l y  de t e c t i on of  D ow n s y ndr om e  us i ng  B a c k   P ro p ag at i o n  N eu r al  N et w o r k ,   20 11 I nt e r n at i o na l  C onf e r e nc e  o C om m uni c a t i o ns   an Si g nal  P r oc e s s i ng ,  C al i cu t ,   201 1,  pp .   1 36 14 0 ,   d oi :  1 0. 1 10 9/ I C C S P . 2 01 1. 57 39 28 6.   [ 9]   C . L a r o s e , P . M a s s a c , Y . H i l l i o n , J P . B e r n a r d a nd   Y .  V i lle ,   C om pa r i s on of   f e t a l  na s a l  bone  a s s es s m en t  b y   u ltr a s o u n d  a t ll - 14  w e e ks  a nd by  pos t m or t e m  X - r a y  in  tr is o m y  2 1 : a   pr os pe c t i v e  obs e r v a t i ona l  s t u d y ,   U l t r a s o u nd  i n O bs t e t r i c s  a nd G y ne c ol o gy ,  J ohn W i l e y  &  S ons ,  L t d,  v ol .  22,   n o . 1 pp .   27 30,  20 03   doi :   10 . 10 02 / uo g. 16 9 .   [ 1 0]   K .  O .  K ag an ,  S .  C i cer o ,   I .   S t a b oul i do u,  D .  W r i g ht ,   a nd   K.   H.  Ni c o l a i d e s,   ' P et al  n as al  b o n e i n  s cr een i n g  f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SSN :   20 88 - 8708   In t  J  E l e c  &  C o m p  E n g ,   V o l.   11 , N o 5 O c t obe r   20 2 1   :   4 2 8 1   -   4 2 8 8   4288   t r i s om i e s  21,  18  a nd  13  a nd T ur ne r  s y ndr o m e at   L L -   13 w e e k s  of  ge s t a t i on ,   Ul t ra so u n d  i n  Ob st e t ri c s a n d   G y ne c ol ogy ,  J oh n W i l e y  &  S ons ,  L t d,  v ol .   33 ,  p p.   25 9 26 4,  20 04 doi :   10 . 10 02 / uo g. 63 18 .   [ 1 1]   J .  S o ch m an  an d  J .   M al as ,   A d aB o o s t  w i t h  t o t al l y  co r r ect i v e u p d at es  f o r   f as t   f ac e d et ect i o n ,   P r oc e e di ngs   o S i x th   I E E E  I nt e r na t i o nal  C o nf e r e nc e  on A ut om at i c  F a c e  an d G e s t ur e  R e c ogni t i on ,   S e oul ,  S o ut h  K or e a ,  2004 ,     pp.  44 5 45 0,  do i :  1 0. 11 09/ A F G R . 20 04. 13 01 57 3.   [ 1 2]   C.  S .   R a m ,  “ R e c og ni z i ng  F a c e  E m ot i on of  D ow n S y ndr om e  C hi l dr e n us i ng  V i ol a  J o ne  T e c hni que , ”  I nt e r nat i o na l   J our n al  o f  C om put e r   Sc i e nc e  T r e nds   an d T e c hn ol ogy  ( I J C ST ) v ol .  7,   no.  2,   p p.  93 - 10 0,   20 19.   [ 1 3]   M . G .   Kr i sh n a   an d   A .  S r in iv a s u lu ,  “F ace D et ect i o n  S y s t e m  O n  A d aB o o s t  A l g o r i t h m  U s i n g  H aar  C l as s i f i er s ,   I nt e r nat i o nal   J our n al  of   M o de r n E ngi ne e r i ng R e s e ar c h,   v ol .  2,  n o.  5,   pp.  3 35 6 35 60,  2 01 2.   [ 1 4]   J . Y . R . C o r n e j o , H P e d r i n i , A . M a c h a d o - L i m a , a n d  F . D . L .   d o s S a n t o Nu n e s. ,   D ow n s y ndr om e   d et ect i o n  b as ed   o n  f aci al  f e at u r es  u s i n g  a g eo m e t r i c d es cr i p t o r , ”  J our nal  of  m e di c al  i m a gi n g ( B e l l i ng ham ,  W as h. ) ,   vo l .  4 ,  n o.   4,   201 7 , A r t . N o 04 40 08 ,  doi :   1 0. 11 17/ 1. J M I . 4. 4. 0 44 00 8 .   [ 1 5]   R .  L i e nha r t ,  A .  K ur a nov ,  a nd  P .   V a di m ,   “E m p i r i cal  an al y s i s  o f  d et ect i o n  c as cad es  o f  b o o s t ed  cl as s i f i er s   f o r  r ap i d   o b j ect  d et ect i o n ,   i J oi nt  P at t e r n R e c ogn i t i o n Sy m p os i um ,  D A G M  2003:   P a tte r n  Re c o g n i tio n ,   pp.  2 97 - 3 04,   S ep .   200 3 ,  d o i:  10. 10 07/ 97 8 - 3 - 5 40 - 452 4 3 - 0_ 39 .   [ 1 6]   P .  V i ol a  a nd M .  J o ne s ,   “R o b u s t  r eal - t i m e o b j ect s  d et ect i o n , ”  i I nt e r nat i on al  j our n al  of  c om put e r  v i s i on ,   vo l .  4,     no.  34 - 47 ,   20 01 .   [ 1 7]   S . P A r j una n   a nd M .  C .   T h o m as ,   A  R e v i e w  o f   U l t r a s ound I m a g i ng   T e c hni que s  f or   t he  D e t e c t i on of  D o w S y ndr om e ,   I R B M 2019 .   do i :   10 . 101 6/ j . i r bm . 20 19. 10 . 0 04.   [ 1 8]   Y .   F r e u nd   a nd  R.   E .  S c ha p i r e ,   A  S hor t  I nt r o duc t i on t o B o os t i ng , ”  J our na l  of  J a pa ne s e  Soc i e t y  f or  A r t i f i c i al   I n te llig e n c e ,   v ol .  14,   n o.  5,  pp.   7 7 1 78 0,  19 99 .   [ 1 9]   R.  R.   C h illa r ig e ,   S .  D i s t ef an o ,   a n d  S.  S.   R aw at ,  “A d v an ce s  i n  C o m p u t at i o n al  I n t el l i g en ce an d  I n f o r m at i cs , ”  L ect u r e   N ot e s  i n N e t w or k s  an d Sy s t e m s 2 020 ,   do i :   10 . 10 07 / 97 8 - 9 81 - 15 - 333 8 - 9.   [ 2 0]   X .   Li u ,  J .   B a o , Y .   J i a n g,  Z .   K e,   a n C .   W a n g ,   C o l l eg e g r ad u at es '  e m p l o y m en t   pr e di c t i o n ba s e d o P r i nc i pa l   C om pone nt  A na l y s i s  a nd t he  c om bi ne d a da pt i v e  boos t i ng  a nd t he  ba c k pr opa g a t i on ne ur a l  ne t w o r k  a lg o r ith m ,   201 11t h I nt e r n at i on al  C onf e r e nc e  on N at ur al  C om put at i o n ( I C N C ) 20 15 ,  pp.   11 33 - 11 37   doi :   1 0. 1 10 9/ i c nc . 20 15 . 7 37 81 51.   [ 2 1]   V .   M .   J oy  a nd S .  K r i s hna k um a r ,  “ O pt i m a l   D e s i g n o f  P ow e r  S c he dul i ng  us i ng  A r t i f i c i a l   N e ur a l   N e t w or k i n A I s o l at ed  P o w er   S y s t e m , ”  I nt .  J . o f   P ur e  an d A pp l i e d M at he m at i c s ,   v ol .  11 8,  no.   8,   p p.  28 9 29 4,  20 18 .   [ 2 2]   V .   M .   J oy  a nd S .   K r i s hna k um a r ,  “ O pt i m a l  de s i g n of  a da pt i v e  pow e r  s c he dul i ng  us i ng  m odi f i e d a nt  c ol o ny   o p tim iz a tio n  a lg o r ith m ,   I nt e r nat i on al  J our nal  o f  E l e c t r i c al  an d C om put e r  E n gi ne e r i n g ( I J E C E ) ,   v ol .  10,  n o.  1 ,     pp.  73 8 74 5,  20 20 .   [ 2 3]   Q.   Z h a o , K .   R os e n ba um ,  R .   S ze,  D .   Z a n d,   M.   S u m m ar ,   an d   M . G .   L i ng ur a r u,   D ow n s y ndr om e   de t e c t i on f r om   f a c i a l  phot og r a phs  us i ng  m a c hi ne  l e a r ni ng  t e c hni q ue s ,   M e di c al  I m agi n g 2 01 3:  C om put e r - A i de d D i ag nos i s ,   20 13.   doi :   10 . 11 17 / 12 . 2 00 72 67 .   [ 2 4]   P.   K r u s zk a,  A .  R .   P o r r a s,  A .  K.   S obe r i ng ,  F .  A .   I k ol o,  S .   L Q u a,  V S ho t e l e r s u et  a l . ,  “ D ow n s y ndr om e  i di v e r s e   pop ul a t i ons ,   A m er i ca n  Jo u r n a l  o f  M ed i ca l  G en et i cs  P a r t  A . ,   v o l.   17 3 ,   no.   1,   pp .   42 53 20 17   doi :   1 0. 1 00 2/ a j m g .  a .  v 173. 1 .   [ 2 5]   B u r çi n  K .  an d   V as i f   N .  V . ,  “ D ow n s y ndr om e  r e c og ni t i on  us i ng  l oc a l  bi na r y  pa t t e r ns  a nd s t a t i s t i c a l  e v a l ua t i on of  t he   s ys t e m ,   E x pe r t  Sy s t .  A ppl .   v ol .  3 8,   n o.  7,   p p.  86 90 86 95 ,   20 11 .   d o i:  1 0. 1 01 6/ j . e s w a . 201 1. 0 1. 07 6 .   [ 2 6]   O.   E r o g u l , M .  E .   S i pa hi ,  Y .   T unc a   an d   S .   V ur uc u,   “R eco g n i t i o n   of  D ow n s y ndr om e s  us i ng  i m a ge  a na l y s i s ,  i 1 4t N at i o nal  B i om e di c al   E n gi ne e r i n g  M e e t i ng ,  pp .   1 - 4 2 00 9.   d o i:  10. 1 109 / B I Y O M U T . 200 9. 51 30 32 2 .       B I O G RAP H I ES   O F  AUT H O RS           Vi n c y  D e v i   V.  K .   i s  w or k i ng  a s   A s s i s t a nt  P r of e s s or  i n t he  de pa r t m e nt  of   C om put e r   A p p lic a tio n s S r ee N ar a y an G u r uk ul a m  C ol l e g e  of  E ng i ne e r i ng ,  K a da y i r uppu,  E r na k ul a m .   S h ha s  12  y ear s   o f  t each i n g  e x p er i en ce .   S h e i s  d o i n g  h er  r es ear ch  i n  M ed i cal  I m ag e   pr oc e s s i ng .   H er   ar ea o f   i nt e r e s t  i nc l ude  C om put e r  N e t w or k i ng ,  C l ou d C om put i ng  a nd  B i g d at a A n al y s i s .           R aj e s h   R .   i s  w or k i ng  a s  A s s oc i a t e  P r of e s s or  of  C om put e r  S c i en ce i n  t h e D ep ar t m en t  o f   C o m p u t er  S ci en ce,  C H R I S T  ( D ee m ed  t o   b e U n i v er s i t y )  B an g al o r e,  I n d i a.  D r . R aj es h   r es ear ch   i nt e r e s t s  a r e  i n t he  a r e a s  of  D a t a  S t r uc t ur e s  a n d A na l y s i s  of   A l gor i t hm s .  H e  ha s  publ i s he 33   pa pe r s  i n v a r i o us  J our na l s  a nd  C o nf e r e nc e s .  D r .   R aj es h   i s a l so   s e r vi ng   as   M a na g i ng  E di t or ,  L e a G ue s t  E di t or ,  A s s oc i a t e  E di t or ,   E di t o r i a l  b oa r d m e m be r  a nd T e c hni c al  C o m m i t t ee  m e m b er  o f   v ar i o u s  N at i o n al  an d  I n t er n at i o n al  C o n f er en ces   an d  J o u r n al s .  H e h as  r ec ei v ed  V een u s   I nt e r na t i o na l  F ou nda t i on’ s  O ut s t a ndi ng  F a c ul t y  a w a r a nd  D ew an g  M eh t a E d u cat i o n  L ead er s h i p   A w a r d  to   h is  c r e d it.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.