I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   36 ,   N o .   2 ,  N o v e m b e r   20 24 ,   pp.   96 1~ 971   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 11591/i j e e cs .v 36. i 2 . pp 96 1 - 971             961     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   C la ssi f ic at io n  of  e n d o m e t r ia l  ad e n oc ar c in om a  u si n g  h is t op at h ol ogy  i m age s w ith  e xt r e m e  l e ar n in g  m ac h i n e   m e t h od       Rir ie s   Rul an in gt yas 1 ,   Ann y   S e t i j o  Raha j u 2 , 3 , 4 ,  R os a  Am a l ia  De wi 1 , U m m i  H an if a h 5 ,   E n d a h   P u r want i 1 ,  Os m a l in a  Nur   Rahm a 1 ,   K at h e r in e 5   1 B i o m e di c a l  E ngi n e e r in g  S tu d y  P r o g r a m, De pa r tm e nt   of  P h y s ic s , F a c ul t y   of  S c i e nc e  a nd  T e c hn o l o g y , U ni ve r s it a s  A ir la ngga ,    S ur a ba y a , I nd o n e s ia   2 D e pa r tm e nt   of  A na to m ic a l  P a th o l o g y ,   F a c ul t y   of  M e di c in e ,   U ni ve r s it a s  A ir la ngga , S ur a ba y a , I nd o n e s ia   3 D e pa r tm e nt   of  A na to m ic a l  P a th o l o g y ,   D r . S oe t o m o   G e ne r a l  A c a de mi c   H o s pi ta l , S ur a ba y a , I nd o n e s ia   4 D e pa r tm e nt   of  A na to m ic a l  P a th o l o g y ,   U ni ve r s it a s  A ir la ngga  H o s pi ta l , S ur a ba y a ,  I nd o ne s ia   5 M a s te r   of   B i o m e di c a l  E ngi n e e r in g S tu d y  P r o gr a m, D e pa r tm e n t  of   P h y s i c s , F a c u lt y   of  S c i e n c e  a nd  T e c hn o l o g y ,    U ni ve r s it a s  A ir la ngga , S ur a ba y a , I nd o n e s ia       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  De c   9 ,   202 3   R e vi s e d  J u n   25 ,  202 4   A c c e pt e d  J u l   14 ,   202 4       A s   m a n y   as   7 0 - 8 0 %   o f  e n d o me t ri a l   c an ce r  c as e s   are  e n d o me t ri al   ad en o c ar ci n o m a.   H i s t o p at h o l o g i c a l   as s e s s men t   i s   b as ed   o n   t h e  d e g r ee  o f  d i ff e r e n t i at i o n ,   i n t o   w el l - d i ffe r en t i at ed ,   mo d e rat e - d i ff e r e n t i at e d ,   an d   p o o rl y - d i ff e r e n t i at e d .   Ma n ag emen t   an d   p ro g n o s i s   d i f f e r  b e t w een   g rad e s ,   s o   d i ff e r e n t i a l   d i ag n o s i s   i n   d e t e r mi n i n g   t h e  d eg r ee  o f   t u mo r  d i ff e r en t i at i o n   i s   c ru ci al   fo r  ap p ro p ri at e  t re at me n t   d eci s i o n s .   H i s t o p at h o l o g i c al   i m a g e   an a l y s i s   o ffe rs   d e t ai l e d   d i ag n o s t i c   r e s u l t s ,   b u t   m an u al   an a l y s i s   b y   a  p at h o l o g i s t   i s   ve r y   co m p l i c at ed ,   e rr o r - p ro n e,   q u i t e  t ed i o u s ,   an d   t i me - co n s u mi n g .   T h e r e fo r e,   an   au t o m at i c   d i ag n o s t i c   s y s t em   i s   n ee d ed   t o   as s i s t   p a t h o l o g i s t s   i n   g rad i n g   t h e  t u m o r.   T h i s   r e s e ar c h   ai m s   t o   d e t e r mi n e  t h e   d e g r ee  o f   d i ff e r e n t i at i o n   o f  en d o me t ri al   a d e n o c ar c i n o m a  b as ed   o n   h i s t o p at h o l o g i c al   i m ag e s .   T h e  e x t re me  l e ar n i n g   m a c h i n e  (E L M)  me t h o d   p e rfo r m s   i m ag e  c l as s i fi c at i o n   w i t h   g ra y   l ev e l   ru n   l o n g   m at ri x   (G L R L M)  f e at u r e s   an d   a  c o m b i n at i o n   o f  l o c a l   b i n ar y   p at t e rn   ( L BP) - G L RL M   fe at u r e s   as   i n p u t .   E x p e ri me n t al   r e s u l t s   s h o w   t h at   t h e   E L M  m o d e l   c a n   ac h i e v e   s at i s fac t o r y   p e rfo r m an ce.   T rai n i n g   a ccu ra cy ,   t e s t i n g   a ccu ra cy ,   a n d   mo d e l   p r ec i s i o n   w i t h   G L RL M  fe at u r e s   w e r e   9 7 . 1 3 % ,   9 1 . 3 3 % ,   an d   8 0 %   an d   c o m b i n e d   L BP - G L RL M  fe at u r e s   w e r e   9 1 . 0 3 % ,   7 1 . 3 3 % ,   an d   1 0 0 % .   O v e ral l ,   t h e   mo d el   c r e at ed   c an   d e t e r m i n e   t h e   d eg r ee   o f   t u m o r  d i ff e r en t i at i o n   an d   i s   u s e fu l   i n   p ro v i d i n g   a  s ec o n d   o p i n i o n   f o r  p at h o l o g i s t s .   K e y w o r d s :   E n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   E x t r e m e   l e a r ni ng  m a c hi ne   Gr a y   l e v e l   r u n   l e n gt h   m a t r i x   H i s t o pa t h o l o g y   im a ge s   L o c a l   bi na r y   pa t t e r n   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   R i r i e s   R u l a ni ngt y a s   B i o m e d i c a l   E n g i ne e r i n g  S t ud y   P r o g r a m ,   De pa r t m e n t   o f   P hy s i c s ,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e   a n d  T e c hn o l o g y   Uni ve r s i t a s   Ai r l a n gga   S ur a b a y a ,   I n do n e s i a   E m a i l :  r i r i e s - r @f s t . un a i r . a c . i d       1.   I NT RODU C T I ON   E n do m e t r i a l   c a n c e r   i s   t h e   s i x t h   m o s t   c o m m o n   g y n e c o l o g i c a l   t u m o r   a n d  i t s   pr e v a l e nc e   i s   i n c r e a s i ng.   I t  i s   t h e   14 th   l e a d i ng  c a us e   o f   c a n c e r   de a t h s   i n   wo m e n   wo r l dw i de ,   b ut   i s   o f t e n   d i a g n o s e d  a t   s t a ge   1   due   to   i t s   s y m pt o m a t i c   na t ur e   [ 1] ,   [ 2] .   E n do m e t r i a l   c a r c i n o m a   i s   c l a s s i f i e d  by   hi s t o l o g i c a l   t y pe ,   i n c l ud i ng  e n d o m e t r i o i d   c a r c i n o m a   ( E E C ) ,   s e r o us   c a r c i n o m a   ( S C ) ,   c l e a r   c e l l   c a r c i n o m a   ( C C C ) ,   m i xe d  c a r c i n o m a   ( M C ) ,   un d if f e r e n t i a t e d  c a r c i n o m a   ( UC ) ,   c a r c i n o s a r c o m a   ( C S ) ,   ga s tr o i n t e s t i n a l   m uc i n o us   t y pe   c a r c i n o m a s ,   a n d  ot h e r   t y pe s   [ 3] .  E n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   i s   a   t y p e   o f   EEC   t h a t   a r i s e s   due   t o   e x c e s s i ve   e x po s ur e   to   e s t r o ge n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   36 ,   N o .   2 ,  N o v e m b e r   20 24 :  96 1 - 971   962   w i t h   r i s k  f a c t o r s   i n c l ud i ng  o b e s i t y ,   a n o v u l a t i o n ,   n u ll i pa r i t y ,   a n d  a d mi ni s t r a t i o n   o f   e x o ge n o us   e s t r o ge n   [ 1] .    As   m a ny   a s   70 - 80%   o f   e n do m e t r i a l   c a r c i n o m a   c a s e s   s h o w  e n do m e t r i o i d  f e a t ur e s   w i t h   v a r yi ng  de gr e e s   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   a n d  m e t a p l a s t i c   c h a n ge s   [ 4] ,   [ 5] .   H i s t o pa t h o l o g i c a l   c l a s s i f i c a t i o n   b a s e d  o n   t um o r   m o r ph o l o g y   a n d  t um o r   g r a de   h a s   pl a y e d  a n  im po r t a n t   r o l e   i n   t h e   m a n a ge m e n t   o f   e n do m e t r i a l   c a r c i n o m a   [ 6] .   T h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   i s   o n e   o f   t h e   i m por tan t  p r ogn o s t i c   f a c tor s   o f   hi s top a t h o l og i c   a s s e s s m e n t,   whi c h   i s   di vi de d   i n to  we l l - d i f f e r e n t i a ted   ( g r a de   1 ) ,   m o de r a t e - d i f f e r e n t i a t e d  ( gr a de   2) ,   a n d  poo r l y - d i f f e r e n t i a t e d  ( gr a de   3) .   L o w - g r a de   E E C   ( g r a de   1   o r   2 )   b e l o n g s   to   t h e   n o n - a ggr e s s i ve   hi s t o l o gi c a l   s u b t y pe .   De v e l o p m e n t   i s   r e l a t i v e ly   s l o w  a f t e r   pr o l o n ge d  e s t r o ge ni c  s t i m u l a t i o n   [ 3] ,   [ 7] .   I n   c o n t r a s t ,   hi g h - gr a de   E E C   ( gr a de   3 )   b e l o n gs   t o  a n   a ggr e s s i ve   hi s t o l o g i c a l   s u b t y pe ,   h a s   a   wo r s e   pr o gn o s i s   w i t h   a   hi g h   gr o w t h   pa tt e r n   o f   no n - g l a n du l a r   s o l i d  m a s s e s ,   a n d  t e n d s   to   s pr e a d  b e y o n d  t h e  ut e r i n e   s t r uc t ur e .   T hi s   t um o r   t y pe   i s   h e t e r o ge n e o u s   pr o gn o s t i c a ll y ,   c l i n i c a ll y ,   a n d  m o l e c u l a r ly   a n d  t h us   i s   t h e   o n e   t h a t   b e n e f i t s   m o s t   f r o m   t h e   a pp l i c a t i o n   o f   m o l e c u l a r   c l a s s if i c a t i o n   [ 3] ,   [ 7] ,   [ 8] .   T h e   5 - y e a r   s pe c i f i c   s ur vi va l   i n   hi g h - gr a de   E E C   i s   s i g ni f i c a n t l y   l o we r   t h a n   i n   l o w - gr a de   due   to  m o r e   f r e que n t   m e t a s t a s e s   a n d  a   hi g h e r   r i s k  o f   r e c ur r e n c e   [ 9] .   M a n a ge m e n t   a n d   pr o gn o s i s   be t we e n   s u b t y pe s   a l s o   d i f f e r ,   s o   di f f e r e n t i a l   d i a g n o s i s   i s   v e r y   im po r t a n t  f o r   a ppr o p r i a t e   t r e a t m e n t   de c i s i o ns   [ 6] ,   [ 9] – [ 11] .   De t e r m i na t i o n  o f   t h e   hi s t o l o g i c a l   s u b t y p e   by   a   pa t h o l o g i s t   i s   c a r r i e d  o u t  by   e xa m i n i ng  t i s s ue   s a m p l e   s l i d e s   s t a i ne d  w i t h  h e m a t o xy li n   a n d  e o s i n   f r o m   t um o r   s a m p l e s   [ 5] ,   [ 12] .   T hi s   a n a ly s i s   o f f e r s   de t a i l e d  d i a g n o s t i c   r e s u l t s ,   b ut  i t s   vi s u a l i z a t i o n   i s   n o t  a l wa y s   e x c l u s i ve   to  s ub t y pe s   b e c a u s e   s o m e   m o r ph o l o g i c a l   f e a t ur e s   o v e r l a p,   m a k i ng   hi s t o l o g i c a l   c l a s s i f i c a t i o n   d i f f i c u l t   e v e n   f o r   e x pe r i e n c e d  pa t h o l o g i s t s   [ 5] ,   [ 7] ,   [ 10 ] .   M a n ua l   a n a ly s i s   b y   pa t h o l o g i s t s   i s   ve r y   c o m p li c a t e d,   m o r e   pr o n e   to  e r r o r s ,   qui t e   t e di o us ,   a n d  t i m e - c o n s u mi ng  [ 13] .   T h us ,   a n  a uto m a t e d  d i a g n o s t i c   s y s t e m   i s   n e e de d  t o   a s s i s t   pa t h o l o gi s t s   i n   d i s t i n gu i s hi ng  t h e   de gr e e   o f   E E C   d i f f e r e n t i a t i o n   f r o m   a   l a r ge   n u m be r   o f   m e d i c a l   im a ge s   e f f i c i e n t l y .   I n   r e c e n t   y e a r s ,   t h e   de v e l o p m e n t   o f   a r t i f i c i a l   i n t e ll i ge n c e   ha s   e n a bl e d  t h e   us e   o f   a dv a n c e d   a ppr o a c h e s   i n   t h e   h e a l t h   s e c t or ,   whi l e   i n c r e a s i n g  di a g n o s t i c   a c c ur a c y   a n d  pr o vi d i ng  s e c o n d  o pi ni o n s   i n  d i a g n o s t i c   pr o c e dur e s   [ 14 ] – [ 16 ] .   P r e vi o us   r e s e a r c h   s h o ws   t h a t  a r t i f i c i a l   i n t e l li ge nc e   c a n   b e   a pp l ied  i n   t h e   c l a s s if i c a t i o n   o f   v a r i o us   t y p e s   o f   c a nc e r ,   s uc h   a s   t h e   s ub t y p e   c l a s s if i c a t i o n   o f   o v a r i a n   c a r c i n o m a   [ 14] ,  e n do m e t r i a l   c a nc e r   [ 11] ,   a n d  b r e a s t   c a n c e r   [ 12] ,   [ 17] – [ 19] .   I n   t h e   c a s e   o f   e n do m e t r i a l   c a n c e r ,   pr e vi o u s   s t udi e s   f o c us e d  o n   pr e d i c t i n g  hi s t o l o g i c a l   s u b t y p e s   be t we e n   E E C   a n d  S C   t y p e s .   P r e d i c t i o n   o f   E E C   a n d  S C   hi s t o l o g i c a l   s u b t y pe s   i n   e n do m e t r i a l   c a n c e r   us i ng   t h e   I n c e pt i o nR e s n e t - b a s e d  m u l t i - r e s o l ut i o n   c o n vo l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   ( C NN )   a r c hi t e c t ur e ,   P a n o p t e s ,   r e s u l t e d  i n   a n   a r e a   un de r   t h e   r e c e i v e r   o pe r a t i n g  c h a r a c t e r i s t i c   ( A UR O C )   o f   0. 969   wi t h   a   c o nf i d e n c e   l e ve l   o f   95% .   T h e   i m a ge s   us e d  i n   t hi s   r e s e a r c h   a r e   di g i t a l  hi s t o pa t h o l o g i c a l   i m a g e s   c ut  i n t o  s m a ll   t i l e s   a n d  c o l o r e d  wi t h   H& E   s t a i ni ng.   T h e   m o de l   c r e a t e d  c a n   pr o c e s s   a s   m a ny   a s   22  s e t s   o f   t i l e s   pe r   s e c o n d  wi t hi n   4  mi nut e s ,   whi c h   m e a ns   i t   c a n   w o r k   s i m u l t a ne o us l y   w i t h   a   p a t h o l o g i s t   f o r   r e f e r e nc e   [ 5] .   Our   m a i n   i n t e r e s t   i s   to   c l a s s i f y   hi s t o pa t h o l o g i c a l   im a ge s   t o  de t e r m i ne   t he   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   o f   t h e   e n do m e t r i o i d  t y pe   i n  e ndo m e t r i a l   c a n c e r .   H y p e r a s t ut y   e t  al .   [ 12]   de t e r m i ne d  t h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   f o r   b r e a s t  c a n c e r   us i n g  t h e   a r t i f i c i a l   n e ur a l   n e t wo r k   ( A NN )   m e t h o d.   B a c kpr o pa ga t i o n   tr a i ni ng  o n   hi s t o pa t h o l o g i c a l   im a ge s   w i t h   10  hi dde n   l a y e r   n e ur o n s   pr o duc e s   81. 1 %   a c c ur a c y   a n d  80%   pr e c i s i o n .   Ot h e r   r e s e a r c h e r s   us e d  a   t i e r e d  a ppr o a c h   o f   s uppo r t  v e c to r   m a c hi ne   ( S VM )   c l a s s if i e r s   w i t h   a   c o m bi na t i o n   o f   f e a t ur e s   to   c l a s s if y   b r e a s t   c a n c e r   gr a de   a n d  pr o duc e d  a n   o v e r a l l   a c c ur a c y   o f   69%   [ 20 ] .   H o we v e r ,   a c c o r di n g  to   o u r   kn o wl e dge ,   t hi s   d i f f e r e n t i a t i o n   de gr e e   a ppr o a c h   h a s   n e v e r   b e e n   us e d  i n  pr e vi o us   s t ud i e s   f o r   e n do m e t r i a l   a d e n o c a r c i n o m a   c a s e s .   I n   t h i s   s t u d y ,   w e   us e d  t h e   e x tr e m e   m a c hi n e   l e a r ni n g  ( E L M )   m e t h od  to  d e te r m i n e   t h e   de gr e e   o f   di f f e r e n t i a t i o n   o f   e n d o m e tr i a l   a de n oc a r c i n o m a .   E L M   wa s   c h o s e n   b e c a u s e   o f   i t s   a b i l i t y   to  de tec t  c o m p l e x   tr e n ds   wi t h   g ood   g e n e r a l i z a t i o n   pe r f or m a n c e   a t  a   v e r y   f a s t  l e a r n i n g   r a te   [ 21 ] .   T h e   a p p l i c a t i o n   o f   E L M   i n   c a n c e r   c l a s s i f i c a t i o n   h a s   b e e n   c a r r i e d   ou t  i n   s e v e r a l   s tu d i e s .   T op r a k' s   r e s e a r c h   o n   b r e a s t  c a n c e r   c l a s s i f i c a t i o n   i n   [ 1 9]   r e s u l t e d   i n   a   pe r f o r m a n c e   a c c u r a c y   o f   9 8 . 9 9%   u s i n g  t h e   E L M   m e t h od   wi t h   9   i n pu t  f e a tu r e s   f r o m   hi s topa t h o l o gi c a l   i m a ge s ,   b e tt e r   th a n   S VM   ( 9 6 . 8 5% )   a n d   Na ï v e - B a y e s   ( 95 . 99 % ) .   E L M   wa s   a l s o  us e d   i n   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   n or m a l   a n d   p r e c a n c e r ous   t i s s ue   i n   c e r v i c a l   c a n c e r ,   r e s u l t i n g  i n   m ode l   s e n s i t i vi t y   a n d   s p e c i f i c i t y   o f   94 . 6 %   a n d   8 4 . 3 %   [ 2 1 ] .   O t h e r   r e s e a r c h e r s   us e   i t  f or   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   b r a i n   tu m or s   [ 2 2] ,   s k i n   c a nc e r   [ 23 ] ,  a n d   b r e a s t  c a n c e r   [ 1 7] ,   [ 2 4 ] .   F e a tu r e   e x tr a c t i o n   i s   c a r r i e d   ou t  t o  i m p r o v e   E L M   p e r f or m a n c e .   M i c r os c op i c   i m a ge s   c a n   p r o vi de   b e tt e r   i nf or m a t i o n   o n   tex t ur e   f e a tu r e s .   T e x t u r a l   f e a tu r e s   r e p r e s e n t  t h e   c h a r a c ter i s t i c   a pp e a r a n c e   o f   a n   o bj e c t ' s   s ur f a c e   wh i c h   i s   a s s oc i a t e d   w i t h   t h e   s i z e ,   s h a pe ,   a r r a n g e m e n t,   a n d   de pth   o f   i t s   c o n s t i tuen t  e l e m e n t s   [ 25 ] .   S e v e r a l   f e a tu r e   e x t r a c t i o n  m e t h ods   c o m bi n e d   wi t h   E L M   c l a s s i f i c a t i o n   w e r e   c o m pa r e d  i n   t h e   r e s e a r c h   o f   K um a r   e t   a l .   [ 22 ] ,   th e   g r a y - l e v e l   r un   l e n g t h   m a tr i x   ( GL R L M )   m e t h o d   p r odu c e d   s e n s i t i vi t y ,   s pe c i f i c i t y ,   a n d   a c c u r a c y   o f   90 % ,   7 8% ,   a n d  84 %   r e s pe c t i v e l y ,   b e tt e r   t h a n   t h e   g r a y   l e v e l   c o - oc c u r r e n c e   m a t r i x  ( GL C M )   81 % ,   65 % ,   a n d   7 3% .   T h us ,   we   c h o s e   GL R L M   a s   t h e   f e a tu r e   e x tr a c t i o n   m e t h o d   i n   thi s   s tu d y .   T h e n   we   a l s o  a p p l y   t h e   c o m bi n e d   l o c a l   bi n a r y   pa tt e r n   ( L B P ) - GL R L M   f e a tur e .   C o m bi ni n g  tex tu r e   f e a t u r e s   wi t h   a   c l a s s i f i e r   c a n   p r odu c e   qui te   g ood   a c c u r a c y .   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t s   us i n g  t h e   c o m bi n e d   L B P - GL R L M   f e a tur e   e x tr a c t i o n   m e t h o d   a r e   b e tt e r   th a n   L B P   or   GL R L M   a l o n e ,   wi t h   a n   a c c ur a c y   r a te   o f   9 8 . 4 1 %   [ 2 6] .   I n   t h i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C las s if ication  o f   e ndome tr ial   ade noc ar c inoma  us ing  his topat hology  image s   w it h  …   ( R ir ies   R ulani ngtyas )   963   c o m bi n e d   m e t h od ,   th e   e n d o m e tr i a l   a de n o c a r c i n o m a   i m a ge   t h a t  h a s   g o n e   t h r ough   th e   g r a y s c a l i n g  p r oc e s s   i s   f e a tur e   e x tr a c te d  us i n g  L B P   to  p r od uc e   de c i m a l   num b e r s ,   th e n   r e c o n s tr u c ted   b a c k   i n to  a n   i m a ge   f or   GL R L M   f e a tur e   r e tr i e v a l .   T h e   m a i n   pu r p o s e   o f   t hi s   s tu d y   wa s   to  d e v e l o p   a n   e f f i c i e n t  m a c hi n e   l e a r ni n g   m o d e l   to  a u to m a t i c a l ly   c l a s s i f y   t h e   de g r e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   o f   e n d o m e tr i a l   a de n o c a r c i n o m a   i n to  t h r e e   s ub t y pe s   f r o m   hi s topa th o l og i c a l   i m a ge s   tak e n   us i n g  t h e   bi ops y   m e t h o d .   T h e   v a r i ous   s tage s   c a r r i e d   ou t  i n   t hi s   r e s e a r c h   i n c l ud e   da ta   c o l l e c t i o n ,   p r e - p r oc e s s i n g ,   f e a t u r e   e x tr a c t i o n ,   a n d   c l a s s i f i c a t i o n .   T h e   c o n tr i b u t i o n s   we   m a de   i n   t hi s   m a n us c r i p t  a r e   s u m m a r i z e d   a s   f o l l o ws :   i )   pr o v i de   a   m a c hi n e   l e a r ni n g - b a s e d  m ode l   f or   a u to m a t i c   d i a gn o s i s   b a s e d   o n   t h e   de g r e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   o f   hi s topa t h o l o gi c a l   i m a ge s   o f   e nd o m e tr i a l   a de n o c a r c i n o m a ,   i i )   ge n e r a te   t h e   b e s t  E L M   m ode l   c o n f i gu r a t i o n   i n   i m pr o v i n g  t h e   c l a s s i f i c a t i o n   p e r f or m a n c e   o f   t h e   de g r e e   o f   di f f e r e n t i a t i o n   o f   e n d o m e tr i a l   a de n o c a r c i n o m a ,   a n d   i i i )   c o m pa r i s o n   o f   m e t h o ds   GL R L M   e x t r a c t i o n   a n d   c o m bi n e d   L B P - GL R L M   m e t h o d   i n  c l a s s i f y i n g  t h e   de gr e e   o f   di f f e r e n t i a t i o n   us i n g  E L M .       2.   M E T HO D   Our   s t udy   f o c us e d  o n   de t e r m i n i ng  t h e   de gr e e   of   d i f f e r e n t i a t i o n   o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   whi c h   c o n s i s t s   o f   t h r e e   gr a de s ,   n a m e ly   we ll - d if f e r e n t i a t e d   ( g r a de   1 ) ,   m o de r a t e - di f f e r e n t i a t e d   ( g r a d e   2 ) ,   a n d   poo r l y - d if f e r e n t i a t e d   ( gr a de   3 ) .   T h e   pr o c e dur e s   we   f o l l o we d  to  c o n duc t   t h i s   s t udy   a r e   de s c r i b e d  b e l o w  r e s pe c t i ve ly .   F i gur e   1  i ll us t r a t e s   t h e   pr o c e dur a l   s t e ps   pe r f o r m e d.           F i gur e   1.   B l o c k  d i a gr a m   o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   c l a s s i f i c a t i o n       2 . 1.     Dat a   c ol l e c t ion     Da t a   we r e   c o l l e c t e d  a t   t h e   De pa r t m e n t   o f   An a t o m ica l   P a t h o l o g y   o f   Dr .   S o e to m o   Ho s pi t a l   S ur a b a y a .   T h e   da t a   o b t a i n e d  we r e   hi s t o pa t h o l o g y   i m a ge s   o f   gr a de   1 ,  gr a de   2 ,   a n d  gr a de   3   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   d i f f e r e n t i a t i o n   de gr e e s .   E a c h   gr a de   c o n t a i ns   50  da t a   wi t h   d i m e n s i o ns   o f   1440 × 1024 .   H i s t o pa t h o l o g y   i m a g e s   we r e   o b t a i n e d  by   bi o p s y   m e t h o d  a n d  t h e n   o b s e r v e d  by   d i g i t a l   mi c r o s c o pe   a t  200 ×   m a g ni f i c a t i o n   wi t h  He m a t o xi li n - E o s i n   s t a i ni ng.       2. 2.     P r e - p r oc e s s in g    D i g i t a l   im a ge s   a r e   r e pr e s e n t a t i o n s   o f   i n t e ns i t y   f u nc t i o n s   i n  a   t wo - di m e n s i o n a l   p l a ne .   I m a ge s   c a n   b e   gr o upe d  i n t o   t h r e e   t y p e s   b a s e d  o n   t h e i r   c o l o r ,   n a m e ly   R G B ,   gr a y s c a l e ,   a n d  bi na r y   im a g e s .   R GB   im a ge s   a r e   c o m po s e d  o f   t h r e e   c o l o r   c h a nne l s ,   r e d,   gr e e n ,   a nd  bl ue .   W hil e   gr a y s c a l e   a n d  bi na r y   im a ge s   o nl y   h a v e   o n e   c o l o r   c h a nne l .   I n   R GB   a n d  gr a y s c a l e   i m a g e s ,   t h e   i n t e n s i t y   va l ue   o f   p i x e l s   w i t h   8 - bi t   de pt h   v a r i e s   be t we e n   0  a n d  255.   T h e   d i f f e r e n c e   w i t h   bi na r y   i m a ge s ,   t h e   d e pt h   i s   1 - bi t ,   s o   t h e   c o l o r   i n t e n s i t y   i s   o nly   e x pr e s s e d  by   t h e   v a l ue   0  m e a ns   bl a c k  a n d  1  m e a n s   w hi t e   [ 12] .   I n   t hi s   s t ud y ,   t h e   i m a g e   o b t a i n e d  i s   a n   R GB   im a ge   s o   i t   i s   n e c e s s a r y   t o  d o   g r a y s c a ll i ng  o r   c o n v e r t   t h e   R GB   i m a ge   t o  gr a y s c a l e .   T h e   go a l   i s   t o  i m pr o v e   i m a ge   q ua l i t y   s o   a s   to  f a c i li t a t e   t h e   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   s t a ge   a n d  r e d uc e   c o m put a t i o na l   b ur de n .   An o t h e r   r e a s o n   t h e   gr a y s c a ll i ng   pr o c e s s   i s   n e e d e d  i s   b e c a u s e   t h e   s e l e c t e d  f e a t ur e   e x t r a c t i o n   m e t h o d  o nl y   a n a ly z e s   t h e   gr a y   l e v e l   i n  t h e   i m a ge .  F i gur e   2  s h o ws   t h e   r e s ul t s   o f   i m a g e   pr e pr o c e s s i n g  f r o m   R GB   to  g r a y s c a l e   i m a g e s .   P r e pr o c e s s i ng  o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   im a ge s   f r o m   R G B   i m a ge s   t o  gr a y s c a l e   c a n   b e   s e e n   i n  F i g ur e   2( a )   f o r   gr a de   1  a de n o c a r c i n o m a ,   i n   F i gur e   2( b )   f o r   g r a de   2  a de n oc a r c i n o m a ,   a n d  i n   F i gur e   2( c )   f o r   gr a de   3   a de n o c a r c i n o m a .   R GB   i m a ge s   a r e   c o n v e r t e d  to   gr a y s c a l e   us i ng  t h e   ( 1) .     = ( 0 . 299 × ) + ( 0 . 587 × ) + ( 0 . 144 × )   ( 1)     2. 3.     F e at u r e   e x t r ac t ion     T o  s o r t  o u t   t h e   r e l e v a n t   c h a r a c t e r i s t i c s   t h a t  c h a r a c t e r i z e   e a c h   c l a s s ,   we   pe r f o r m   f e a t ur e   e x t r a c t i o n .   M a c hi ne   l e a r ni ng - b a s e d  i m a ge   c l a s s if i c a t i o n   r e qu i r e s   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   f i r s t   to  i n c r e a s e   a c c ur a c y .   F o r   mi c r o s c o pi c   i m a ge s ,   t e x t ur e   f e a t ur e s   c a n   pr o vi de   b e tt e r   i nf o r m a t i o n .   T hi s   f e a t ur e   r e pr e s e n t s   t h e   c h a r a c t e r i s t i c   a ppe a r a nc e   o f   a n   o bj e c t ' s   s ur f a c e   w hi c h   i s   a s s o c i a t e d  w i t h   t h e   s i z e ,   s ha pe ,   a r r a n ge m e n t ,   a n d  de pt h   o f   i t s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   36 ,   N o .   2 ,  N o v e m b e r   20 24 :  96 1 - 971   964   c o n s t i t ue n t   e l e m e n t s   [ 25] .   C o m bi n i ng  t e x t ur e   f e a t ur e s   w i t h   a   c l a s s i f i e r   c a n   pr o duc e   qui t e   goo d   a c c u r a c y   [ 26] .  W e   u s e   t wo  f e a t ur e   e x t r a c t i o n   m e t h o ds   i n   t hi s   r e s e a r c h ,   na m e ly   gr a y   l e v e l   r u n   l e n gt h   m a t r i x   ( GL R L M )   a n d  c o m bi ne d  L B P − GL R L M .   F e a t ur e s   f r o m   b ot h   m e t h o ds   h a v e   b e e n   us e d  a s   m a c hi ne   l e a r ni ng  i n put   a n d  ha v e   s h o w n   goo d  pe r f o r m a n c e   [ 22] ,   [ 26 ] .                         ( a )   ( b )   ( c )     F i gur e   2 .   P r e p r o c e s s i ng  r e s u l t s   o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   hi s t o pa t h o l o g y   i m a g e s :   ( a )   gr a de   1 ,     ( b )   gr a de   2 ,   a n d  ( c )   gr a de   3       2. 3. 1 .   Gr ay  l e ve l   r u n   lengt h   m at r i x   GL R L M   e x t r a c t s   t h e   gr a y   de gr e e s   pr e s e n t   i n   th e   gr a y s c a l e   im a ge .   T h e   e x t r a c t i o n   b e g i ns   w i t h  de t e r m i n i ng  t h e   a n g l e   o r i e n t a t i o n ,   whi c h   i s   0,   4 5,   90 ,   a n d  135,   t h e n   f o r m i ng  a   r un - l e n gt h   m a t r i x   a t  e a c h  a n g l e .   An   a n g l e   o f   0  m e a n s   h o r i z o n t a l   d i r e c t i o n ,   i . e .   t h e   p i x e l   i s   c o m pa r e d  t o   t h e   p i x e l   o n   t h e   r i g h t .   An   a n g l e   o f   90  m e a n s   t h e   v e r t i c a l   d i r e c t i o n ,   i . e .   t h e   p i x e l   is   c o m p a r e d  to   t h e   p i x e l   a b o v e   i t .   An   a n g l e   o f   45  m e a ns   a   d i a go n a l   d i r e c t i o n   w i t h   a   p o s i t i v e   gr a d i e n t ,   wh e r e   t h e   pi x e l   i s   c o m pa r e d  to  t h e   pi xe l   to  t h e   r i g h t   o f   i t.   A   135   a n g l e   m e a n s   a   d i a go n a l   d i r e c t i o n   w i t h   a   p o s i t i ve   gr a di e n t ,   wh e r e   t h e   p i x e l   i s   c o m pa r e d  to  t h e   p i xe l   to   t h e   uppe r   l e f t .   T h e   us e   o f   f o ur   a n gu l a r   or i e n t a t i o ns   c a n   e a s e   t h e   c o m put a t i o n   pr o c e s s   a s   t h e r e   i s   n o   n e e d  to  us e   m u l t i p l e   a n gu l a r   o r i e n t a t i o n s .   F i gur e   3  s h o ws   t h e   r un - l e n gt h   m a t r i x   r e s u l t s   f r o m   i m a ge   pr o c e s s i n g  w i t h   f o ur   a n g l e   o r i e n t a t i o ns .   T h e   r un - l e n gt h   m a t r i x   ( , )   i s   de f i ne d  a s   t h e   s u m   o f   r un - l e n gt h   w i t h   gr a y - l e v e l   p i xe l s   i   a n d  r un - l e n gt h   j .   Va r i o us   t e x t ur e   f e a t ur e s   c a n   be   de r i v e d  f r o m   t h e   m a t r i x   [ 25] .   T h e   GL R L M   f e a t ur e s   us e d  a r e   gr a y - l e v e l   n o n u nif o r m i t y   ( G L N) ,   r un   l e n gt h   n o n u ni f o r m i t y   ( R L N) ,   r un   pe r c e n t a ge   ( R P ) ,   l o w  gr a y - l e v e l   r u n  e m p h a s i s   ( L GR E ) ,   hi g h   gr a y - l e v e l   r u n   e m p h a s i s   ( HG R E /HGL ) ,   s h o r t  r un   l o w  gr a y - l e v e l   e m p h a s i s   ( S R L GE ) ,   s h o r t  r un   hi g h   gr a y - l e v e l   e m p h a s i s   ( S R HG E ) ,  l o n g  r un   hi g h   gr a y - l e v e l   e m p h a s i s   ( L R HG E ) .   T h e s e   e i g h t   f e a t ur e s   w i ll   b e   t h e   i n put   f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n   s t a ge .       = 1 ∑ ( ∑ ( , ) = 1 ) 2 = = 1 1 ∑ ( ) 2 = 1   ( 2 )      = 1 ∑ ( ∑ ( , ) = 1 ) 2 = = 1 1 ∑ ( ) 2 = 1   ( 3 )      =   ( 4 )      = 1 ∑ ∑ ( , ) 2 = 1 = = 1 1 ∑ ( ) 2 = 1   ( 5 )      = 1 ∑ ∑ ( , ) ⋅ 2 = 1 = = 1 1 ∑ ( ) ⋅ 2 = 1   ( 6 )      = 1 ∑ ∑ ( , ) 2 ⋅ 2 = 1 = 1   ( 7 )      = 1 ∑ ∑ ( , ) ⋅ 2 2 = 1 = 1   ( 8 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C las s if ication  o f   e ndome tr ial   ade noc ar c inoma  us ing  his topat hology  image s   w it h  …   ( R ir ies   R ulani ngtyas )   965    = 1 ∑ ∑ ( , ) ⋅ 2 ⋅ 2 = 1 = 1   ( 9 )       i s   t h e   tot a l   n u m be r   o f   r uns   a n d     i s   t h e   n u m be r   o f   p i x e l s   i n  t h e   im a ge .   GL N,   R L N,   a n d  R P   b e l o n g  t o  t r a di t i o n a l   r u n - l e n gt h   f e a t ur e s   a n d  mo s t   o f   t h e   f e a t ur e s   a r e   o nl y   a   f u n c t i o n   o f   ( )   wi t h o ut  c o n s i de r i n g  t h e   gr a y - l e v e l   i nf o r m a t i o n   o n   ( ) .   T o   e x t r a c t   t h e   gr a y   l e v e l   i nf o r m a t i o n   i n   t h e   m a t r i x ,   L GR   a n d  HG R E   a r e   us e d.   T h e n   t h e r e   a r e   c o m bi ne d  s t a t i s ti c a l   m e a s ur e s   be t we e n   gr a y   l e v e l   a n d  r un - l e n gt h ,   n a m e l y  S R L GR ,   S R HG R ,   a n d  L R HG E   a r e   a l s o   us e d  i n   t his   s t udy .             F i gur e   3 .   M a tr i x   r un   l e n gt h   i n   e a c h   a n gu l a r   o r i e n t a t i o n       2. 3. 2 .   L oc al   b in ar y  p at t e r n   L B P   i s   a   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   m e t h o d  us e d  f o r   t e x tur e   c l a s s if i c a t i o n   i n   i m a ge   pr o c e s s i n g.   L B P   h a s   b e c o m e   a   ve r y   e f f i c i e n t   t e x t ur e   f e a t ur e   de s c r i p to r .   A   3 × 3  m a s k  i s   u s e d  a ga i ns t   ne i g hb o r i n g  p i x e l s   t o  de t e r m i ne   a   pa r t i c u l a r   t e x t ur e   a n d  e v a l ua t e   t h e   L B P .   L B P   i s   a l s o   s a i d  t o  b e   a   f i r s t - or de r   c i r c u l a r   de r i v a t i v e   o f   t h e   m i c r o - pa tt e r n   c o n t a i ne d  i n   t h e   i m a ge   t h a t   c a n   be   c o n s t r uc t e d  by   c o nj ug a t i n g  a ll   bi na r y   gr a d i e n t   di r e c t i o n s .   T h e   m a t h e m a t i c a l   m o de l   c a n   be   s e e n   a s   ( 10) .      ( , ) = ∑ ( − ) 2 − 1 = 0   ( 10 )     W i t h     b e i ng  t h e   n u m be r   o f   n e i g hb o r i n g  p i xe l s ,  ( ) = 0   whe n   > 0   a n d  1   ot h e r w i s e   [ 26] .    A   c o m bi ne d  L B P   a n d  GL R L M   m e t h o d  i s   u s e d  i n  t hi s   r e s e a r c h .   T h e   o ut pu t   o f   t h e   gr a y s c a ll i ng   pr o c e s s   wi ll   be   f e a t ur e   e x t r a c t e d  us i n g  L B P   to   p r oduc e   de c i m a l   n u m be r s   b a s e d  o n   t h e   gr a y s c a l e   i m a ge .   L B P   wo r ks   by   c o m pa r i ng  t h e   bi na r y   va l u e   o f   t h e   p i xe l   a t   t h e   c e n t e r   o f   t h e   i m a ge   w i t h   t h e   va l ue   o f   i t s   ne i ghb o r i n g   p i x e l s ,   t h e n   t h e   bi na r y   r e s u l t s   a r e   s u m m e d  w i t h   we i g h t s .   T h e   r e s u l t   o f   L B P   i s   r e c o n s t r uc t e d  b a c k  i n t o  a n  im a ge ,   t h e n   GL R L M   f e a t ur e s   a r e   e x t r a c t e d  to  o b t a i n   8  t y p e s   o f   t e x t ur e   f e a t ur e s .   T h e   gr a y s c a l e   i mage   a n d   L B P   r e c o n s t r uc t e d  i m a ge   a r e   s e e n   i n   F i gur e   4,   a l o n g  w i t h   t h e   r e s u l t i n g  a r r a y   v a l ue s .   T h e   a r r a y   va l ue s   o f   gr a de   1  e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   f r o m   t h e   g r a y s c a l e   i m a ge   c a n   b e   s e e n   i n  F i gur e   4( a )   a n d  th e   a r r a y   v a l ue s   o f   gr a de   1  e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   f r o m   t h e   L B P   r e c o n s t r uc t e d   i m a ge   c a n   b e   s e e n   i n   F i g ur e   4( b ) .   L B P   pr o duc e s   a   r e pr e s e n t a t i o n   o f   t h e   l o c a l   v a l ue s   f o r   e a c h   p i x e l .   T h e   L B P   r e s u l t   i m a ge   c o n t a i ns   i n f o r m a t i o n   a b o ut  t h e   l o c a l   t e x t ur e   pa tt e r n   i n   t h e   or i g i na l   im a ge .   T h e   d i f f e r e n c e   b e t we e n   t h e   gr a y s c a le  i m a ge   a n d  t h e   L B P   i m a ge   c a n   b e   s e e n   vi s ua ll y   f r o m   t h e   s h a r pne s s   a n d  t e x t ur e   o f   t h e   i m a g e .   T h e   L B P   i m a ge   d i s p l a y s   a n   i m a g e   w i t h   a   do t  pa tt e r n   t h a t  s h o ws   a   v a r i e t y   o f   t e x t ur e   pa tt e r n s   i n   t h e   i m a ge   t h a t   l o o k s   s h a r pe r   a n d  m o r e   bl ur .   M e a n w hil e ,   gr a y s c a l e   im a ge s   c a n  r e pr e s e n t   i m a ge s   w i t h   gr a y   l e ve l s   f r o m   l o w  gr a y   to  hi g h  gr a y   c l e a r l y .   T hi s   i s   b e c a us e   t h e   L B P   i m a ge   h a s   be e n   r e c o n s t r uc t e d   a n d  t h e   pi x e l   v a l ue s   h a v e   b e e n   pr o c e s s e d  s o   a s   to   ge t  t h e   c h a r a c t e r i s t i c   v a l ue   o f   t h e   i m a ge .           ( a )   ( b )     F i gur e   4 .   A r r a y   v a l ue s   o f   gr a de   1  e n do m e t r i a l   a de no c a r c i n o m a   f r o m   ( a )   g r a y s c a l e   i m a ge   a n d   ( b )   L B P   r e c o n s t r uc t e d  i m a ge   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   36 ,   N o .   2 ,  N o v e m b e r   20 24 :  96 1 - 971   966   2. 4.     E x t r e m e   l e a r n in g  m ac h in e   c l a s s i f icat ion   E L M   i s   a   de v e l o p m e n t   o f   f e e d f o r wa r d  n e ur a l   ne t w o r k  m e t h o d  t h a t   h a s   o nl y   o n e   hi dd e n   l a y e r ,   r e f e r r e d  to  a s   s i n g l e   hi dde n - l a y e r   n e ur a l   n e t wo r k .   T hi s   m e t h o d  h a s   a   l e a r ni ng  s pe e d  t h o us a n ds   o f   t i mes   f a s t e r   t h a n   t r a di t i o n a l   f e e d f o r wa r d,   a n d  pr o duc e s   b e t t e r   ge n e r a li z a t i o n   pe r f o r m a n c e .   U nl i k e   F NN s   t h a t   o nl y   t e n d  to  a c hi e ve   t h e   s m a ll e s t   e r r o r ,   E L M   a l s o   a c hi e ve s   t h e   s m a ll e s t   we i g h t   n o r m .   I n   i t s   l e a r ni ng,   t h e   o u t pu t  we i g h t s   a r e   c a l c u l a t e d  a na ly t i c a ll y ,   w hil e   t h e   i n put   we i g h t s   a r e   c h o s e n   r a n do m ly   [ 19] ,   [ 27] .   He r e   i s   t h e   a r c hi t e c t ur e   o f   E L M   s h o wn   by   F i gur e   5.             F i gur e   5.   E L M   a r c hi t e c t ur e       T r a i ni ng  E L M   i s   to  f i nd  t h e   b e s t   we i g h t s   ,   bi a s   ,   a n d   be t a   .   T h e   a l go r i t hm   s t a r t s   by   s pe c if yi ng   t h e   i n put     a n d  t a r ge t   .   T h e   i n put   i s   a n   a ve r a ge   r e pr e s e n t i n g  e a c h   f e a t ur e   f r o m   t h e   GL R L M   or   L B P - GL R L M   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   r e s u l t s   a n d  t h e   o u t pu t  i s   t h r e e   c l a s s e s ,   n a m e ly   gr a de   1,   gr a de   2 ,   a n d  gr a de   3.   Th e n  t h e   o u tpu t     o f   t h e   E L M   w i t h     hi dde n   n e ur o n s   c a n   be   e x pr e s s e d  i n t o   t h e   ( 11) :     ∑ ( + ) = , = 1 , … , = 1   ( 11 )     W i t h   ( )   i s   t h e   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   i n   t h e   hi dde n   l a y e r .   T h e   e qua t i o n   c a n   b e   s im p li f i e d  i n t o   t h e   ( 12 ) .      =   ( 12 )     T h e   we i g h t   a n d  bi a s   v a l ue s   a r e   de t e r m i ne d  r a n do m ly ,   t h e n   t h e   o ut pu t  o f   t h e   hi dde n   l a y e r   m a t r i x     i s   c a l c u l a t e d.   T h e   m a t r i x     i s   o f   s i z e   × ,  wh e r e     i s   t h e   n u m be r   o f   i n put s   a n d     i s   t h e   n u m be r   o f   hi dde n  n o de s .     c a n   b e   o b t a i n e d  f r o m   ( 12 )   by   us i ng  t h e   M o o r e - P e n r o s e   i nv e r s e   [ 27] ,   [ 28] :     =   ( 13 )     t h e   m a t r i x   H c a n   be   wr i t t e n   a s   ( 14)   a n d  ( 15) .     = [ ( 1 1 + 1 ) ⋯ ( 1 + ) ⋮ ⋱ ⋮ ( 1 + 1 ) ⋯ ( + ) ]   ( 14 )     = [ 1 ⋮ ] × , = [ 1 ⋮ ] ×   ( 15 )     T h e   a v a il a bl e   da t a   s e t   i s   d i vi d e d  i n t o   t w o   s ub s e t s ,   f o r   tr a i ni ng  a n d  t e s t i n g.   W i t h   a   t r a i ni ng  s u bs e t ,   t h e   E L M   c l a s s i f i e r   i s   t r a i n e d   t o   l e a r n   o pt i m a l   pa r a m e t e r   s e tt i n g s .   T h e   m a xim u m   n u m be r   o f   hi dde n   n o de s   us e d  in  t hi s   r e s e a r c h   i s   100  n o de s   a n d  t h e   a c t i v a t i o n   f u nc t i o n   i s   a   bi na r y   s i g m o i d  f u n c t i o n   to   r e c o gni z e   no n - l i ne a r   da t a .   T e s t i n g  i s   c a r r i e d  o ut  a f t e r   E L M   tr a i ni ng  t o  f i nd  o u t   h o w  we l l   t h e   m o de l   c r e a t e d  pe r f o r m s .   W e   d i vi d e d   t h e   t r a i ni ng  da t a   a n d  t e s t   da t a   i n   a   r a t i o   o f   8 0:20.   Di f f e r e n t   s c h e m e s   a r e   o f t e n   us e d  f o r   pe r f o r m a nc e   e v a l ua t i o n ,   s uc h   a s   k - f o l d  c r o s s - v a li da t i o n   o r   e xi t - o n e - o u t   [ 29 ] .   W e   us e d   k - f o l d  c r o s s - va l i da t i o n   t o  t e s t  d i f f e r e n t   da t a   s c h e m a s ,   w i t h   va l ue s   o f   = 10 .   T h e   k - f o l d  m e t h o d  d i vi d e d   t h e   da t a   s e t   i n t o  tr a i n ,   v a l i d a t i o n ,   a n d  t e s t   da t a   a l o n g  w i t h   s p li t t i n g,   m o de   s e l e c t i o n ,   a n d  pe r f o r m a n c e   s t a t e s   [ 19] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C las s if ication  o f   e ndome tr ial   ade noc ar c inoma  us ing  his topat hology  image s   w it h  …   ( R ir ies   R ulani ngtyas )   967   2. 5 .     P e r f o r m an c e   m e t r ics   C l a s s if i c a t i o n   pe r f o r m a n c e   i s   m e a s ur e d  qua n t i t a t i v e ly   by   t r a i ni ng  a c c ur a c y ,   t e s t i n g  a c c ur a c y ,   a n d   pr e c i s i o n   de r i v e d  f r o m   c o nf us i o n   m a t r i x   pa r a m e t e r s :  t r ue   p o s i t i ve ,   f a l s e   po s i t i v e ,   tr ue   n e ga ti ve ,   f a l s e   n e ga t i v e .  T a bl e   1  i s   a   c o n f u s i o n   m a t r i x   us e d  to  m e a s u r e   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e .   G1,   G2 ,   G3   a r e   t h e   di f f e r e n t i a t i o n   de gr e e   o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   gr a de   1,   gr a de   2,   a n d  gr a de   3,   r e s pe c t i v e ly .   GG 1,   GG 2,   a n d  GG 3  a r e   t h e   n u m be r   o f   a c t ua l   G1,   G2,   G3  c l a s s e s   t h a t   a r e   pr e d i c t e d  c o r r e c t l y   i n  t h e i r   r e s pe c t i ve   c l a s s e s .   W hil e   t h e   ot h e r   6  v a l u e s   a r e   t h e   n u m be r   o f   a c t ua l   G1,   G2,   o r   G3   c l a s s e s   t h a t   a r e   p r e d i c t e d  i nc o r r e c t l y   i n   e a c h   c l a s s i f i e d  c o l u m n .         T a bl e   1 .   C o n f u s i o n   m a t r i x       P r e di c t e d  r e s ul t       G1   G2   G3   A c tu a l  r e s ul t   G1   G G 1   G 1 G 2   G 1 G 3   G2   G 2 G 1   G G 2   G 2 G 3   G3   G 3 G 1   G 3 G 2   G G 3       A c c ur a c y   i s   a   v a l u e   t h a t   wi l l   be   us e d  to  m e a s ur e   t h e   a c c ur a c y   o f   a   de t e c t i o n   o r   c l a s s if i c a t i o n   s y s t e m .   T h e   a c c ur a c y   va l u e   i s   m e a s ur e d  a s   t h e   r a t i o   b e t we e n   t h e   da t a   t h a t  c a n   b e   gue s s e d  c or r e c t l y   by   t h e   a l go r i t h m   a n d  t h e   tot a l   o f   a ll   da t a .   I f   t h e   a c c ur a c y   o f   a   de t e c t i o n   s y s t e m   i s   hi g h   t h e n   t h e   s y s t e m   c a n   pe r f o r m   t h e   de t e c t i o n   pr o c e s s   we ll ,   ot h e r w i s e   i f   t h e   a c c ur a c y   o f   a   de t e c t i o n   s y s t e m   i s   l o w  t h e n   t h e   s y s t e m   i s   s a i d  t o   b e   un a bl e   to   pe r f o r m   t h e   de t e c t i o n   pr o c e s s   pr o pe r ly .   M e a n w hi l e ,   pr e c i s i o n   i s   t h e   pr o p or t i o n   o f   c o r r e c t ly   c l a s s if i e d  im a ge s   t o   t h e   tot a l   o f   a ll   pr e d i c t i o ns /d i a gn o s e s   o f   c o r r e c t l y   de t e c t e d  i m a ge s   [ 19] .   T h e   f o l lo wi n g  i s   t h e   e qua t i o n   f o r   t h e   l e v e l   o f   a c c ur a c y   a n d  pr e c i s i o n ,  wh e r e   N   i s   tot a l   a m o u n t   o f   da t a .     A c c ur a c y =  1 +  2 +  3   ( 16 )     P r e c i s i o n   GG 1 =  1 1 2 + 1 3   ( 17 )     P r e c i s i o n   GG 2 =  2 2 1 + 2 3   ( 18 )     P r e c i s i o n   GG 3 =  3 3 1 + 3 2   ( 19 )       3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON     E n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   i s   d i vi de d  i n t o  t h r e e   c l a s s e s   a c c o r di n g  t o  t h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n .   E a c h   gr a de   h a s   d if f e r e n t   c h a r a c t e r i s t i c s   b ut   i s   d i f f i c u l t   t o  i de n t i f y   w i t h   t h e   n a k e d  e y e .   Gr a de   1  i s   c h a r a c t e r i z e d  by   t h e   g l a n d s   s t i ll   b e i ng  vi s i b l e   a n d  t h e   c e l l s   a r r a n ge d  n e a t l y   r e s e m b li ng  n o r m a l   c e ll s ,   gr a de   2  h a vi ng  i r r e gu l a r   g l a n ds   a n d  c e ll s   a r r a n ge d  i n   a   p i l e ,   a n d  gr a de   3  n ot   s e e i n g  t h e   g l a n d s   a n d  t h e   c e l l s   a r e   b e c o m i ng  m o r e   c o n de ns e d  a n d  de n s e r .   T h e r e   a r e   t w o  E L M   m o de l s   pr o duc e d  i n   t hi s   r e s e a r c h ,   whi c h   a r e   d i vi de d  b a s e d  o n   t h e   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   m e t h o d  c a r r i e d  o u t   b e f o r e   c l a s s i f i c a t i o n .   T h e   m o de l 1   wa s   c r e a t e d  us i n g  f e a t ur e   e x tr a c t i o n   i n put   us i n g  t h e   GL R L M   m e t h o d  a n d   t h e   m o de l 2   us e d  f e a t ur e   e x t r a c t i o n   i nput  us i n g   t h e   c o m bi ne d  L B P - GL R L M   m e t h o d.   T h e   L B P   m e t h o d  pr o duc e s   de c i m a l   n u m be r s   f r o m   gr a y s c a le  i m a ge s .   T h e   r e s u l t s   f r o m   L B P   a r e   t h e n   r e c o n s t r uc t e d   i n t o  i m a ge s   to  b e   e x t r a c t e d   us i n g  t h e   GL R L M   f e a t ur e .   T h e   r e s u l t s   o f   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   e a c h   a m o u n t   to  8   t y pe s   o f   GL R L M   t e x t ur e   f e a t ur e s   f r o m   f o ur   a n gu l a r   o r i e n t a t i o n s ,   a n d  t h e n   t h e   a v e r a ge   i s   c a l c u l a t e d  to  r e pr e s e n t   e a c h   f e a t ur e .   N o r m a li z a t i o n   i s   c a r r i e d  o u t   us i n g   t h e   M i nM a x   s c a l e r   m e t h o d  b e f o r e   t h e   E L M   pr oc e s s   s o   t h a t   t h e   p r o c e s s e d  da t a   h a s   t h e   s a m e   s c a l e .   Da t a   pr o c e s s i n g  i s   c a r r i e d  o u t   us i n g  P y t h o n   pr o gr a m mi n g.   T h e   pr o p o s e d  c l a s s if i c a t i o n   o f   t h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   wa s   a s s e s s e d  us i ng  e v a l ua t i o n   m e t r i c s   o f   a c c ur a c y   a n d   pr e c i s i o n .   T h e   d i f f e r e n t i a t i o n   de gr e e   c l a s s if i c a t i o n   r e s u l t s   a r e   s h o w n   i n   T a bl e   2.   E L M   c a n   a c hi e v e   t h e   l o we s t   e r r o r   r a t e   a n d  o u t pu t   we i g h t   n o r m   v a l ue s   i n   o ne   i t e r a t i o n ,   m a k i ng  t hi s   m o de l   f a s t e r   t h a n   gr a d i e n t - b a s e d  l e a r ni ng  a l go r i t hm s .   T h e   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   E L M   m o de l   de pe n d s   o n   t h e   i ni t i a li z a t i o n   o f   t h e   we i g h t s ,   t h e   n u m b e r   o f   n o de s   i n   t h e   hi dde n   l a y e r ,   a n d  t h e   t y pe   o f   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   [ 24] .   W e   us e   t h e   K - f o l d  c r o s s - v a li da t i o n   da t a   s e g m e n t a t i o n   m e t h o d  to  f i nd  t h e   be s t   E L M   m o de l   c o nf i gur a t i o n .   T h e   k - f o l d  m e t h o d  c a n   s e p a r a t e   da t a   s e t s ,   s e l e c t   m o de l s ,   a n d  t e s t   pe r f o r m a n c e   [ 19] .    I n   t h i s   pr o c e s s ,   t h e   b e s t   n u m b e r   o f   hi dd e n   n o de s   wa s   40  i n   t h e   m o de l 1   a n d  82  i n   t h e   m o de l 2 .   W e   de t e r m i ne   t h e   m a xim u m   n u m be r   o f   n o de s   i n   t h e   hi dde n   l a ye r   to  b e   100.   T h e   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   we   us e   i s   t h e   bi n a r y   s i g m o i d  f u nc t i o n   b e c a u s e   t hi s   f u n c t i o n   c a n   r e c o gni z e   n o n - l i ne a r   da t a .   T h e   a c c ur a c y   gr a ph   o f   th e   E L M   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   36 ,   N o .   2 ,  N o v e m b e r   20 24 :  96 1 - 971   968   m o de l s  c a n   b e   s e e n   i n   F i gur e   6 .   T h e   a c c ur a c y   gr a ph   o f   E L M   w i t h   GL R L M   f e a t ur e   ( m o de l 1)   h a s   b e e n  il l us t r a t e d   i n   F i gur e   6( a )   a n d  t h e   a c c ur a c y   gr a ph   o f   t h e   E L M   wi t h   L B P - GL R L M   f e a t ur e   ( m o de l 2)   h a s   b e e n  il l us t r a t e d  i n   F i gur e   6( b ) .   I t   c a n   b e   s e e n   t h a t   t h e   a c c ur a c y   i nc r e a s e s   a r o un d  t h e   n u m be r   o f   b e s t   hi dd e n   o n e s ,   t h e n   de c r e a s e s .   E L M   s h o ws   t h e   b e s t   pe r f o r m a nc e   f o r   tr a i ni ng  a c c ur a c y   o f   97. 13% ,   t e s t i n g  a c c ur a c y   o f   91. 33% ,   a n d  pr e c i s i o n   o f   80%   o n   t h e   m o de l 1 .   M e a n w hil e ,   t r a i ni ng  a c c ur a c y   wa s   91. 03% ,   t e s t i n g  a c c ur a c y   wa s   71. 33% ,   a n d  pr e c i s i o n   wa s   100%   i n   t h e   m o de l 2 .  T h e   m e t r i c   r e s u l t s   a r e   e v a l ua t e d  i n   pe r c e n t a ge s   a s   t h e y   i nd i c a t e   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e   c l a s s if i e r .   H i g h   a c c ur a c y   i nd i c a t e s   pr e c i s e   a n d  a c c ur a t e   t um o r   c l a s s if i c a t i o n  w i t h   l o we r   f a l s e   n e g a t i ve s .   T h e   hi g h - pr e c i s i o n   r e s u l t s   de m o n s t r a t e   t h e   c o r r e c t n e s s   o f   t h e   pr o p o s e d  a l go r i t hm .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   E L M   m o de l 1   s h o ws   b e t ter   r e s ul t s   t h a n   t h e  m o de l 2 .   T hi s   i s   b e c a u s e   t h e   e x t r a c t e d   i nput   i m a ge   h a s   s i g ni f i c a n t   di f f e r e n c e s   i n  c h a r a c t e r i s t i c s   be t we e n   e a c h   c l a s s   i n  pur e   GL R L M   f e a t ur e s ,   i n   c o n t r a s t  to  t h e   GL R L M   i n put   f r o m   L B P   r e s u l t s   wh e r e   t h e   r a n ge   o f   f e a t ur e   v a l u e s   i s   n ot   m uc h   d i f f e r e n t   b e t we e n   e a c h   c l a s s .   O t h e r   r e s e a r c h   s h o ws   t h a t  th e   c o m bi na t i o n   o f   L B P - GL R L M   f e a t ur e s   p r o du c e s   qu i t e   goo d  v a l ue s   [ 26] ,   b ut  a ppa r e n t l y ,   i t   de pe n d s   o n   t h e   i m a g e   us e d .       T a bl e   2.   E L M   c l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t s   w i t h   GL R L M   f e a t ur e s   F e a tu r e   e x tr a c ti o n m e th o d   B e s t  hi dd e n n o d e s   A c c u r a ti o n ( % )   P r e c is i o n ( % )   T r a in in g   T e s ti ng   G L R L M   40   97.13   91.33   80   L B P - G L R L M   82   91.03   71.33   100           ( a )   ( b )     F i gur e   6.   A c c ur a c y   gr a p h   o f   t h e   ( a )   E L M   wi t h   GL R L M   f e a t ur e   a n d  ( b )   E L M   w i t h   L B P - GL R L M   f e a t ur 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  E L M   m o de l   i n  di f f e r e n t i a t i o n   de gr e e   c l a s s i f i c a t i o n   i s   c o m pa r e d   w i t h   ot h e r   m a c hi ne   l e a r ni ng  m e t h o ds .   I t   c a n   b e   s e e n   i n   T a bl e   3,   t h e r e   i s   a   c o m pa r a t i ve   a n a ly s i s   o f   th e   E L M   c l a s s if i e r   w i t h   ot h e r   m a c hi ne   l e a r ni n g  c l a s s if i e r s   whi c h   ha v e   t h e   s a m e   go a l ,   t h a t   i s   t h e   c l a s s if i c a t i o n   o f   t h e   de gr e e   o f   t um o r   di f f e r e n t i a t i o n .   C o m pa r a t i ve   a n a lys i s   wa s   t a ke n   f r o m   b r e a s t   c a n c e r   a n d  o v a r i a n   c a n c e r   wh e r e   t h e   c a n c e r   h a s   a   m o r ph o l o g i c a l   s t r uc t u r e   s i mi l a r   to  e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a .   T h e   c o m pa r a t i v e   s t udi e s   pr e s e n t e d  a l l   us e d  hi s t o pa t h o l o gi c a l   im a ge s   t a ke n  by   bi o ps y   a n d  h e m a t o xi li n - e o s i n   s t a i ni ng.   T h e   c l a s s if i e r s   us e d  f o r   c o m p a r a t i v e   a n a ly s i s   o f   e n do m e t r i a l   a de no c a r c i n o m a   c l a s s i f i c a t i o n   a r e   m u l t i p l e   S VM   [ 20] ,   y o u  o nl y  l o o k  o n c e   ( YO L O)   wi t h   v a r i o us   v e r s i o ns   [ 30] ,   a n d  C NN   w i t h   I n c e pt i o n - V3  a r c hi t e c t ur e   [ 31] .   T h e   m e t r i c s   us e d  f o r   pe r f o r m a nc e   e v a l ua t i o n   a r e   t e s t i n g  a c c ur a c y   a n d  pr e c i s i o n .   T h e   E L M   m e t h o d  wi t h   GL R L M   f e a t ur e s   ( m o de l 1)   i n   t hi s   s t ud y   s h o ws   hi g he r   pe r f o r m a nc e   t h a n   t h e   pr e s e n t e d  c o m pa r a t i ve   m e t h o d.   T h e   t e s t i n g  a c c ur a c y   o b t a i n e d  by   E L M   m o de l 1  wa s   91. 33% ,   g r e a t e r   t h a n   t h e   a c c ur a c y   o f   ot h e r   c l a s s i f i e r s ,   whi c h   a r e   69%   f o r   S VM ,   89%   f o r   YO L O - V3,   88%   f o r   T i ny - Y OL O,   84%   f o r   YO L O - V2,   84%   f o r   YO L O -   V1,   85%   f o r   C NN ,   a n d  71. 33%   f o r   E L M   m o de l s .   T h e   E L M   m e t h o d  wi t h   L B P - GL R L M   f e a t ur e   ( m o de l 2)   pr oduc e   t h e   l o we s t   pe r f o r m a n c e   a c c ur a c y   a m o n g  o t h e r   m e t h o ds   b ut   h a v e   t h e   hi g h e s t   pr e c i s i o n ,   whi c h   i s   100% ,   gr e a t e r   t h a n   t h e   a c c ur a c y   o f   ot h e r   c l a s s i f i e r s ,   whi c h   a r e   87%   f o r   YO L O - V3,   85%   f o r   T i ny - YO L O,   80%   f o r   YO L O - V2,   77%   f o r   YO L O - V1,   a n d  80%   f o r   E L M   m o de l 1.   T h us ,   t h e   pr o po s e d  m e t h o d  c a n   be   u s e d  a s   a   c o n s i de r a t i o n   f o r   pa t h o l o g i s t s   i n   i n c r e a s i ng  t h e   a c c ur a c y   o f   d i a g n o s i s   o f   e n do m e t r i a l   a d e n o c a r c i n o m a   b a s e d   o n   t h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C las s if ication  o f   e ndome tr ial   ade noc ar c inoma  us ing  his topat hology  image s   w it h  …   ( R ir ies   R ulani ngtyas )   969   T a bl e   3.   C o m pa r i s o n   o f   s im i l a r   s t ud i e s   C la s s if ic a ti o n m e th o d   C la s s if ic a ti o n  o bj e c t   T e s ti ng  a c c u r a ti o n ( % )   P r e c is i o n ( % )   M ul ti pl e  S V M   [ 20]   G r a d e s  of  br e a s t  c a nc e r   69   -   Y O L O - V 3  [ 30]   G r a d e s  of  br e a s t  c a nc e r   89   87   T in y - Y O L O   [ 30 ]   G r a d e s  of  br e a s t  c a nc e r   88   85   Y O L O - V 2  [ 30]   G r a d e s  of  br e a s t  c a nc e r     84   80   Y O L O - V 1  [ 30]   G r a d e s  of  br e a s t  c a nc e r   81   77   I nc e pt i o n V 3 C N N   [ 31]   G r a d e s  of   ov a r ia n c a n c e r   85   -   P r o p o s e d  m od e l  1   Gr ad e s  o f  A d e n o k ar s in o m a e n d o m e t r i u m   91.33   80   P r o p o s e d  m od e l  2   Gr ad e s  o f  A d e n o k ar s in o m a e n d o m e t r i u m   71.33   100       4.   CONC L USI ON   P r o gn o s t i c   de t e r m i na t i o n   o f   e n do m e t r i a l   a de n o c a r c i n o m a   b a s e d  o n   t h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   i s   c a r r i e d  o u t  by   pr o c e s s i n g  hi s t o pa t h o l o g i c a l   im a ge s   us i n g  t h e   E L M   c l a s s if i c a t i o n   m e t h o d.   T w o   d i f f e r e n t   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   m e t h o ds ,   n a m e ly   GL R L M   a n d   c o m bi ne d  L B P - GL R L M ,   a r e   us e d  a s   i n put   to   th e   E L M   c l a s s if i e r   a n d  pr o duc e   d i f f e r e n t   c l a s s if i c a t i o n   pe r f o r m a n c e s .   T h e   E L M   m o de l   c a n   c l a s s if y   t h e   de gr e e   o f   d i f f e r e n t i a t i o n   i n t o   we l l - d i f f e r e n t i a t e d   ( gr a de   1 ) ,   m o de r a t e - d i f f e r e n t i a t e d   ( g r a de   2 ) ,   a n d  poor l y - d if f e r e n t i a t e d   ( gr a de   3 )   wi t h   l e v e l s   o f   t r a i ni ng  a c c ur a c y ,   t e s t i ng  a c c ur a c y ,   a n d  pr e c i s i o n   a r e   97. 13% ,   91 . 33% ,   80%   f o r   GL R L M   f e a t ur e s   a n d  91. 03% ,   71. 33% ,   100%   f o r   c o m bi ne d  L B P - GL R L M   f e a t ur e s .   I n c r e a s e d  a c c u r a c y   a n d   pr e c i s i o n   i n   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   e n do m e t r i a l   a d e no c a r c i n o m a   a r e   b e n e f i c i a l   i n   t h e   e a r l y   m a n a ge m e n t   o f   t h e   d i s e a s e   a n d  c a n   be   us e d  a s   a   s e c o n d  o pi ni o n   f o r   pa t h o l o g i s t s .       AC K NOWL E DGE M E NT S   T hi s   wo r k  wa s   s uppor t e d  by   DR T P M   –   D i r e kto r a t  J e n de r a l   P e n d i d i ka n   T i n gg i   K e m e n t e r i a n  P e n d i d i ka n   da n   K e b uda y a a n   R e pu bli k  I n do n e s i a ,   w i t h   gr a n t   n u m b e r   ( 114/E 5/P G. 02. 00 . P L /20 23  a n d   1312/UN3. L P P M /P T . 01 . 03/2023 ).       RE F E R E NC E S   [ 1]   J .  L o r t e t - T i e ul e n t,   J .  F e r la y ,  F .  B r a y ,  a nd  A .  J e ma l,   “ I nt e r na ti o na l  pa tt e r ns   a nd  tr e nds   in   e ndo m e tr ia l  c a nc e r   in c id e nc e ,  19 78 - 2013,”   J our nal  o f  t he  N at io nal  C anc e r  I ns ti tu te , v o l.  110, n o . 4,  pp. 354 – 361, 2018, do i:  10.1093/j n c i/ d j x 214.   [ 2]   P .  M o r ic e ,  A .  L e a r y ,  C .  C r e ut z be r g,  N .  A bu - R us tu m,  a nd  E .   D a r a i,   “ E ndo m e t r ia l  c a nc e r ,”   T he   L anc e t ,  vo l.   387,  n o .   10023,   pp.   1094 – 1108, 2016, do i:  10.1016/ S 0140 - 6736( 15 ) 00130 - 0.   [ 3]   J .  S .  B e r e k  e t  al . ,  “ F I G O   s ta gi ng  of   e nd o m e tr ia l  c a nc e r :  2023,”   J our nal   o f   gy n e c ol ogi c   on c ol og y ,  v o l.   34,  n o .  5,  p.  e 85,  2023,  do i:   10.3802/j go .2023.34. e 85.   [ 4]   A .  A z ue ta ,  S .  G a ti us ,  a nd  X .  M a ti a s - G ui u,  “ E ndo m e tr i oi d  c a r c in o ma   of   th e   e nd o m e tr iu m :  p a th o l o gi c   a nd  mol e c ul a r   f e a tu r e s ,”   Se m in ar s  i n D ia gnos ti c  P at hol ogy , vo l.  27, n o . 4, pp. 226 – 240,   2010, do i:  10.1053/j .s e mdp.2010.09.001.   [ 5]   R .  H o ng,  W .  L iu ,  D .  D e L a ir ,   N .  R a z a vi a n,  a nd  D .  F e n y ö,  “ P r e di c ti ng  e nd o m e tr ia l  c a nc e r   s ubt y p e s   a nd  m o le c ul a r   f e a tu r e s   f r o m   hi s to pa th o l o g y   im a ge s   us in g  mul ti - r e s o lu ti o n  de e p  l e a r ni n g  mo d e ls ,”   C e ll   R e por ts   M e di c in e ,  v o l.   2,  n o .  9,  2021,  do i:   10.1016/j .xc r m.2021.100400.   [ 6]   A .  S a nt o r o   e t  al . ,  “ N e w   pa th o l o gi c a l  a nd  c li ni c a l  in s ig ht s   in   e n do m e tr ia l  c a nc e r   in   v i e w   of   th e   upda t e d  e s g o / e s tr o / e s p  gui de li n e s ,”   C anc e r s , v o l.  13, n o . 11, pp. 1 – 20, 2021, d oi :  10.3390/ c a nc e r s 1 3112623.   [ 7]   G .  F .  Z a nn o ni   e t  al . ,  “ D o e s   hi gh - gr a de   e nd o m e tr i o id   c a r c in o m a   ( gr a de   3  F I G O )   b e l o ng  t o   t y p e   i  or   t y p e   I I   e nd o m e t r ia l  c a nc e r ?   A   c li ni c a l - pa th o l o gi c a l  a nd  im mun o hi s to c h e mi c a l  s tu d y ,”   V ir c ho w s   A r c hi v ,  vo l.   457,  n o .   1,  pp.  27 – 34,   2010,  d o i:   10.100 7/ s 00428 - 010 - 0939 - z.   [ 8]   A .  B e r mud e z ,  N .  B ha tl a ,  a nd  E .  L e ung,  “ C a nc e r   of   th e   c e r v i x   ut e r i, ”   I n te r nat io nal   J our nal   of   G y ne c ol ogy   and  O b s te tr ic s ,   vo l.   131, pp. S 88 – S 95, 2015, doi:  10.1016/j .i jg o .2015.06.004.   [ 9]   G .  K ha ti b,  U .  K .  G ul e c ,  A .  B .  G u z e l,   E .  B a gi r ,  S .  P a y da s ,  a nd  M .  A .  V a r da r ,  “ P r o gn o s is   tr e nd  of   gr a d e   2  e nd o m e tr i o id   e nd o m e tr ia l  c a r c in o ma :  t o w a r d  gr a de   1  o r   3? ,”   P at hol ogy   an d  O nc ol ogy   R e s e ar c h ,   v o l.   26,  no .  4,  pp.  2351 – 2356,  2020,  do i:   10.1007/s 12253 - 020 - 00836 - w.   [ 10]   J .  Y .  S o ng,   S .   I m,  S .  H .  L e e ,   a nd  H .  J .  J a ng,  “ D e e p  l e a r ni n g - ba s e d  c la s s if i c a ti o n  of   ut e r in e   c e r v i c a l  a nd  e nd o m e t r ia l  c a nc e r   s ubt y pe s   f r o m wh o l e - s li de  hi s t o pa th o l o g y  i ma g e s ,”   D ia gnos ti c s , vo l.  12, n o . 11, 2022, d o i:  10.3390/di a gn o s ti c s 12112623.   [ 11]   H .  S un,  X .  Z e ng,  T .  X u,  G .  P e ng,  a nd   Y .  M a ,  “ C o mput e r - a id e d   di a gno s is   in   hi s to pa th o l o gi c a l  im a g e s   of   th e   e nd o m e tr iu m  us in g  a   c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r k  a nd  a tt e nt i o n  m e c ha ni s ms ,”   I E E E   J our nal   of   B io m e di c al   and  H e al th   I nf o r m at ic s ,  v o l.   24,  n o .  6 ,  pp.   1664 – 1676, 2020, do i:  10.1109/J B H I .2019. 2944977.   [ 12]   A .  S .  H y p e r a s tu t y ,  A .  S .  R .  S e ti j o ,  a nd  R .  R ,   “ A r ti f i c ia l  ne ur a l  ne tw o r k  in   de t e r mi ni ng  hi s to pa th o l o gi c a l  gr a di ng  of   b r e a s t  c a n c e r   [ T r a ns la ti o n ]   ( in   I nd o n e s ia n :  A r ti f ic ia l  ne ur al   ne tw or k   dal a m   m e ne nt uk an  gr adi ng  hi s to pat ol ogi   k ank e r   pay udar a ) ”  J u r nal   B io s ai ns  P as c as ar ja na , vo l.  19, n o . 2, p. 176, 2017, d o i:  10.204 73/ jb p.v 19i 2.2017.176 - 188.   [ 13]   K .  V .  D e e pa k  a nd  R .  B ha r a ni dha r a n,  “ O s te o s a r c oma   de te c t io n  in   hi s to pa th o l o g y   im a ge s   us in g  e ns e mbl e   ma c hi n e   le a r n in g  te c hni que s ,”   B io m e di c al  Si gnal   P r oc e s s in g and C ont r ol , v ol . 8 6, no . P C , p. 105281, 2023, d o i:  10.1016/j .bs p c .2023.105281.   [ 14]   A . B e nt a ie b,  M . S . N o s r a ti ,  H .   L i - C ha ng, D.  H unt s ma n, a nd  G .   H a ma r n e h, “ C li ni c a ll y - in s pi r e d a ut o ma ti c   c la s s if i c a ti o n  of   ov a r ia n   c a r c in o ma  s ubt y p e s ,”   J our nal  of  P at h ol ogy  I nf or m at ic s , v o l.  7,  no . 1, p. 28, 2016, d o i:  10.4103/2153 - 3539.186899.   [ 15]   M .  C he n,  Y .  H a o ,  K .  H w a ng,  L .  W a ng,  a nd  L .  W a ng,  “ D is e a s e   pr e di c ti o n  b y   ma c hi ne   l e a r ni ng  ov e r   bi g  da ta   f r o m  he a lt h c a r e   c o mm uni ti e s ,”   I E E E  A c c e s s , vo l.  5, pp. 8869 – 8879, 2017 , d o i:   10.1109/AC C E S S .2017.2694446.   [ 16]   M .  W u,  C .  Y a n,  H .  L iu ,  a nd  Q .  L iu ,  “ A ut o ma ti c   c la s s if i c a ti o n  of   ov a r ia n  c a nc e r   t y p e s   f r o m  c y t o l o gi c a l  im a g e s   us in g  de e p  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r ks ,”   B io s c ie nc e  R e por ts , v o l.  38, n o. 3, pp. 1 – 7, 2018, do i:  10.1042 / B S R 20180289.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,   Vo l .   36 ,   N o .   2 ,  N o v e m b e r   20 24 :  96 1 - 971   970   [ 17]   H .  D .  B i z une h,  S .  M is hr a ,  a nd  W .   G .  N e ga s s a ,  “ B r e a s t  tu mor   de t e c t i o n  a nd  c la s s if i c a ti o n  us in g  A B C - E L M   a lg o r it h m,”   2023   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   in   A dv anc e s   in   P o w e r ,  Si gnal ,  and  I nf or m at io n  T e c hnol ogy ,   A P S I T   2023 ,  pp.  81 – 85,  2023,  do i:   10.1109/AP S I T 58554.2023.10201776.   [ 18]   S .  L y u  a nd  R .  C .  C .  C he ung,  “ E f f ic i e nt   a nd  a ut o ma ti c   br e a s t  c a nc e r   e a r l y   di a gn o s is   s y s te m  ba s e d  o n  th e   hi e r a r c hi c a l  e x t r e m e   le a r ni ng ma c hi n e ,”   Se ns or s , v o l.  23, n o . 18, p. 7772, 2023, d o i:   10.3390/s 23187772.   [ 19]   A .  T o p r a k,  “ E x tr e m e   l e a r ni ng  ma c hi n e   ( E L M ) - ba s e d  c la s s i f i c a ti o n  of   b e ni gn  a nd  ma li gna nt   c e ll s   in   br e a s t  c a n c e r ,”   M e d ic al   Sc ie nc e  M oni to r , v o l.  24, pp. 6537 – 6543, 2018, d o i :  10.12659/ M S M .910520.   [ 20]   T .   W a n ,   J .   C a o,   J .   C h e n ,   a n d   Z .   Q i n ,   “ A u t om a t e d   g r a d i n g   o f   b r e a s t   c a n c e r   h i s t op a t h ol og y  u s i n g   c a s c a d e d   e n s e m b l e   w i t h  c om b i n a t i on   o f   m u l t i - l e v e l   i m a g e   f e a t u r e s , ”   N e u r o c o m p u t i n g ,   vol .   2 2 9 ,   p p .   3 4 – 4 4 ,   2 0 1 7 ,   d oi :   10.1016/ j.ne u c o m.2016.05.084.   [ 21]   J .  G u,  C .  Y .  F u,  B .  K .  N g,  L .  B .  L iu ,  S .  K .  L im - T a n,  a nd  C .  G .  L .  L e e ,  “ E nha nc e m e nt   of   e a r l y   c e r vi c a l  c a nc e r   di a gn o s is   w it h  e pi th e li a l  la y e r   a na l y s is   of   f lu or e s c e nc e   li f e ti m e   im a g e s ,”   P L oS  O N E ,  vo l.   10,  n o .  5,  pp.  1 – 15,  2015,  do i:   10.1371/j o u r na l. po n e .0125 706.   [ 22]   K .  K a v in   K uma r ,  T .  M e e r a   D e v i,   a nd  S .  M a he s w a r a n,  “ A n  e f f ic i e nt   m e th o d  f or   br a in   tu m o r   d e t e c ti o n  us in g  t e x tu r e   f e a tu r e s   a nd   S V M   c la s s if i e r   in   M R   im a ge s ,”   A s ia n  P ac if ic   J our nal   o f   C anc e r   P r e v e nt io n ,  v o l.   19,  n o .  10,  pp.  2789 – 2794,  2018,   do i:   10.22 034/ A P J C P .2018.19.10.2789.   [ 23]   D .   J a y a l a ks hm i  a n d  J .   D h e e ba ,   “ C om p ut e r   a id e d   d ia gn os ti c   s up p or t  s y s t e m   f or   s ki n  c a n c e r   us in g  E L M   c la s s i f ie r , ”   I n te r na ti on a l  J our na l  of   Sy s te m   A s s ur an c e   E ng in e e r in g  a n d  M a na ge m e n t ,  vol .   1 5,   n o.  1,   p p.  44 9 – 46 1,   2 02 2,  d oi :  10. 1 00 7/ s 13 19 8 - 0 22 - 0 17 75 - 2 .   [ 24]   D .  M udul i,   R .  R .  K uma r ,  J .  P r a dha n,  a nd   A .  K uma r ,  “ A n   e mpi r i c a l  e v a lu a ti o n  of   e x tr e m e   le a r ni ng  ma c hi n e   unc e r ta i nt y   qua nt if i c a ti o n  f or   a ut o ma t e d  br e a s t  c a nc e r   d e t e c t i o n,”   N e ur al   C om put in g  and  A ppl ic at io ns ,  v o l.   1,  2023,  do i :  10 .1007/s 00521 - 023 - 08992 - 1.   [ 25]   X .  T a ng,  “ T e x tu r e   in f or ma ti o n  in   r un - le ngt h  ma tr i c e s ,”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  I m age   P r oc e s s in g ,  v o l.   7,  no .  11,  pp.  1602 – 1609,   1998, do i:  10.1109/83.725367 .   [ 26]   S .  D a s   a nd  U .  R .  J e na ,  “ T e x tu r e   c la s s if i c a ti o n  us in g  c o mbi na t io n  of   L B P   a nd  G L R L M   f e a tu r e s   a lo ng  w it h  K N N   a nd  mul ti c la s s   S V M  c la s s if i c a ti o n,”   2nd I nt e r nat io nal  C onf e r e nc e  on C om m u ni c at io n, C ont r ol  and I nt e ll ig e nt  Sy s te m s , C C I S 2016 , pp. 115 – 119,  2017, do i:  10.1109/C C I nt e lS .2016.7878212.   [ 27]   G .  B in   H ua ng, Q. Y .  Z hu, a nd   C .  K .  S ie w ,  “ E x tr e m e   le a r n in g  ma c hi ne :  t h e o r y   a nd a ppl i c a ti o ns ,”   N e ur oc om put in g , vo l.  70,  n o . 1 – 3, pp. 489 – 501, 2006, do i:  10.1016/j .n e u c o m.2005.12.126.   [ 28]   J .  W a ng,  S .  L u,  S . - H .  W a ng,  a nd  Y . - D .  Z ha ng,  “ A   r e v i e w   o n  e x tr e m e   l e a r ni ng  ma c hi n e ,”   M ul ti m e di a - B as e d  H e al th c ar e   S y s t e m s   U s in g C om put at io nal  I nt e ll ig e nc e , v o l.  81, pp. 41611 – 41660, 2 022, do i:  10.1007/978 - 3 - 031 - 21452 - 3_2.   [ 29]   L .  H e ,  L .  R .  L o ng,  S .  A nt a ni ,  a nd  G .  R .  T h o ma ,  “ H is to l o g y  im a ge   a na l y s is   f o r   c a r c in o ma   d e te c ti o n  a nd  gr a di ng,”   C om put e r   M e th ods   and P r ogr am s  i n B io m e di c in e , vo l.  107, n o . 3, pp. 538 – 556, 2012, do i:  10.1016/j . c mpb.2011.12.007.   [ 30]   S .  M .  a nd  J .  J oy ,  “ A   ma c hi n e   l e a r ni ng  ba s e d  f r a m e w o r k  f or   a s s is ti ng  pa th o l o gi s ts   in   gr a di ng  a nd  c o unt in g  of   br e a s t  c a nc e r   c e l ls ,”   I C T  E x pr e s s , v o l.  7, n o . 4, pp. 440 – 444, 2021, d o i:  10.1016/j . ic te .2021.02.005.   [ 31]   Y .  L iu ,  B .  C .   L a w s o n,   X .  H ua ng,  B .  M .B r oo m,  a nd  J .  N .   W e i ns te in ,  “ P r e di c ti o n   of   ov a r ia n   c a n c e r   r e s po ns e   t o   th e r a p y   ba s e d  o n   de e p l e a r n in g a na l y s is  of  hi s t o pa th ol o g y  i ma ge s ,”   C anc e r s , v o l.  15, p p. 2588 – 2593, 2023, do i:  10.3390/ c a n c e r s 15164044.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        R i ri es   R ul a ni n g ty a s           re cei v ed   t h e   Ba c h e l o r  o f  E n g i n ee r i n g   an d   Mas t e r  o f   E n g i n ee r i n g   i n   E l ec t ri c al   E n g i n ee ri n g   fro m   In s t i t u t   T e k n o l o g i   S e p u l u h   N o p em b e r,   In d o n e s i a   an d   a   D o c t o r  o f   E n g i n ee r i n g   i n   E l ec t ri c a l   E n g i n ee r i n g   f ro m  Ban d u n g   I n s t i t u t e   o f  T ec h n o l o g y ,   I n d o n e s i a.   Cu rr en t l y ,   s h e   i s   a  l e c t u r e r   at   t h e   B i o med i c a l   E n g i n ee ri n g   St u d y   Pr o g ra m ,   t h e  D e p art men t   o f  Ph y s i c s ,   Facu l t y   o f  Sci e n ce   o f  T ec h n o l o g y ,   U n i v e rs i t as   A i rl an g g a ,   In d o n e s i a .   H e r  r e s e ar c h   i n t e r e s t s   i n cl u d e   b i o med i c a l   i m a g e   an d   s i g n al   p ro ce s s i n g ,   m a ch i n e   l e ar n i n g   an d   art i fi ci al   i n t el l i g en ce .   S h e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   r i ri e s - r@ fs t . u n a i r. a c . i d .         A nn y   Seti jo   R a h a ju           recei v ed   t h e   Ba ch e l o r  o f  M e d i ci n e ,   Sp ec i a l i s t   o f   A n a t o m i c al   P a t h o l o g y ,   an d   D o c t o r  o f  Me d i c i n e   fro m   F ac u l t y   o f  Me d i c i n e   U n i v e rs i t a s   A i rl an g g a ,   I n d o n e s i a .   H e r  re s e arc h   i n t e re s t s   i n c l u d e   an a t o m i c al   p a t h o l o g y ,   p e d i a t ri c   g a s t ro e n t e ro l o g y ,   i m m u n o l o g y ,   a n d   m i c ro b i o t a.   Sh e   c an   b e   c o n t ac t e d   a t   e m ai l :   an n y _ s r@ fk . u n ai r . ac . i d .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.