I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b er   20 24 ,   p p .   6 3 3 9 ~ 6 3 5 0   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 14 i 6 . pp 6 3 3 9 - 6 3 5 0           6339     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Perf o rma nce  ana ly sis  of hybrid bio - inspi red  alg o rithms for  cla ss ifying  brain t umo rs in imba la n ced  ma g netic  reso na nce  ima g ing   da tas ets       Ra hu l R a m esh   Cha k re 1 ,   Arc ha na   S .  Va id y a   2 ,  Dipa k   V.   P a t il 2   1 S c h o o l   o f   C o m p u t a t i o n a l   S c i e n c e s,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y ,   JS P M   U n i v e r si t y   P u n e ,   P u n e ,   I n d i a   2 G ES’ s R .   H .   S a p a t   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   M a n a g e me n t   S t u d i e s a n d   R e se a r c h ,   N a s h i k ,   S a v i t r i b a i   P h u l e   P u n e   U n i v e r si t y ,   P u n e ,  I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   9 ,   2 0 2 3   R ev is ed   J u l 1 6 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Au g   6 ,   2 0 2 4       M a g n e ti c   re so n a n c e   ima g in g   (M RI)  is  a   su b sta n ti a l  ima g i n g   p ro c e d u re   fo r   d iag n o sin g   b ra in   t u m o rs.   Ho we v e r,   b ra in   tu m o r  c las sifica ti o n   c o n ti n u e s   c h a ll e n g i n g   d u e   to   t h e   u n e q u a l  d istri b u ti o n   o f  c las se s  with in   d a tas e ts,  c o m p li c a ti n g   p re c ise   d ia g n o sis  a n d   c las sifica ti o n .   Th is  re se a rc h   fo c u se s  o n   th e   c las s  imb a lan c e   in   m e d ica l  ima g e   d a tas e ts  b y   p r o p o sin g   a   h y b ri d   b i o - in sp ire d   a lg o rit h m   f o r  b ra in   t u m o r   c las sifica ti o n .   A  r id e r   o p ti m iza ti o n   a n d   p a rti c le   rid e r  m u t u a l  i n fo rm a ti o n - b a se d   d e n d rit ic - sq u irrel  se a rc h   a l g o rit h m   c o m b i n e d   with   a n   a rti fic ial  imm u n e   c las sif ier  is  d e v e lo p e d   a n d   tes ted   o n   i m b a lan c e d   d a tas e ts  g e n e ra ted   fro m   BRATS   a n d   S imB RATS .   Ex p e rime n tal  o u t c o m e s  a re   e n c o u ra g i n g ,   F o r   th e   imb a lan c e d   BRATS   d a tas e t,   t h e   rid e r  o p t imiz a ti o n - b a se d   c las sifier  a c h iev e d   a n   a c c u ra c y   o f  9 4 . 8 4 % ,   se n siti v it y   o f  9 2 . 9 6 % ,   a n d   sp e c ifi c it y   o f  9 4 . 9 5 % .   Th e   p a rti c l e   rid e r  m u tu a l  in f o rm a ti o n - b a se d   c las sifier  o u t p e rfo rm e d   o t h e rs  with   9 6 . 2 5 %   a c c u ra c y ,   9 4 . 3 3 %   se n siti v it y ,   a n d   9 4 . 8 5 %   sp e c ifi c it y .   F o r  th e   imb a lan c e d   S imB RATS   d a tas e t,   th e   rid e r  o p ti m iza ti o n - b a se d   c las si fier  a c h iev e d   9 4 . 9 5 %   a c c u ra c y ,   9 2 . 0 5 %   se n siti v it y ,   a n d   9 4 . 0 4 %   sp e c ifi c it y .   T h e   p a rti c le  rid e r  m u tu a l  i n fo rm a ti o n - b a se d   c las sifier  e x c e ll e d   with   9 6 . 3 5 %   a c c u ra c y ,   9 4 . 4 2 %   se n siti v it y ,   a n d   9 5 . 4 4 %   s p e c ifi c it y .   Th e se   fin d i n g s  su g g e st  t h a t  th e   p r o p o se d   a lg o rit h m   e ffe c ti v e ly   a d d re ss e s  c la ss   imb a lan c e   in   m e d ica l  ima g e   d a t a se ts,  o ffe rin g   a   r o b u st  so lu ti o n   fo r  b ra i n   tu m o r  c las sifica ti o n .   T h e   p a rti c l e   rid e r  m u tu a l  in f o rm a ti o n - b a se d   c las sifier   sh o ws   p r o m ise   fo r  e n h a n c in g   d iag n o stic  a c c u ra c y   in   c li n ica l   se tt in g s,   d e m o n st ra ti n g   t h e   e ffica c y   o f   h y b rid ize d   b io - i n sp ire d   a lg o rit h m s  in   m a n a g in g   imb a lan c e d   d a tas e ts.   K ey w o r d s :   B io - in s p ir ed   co m p u tin g     B r ain   tu m o r   class if icatio n   I m b alan ce d   m ed ical  im ag e  d ataset   I m m u n e  c o m p u tin g     Swar m   in tellig en ce   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ah u l Ram esh   C h ak r e    Sch o o l o f   C o m p u tatio n al  Scie n ce s ,   Facu lty   o f   Scien ce   a n d   T ec h n o lo g y ,   J SP M  Un iv er s ity   Pu n e   Pu n e,   Ma h ar ash tr a,   I n d ia   E m ail:  r ah u lr ch a k r e@ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N    Du e  to   th e  u s e  o f   v ar io u s   im ag in g   m o d alities   in   th e   m ed i ca l  f ield ,   th e  a m o u n t  o f   m ed i ca l  im ag e  d atasets   i s   in cr ea s in g   r ap id ly   [ 1 ] .   Me d ical  im ag e  an aly s is   aid s   in   d iag n o s in g   v ar i o u s   illn ess es.  Du e  to   it s   s ize ,   s tr u ctu r e,   an d   s h ap e,   m u ltid im en s io n al  m ed ical  im ag e  an a ly s is   b ec o m es  a  cr u cial  ta s k .   T h e  m o s t  co m m o n   r ea s o n   f o r   ca n ce r - r elate d   m o r tality   is   a  b r ain   tu m o r .   E ar ly   d iag n o s is   o f   t h is   co n d itio n   g r ea tly   in cr ea s es  th e  lik elih o o d   th at  t h e  p atien t  will  r ec eiv e  a  s u cc ess f u l  co u r s e  o f   th er ap y   an d   lo wer s   th e  r is k   o f   life .   Ar tific ial   in tellig en ce   an d   v a r io u s   o p tim izatio n   tech n iq u es  ar e  u s ed   to   ex tr ac t  u s ef u l  k n o wled g e  f r o m   th e  lar g e  m e d ical   im ag e  d ataset  in   a  way   th at  m ed ical  p r ac titi o n er s   will  g et  h elp   to   d iag n o s e  th e  p atien ts   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   T h e  ty p ical  class if icatio n   tech n iq u es  p r e s u p p o s e  th at   th e  d ataset  o f   m ed ical  im a g es  co n tain s   s am p les  with   a   f air   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 3 9 - 6 3 5 0   6340   d is tr ib u tio n .   T h e   ter m   “ im b ala n ce d   d ataset ”   r ef er s   to   s itu atio n s   in   wh ich   th e  d is tr ib u tio n   is   n o t  f air .   T h is   ty p e   o f   d ataset  will  ca u s e  b iased   lear n in g ,   wh ic h   r esu lts   in   an   in e f f ec tiv e  m o d el  [ 4 ] ,   [ 5 ] .   T h e  i m b alan ce d   d ataset  is   n o th in g   m o r e  t h an   a n   u n ev e n   d is tr ib u tio n   o f   s am p les  ac r o s s   class es  [ 6 ] .   I n   th is ,   t h er e  a r e  m o r e  s am p les o f   o n e   class   th an   an o th er .   I n   th e  en d ,   th e  class   w ith   th e  m o s t  s am p l es  will  b e  th e  m ajo r   clas s ,   an d   th e  class   w ith   th e   f ewe s t  s am p les  will  b e  th e  s ec o n d ar y   class .   I n   m a n y   r ea l - wo r ld   ap p licatio n s ,   i n clu d in g   d et ec tin g   f r a u d ,   b r ain   tu m o r s ,   in tr u s io n   d etec tio n   s y s tem s ,   an d   en tity   r eso lu tio n ,   t h e  im b alan ce d   d is tr ib u tio n   p r o b lem   is   p r esen t  [ 7 ] ,   [ 8 ] .   E f f ec tiv e   f ea tu r e   ex tr ac ti o n ,   f ea tu r e  s elec tio n ,   an d   f e atu r e  class if icatio n   ap p r o ac h es  ar e  r eq u ir ed   f o r   co m p u ter - aid ed   d iag n o s is   em p lo y in g   m u ltid im en s io n al  im ag es.    Du e  to   th e  lo w  n u m b er   o f   im p o r tan t  d ata  in s tan ce s ,   im b ala n c ed   d ata  d is tr ib u tio n   p r o b lem s   ar is e  wh en   th e  m ajo r ity   class   s eg m en t  h a s   a  h ig h er   p r o p o r tio n   th an   th e  m in o r ity   class   s eg m en t  [ 9 ] .   N u m er o u s   r ea l - wo r ld   ap p licatio n s ,   s u ch   as  tex t  class if icatio n ,   d ef ec t  d etec tio n ,   f r au d   d etec tio n ,   o il  s p ill  d etec tio n   in   s atellite  p ictu r es,  to x ico lo g y ,   cu ltu r al  m o d elin g ,   an d   m ed ical  d iag n o s tics ,   ar e  p lag u ed   b y   th e  im b alan ce d   d a ta  s et  p r o b lem   [ 1 0 ] .  T h e  f o llo win g   f ac to r s   co n tr ib u te  to   th e  cu r r en t  class if i ca tio n   alg o r ith m s '   in ad eq u ate  p er f o r m a n ce   o n   im b alan ce d   d ata  s ets:   i)   T h ey   ar e  ac cu r ac y - d r iv en ,   i.e . ,   th e y   s tr iv e  to   r ed u ce   th e  o v er all  er r o r ,   o f   wh ich   th e  m in o r ity   class   m ak es  u p   a   v er y   s m all  p o r tio n ;   ii)   T h ey   m ak e   th e  s u p p o s itio n   th at   th e  d ata  i s   d is tr ib u ted   eq u ally   ac r o s s   all  clas s es ;   an d   iii)   T h ey   lik ewise  p r esu m e  th at  er r o r s   o r ig in atin g   f r o m   v a r io u s   ca teg o r ies  h av e  th e  s am e  co s t  [ 1 1 ] .   B o th   at  th e  d ata  an d   alg o r ith m ic  lev els,  a  v a r iety   o f   ap p r o ac h es  to   th e  im b alan ce   d ataset  p r o b lem   h av e  alr ea d y   b ee n   p u t  f o r th .   T h ese  ap p r o ac h es  in clu d e  a  v ar iety   o f   r e - s am p lin g   tech n iq u es  at  th e  d ata  lev el,   in clu d in g   r a n d o m   o v er s am p li n g   with   r ep lace m en t,   r a n d o m   u n d er - s am p lin g ,   d ir ec ted   o v e r s am p lin g ,   d ir ec ted   u n d er - s am p lin g ,   o v e r s am p lin g   with   in f o r m ed   g en er atio n   o f   n ew  s am p les,  an d   co m b in atio n s   o f   th e  tech n iq u es.   W h en   wo r k in g   with   d ec is io n   tr ee s ,   m o d i f y i n g   t h e   p r o b a b i l i ty   e s t i m at e   a t   t h e   t r e e   l ea f ,   a d ju s t i n g   t h e   d e c is i o n   t h r e s h o l d ,   a n d   r e c o g n i t i o n - b a s e d   r a t h e r   t h a n   d i s c r i m i n a t i o n - b a s e d   l e a r n i n g   a r e   s o m e   a l g o r ith m i c   s t r at e g i es   t h a t  a d d r e s s   t h e   cl as s   i m b a l a n c e  [ 1 2 ] .   M o s t  c l as s i f i e r s ,   i n cl u d i n g   d e c i s i o n   t r e es   a n d   n e u r al   n e two r k s ,   p e r f o r m   w e ll   w h e n   t h e   d a t a s e t' s   r e s p o n s e   v ar i a b l e   d i s t r i b u t i o n   i s   b a l a n c e d   b u t   i t   s u f f e r s   f r o m   t h e   p r o b l e m   o f   i m b a l a n c e   [ 1 3 ] .  I n p u t   d a t a   s a m p l i n g   is   r e g a r d ed   a s   a   p o p u l a r   m e t h o d   o f   c o r r e c t i n g   d ata  im b alan ce .   I t  m o d i f ies  th e  s tr u ctu r e  o f   th e  r ea l  d ata  s et  to   c h an g e  its   b alan cin g   r atio   to   th e  d e s ir ed   lev el  b y   u s in g   b o th   u n d er - s am p lin g   an d   o v er s am p lin g   [ 1 4 ] .   As  m en ti o n ed   i n   t h e  i n t r o d u c ti o n ,   u n e q u al   d is t r i b u ti o n   o f   s a m p les  ca u s es   b iase d   le ar n i n g   a n d   d ir ec tl y   af f e cts   t h e   wo r t h i n ess   o f   t h e   m o d el .   H o we v er ,   w e   c o u l d   c o n c lu d e   th at   t r a in in g   o n   t h e   im b a l an ce d   d at aset   h as   a   s ig n i f ic a n tl y   w ea k   im p a ct  o n   t h e   p er f o r m a n ce ,   s o   i t is   n ec ess ar y   t o   i n v esti g a te  n ew  tec h n i q u es   f o r   v e r i f y in g   t h e  p e r f o r m a n c e  o n   t h e  i m b al a n ce d   d a tas et.   M o s t   o f   t h e   te c h n iq u es  a r e   a n al y ze d   u s i n g   t h e   b al an ce d   d a tase t  i . e.   m o r e   o r   less   e q u a l   d is tr ib u t io n   o f   cl ass es.   S o ,   a n   e f f ic ie n t   p e r f o r m an ce   o n   a n   i m b ala n c e d   m ag n e tic   r es o n a n ce   im ag e   d at ase t is  a  v e r y   c h a lle n g i n g   t a s k .   A n al y s is   o f   m u lti v a r i ate   m ed i ca l i m a g i n g   is   a n   i m p o r ta n t   task ,   as w as sai d   in   th e   in tr o d u cti o n .   B r a in   t u m o r s   c au s e   m o s t   ca n c er - r el ate d   f at aliti es.   T h e   li k eli h o o d   t h a t  a   p atie n t   w o u l d   r e c ei v e   an   e f f ec ti v e   t h e r a p y   is   s i g n if i c an t ly   i n cr ea s ed   b y   ea r l y   d i a g n o s is   o f   c er tai n   d is o r d e r s .   T h e   p r o p o s e d   s o lu ti o n   is   “ h y b r id iza ti o n   o f   p a r t icl e  r i d e r   m u t u al  i n f o r m at io n   a n d   d en d r iti c  c ell  s q u i r r el  s ea r c h   al g o r it h m   wit h   ar ti f ic ial   im m u n e   c lass i f i er   ( AI C )   f o r   b r ain   t u m o r   cl ass i f ic ati o n   f o r   i m b al a n ce d   m a g n eti c  r es o n a n c e  i m a g e   d at aset ”.     T h e  g o al  o f   th is   r esear ch   is   to   an aly ze   p a r ticle  r id er   m u tu a l  in f o r m atio n   ( PR MI )   an d   d e n d r itic  ce ll  s q u ir r el  s ea r ch   alg o r ith m   ( DC A - SS A)   with   an   AI C   [ 1 5 ]   f o r   b r ain   tu m o r   class if icatio n   o n   an   im b alan ce d   m ag n etic  r eso n an ce   im a g e  d a taset.  R eg io n   o f   in ter est  an d   Gau s s ian   f ilter s   ar e  u s ed   to   e lim in ate  n o is e  an d   ar tifa cts  f r o m   th e   im ag e.   T o   a cq u ir e  s eg m en ts ,   s p ar s e  f u zz y   C - m ea n s   clu s ter in g   ( Sp a r s e  FC M)   [ 1 6 ]   h as   also   b ee n   u tili ze d .   E ac h   s eg m e n t' s   s tatis tical  an d   tex tu r e  d ata  ar e  co m b in ed   to   f o r m   a  f ea tu r e   v ec to r .   T h e  PR MI   [ 1 7 ] ,   wh ich   was  cr ea ted   b y   f u s in g   th e  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   [ 1 8 ] ,  r id er   o p ti m izatio n   alg o r ith m   ( R OA)   [ 1 9 ] ,   an d   m u tu al  in f o r m atio n   ( MI ) ,   is   u tili ze d   f o r   f ea tu r e  s elec tio n .   AI C   in d u ce s   th e  ch o s en   f ea tu r es to   id en tify   th e  tu m o r o u s   r eg io n s   [ 2 0 ] .   T h e  ar tific ial  im m u n e  class if ier   is   tr ain ed   u s in g   th e  DC A - SSA   m eth o d   [ 2 1 ] ,  wh ich   co m b in es  th e  s q u ir r el  s ea r ch   tech n i q u e  ( SS A)   [ 2 2 ]   a n d   th e   d en d r itic  ce ll  alg o r ith m   ( DC A)   [ 2 3 ] .   T h e   r ec o m m en d ed   DC A - SSA   m eth o d   is   u s ed   to   im p r o v e  th e  a r tific ial  im m u n e  class if ier   p ar am eter s   [ 2 4 ] .       2.   M E T H O D    As  s h o wn   in   Fig u r e   1 ,   th is   p ap er   o f f er s   p er f o r m an ce   a n aly s is   f o r   th e  b r ain   tu m o r   class if icati o n   m eth o d   n am ed   d en d r itic  ce ll - s q u ir r el   s ea r ch   alg o r ith m - b ased   class if ier   o n   im b alan ce d   m e d ical  im ag e  d ataset .   An   ex p er im en tal  r esu lt  s h o ws  th at  th e  p r o p o s ed   al g o r ith m   g i v es  p r o m is in g   r esu lts   o n   th e   im b alan ce d   m e d ical  im ag e  d ataset .   Her e,   th e  p r ep r o ce s s in g   o f   th e  i n p u t  MR  im ag e  is   ca r r ied   o u t   with   th e   h e lp   o f   th e  r eg io n   o f   in ter est  an d   Gau s s ian   f ilter .   T h e  p r ep r o ce s s ed   im ag e  is   g iv en   to war d s   th e  s p ar s e  f u zz y   C - m ea n s   f o r   th e  s eg m en tatio n   task .   Statis tical  f ea tu r es  an d   lo ca l  d e r iv ativ e  p atter n s   ( L DP)   ar e  ex tr ac ted   f r o m   th e  s eg m en te d   im ag e.   Fo llo win g   th at,   th e  f ea tu r e  s elec tio n   p r o ce s s   is   ac co m p lis h ed   b y   co m b in in g   th r ee   alg o r ith m s :  m u tu al   in f o r m atio n ,   r id er   o p tim iza tio n   tech n iq u e ,   an d   PSO .   T h e  i n teg r atio n   o f   th e  s q u ir r el  s ea r ch   alg o r ith m   with   d en d r itic c ell  alg o r ith m   co m p l etes th e  class if icatio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f h yb r id   b io - in s p ir ed   a l g o r ith ms fo r   cla s s ifyin g   b r a in   …  ( R a h u l R a mesh   C h a kre )   6341       Fig u r e  1 .   B lo ck   d iag r am   o f   h y b r id   class if icatio n   m eth o d       2 . 1 .   I np ut  bra i n  M R  im a g e   Su p p o s e  th e   im b alan ce d   d atas et    with   th e   to tal  n u m b er   o f     s am p les.  T h e  e x p r ess io n   f o r   th e  d ataset   with   th e  q u an tity   o f   im ag es is   s h o wn   ( 1 ) .     = { 1 , 2 , . . . , . . . }     ( 1 )     H er e,     s tates  th e  ℎ   MR  im ag e  i n   th e   d ataset  an d   th e   to tal  n u m b er   o f   s am p les  in   th e   d atase t  is   r ep r esen ted   as   .     2 . 2 .     P re - pro ce s s ing   o f   M R  im a g e   T h e  r em o v al   o f   u n d esira b le  d i s to r tio n s   f r o m   th e   im ag e   d u r in g   p r e - p r o ce s s in g ,   wh ich   is   a  c r u cial  s tep   in   class if y in g   b r ain   t u m o r s ,   is   p er f o r m ed   u s in g   th e  r e g io n   o f   in ter est  an d   Gau s s ian   f ilter .   a.   R eg io n   o f   in ter est    B y   co n s id er in g   s u cc ess iv e  m a s k in g ,   th e   r eg i o n   o f   in ter est  is   f r eq u e n tly   d ete r m in ed   f r o m   th e  v alu es  o f   p ix el  in ten s ities .   T h e  d eter m in atio n   o f   co n tin u o u s   p ix els  h av in g   a  v alu e  o f   1   an d   ex cl u d in g   th e  v alu e  o f   0   is   a   v ital  s tep   in   th e  r eg io n   o f   i n ter e s t  ex tr ac tio n   p r o ce s s .   T h e  v alu es  o f   t h e  r e g io n   o f   in ter est  i n ten s ity   ar e  c o m m o n ly   r ef er r ed   to   as d en s ity   s lices.   b.   Gau s s ian   f ilter   T h e  Gau s s ian   f ilter   is   f r eq u en tly   u s ed   t o   r e m o v e   n o is e  a n d   it  ca n   p r o v i d e  a   s m o o th   tr an s i tio n .   T h e  Gau s s ian   two - d im en s io n al  d is tr ib u tio n   is   as  ( 2 ) .     ( , ) = 1 √ 2 2 − 2 + 2 2 2     ( 2 )     H er e,     s tates  th e  s tan d ar d   d ev ia tio n   wh ile    an d     ch ar ac ter ize  th e  d im en s io n   o f   th e  k er n el.   T h e  p r e - p r o ce s s ed   o u tp u t a c q u ir ed   a f ter   f ilter in g   th e  im ag e  is   id en tifie d   as   .     2 . 3 .   Seg m ent a t io n o f   prepro ce s s ed  im a g e   T h e  p r e - p r o ce s s ed   o u t p u t     is   g iv en   in p u t  to   th e  s eg m en tatio n   p r o ce s s ,   wh ich   is   p er f o r m ed   u s in g   s p ar s e  f u zz y   C - m ea n s   cl u s ter in g ,   a n d   it  is   d ev elo p e d   b y   th e   m o d if icatio n   o f   ty p ical  f u z zy   C - m ea n s   clu s ter in g .   Utilizin g   s p ar s e  f u zz y   C - m ea n s   clu s ter in g   o f f er s   h ig h   d im e n s io n al  d ata  cl u s ter in g ,   w h ich   is   th e  m ain   b e n ef it.  T h e  f o llo win g   ac tio n s   ar e  tak e n   wh en   u s in g   s p ar s e  f u zz y   C - m ea n s   clu s ter in g :   a.   I n itializatio n :  I n itially ,   th e  f ea tu r e  weig h ts   ar e  s tim u lated   an d   ar e  r ep r esen ted   as  = 1 = 2 = . . . = = 1 √ .   T h e  f ea tu r es a ttain ed   f r o m   p i x el  p o s itio n   ar e  ass u m ed   as  = 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 3 9 - 6 3 5 0   6342   b.   Up d atio n   o f   p ar titi o n   m at r ix :  At  f ir s t,  th e  attr ib u te  weig h ts     an d   clu s ter   ce n ter     wh en   ( ℵ )   is   m i n im ized ,      = {         1 ;   = 0  =  { 1 :  = 0 } 0 ;   ≠ 0 = 0   , ≠ 1 ∑ (   ) ( 1 − 1 ) = 1 ;  ℎ    ( 3 )     c.   Up d ate  clu s ter   ce n ter   K : L et  u s   ass u m e  th at    an d     b e  f ix ed   an d   ( )   is   m in im ized   if      = { 0 ;  = 0 ∑  .   = 1 ∑  = 1 ;  ≠ 0   ( 4 )     Her e,   th e  weig h t c o m p o n en t is r ep r esen ted   as    an d   .   d.   E v a l u a t e   t h e   c l as s :   T h e   c l a s s   v al u e   i s   e v a l u a t e d   wi t h   c o n s t a n t   c lu s t e r s    = {  1 ,  3 , … ,   , …  }   a n d   m e m b e r s h i p   .    e.   T er m in ate:  T h e   s tep s   ar e   co n tin u ed   u n til  it  r ea ch es  th e   s atis f ied   cr iter io n .   T h e  o u tco m e   o f   s p ar s e   f u zz y     C - m ea n s   clu s ter in g   d ep icted   t h e  s eg m en ts   r ec eiv ed   f r o m   th e   p r e - p r o ce s s ed   im ag e  an d   it is   s h o wn   ( 5 ) .      = {  1 ,  3 , … ,   , …  }   ( 5 )     2 . 4 .     F ea t ure  ex t ra c t io n   T o   r ef in e   th e  r elev a n t  f ea tu r e s   f o r   s u b s eq u e n t  p r o ce s s in g ,   f ea tu r e  ex tr ac tio n   is   a  cr u cial  s tep .   Her e,   s tatis t ical  f ea tu r es  m ea n   ( 1 ) ,   v ar i an ce   ( 2 ) ,   s tan d ar d   d ev iatio n   ( 3 ) ,   k u r to s is   ( 4 ) ,   s k ewn ess   ( 5 ) ,   an d   en er g y   ( 6 )   s u cc ess f u lly   ex tr ac ted   alo n g   with   th is   tex tu r e  f ea tu r e  L DP   ( 7 )   is   also   ex tr ac ted .   Fo r m atio n   o f   f ea tu r e  v ec to r .     = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 }   ( 6 )       2 . 5 .   F ea t ure  s elec t io n   T h e  f ea t u r e  v ec to r   s p ec if ied   i n   ( 6 )   is   s u b jecte d   t o   th e  f ea t u r e  s elec tio n   s tag e.   Her e,   PR MI   is   u s ed   to   s elec t  th e  m o s t  r elev a n t  f ea tu r e.   T h is   alg o r ith m   is   d ev elo p e d   b y   th e   co m b in atio n   o f   PSO ,  R OA ,   an d   m u tu al  in f o r m a tio n .   T h e  s tep s   f o r   th e  f ea tu r e  s elec tio n   ar e  as f o llo ws:   a.   I n itializatio n :  I n itializatio n   is   ca r r ied   o u t  b y   f o u r   g r o u p s   o f   r id er s ,   s ca tter ed   o v er   a  d im en s i o n al  s p ac e,   an d   s h o wn   as   ( 7 ) .     = { 1 , 2 , … , , … }   ( 7 )     H er e,     in d icate s   th e  to tal  n u m b er   o f   s o lu tio n s   an d     r ep r esen ts   ℎ   s o lu tio n .   b.   E s tab lis h   th e  f itn ess   f u n ctio n   T h e  r ec en tly   d ev elo p ed   o b j ec tiv e  f u n ctio n   p r im a r ily   r el ies  o n   MI   [ 1 6 ] ,   w h ich   ca lc u lates  th e   r elatio n s h ip   b etwe en   ch ar ac te r is tics   an d   class   lab els.  T h e  n o tio n   o f   "m u tu al  in f o r m atio n "   is   p r o v id ed   b y   ( , ) .   T h e  d escr ip tio n   o f   MI   b etwe en   two   f ea tu r es  an d   class   lab el    an d     wh o s e  jo in t  d is tr ib u tio n   is   d escr ib ed   b y   ( , ) is   ex p r ess ed   as   ( 8 ) .     ( ; ) = ∑ ∑ ( , )  ( , ) ( ) . ( ) ∈ ∈   ( 8 )     wh er e,   ( )   an d   ( )   in d icate   m ar g in al  d is tr ib u tio n s   o f     an d     g en er ated   b y   th e  m a r g in aliza tio n   p r o ce s s .   Her e,   th e    in d icate s   th e  f ea tu r e s   an d     r ep r esen t th e  class   lab els.   c.   E v alu atio n   o f   weig h ts   Acc o r d in g   t o   th e  R OA ,   th e  a ttack er ' s   lo ca tio n   is   u p d ated   to   ch o o s e  th e   b est  co u r s e  o f   ac tio n .   B y   ass u m in g   th e  ac ti o n s   o f   ea ch   r id er ,   as   d ef in e d   b elo w,   th e   r i d er   u p g r a d es  its   lo ca tio n .   T h e   p o s itio n   o f   th e   f o llo wer ' s   im p r o v em en t  d ep en d s   o n   th e  lead i n g   r i d er ' s   ab ilit y   to   r ea ch   th e  g o al  an d   is   as  ( 9 ) .     + 1   ( , ) = ( , ) + [  ( , ∗ ( , ) ∗ ) ]     ( 9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f h yb r id   b io - in s p ir ed   a l g o r ith ms fo r   cla s s ifyin g   b r a in   …  ( R a h u l R a mesh   C h a kre )   6343   wh er e,   Φ   is   co o r d in ate  s elec to r ,     d en o te  th e   p o s itio n   o f   th e  le ad in g   r id e r ,     s p ec if ies  th e  in d ex   o f   th e   lead in g   r id e r ,   ,   in d icate s   th e  s teer in g   an g le  o f   ℎ   r id er   i n   ℎ   co o r d i n ate,   an d     is   th e  d is tan ce .     T h e  u p d ated   p o s itio n   o f   th e  o v er   tak er   is   u s ed   in   th e  u p d ate  p r o ce s s   f o r   m ax im izin g   th e  s u cc ess   r ate  b y   d eter m i n in g   th e   p o s itio n   o f   th e  o v er   tak er   a n d   is   g iv en   b y   (1 0 ) .     + 1 ( , ) = ( , ) + [ ∗ ( ) ∗ ( , ) ]   (1 0 )     w h er e,   ∗ ( )   r ep r esen t th e  d ir ec tio n   in d icato r .   T h e  b y p ass   r id er s   f o llo w  a  co m m o n   p ath   with o u t  tr ac k i n g   th e  lead in g   r id er .   I n   th is   co n tex t,   th e  u p d ate  r u le  o f   t h e  b y p ass   r id er s   is   ex h ib ited   in   wh ich   th e   s tan d ar d   b y p ass   r id er   is   g iv en   as   (1 1 ) .     + 1 ( , ) = [ ( , ) × ∆ ( ) + ( , ) ∗ [ 1 − ∆ ( ) ] ]   (1 1 )     T h e  p r o p o s ed   PR MI ' s   f in al  u p g r ad e  eq u atio n   is   as  (1 2 ) .     + 1 ( , ) = ( ( , ) ( 1 1 + 2 2 − 1 ) − ( , ) − 1 1 ( , ) ) ( 1 +  ( , ) ) + 2 2 2 2 − 1 −  ,     (1 2 )     d.   T er m in ate:  T h e  s tag es a r e  r e p ea ted   u n til th e  b est s o lu tio n   is   d is co v er ed .     2 . 6 .     B ra in t um o r  cla s s if ica t io n us ing   a rt if icia l im m un e  cla s s if ier - dend rit ic  s qu irre l sea rc h   a lg o rit hm   T h is   s ec tio n   ex p lain s   th e  cla s s if icatio n   o f   b r ain   tu m o r s ,   wh ich   is   d o n e  u s in g   an   AI C   an d   d en d r itic  s q u ir r el  s ea r ch   alg o r ith m   to   f in e - tu n e  th e   class if ier 's  weig h ts .   W h en   d en d r itic  ce ll  alg o r ith m   an d   s q u ir r el  s ea r ch   alg o r ith m   a r e  co m b in ed ,   th e  r esu lt  is   th e  p r o d u ce d   d en d r itic - SS A.   T h e  r esu lt  o f   th is   class if icatio n   p r o ce s s   is   r ef er r ed   to   as.  T h e   m ain   id ea   b eh in d   t h is   AI C   is   th at  it  co n s id er s   th e  im m u n e  s y s tem ' s   b ac k g r o u n d   n etwo r k   wh en   teac h in g   th e  id ea s   o f   ar tific ial  in tellig en ce   s y s tem   ( AI S),   wh ich   is   d ef in ed   as  a  m ac h in e  lear n in g   m ec h an is m .   T h e  m ai n   ad v a n t ag e  o f   AI C   is   th at  n o   ad d itio n al  s u p p o r t  is   n ee d ed   f o r   p a r a m eter   o p tim izatio n .   Ho wev er ,   th e   m ain   p r o b lem   with   co n v e n tio n al   AI C s   is   an tib o d y   p o p u latio n   p r o d u ctio n .   T h e  s tep s   ar e   as  f o llo ws,   a.   I n itializatio n : T h e  ac tiv atio n   o f   weig h ts   an d   th eir   ass o ciate d   p ar am eter s   is   th e  f ir s t stag e.     = { 1 , 2 , … , , . . }     (1 3 )     H er e,     is   th e  lo ca tio n   o f   ℎ   s o lu tio n   an d   s h o ws th e  o v er all  s o lu tio n s .   b.   E r r o r   d eter m in atio n :  T h e  m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( MSE ) ,   d is p lay ed   b elo w,   is   th e   b est  s o lu tio n   d is co v er ed   b ased   o n   th e  f itn ess   m ea s u r e.      = 1 ∑ [ − ] 2 = 1   (1 4 )     H er e,   th e  ex p ec te d   r esu lt a n d   th e  o u tco m e  ac h iev e d   em p lo y i n g   AI C   is   s ig n if ied   as  an d   ,   r e s p ec tiv ely .   c.   E s tim atio n   o f   th e  m o d if ied   eq u atio n :  Utilizin g   cr ea ted   d en d r itic - SS A,   th e  p ar am eter s   o f   AI C   ar e  p r o p er ly   s et  to   id en tify   th e  tim o r o u s   r e g io n   o f   th e  b r ain .   E ac h   an tig e n   is   ap p r o p r iately   d etec ted   in   t h is   alg o r ith m   b y   an   an tib o d y ,   a n d   ea ch   co n n ec tio n   o f   a n tib o d y - u s in g   ag en ts   i s   u p d ated   as  (1 5 ) .     , ( + 1 ) = 1 − − [ , ( + 1 ) −  ( ) ( 1 − ) 1 − ]   (1 5 )     d.   Re - ev alu atin g   th e   s o lu tio n   g iv en   th e  e r r o r :   T h e   er r o r   is   ca lc u lated   u s in g   ( 1 5 )   a n d   th e   alg o r ith m   g e n er ates  less   er r o r   an d   is   u tili ze d   f o r   tr a in in g   AI C .   e.   E n d :   On ce   th e  o p tim al  b iase s   h av e  b ee n   f o u n d ,   th e  p r o c ess   is   r ep ea ted   u n til  th e  r eq u ir ed   n u m b er   o f   iter atio n s   h as b ee n   r ea c h ed .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h is   s ec tio n   elab o r ates  o n   th e  p er f o r m a n ce   an aly s is   o f   ex is tin g   th e  PS O+ NSA,   P SO+CS A,   AC O+ NS A,   AC O+   C SA,  AB C +N SA,  A B C +CS A  tech n iq u es  alo n g   with   p r o p o s ed   R OA + d en d r itic - SS A  AI C   [ 9 ]   an d   p ar ticle  r i d er   MI + d en d r itic  ce ll - SSA - b ased   AI C   tech n iq u es  u tili zin g   an   im b alan ce d   d ataset  f o r   lear n i n g   an d   class if icatio n   o f   b r ain   tu m o r s   u s in g   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   an d   s p ec if icity   as  p er f o r m an ce   m ea s u r es  alo n g   with   tim e  co m p lex ity   a n aly s is .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 3 9 - 6 3 5 0   6344   T h e  s tu d y   is   ca r r ied   o u t  u s in g   i n cr ea s in g   s am p le  s ize  tr ai n in g   d ata.   I n p u t  d ata  s am p lin g   is   th e  co m m o n   s o lu tio n   f o r   t h e  im b alan ce d   im ag e  d ataset,   it   ad ju s ts   th e  s tr u c tu r e  o f   th e   r ea l   d ata  s et  t o   ch an g e  its   b alan ce   r atio   to   th e  d esire d   lev el  b y   b o th   u n d er   a n d   o v e r - s am p lin g   [ 1 0 ] .   Ad d itio n ally ,   th e  ef f icien c y   o f   p ar ticle  r id er   MI + d en d r itic  ce ll - SSA - b ased   AI C   f o r   im b alan ce d   B R AT S  an d   SimBR AT S  d atasets   is   also   ex am in e d .   As  m en tio n ed   ea r lier ,   in   th e  p r el im in ar y   in v esti g atio n ,   we  h av e  ap p lied   d ata  s am p lin g   o n   im p licitly   g en er ated   im b alan ce d   B R AT S  an d   SimBR AT S  MRI  d ataset .   Sam p lin g   h as  b ee n   d o n e  i n   p e r ce n tag e s   f r o m   4 0 %   to   9 0 %   wh ile  in cr ea s in g   th e  s am p le  s ize  b y   1 0 %.  T h e  im b alan ce d   d ataset  g en er ated   is   u s ed   f o r   ex p er im en tatio n   with   s am p lin g   an d   with o u t sam p lin g .   T h e  d etailed   d ataset  d esc r ip tio n   is   g iv en   in   t h e  n ex t sectio n .       3 . 1 .   Da t a s et   des cr iptio n   Usi n g   im b alan ce d   B R AT S   an d   s im u lated   B R AT S d atase ts ,   th e  p ar ticle  r id er   MI + d en d r itic   ce ll - SSA - b ased   AI C   is   test ed   in   ter m s   o f   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   an d   s p ec if icity .   T h e  d atasets   f o r   B R AT S  an d   s im u lated   B R AT S  wer e  tak en   f r o m   B R A T S  2 0 1 5   [ 2 5 ] ,   wh ich   p r esen ts   im ag es  with   v ar ied   d eg r ee s   o f   s ev er ity .   3 0   p atien ts '  b r ain   MRIs  ar e  tak en   in to   co n s id er atio n   f r o m   th e  B R AT S  d at ab ase.   E ac h   p atien t' s   im ag e  is   g ath er ed   h e r e  u s in g   f o u r   d if f e r en t  m o d alities ,   in clu d in g   T 1 ,   T 1 C ,   T 2 ,   an d   FLAI R .   Fo r   th e   s tu d y ,   1 30 – 1 7 6   b r ain   s lices  ar e  p r o d u ce d   b y   ea ch   m o d ality .   T h is   d ataset  o f   MR  im ag es  h as  b ee n   p u r p o s ely   im b alan ce d .   A  to tal  o f   1 , 7 2 8   b r ain   MR  im ag es  with   v ar io u s   d e g r ee s   o f   b r ai n   tu m o r   s ev er ity   wer e  ta k en   f r o m   th e  B R AT S  d ataset  f o r   3 0   p atien ts ,   o f   wh ich   1 , 2 5 6   wer e  tu m o r o u s   an d   4 7 2   wer e  n o t.  L i k e  th is ,   th e   SimBR AT S  d ataset  co n tain s   in f o r m atio n   o n   5 0   p atien ts ,   in clu d in g   1 2 4   MR  im ag es  wit h   v ar ie d   d e g r ee s   o f   b r ai n   tu m o r   s ev er ity ,   o f   wh ich   9 6   ar e  t u m o r o u s   an d   2 8   ar e   non - tu m o r o u s .     3 . 2 .   E v a lua t io n m et rics   T h e  p er f o r m a n ce   o f   b o th   e x is tin g   an d   p r o p o s ed   tec h n iq u es  is   th o r o u g h l y   ex p l o r ed   b y   u tili zin g   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   an d   s p ec if icity   as  s ig n if ican t  p er f o r m an ce   m ea s u r es.   T h is   e v alu atio n   is   s u p er v is ed   ex p licitly   o n   th e  im b alan ce d   B R AT S  an d   SimB R AT S  d ata s et s ,   wh ich   ar e  co n f r o n tin g   d u e  to   th eir   f u n d a m en tal   class   im b alan ce s .   B y   co n ce n tr atin g   o n   th ese  m etr ics,  th e  ev alu atio n   s p ec if ies  an   in clu s iv e  id en tific atio n   o f   h o w   ef f ec tiv ely   ea ch   m eth o d   p er f o r m s   in   h an d li n g   th e  c o m p lex iti es o f   th ese  d atasets .     3 . 3 .   Co m pa ra t iv e   a na ly s is   3 . 3 . 1 .   E x perim ent a t io ns   us in g   s a m pled da t a   T h e  co m p ar ativ e   an aly s is   o f   ex is tin g   tec h n iq u es   n am el y   PS O+ NSA,   PS O+ C SA,  A C O+ NSA,   AC O+ C SA,  AB C +N SA,  AB C +C SA  alo n g   with   p r o p o s ed   R OA + d en d r itic  SS A  AI C   an d   p a r ticle  r id er   MI + d en d r itic  ce ll - SSA - b ased   AI C   with   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   an d   s p ec if icity   p a r am eter s   is   ev alu ated   f o r   th e   s am p led   im b alan ce d   d ataset  wh ich   is   m e n t i o n e d   e a r l i e r   i n   t h e   e x p e r i m e n ta l   r es u l ts   a n d   d i s c u s s i o n   s e ct i o n .     A s   s h o w n   i n   T a b l e   1 ,   p r o p o s e d   a p p r o a c h e s ,   i n cl u d i n g   P SO + DC A ,   R O A+ d e n d r i t i c - S SA   b a s e d   A I C ,   a n d   P R M I + d e n d r i t i c - S SA   b a s e d   AI C ,   g e t   e x c e l l e n t   a c c u r a c y   s c o r e s   ( 9 1 . 7 9 %   t o   9 6 . 2 5 % )   t o w a r d s   t h e   h i g h e r   e n d   o f   t h e   t r a i n i n g   d at a   p e r c e n t a g e s   ( 7 0 %   t o   9 0 % ) ,   d e m o n s t r a ti n g   th e i r   u s e f u l n es s .   T h e   a cc u r a c y   r a t i n g s   o f   t h e   f o u r   a p p r o a c h e s ,   P SO +C S A   a n d   AC O +CS A ,   v ar y   s ig n if ican tly   w h en   c o m p ar e d   to   v a r io u s   tr ai n in g   d ata  p e r ce n tag es.   T h is   s h o ws th at  th e  am o u n t   o f   tr ain in g   d ata  m ay   h a v e  a  g r ea ter   im p ac t o n   h o w  well  th ese  s tr ateg ies p er f o r m .   As  s h o wn   in   T ab le  2 ,   p r o p o s ed   ap p r o ac h es,  n o tab ly   PS O+ DC A,   R OA+ d en d r itic - SS A  b ased   AI C ,   an d   PR MI +d en d r itic - SS A  b ased   AI C ,   p r o d u ce   h ig h   s en s itiv ity   v alu es ( 8 9 . 9 5 % to   9 4 . 3 3 % )   at  t h e  h ig h er   e n d   o f   th e   tr ain in g   d ata  p er ce n tag es  ( 7 0 %  to   9 0 %).   T h is   s u g g ests   th at  th ese  tech n iq u es  ar e  p ar ticu lar ly   ef f ec tiv e  f o r   d etec tin g   p o s itiv e  ca s es  in   th e   B R AT S  d ataset.   P R MI   an d   P SO  with   DC A  an d   d en d r itic - SS A  b ased   o n   AI C ,   th ese  two   tech n iq u es  c o n s is ten tly   ex h ib it  e x ce p tio n al  s en s itiv ity   o v er   all  tr ain in g   d ata  p r o p o r ti o n s ,   m ak i n g   th em   co n ten d er s   f o r   m o r e   ex p l o r atio n   o r   ap p licatio n   in   cir c u m s tan ce s   wh er e  s en s itiv ity   is   cr u cial.       T ab le  1 .   Acc u r ac y   an al y s is   f o r   b r ain   tu m o r   class if icatio n   o n   t h e  B R AT S d ataset  u s in g   ex is ti n g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es with   v ar y in g   tr ai n in g   d ata   I mb a l a n c e d   B R A TS  d a t a se t   t r a i n i n g   d a t a   i n   %   4 0 %   5 0 %   6 0 %   7 0 %   8 0 %   9 0 %   M e t h o d s   A c c u r a c y     f o r   4 0 %   A c c u r a c y     f o r   5 0 %   A c c u r a c y     f o r   6 0 %   A c c u r a c y     f o r   7 0 %   A c c u r a c y     f o r   8 0 %   A c c u r a c y     f o r   9 0 %   P S O + N S A   7 3 . 3 1   7 4 . 4 5   7 5 . 2 1   7 6 . 4 3   7 9 . 9 2   8 1 . 3 2   P S O + C S A   7 2 . 8 6   7 3 . 1 6   7 4 . 4 7   7 7 . 0 7   7 9 . 7 6   8 6 . 5   A C O + N S A   7 3 . 3 8   7 8 . 5   8 0 . 4 2   8 2 . 1 2   8 5 . 4 6   8 8 . 9 9   A C O + C S A   7 5 . 6 8   8 0 . 5 7   8 0 . 7 2   8 1 . 7 9   8 6 . 7 1   8 9 . 0 3   A B C + N S A   7 7 . 6 2   8 1 . 7 5   8 4 . 5 2   8 5 . 4 5   8 8 . 0 9   9 1 . 3 5   A B C + C S A   7 9 . 2   8 3 . 6 4   8 6 . 4 5   8 8 . 2 8   8 9 . 0 2   9 2 . 5 5   P S O + D C A   8 2 . 4 1   8 4 . 5 3   9 0 . 6 6   9 1 . 7 9   9 2 . 9 2   9 4 . 0 6   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 5 . 5   8 7 . 6 3   9 0 . 7 5   9 1 . 8 8   9 3 . 0 2   9 4 . 8 5   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 8 . 6   8 9 . 7 2   9 0 . 8 5   9 1 . 9 8   9 3 . 1 1   9 6 . 2 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f h yb r id   b io - in s p ir ed   a l g o r ith ms fo r   cla s s ifyin g   b r a in   …  ( R a h u l R a mesh   C h a kre )   6345   T ab le  2 .   Sen s itiv ity   an aly s is   f o r   b r ai n   tu m o r   class if icatio n   o n   th e  B R AT S d ataset  u s in g   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es with   v ar y in g   tr ai n in g   d ata   I mb a l a n c e d   B R A TS  d a t a se t   t r a i n i n g   d a t a   i n   %   4 0 %   5 0 %   6 0 %   7 0 %   8 0 %   9 0 %   M e t h o d s   S e n s i t i v i t y     f o r   4 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   5 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   6 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   7 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   8 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   9 0 %   P S O + N S A   7 1 . 8 4   7 2 . 9 6   7 3 . 7 1   7 4 . 9   7 8 . 3 2   7 9 . 6 9   P S O + C S A   7 1 . 4 1   7 1 . 7   7 2 . 9 8   7 5 . 5 3   7 8 . 1 7   8 4 . 7 7   A C O + N S A   7 1 . 9 1   7 6 . 9 3   7 8 . 8 1   8 0 . 4 8   8 3 . 7 5   8 7 . 2 1   A C O + C S A   7 4 . 1 7   7 8 . 9 6   7 9 . 1   8 0 . 1 5   8 4 . 9 7   8 7 . 2 5   A B C + N S A   7 6 . 0 7   8 0 . 1 1   8 2 . 8 3   8 3 . 7 4   8 6 . 3 3   8 9 . 5 3   A B C + C S A   7 7 . 6 2   8 1 . 9 6   8 4 . 7 2   8 6 . 5 2   8 7 . 2 4   9 0 . 7   P S O + D C A   8 0 . 7 6   8 2 . 8 4   8 8 . 8 5   8 9 . 9 5   9 1 . 0 6   9 2 . 1 7   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 3 . 7 9   8 5 . 8 7   8 8 . 9 4   9 0 . 0 5   9 1 . 1 6   9 2 . 9 6   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 6 . 8 2   8 7 . 9 3   8 9 . 0 3   9 0 . 1 4   9 1 . 2 5   9 4 . 3 3       As  s h o wn   in   T ab le  3 ,   p r o p o s ed   ap p r o ac h es,  n o tab ly   PS O+ DC A,   R OA+ d en d r itic - SS A  b ased   AI C ,   an d   PR MI +d en d r itic - SS A  b ased   A I C   p r o d u ce   elev ated   s p ec if icit y   v alu es ( 9 1 . 8 8 % to   9 4 . 8 5 % )   at  th e  h ig h er   en d   o f   th e  tr ain in g   d ata  p e r ce n tag es ( 7 0 %  to   9 0 %).   T h ese   tech n iq u es  ar e  co n s is ten t  f o r   d etec tin g   tr u e  n e g ativ e  ca s es.   PR MI   an d   R OA  an d   d en d r itic - SS A  b ased   AI C .   T h ese  ap p r o ac h es  co n s is ten tly   ex h ib it  ex c ep tio n al  s p ec if icity   in   all  tr ain in g   d ata  p r o p o r tio n s ,   ac co r d in g   to   A I C ,   m ak in g   th em   s u itab le  o p tio n s   f o r   ap p licatio n s   wh er e   s p ec if icity   is   im p o r tan t.       T ab le  3 .   Sp ec if icity   a n aly s is   f o r   b r ai n   tu m o r   class if icatio n   o n   th e  B R AT S d ataset  u s in g   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es with   v ar y in g   tr ai n in g   d ata   I mb a l a n c e d   B R A TS  d a t a se t   t r a i n i n g   d a t a   i n   %   4 0 %   5 0 %   6 0 %   7 0 %   8 0 %   9 0 %   M e t h o d s   S p e c i f i c i t y     f o r   4 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   5 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   6 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   7 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   8 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   9 0 %   P S O + N S A   7 3 . 3 8   7 4 . 5 3   7 5 . 2 9   7 6 . 5 1   7 9 . 9 9   8 1 . 4   P S O + C S A   7 2 . 9 4   7 3 . 2 4   7 4 . 5 4   7 7 . 1 5   7 9 . 8 4   8 6 . 5 8   A C O + N S A   7 3 . 4 5   7 8 . 5 8   8 0 . 5   8 2 . 2   8 5 . 5 5   8 9 . 0 8   A C O + C S A   7 5 . 7 6   8 0 . 6 5   8 0 . 8   8 1 . 8 7   8 6 . 7 9   8 9 . 1 2   A B C + N S A   7 7 . 7   8 1 . 8 3   8 4 . 6   8 5 . 5 4   8 8 . 1 8   9 1 . 4 4   A B C + C S A   7 9 . 2 8   8 3 . 7 2   8 6 . 5 3   8 8 . 3 7   8 9 . 1 1   9 2 . 6 4   P S O + D C A   8 2 . 4 9   8 4 . 6 2   9 0 . 7 5   9 1 . 8 8   9 3 . 0 1   9 4 . 1 5   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 5 . 5 9   8 7 . 7 1   9 0 . 8 4   9 1 . 9 8   9 3 . 1 1   9 4 . 9 5   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 8 . 6 8   8 9 . 8 1   9 0 . 9 4   9 2 . 3 7   9 3 . 1 3   9 4 . 8 5       As  s h o wn   in   T ab le   4 ,   t h e  ac cu r ac y   p er ce n tag e   f o r   d if f er e n t  m eth o d s   ap p lied   t o   th e  i m b alan ce d   SimB R AT S  d ataset  w ith   tr ain in g   d ata  r an g in g   f r o m   4 0 %  to   9 0 %.  "PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C "  attain s   s u p er io r   ac c u r ac y ,   attain m en t   f r o m   9 6 . 3 5 %  at  9 0 %  tr ain i n g   d ata.   "PSO+NSA"  s tead ily   h as  th e  lo wer m o s t  ac cu r ac y ,   r ef in in g   f r o m   7 0 . 3 8 % to   7 8 . 4 % a s   tr ain in g   d ata  in cr ea s es.   As  s h o wn   in   T ab le  5 ,   th e   s en s itiv ity   p er ce n tag e   f o r   m eth o d s   o n   th e   im b alan ce d   SimBR A T S  d ataset  with   tr ain in g   d ata  is   f r o m   4 0 %  to   9 0 %.  "PR MI +d en d r itic - SSA - b ased   AI C "  attain s   s u p er io r   s en s itiv ity ,   r ea ch in g   9 4 . 4 2 %  with   9 0 %  tr ain in g   d at a.   "ROA+d en d r itic - SSA - ba s e d   AI C "  also   p er f o r m s   h ig h ly ,   with   s en s itiv ity   r i s in g   f r o m   8 2 . 8 8 %  to   9 2 . 0 5 %.  "AB C +C SA"  an d   "ABC +N S A"  ex h ib it  r o b u s t  s en s itiv ity   ad v an ce s ,   r ea ch in g   u p   to   9 0 . 7 9 %  a n d   8 8 . 6 2 %,  co r r esp o n d in g l y ,   at  9 0 %  tr ain in g   d a ta.   "PSO+DC A"  an d   "ACO+ C SA"  al s o   ex h ib it   p r o m in e n t sen s itiv ity   g ain s ,   r ea lizin g   9 2 . 2 7 % a n d   8 7 . 3 4 % a t 9 0 % tr ain in g   d ata.   "PSO+NS A"  co n tin u es a s   th e   least sen s it iv e  m eth o d ,   p r o g r e s s in g   f r o m   6 9 . 9 7 % to   7 9 . 8 3 %  with   m o r e  tr ain in g   d ata.   As s h o wn   in   T ab le  6 ,   th e  s p ec i f icity   p er ce n tag e  f o r   d if f e r en t  m eth o d s   o n   t h e  im b ala n ce d   SimBR AT S   d ataset,   with   tr ain in g   d ata  r an g in g   f r o m   4 0 %  to   9 0 %.  "P R MI +d en d r itic - SSA - b ased   AI C "  s tead ily   at tain s   s u p er io r   s p ec if icity ,   r ea ch in g   9 5 . 4 4 %  at  9 0 %  tr ain in g   d ata .   "ROA+d en d r itic - SSA - b ased   AI C "  co m p r eh en d s   in ten tly ,   with   s p ec if icity   in cr ea s in g   f r o m   8 5 . 6 7 %  to   9 4 . 0 4 %  as  tr ain in g   d ata  e x p an d s .   "ABC + C SA"  an d   "ABC + NSA"  also   s h o w  co n s id er ab ly   s tr o n g   p er f o r m an ce ,   with   s p ec if icity   g o in g   u p   to   9 1 . 7 3 %  an d   9 0 . 5 4 %,   co r r esp o n d i n g ly ,   at  9 0 %  tr ain i n g   d ata.   "PSO+DCA"  ex h ib its   s u b s tan tial  ad v an ce m en t,  ac c o m p lis h in g   9 2 . 2 4 %   s p ec if icity   at  9 0 %  tr ain in g   d at a.   "ACO+C SA"  an d   "ACO+N SA"  r ea ch   u p   to   9 0 . 4 7 %  an d   8 9 . 1 6 %  s p ec if icity ,   co r r esp o n d in g ly .   "PSO+NSA "  h as  m in im al   s p ec if icity   b u t   s till   a d ju s ts   f r o m   7 0 . 4 5 %  to   7 8 . 4 8 %   as  tr ain in g     d ata  in cr ea s es.  T h e  r esu lts   s h o w  a  ty p ical  in clin atio n   o f   in cr ea s in g   s p ec if icity   as  th e  p er ce n tag e  o f   tr ai n in g     d ata  in cr ea s es  f o r   all  m eth o d s .   T h is   im p lies   th at  ea ch   m et h o d   is   m o r e  p r ec is e  in   ap p r o p r iately   id en tif y in g   n eg ativ e  in s tan ce s   with   m o r e   tr ain in g   d ata.   Me th o d s   esp ec ially   in teg r atin g   d en d r itic - SSA - b ased   AI C ,   s u ch     as  "PR MI +d en d r itic - SSA - b ased   AI C "  an d   "ROA+d en d r itic - SSA - b ased   AI C , "  s tead ily   o u tp er f o r m   o th er s ,   em p h asizin g   th eir   r o b u s tn ess   in   h an d li n g   th e  im b alan ce d   Si m B R AT S d ata s et.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 3 9 - 6 3 5 0   6346   T ab le  4 .   Acc u r ac y   an al y s is   f o r   b r ain   tu m o r   class if icatio n   o n   t h e  Sim B R AT S d ata s et  u s in g   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es with   v ar y in g   tr ain in g   d ata   I mb a l a n c e d   S i mB R A TS  d a t a s e t   t r a i n i n g   d a t a   i n   %   4 0 %   5 0 %   6 0 %   7 0 %   8 0 %   9 0 %   M e t h o d s   A c c u r a c y     f o r   4 0 %   A c c u r a c y     f o r   5 0 %   A c c u r a c y     f o r   6 0 %   A c c u r a c y     f o r   7 0 %   A c c u r a c y     f o r   8 0 %   A c c u r a c y     f o r   9 0 %   P S O + N S A   7 0 . 3 8   7 1 . 5 3   7 2 . 2 9   7 3 . 5   7 6 . 9 9   7 8 . 4   P S O + C S A   7 2 . 9 4   7 3 . 2 4   7 4 . 5 4   7 7 . 1 5   7 9 . 8 4   8 4 . 5 8   A C O + N S A   7 3 . 4 5   7 8 . 5 8   8 0 . 5   8 2 . 2   8 5 . 5 5   8 9 . 0 8   A C O + C S A   7 5 . 7 6   8 0 . 6 5   8 0 . 8   8 1 . 8 7   8 6 . 7 9   8 9 . 1 2   A B C + N S A   7 7 . 7   8 1 . 8 3   8 4 . 6   8 5 . 5 4   8 8 . 1 8   9 1 . 4 5   A B C + C S A   7 9 . 2 8   8 3 . 7 2   8 6 . 5 3   8 8 . 3 7   8 9 . 1 1   9 2 . 6 4   P S O + D C A   8 2 . 4 9   8 4 . 6 2   9 0 . 7 5   9 1 . 8 8   9 3 . 0 1   9 4 . 1 5   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 5 . 5 9   8 7 . 7 2   9 0 . 8 5   9 1 . 9 8   9 3 . 1 1   9 4 . 9 5   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 8 . 6 8   8 9 . 8 1   9 0 . 9 4   9 2 . 0 7   9 3 . 2 1   9 6 . 3 5       T ab le  5 .   Sen s itiv ity   an aly s is   f o r   b r ai n   tu m o r   class if icatio n   o n   th e  Sim B R AT S d ataset  u s in g   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es with   v ar y in g   tr ain in g   d ata   I mb a l a n c e d   S i mB R A TS  d a t a s e t   t r a i n i n g   d a t a   i n   %   4 0 %   5 0 %   6 0 %   7 0 %   8 0 %   9 0 %   M e t h o d s   S e n s i t i v i t y     f o r   4 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   5 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   6 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   7 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   8 0 %   S e n s i t i v i t y     f o r   9 0 %   P S O + N S A   6 9 . 9 7   7 0 . 6   7 1 . 8 4   7 2 . 0 3   7 4 . 4 5   7 9 . 8 3   P S O + C S A   7 0 . 4 8   7 1 . 7 7   7 2 . 0 5   7 4 . 6 1   7 7 . 2 5   8 3 . 8 9   A C O + N S A   7 4 . 9 8   7 6 . 0 1   7 8 . 3 9   7 9 . 5 6   8 1 . 8 4   8 6 . 2 9   A C O + C S A   7 4 . 2 4   7 9 . 0 4   7 9 . 1 8   8 0 . 2 3   8 5 . 0 6   8 7 . 3 4   A B C + N S A   7 8 . 1 5   7 9 . 1 9   8 2 . 5 1   8 3 . 8 3   8 6 . 4 2   8 8 . 6 2   A B C + C S A   7 7 . 6 9   8 2 . 0 5   8 4 . 8   8 6 . 6   8 7 . 3 3   9 0 . 7 9   P S O + D C A   7 9 . 8 4   8 1 . 9 3   8 6 . 9 4   8 8 . 0 4   9 0 . 1 5   9 2 . 2 7   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 2 . 8 8   8 4 . 9 6   8 8 . 0 3   8 9 . 1 4   9 0 . 2 5   9 2 . 0 5   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 6 . 9 1   8 7 . 0 1   8 8 . 1 2   9 0 . 2 3   9 1 . 3 4   9 4 . 4 2       T ab le  6 .   Sp ec if icity   a n aly s is   f o r   b r ai n   tu m o r   class if icatio n   o n   th e  Sim B R AT S d ataset  u s in g   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es with   v ar y in g   tr ain in g   d ata   I mb a l a n c e d   S i mB R A TS  d a t a s e t   t r a i n i n g   d a t a   i n   %   4 0 %   5 0 %   6 0 %   7 0 %   8 0 %   9 0 %   M e t h o d s   S p e c i f i c i t y     f o r   4 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   5 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   6 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   7 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   8 0 %   S p e c i f i c i t y     f o r   9 0 %   P S O + N S A   7 0 . 4 5   7 1 . 6   7 2 . 3 6   7 3 . 5 8   7 7 . 0 7   7 8 . 4 8   P S O + C S A   7 3 . 0 1   7 3 . 3 1   7 4 . 6 2   7 7 . 2 3   7 9 . 9 2   8 4 . 6 6   A C O + N S A   7 3 . 5 3   7 8 . 6 6   8 0 . 5 8   8 2 . 2 8   8 5 . 6 3   8 9 . 1 6   A C O + C S A   7 5 . 8 4   8 0 . 7 3   8 0 . 8 8   8 1 . 9 5   8 6 . 8 8   9 0 . 4 7   A B C + N S A   7 7 . 7 8   8 1 . 9 1   8 4 . 6 9   8 5 . 6 2   8 8 . 2 7   9 0 . 5 4   A B C + C S A   7 9 . 3 6   8 3 . 8   8 6 . 6 2   8 8 . 4 6   8 9 . 2   9 1 . 7 3   P S O + D C A   8 2 . 5 8   8 4 . 7   9 0 . 8 4   9 1 . 9 7   9 3 . 1 1   9 2 . 2 4   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 5 . 6 7   8 7 . 8   9 0 . 9 4   9 2 . 0 7   9 3 . 2   9 4 . 0 4   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   8 8 . 7 7   8 9 . 9   9 1 . 0 3   9 2 . 1 6   9 3 . 3   9 5 . 4 4       3 . 3 . 2 .   E x perim ent a t io ns   us in g   K – f o ld cr o s s   v a lid a t io n o n  im ba la nced  da t a s et     T a b le   7   s h o ws  t h e   o u tc o m e s   o f   1 0 - f o l d   an al y s es  f o r   d i f f er e n t  t ec h n i q u es  o n   th e  B R AT S  a n d   SimBR AT S   d atas ets .   F o r   e ac h   ap p r o ac h   o n   b o th   d at asets ,   t h e   ac c u r a cy   ( AC C ) ,   s e n s it iv it y   ( S E N) ,   an d   s p ec i f i cit y   ( SP E )   p e r c en t   a r e   in cl u d e d   i n   th is   an al y s is .   T h e   1 0 - f o ld   an a ly s is ,   o u tco m es  r ev ea l   th at  th e  PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C   m eth o d   r eliab ly   o u tp er f o r m s   o th e r s   o n   b o th   th e  im b alan ce d   B R AT S  an d   im b alan ce d   SimB R AT S  d atasets ,   attain i n g   th e   m ax im u m   ac c u r ac y   ( 9 6 . 2 5 %  an d   9 6 . 3 5 %,   r esp e ctiv ely )   alo n g   with   ad m ir ab le  s en s itiv ity   an d   s p e cif icity   ( ar o u n d   9 4 - 9 5 %).   Oth er   m eth o d s   lik e  PS O+ DC A  a n d   R OA+ d en d r itic - SSA - b ased   AI C   al s o   d em o n s tr ate  r o b u s t  p e r f o r m an ce   with   a cc u r ac ies  o v er   9 4 %,  b u t  th e y   f all  s h o r t  co m p a r ed   to   PR MI + d en d r itic - SS A.   Me th o d s   s u ch   as  AB C +CS A  an d   AC O+ C SA  ex h ib it  ex ten s iv e  en h an ce m e n ts   o v er   PS O+ NS A  an d   PS O+ C SA,  w ith   ac cu r ac ies  v ar y in g   f r o m   8 9 %  to   o v e r   9 2 %,  in d icatin g   r o b u s t  class if icatio n   co m p eten cies.  Ov er all,   t h e  PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C   m eth o d   p r o v es  to   b e  a d v an ce d ,   ex h i b itin g   s u p er io r   class if icatio n   ac cu r ac y   an d   s en s ib le  s en s itiv ity   an d   s p ec if icity   th r o u g h   b o th   d atas ets.   Her e  is   a  s u m m ar y   o f   th e  f in d in g s :  T h e  ap p r o ac h es  r eg u lar ly   p er f o r m   well  in   ter m s   o f   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   an d   s p ec if icity   f o r   th e  B R AT S  d ata s et.   W i th   a  9 6 . 2 5 %  ac cu r ac y   r ate,   PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C   h as  th e  b est   ac cu r ac y .   T h e  m ax im u m   s en s itiv ity   is   PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C ,   with   v alu es  r an g in g   f r o m   7 9 . 6 9 %  to   9 4 . 3 3 %.  T h e  r an g e  o f   s p ec if icity   v alu es  is   8 1 . 4 %  to   9 4 . 8 5 %,  with   th e  h ig h e s t  s p ec if icity   b ein g   PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C .   T h e  m eth o d s   o n   th e  Sim B R AT S  d ataset  p er f o r m   well  r eg ar d in g   ac cu r ac y ,  s en s itiv ity ,   an d   s p ec if icity ,   ju s t  as  th e  B R AT S  d ataset.   On   th is   d ataset  as  well,   P R MI + d en d r itic - SSA - b ased   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         P erfo r ma n ce   a n a lysi s   o f h yb r id   b io - in s p ir ed   a l g o r ith ms fo r   cla s s ifyin g   b r a in   …  ( R a h u l R a mesh   C h a kre )   6347   AI C   o b tain s   an   ex ce llen t  ac cu r ac y   o f   9 6 . 2 5 %.  T h e  m ax im u m   s en s itiv ity   i s   P R MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C ,   with   v alu es  r an g in g   f r o m   7 9 . 6 9 %  to   9 4 . 3 3 %.  T h e  r an g e  o f   s p ec if icity   v alu es  is   8 1 . 4 %  to   9 4 . 8 5 %,  with   th e  h ig h est s p ec if icity   b ein g   PR MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C .       T ab le  7 .   K - f o ld   an al y s is   o n   im b alan ce d   B R AT S a n d   SimBR AT S  d ataset  wh en   K= 1 0   f o r   A C C   ( ac cu r ac y ) ,   SEN  ( s en s itiv ity )   an d   SP E   ( s p ec if icity )   as p er f o r m an ce   m ea s u r es   10 - F o l d   a n a l y si s / me t h o d s   I mb a l a n c e d   B R A TS  d a t a se t   I mb a l a n c e d   S i mB R A TS  d a t a s e t   K = 1 0   A C C   ( %)   S EN   ( %)   S P E  ( %)   A C C   ( %)   S EN   ( %)   S P E  ( %)   P S O + N S A   8 1 . 3 2   7 9 . 6 9   8 1 . 4   7 8 . 4 0   7 9 . 8 3   7 8 . 4 8   P S O + C S A   8 6 . 5   8 4 . 7 7   8 6 . 5 8   8 4 . 5 8   8 3 . 8 9   8 4 . 6 6   A C O + N S A   8 8 . 9 9   8 7 . 2 1   8 9 . 0 8   8 9 . 0 8   8 6 . 2 9   8 9 . 1 6   A C O + C S A   8 9 . 0 3   8 7 . 2 5   8 9 . 1 2   8 9 . 1 2   8 7 . 3 4   9 0 . 4 7   A B C + N S A   9 1 . 3 5   8 9 . 5 3   9 1 . 4 4   9 1 . 4 5   8 8 . 6 2   9 0 . 5 4   A B C + C S A   9 2 . 5 5   9 0 . 7   9 2 . 6 4   9 2 . 6 4   9 0 . 7 9   9 1 . 7 3   P S O + D C A   9 4 . 0 6   9 2 . 1 7   9 4 . 1 5   9 4 . 1 5   9 2 . 2 7   9 2 . 2 4   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   9 4 . 8 5   9 2 . 9 6   9 4 . 9 5   9 4 . 9 5   9 2 . 0 5   9 4 . 0 4   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   9 6 . 2 5   9 4 . 3 3   9 4 . 8 5   9 6 . 3 5   9 4 . 4 2   9 5 . 4 4       3 . 3 . 3 .   Co m pa r a t iv e  dis cus s io n   Fo r   th is   ex p er im en tatio n ,   th e  im b alan ce d   d ataset  is   g en er ated   f r o m   B R AT S  an d   SimB R AT S.  T h e  im b alan ce d   d ataset  g en e r ated   is   u s ed   f o r   e x p er im e n tatio n   with   s am p lin g   an d   with o u t  s am p lin g .   As   a  p r im ar y   in v esti g atio n   o n   an   im b alan ce d   im ag e   d ata  s et;  to   v alid ate  wh eth er   tr ain in g   d ata  s ize  af f e cts  th e  class if icatio n   p er f o r m an ce ,   we  h a v e  r an d o m ly   s am p led   th e  im ag es  f r o m   th e  d ataset  in to   4 0 %  s am p les  to   1 0 0 %  s am p les  wh ile  in cr ea s in g   th e  s am p le  s ize  b y   1 0 %  at  ea ch   s tep .   T h e  r esu lts   ar e  p r esen ted   in   T ab les  1   t o   6   an d   g r ap h ically   r ep r esen ted   in   Fig u r es  2   an d   3 .   I t  is   f o u n d   th at  as  th e  s ize  o f   th e  d ata  s am p le  is   in cr ea s e d   th e  class if icatio n   p er f o r m an ce   also   in cr ea s es.  So ,   it  is   co n clu d ed   t h at  we  n ee d   to   u s e  all  av ailab le  s am p les  in   an   im b alan ce d   im ag e  d ata  s et  f o r   class if icatio n .     As  a  f in al  in v esti g atio n   o f   o u r   p r o p o s ed   m eth o d   to   h a n d le  an   im b alan ce d   im ag e  d ataset,   we  h av e  ap p lied   a   co m p letely   im b alan ce d   d ataset  ( with o u t   s am p lin g )   to   ex is tin g   as  well  as  p r o p o s ed   tech n iq u es.  T h e   r esu lts   ar e  s h o wn   in   T a b le  7   with   1 0 - f o l d   c r o s s - v a l i d a ti o n .   T a b l e   8   i l l u s t r a t es   t h e   r e s u l ts   m a i n l y   u s i n g   t h e  p r o p o s e d   R OA + d e n d r i t ic   c e ll - SSA - b as e d   A I C   a n d   p a r t icl e   r i d e r   M I + d e n d r i t ic   c e l l - S SA - b a s e d   A I C   f o r   i m b a l a n c e d   B R A T S   a n d   S im B R A T S  d a t as e t .   T h e   r es u l ts   u s i n g   e x is t i n g   t e c h n i q u e s   n a m e l y   PS O +N S A ,   P S O+ C S A ,   AC O + NS A ,   AC O+   C S A ,   A B C +N SA ,   a n d   AB C + C SA   a r e  a ls o   p r e s e n t e d   i n   T ab l e   8 .   I t   i s   f o u n d   t h at   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   e x is t i n g   t ec h n i q u e s   n a m e l y   P SO + NS A ,   P S O+ C S A ,   AC O + NS A ,   AC O+   C S A ,   A B C +N SA ,   a n d   A B C +CS A   i s   l o we r   o n   i m b a l a n c e d   d a t a s et   w h e r e a s   t h e   p r o p o s e d   m e t h o d s   R O A + d e n d r i ti c   S S A   A I C   [ 9 ]   a n d   p a r t i c l e   r i d e r   M I + d e n d r it i c   c el l - SSA - b as e d   A I C   t h e   d e n d r i t i c   c e l l - SS A - A I C   h as   t h e   b e t t e r   p er f o r m a n c e   i n   t e r m s   o f   a c c u r a c y ,   s e n s i t i v it y ,   a n d   s p e c i f i c it y   w h e n   u s e d   wi t h   MRI  f o r   b r ain   tu m o r   class if icatio n .             Fig u r e  2 .   An al y s is   o f   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   m eth o d s   u s in g   i m b alan ce d   B R AT S d ataset   70 75 80 85 90 95 10 0 Acc ura cy   v a lues E x is t ing   a nd   pro po s ed  m et ho ds A ccur acy  on   40% A ccur acy  on   50% A ccur acy  on   60% A ccur acy  on   70% A ccu racy  o n   8 0% A ccur acy  on   90% Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   14 ,   No .   6 ,  Dec em b e r   20 24 :   6 3 3 9 - 6 3 5 0   6348       Fig u r e  3 .   An al y s is   o f   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   m eth o d s   u s in g   i m b alan ce d   SimBR AT S d atase t       T ab le  8 .  An aly s is   o f   v ar io u s   p er f o r m a n ce   m ea s u r es u s in g   v a r io u s   m eth o d s   f o r   b r ain   tu m o r   im ag e  class if icatio n   o n   im b alan ce d   B R AT S a n d   SimBR AT S d atasets   M e t h o d s   I mb a l a n c e d   B R A TS  d a t a se t   I mb a l a n c e d   S i mB R A TS  d a t a s e t   A C C   ( %)   S EN   ( %)   S P E  ( %)   A C C   ( %)   S EN   ( %)   S P E  ( %)   R O A + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   9 4 . 8 5   9 2 . 9 6   9 4 . 9 5   9 4 . 9 5   9 2 . 0 5   9 4 . 0 4   P R M I + d e n d r i t i c - SSA - b a se d   A I C   9 6 . 2 5   9 4 . 3 3   9 4 . 8 5   9 6 . 3 5   9 4 . 4 2   9 5 . 4 4       T h e  m o s t  en h a n ce d   class if icatio n   p er f o r m a n ce   o f   ar o u n d   9 6 . 2 5 %  ac cu r ac y   is   ac h iev ed   d u e  to   tr ain in g   AI C   class if ier s   with   d en d r itic  ce ll - SS A  with   p ar ticle  r id er   MI ,   th is   m eth o d   h as  a  h ig h   c o n v er g en ce   m o m en t u m   an d   ac cu r ac y .   Fu r th er ,   th e  co m p u tatio n al  co m p lex i ty   o f   s eg m en tatio n   b ased   o n   s p ar s e  FC M  is   r ed u ce d .   T h e   p ar ticle  r id er   MI ' s   f ea tu r e  s elec tio n   m eth o d   s elec ts   th e  m o s t  in f o r m ativ e   f ea tu r es,  r esu ltin g   in   th e  h ig h est   class if icatio n   ac cu r ac y   in   alm o s t  all  m eth o d s .   Fu r th er m o r e,   th e  AI C   class if ier   is   s elf - o r g a n izin g   an d   n ec ess itates  g o o d   ch ar ac ter is tics .   As  a  r esu lt,  th e  n ew  s tr ateg y   o f   ta k in g   t h e  im b alan ce d   d ataset  im p r o v es   o v er all  s p ee d   wh ile  r ed u cin g   er r o r s .   Similar ly ,   th e  s ec o n d   p r o p o s ed   m eth o d   R OA +d en d r itic  SS A  AI C   al s o   g iv es  s im ilar   r esu lts   to   p ar ticl e  r id er   MI +d e n d r itic  C ell - SS A  with   class if ica tio n   ac cu r ac y   o f   ar o u n d   9 4 . 8 5 %.   W h ile  th e  ex is tin g   7   m eth o d s   p r o v id e  a  m in im u m   o f   8 1 . 3 2   to   a  m ax im u m   o f   9 4 . 0 6   p e r ce n t  class if icatio n   p er f o r m an ce   in   te r m s   o f   ac c u r ac y   As  s h o wn   in   T ab le   8 ,   o n   b o th   im b alan ce d   d atasets ,   b o th   m eth o d s   PR MI +d en d r itic - SS A  b ased   AI C   an d   R OA+ d en d r itic - SS A  b ase d   AI C   d em o n s tr ate  s tr o n g   p e r f o r m an ce .   W h ile  b o t h   tech n iq u es  m ain tain   h ig h   lev els  o f   s en s itiv ity ,   PR MI +d en d r itic - SSA - b ased   AI C   ten d s   to   h a v e  a  m in o r   ad v a n tag e  in   ter m s   o f   ac cu r ac y   an d   s p ec if icity .     3 . 3 . 4 .   Ana ly s is   ba s ed  o n t im e   T h e  m eth o d s   o n   th e  u n b alan c ed   B R AT S  d ataset  h av e  a  wid e  r an g e  o f   ex ec u tio n   tim es.  E x ec u tio n   tim es  f o r   PS O+ NSA,   AB C +N SA,  an d   AB C +CS A  r an g e  f r o m   ab o u t  9 . 3 6   s ec o n d s   t o   1 0 . 6 4   s ec o n d s ,   wh ich   is   co m p ar ativ ely   lo n g .   E x ec u tio n   tim es  f o r   PS O+ C SA,  AC O+ N SA,  an d   AC O+ C SA  ar e  r ea s o n ab le,   r an g in g   f r o m   5 . 6 4   to   6 . 5 0   s ec o n d s .   T h e  e x e cu tio n   tim es o f   th e   alg o r ith m s   PS O+ D C A,   R OA+ d en d r itic - S SA b ased   AI C ,   an d   PR MI + d en d r itic - SSA   b ased   AI C   ar e  all  im p r ess iv ely   f ast — u n d er   1   s ec o n d .   T h e  al g o r it h m s '   ex ec u tio n   tim es  o n   th e  im b alan ce d   SimBR AT S  d ataset  v ar y   as  well.   E x e cu tio n   tim es  f o r   PS O+ NSA  an d   AB C +N SA  ar e   r elativ ely   lo n g ,   at  a b o u t  8 . 2 1   an d   7 . 1 9   s ec o n d s ,   r esp ec tiv e ly .   T h e  h ig h est  ex e cu tio n   tim e  o f   AB C +C SA  is     7 . 8 4   s ec o n d s .   AC O+ NSA  e x ec u tes  in   a  r esp ec tab le  7 . 0 2   s ec o n d s .   E x ec u tio n   tim i n g s   f o r   PS O+ C S A,   AC O+ C SA,  PS O+ DC A,   an d   R OA+ d en d r itic - SSA - b ased   AI C   r an g e  f r o m   2 . 8 8   s ec o n d s   t o   5 . 0 0   s ec o n d s .   T h e   f astes t  ex ec u tio n   tim e  f o r   th is   d ataset's   P R MI + d en d r itic - SSA - b ased   AI C   is   0 . 8 8   s ec o n d s .   T ab le  9   illu s tr ates   th e  an aly s is   b ased   o n   th e   r eq u ir ed   tim e   f o r   th e   ex ec u tio n   wh il e  u s in g   th e  im b alan ce d   d ataset.   I t  is   o b s er v e d   th a t   th e  two   p r o p o s ed   m et h o d s   R OA   d en d r itic  ce ll - SS A  b ased   AI C   an d   p ar ticle  r id er   MI + d en d r itic  ce ll - SS A  b ased   AI C   g iv e  b etter   r esu lts   in   ter m s   o f   lo wer   ex ec u tio n   tim e  wh e n   co m p a r ed   with   ex is tin g   m eth o d s .   70 75 80 85 90 95 100 Acc ura cy   v a lues E x is t ing   a nd   pro po s ed  m et ho ds A ccur acy  on   40% A ccur acy  on   50% A ccur acy  on   60% A ccur acy  on   70% A ccur acy  on   80% A ccur acy  on   90% Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.