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 2 2 ~ 6 3 3 1   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 14 i 6 . pp 6 3 2 2 - 6 3 3 1           6322       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Suppo rt  v ec tor m a chine met ho d f o r clas sify ing  sev er ity o f  Alzheimer's   ba se d on hippo ca mpu s o bject us ing  ma g netic  reso na nce ima g ing  mo da lities       Ret no   Su priy a nti 1 ,   Arif   P ujo   Riy a nto 1 ,   Yo g i R a m a dh a ni 1 ,   M uh a m m a d Sy a if ul Aliim 1 ,   M uh a m m a d Irha m   Ak ba r 1 ,   H a ris B ud i  Wido do 2 ,   M u ha m m a d Alqa a f 3   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   Je n d e r a l   S o e d i r ma n   U n i v e r si t y ,   P u r b a l i n g g a ,   I n d o n e s i a     2 D e p a r t me n t   o f   D e n t i st r y ,   F a c u l t y   o f   M e d i c a l ,   J e n d e r a l   S o e d i r ma n   U n i v e r s i t y ,   P u r b a l i n g g a ,   I n d o n e si a     3 G r a d u a t e   S c h o o l   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   N a r a   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   I k o m a ,   Ja p a n       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   3 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 1 2 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J u l 1 7 ,   2 0 2 4       Alz h e ime r' s  d ise a se   is  a   d e g e n e ra ti v e   b ra in   c o n d it i o n   t h a t  c a u se s  p r o g re ss iv e   d e c li n e   in   se v e ra l  a sp e c ts.  S tart in g   fr o m   m e m o ry ,   c o g n it iv e   o r   th in k i n g   a b il it ies ,   s p e a k in g   a b il it ies ,   a n d   b e h a v i o r.   C u rre n tl y ,   Alz h e ime r' s   d iag n o si s   u se s  so m e   m e th o d s,  su c h   a s  b lo o d   tes ts,  sc a n n in g   with   c o m p u teriz e d   to m o g ra p h y   sc a n   (CT   sc a n ),   o r   m a g n e ti c   re so n a n c e   ima g in g   (M RI).   As   a   re fe re n c e   fo r  d e term in in g   t h e   le v e l  o f   se v e rit y ,   d o c t o rs  u su a ll y   u se   c li n ica l   d e m e n ti a   ra ti n g   (CDR) .   CDR  i s  a   n u m e rica l  sc a l e   u se d   to   m e a su re   th e   se v e rit y   o f  d e m e n ti a   sy m p to m s.   Th e   d o c t o r  will   m a n u a ll y   c o m p a re   th e   p a ti e n t' s  c o n d it io n   wi th   th o se   sta ted   o n   t h e   CDR.   Th is  c o n d it io n   will   tak e   q u it e   a   lo n g   ti m e ,   a n d   s o m e ti m e s  h u m a n   e rro r  will   o c c u r .   As   tec h n o lo g y   a n d   sc ien c e   d e v e lo p ,   d o c to rs  c a n   a ss ist  in   m a n u a ll y   d e tec ti n g   Alz h e ime r' s  u sin g   c las sifica ti o n   a lg o r it h m s.  M a n y   m e th o d s  c a n   b e   u se d   t o   c las sify ,   in c lu d in g   th e   CDR  s u p p o rt   v e c to r   m a c h in e   (S VM)   m e th o d .   Un f o rtu n a tely ,   t h is  m e th o d   is  u su a ll y   o n l y   u se d   to   c las sify   two   c las se s.  Th is  tec h n o lo g y   a ll o ws   th e   c las sifica ti o n   p ro c e ss   to   b e   c a rried   o u t   a u to m a ti c a ll y   a n d   q u ic k l y .   On   t h e   o th e r  h a n d ,   w h e n   u si n g   CDR  t o   c las sify   Alz h e ime r' s  se v e rit y ,   th e re   a re   se v e ra l  sc a les ,   n o t  ju st   two   c las se s.  S o ,   i n   t h is  re se a rc h ,   we   m o d ifi e d   th e   u se   o f  S VM  t o   c las sify   t h re e   lev e ls  o f  se v e rit y ,   n a m e ly   sc a le  0   fo r  n o r m a l,   sc a le  1   f o r  m il d   c o n d it i o n s,   a n d   sc a le  2   f o r  m o d e ra te  c o n d it io n s.  T h e   e x p e rime n ts   we   c a rried   o u t  p ro v id e d   a n   a c c u ra c y   o f  9 0 . 9 % .   K ey w o r d s :   Alzh eim er   C las s if icatio n   C lin ical  d em en tia  r atin g   M ag n etic  r eso n an ce   im a g in g   m o d alities   Su p p o r t  v ec to r   m ac h in e   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 etn o   Su p r iy an ti   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r in g ,   J en d er al  So ed i r m an   Un i v er s ity   B later   C am p u s ,   Ma y jen d   Su n g k o n o   s tr ee t  KM   5 ,   B later ,   Pu r b alin g g a,   I n d o n esia   E m ail:  r etn o _ s u p r iy an ti@ u n s o ed . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Alzh eim er ' s   i s   th e  m o s t  co m m o n   n e u r o d eg en e r ativ e  d is ea s e  an d   is   th e  m o s t  co m m o n   f o r m   o f   d em en tia.   T h e  e x ac t  ca u s e   o f   Alzh eim er ' s   is   n o t  f u lly   u n d er s to o d ,   b u t  th e   p ath o lo g ical   p r o ce s s   in v o lv es  th e   f o r m atio n   o f   am y l o id - b eta  p la q u es in   th e  b r ain   an d   th e  ac cu m u latio n   o f   n eu r o f ib r illar y   tan g les.  T h ese  p laq u es   an d   tan g les  d is r u p t  c o m m u n icatio n   b etwe en   n er v e  ce lls   an d   ca u s e  n er v e  ce ll  d am a g e  an d   d ea th .   Alzh eim er ' s   s y m p to m s   in v o lv e   p r o g r ess iv e  co g n itiv e  d ec lin e,   s u ch   as  m em o r y   l o s s ,   d if f icu lty   th in k in g ,   an d   b eh a v io r al   ch an g es.  Patien ts   with   Alzh ei m er ' s   m ay   h av e  tr o u b le  p er f o r m in g   ev er y d ay   task s ,   r ec o g n izin g   p eo p le  th ey   k n o w,   o r   o r g a n izin g   th eir   t h o u g h ts .   C u r r e n tly ,   th e r e  is   n o   cu r e  f o r   Alzh eim e r ' s ,   b u t  th er e  ar e  s y m p to m atic   tr ea tm en ts   an d   m an a g em en t   s tr ateg ies  th at  ca n   h el p   s lo w  t h e   p r o g r ess   o f   th e   d is ea s e  an d   i m p r o v e   th e   p atien t' s   q u ality   o f   life .   Peo p le  with   Al zh eim er ' s   th r o u g h o u t  th e  wo r l d   ar e  in cr ea s in g   r a p id ly .   C u r r e n tly ,   it  is   esti m ated   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         S u p p o r t v ec to r   ma ch in e  meth o d   fo r   cla s s ifyin g   s ev erit y  o f  A lz h eime r 's  b a s ed   o n   …  ( R etn o   S u p r iya n ti)   6323   th at  clo s e  to   4 6 . 8   o r   5 0   m illi o n   p e o p le   ar e  d iag n o s ed   with   d em en tia   in   th e   wo r ld   an d   2 0 . 9   m illi o n   in   Asi a  Pacif ic.   T h er e  a r e  ar o u n d   1 0   m illi o n   n ew   ca s es  ev er y   y e ar .   I n   I n d o n esia,  it  is   esti m at ed   th at  th e r e  wer e  ar o u n d   1 . 2   m illi o n   p eo p le  wi th   d em en tia  i n   2 0 1 6 ,   wh ich   will  in cr ea s e  to   2   m illi o n   in   2 0 3 0   an d   4   m illi o n   p eo p le  i n   2 0 5 0   [ 1 ] .   Diag n o s is   o f   Alzh eim er ' s   is   o f ten   a  co m p lex   p r o ce s s   an d   r e q u ir es  a   th o r o u g h   ass ess m en t  b y   an   ex p er ien ce d   h ea lth ca r e   p r o f ess io n al.   On e  wa y   to   s u p p o r t   th e  d iag n o s is   o f   Alzh ei m er ' s   d is ea s e  is   t o   ca r r y   o u t a   b r ai n   s ca n ,   esp ec ia lly   to   s ee   th e  co n d itio n   o f   th e  h ip p o ca m p u s   an d   v en tr icle  ar e as.    Me d ical  im ag e  p r o ce s s in g   th r o u g h   th e  m a g n etic  r eso n an ce   i m ag in g   ( MRI)   m o d ality   h as e x p er ien ce d   s ig n if ican t  d ev el o p m en ts   with   tech n o l o g ical  ad v an ce s   a n d   t h e  d e v elo p m e n t  o f   im ag e   an al y s is   m eth o d s .   So m e   r esear ch   th at  u s es  d ig ital  im a g e  p r o ce s s in g   tech n o lo g y   in   Alzh eim er ' s   ca s es  is   a s   f o llo ws.  Dar a  et  a l .  [ 2 ]   co n d u cte d   a  co m p a r ativ e  s tu d y   o f   m o r e  th an   ei g h ty   p u b licatio n s   o n   Alzh eim er ' s   d ia g n o s is   th at  u tili ze   m ac h in e  lear n in g   an d   m o r e  t h an   f if ty   p ap e r s   th at  d is cu s s   ap p r o ac h es  with   a  p ar ticu lar   ar ch itectu r e.   T h e   co n clu s io n   h e  ca m e  to   was  th at  all  th e  tech n o lo g y   th at  was  alr ea d y   in   u s e  n ee d ed   im p r o v em en t  to   b ec o m e   b etter .   Pra s ath   et  a l .  [ 3 ]   s tu d ied   th e  n ee d   f o r   s tr ateg ies  in   m ed ical  im ag e  p r o ce s s in g   an d   an aly s is   f o r   Alzh eim er ' s   d iag n o s is .   Z h ao   e t a l .  [ 4 ]   s tu d ied   th e  u s e  o f   d ee p   lear n in g   in   im p r o v in g   th e  q u ality   an d   ef f icien cy   o f   m a g n etic  r eso n an ce   im ag i n g   o r   Po s itro n   em is s io n   t o m o g r ap h y   in   d iag n o s in g   Alzh eim er ' s .   Vin h   an d     B y eo n   [ 5 ]   s tu d ie d   d ee p   lear n i n g ,   esp ec ially   th e   y o u   o n ly   l o o k   o n ce   ( YOL O)   a r ch itectu r e,   in   n eu r o im ag in g   an d   m ac h i n e  lear n i n g   f o r   Al zh eim er ' s   d iag n o s is .   Alg h am ed y   et  a l .  [ 6 ]   u s ed   m ac h in e  lear n in g   in   m ed ical   im ag e - b ased   Alzh eim e r ' s   clas s if icatio n .   I n   th e   p r e - p r o ce s s in g   p r o ce s s ,   th ey   u s e  th e  c o n tr ast - lim ited   ad ap tiv e  h is to g r am   eq u aliza tio n   ( C L AHE )   alg o r ith m   to   im p r o v e  im a g e  q u ality ;  th en ,   class if icatio n   is   ca r r ied   o u t  u s in g   m ac h in e  lear n in g .   Sh ar m a  et   a l .  [ 7 ]   r esear ch ed   r etin al  o p tics   u s in g   o p tical  co h er en ce   t o m o g r a p h y   ( OC T )   im ag es  in   Alzh eim er ' s   p atien t s .   T h is   OC T   an aly s is   is   u s ed   to   id en tify   th e   th ick n ess   o f   th e  r etin al  lay e r s   an d   ch an g es  in   th e   r atio ,   wh ich   ca n   b e   u s ed   as  m ar k er s   f o r   t h e  s ev er ity   o f   Alzh eim er ' s .   Sh astri  et  a l .  [ 8 ]   u s ed   a   12 - lay er   co n v o l u tio n al  n eu r al   n etwo r k   ( C NN)   co n s is tin g   o f   4   co n v u ls io n   lay er s ,   f o u r   co n v o l u tio n al,   two   p o o lin g ,   two   f latten ed ,   o n e  d e n s e,   an d   th r ee   ac tiv atio n   f u n c tio n s   to   ca r r y   o u t  MRI  im ag e - b ased   Alzh eim er ' s   class if icatio n .   Xin g   et  a l .  [ 9 ]   co n v e r ted   3 D  im ag es  in to   2 D  f u s ed   im ag es  u s in g   th e   lear n ab le  weig h ted   p o o lin g   ( L W P)  m eth o d   to   i m p r o v e   tr ain in g   e f f icien cy   a n d   m ai n tain   m o d el  p er f o r m a n ce   in   Alzh eim er ' s   d iag n o s is .   C u i  et  a l .  [ 1 0 ]   co n d u cted   a n   in - d e p th   r e v iew  o f   th e  in teg r atio n   o f   d ee p   lear n in g   tech n iq u es  i n   m ed ical  im ag e  r ec o g n itio n   ac r o s s   a  r an g e  o f   s p ec if ic  ap p r o a ch es,  in clu d in g   v ar io u s   m o d al ities   f o r   ap p licatio n   to   Alzh eim er ' s   d iag n o s is .   B a m b er   an d   Vis h v ak ar m a   [ 1 1 ]   d ev elo p ed   a  m o d el  f o r   d ia g n o s in g   an d   tr ac k in g   t h e  p r o g r ess io n   o f   Alzh eim er ' s   s ev er ity   u s in g   a  C NN  b ased   o n   a  s h allo w  co n v o lu tio n   la y er .   Na  et  a l.   [ 1 2 ]   an aly ze d   h ea r in g   ch a n g es  in   Alzh eim er ' s   p atien ts   u s in g   tr a n s g en ic  am y l o id o s is   with   m ic e.   T h ey   co n clu d e d   th at  th e  h ea r in g   ch an g es  co r r elate d   with   am y lo id   d e p o s its   in   th e  au d ito r y   b r ain s tem   an d   wer e  in itially   r ev er s ib le  th r o u g h   i n cr ea s ed   c h o lin er g ic   s ig n als.  T h ese   r esu lts   ca n   p o ten tially   b e   u s ed   as  an   ea r ly   b i o m ar k e r   f o r   Alzh eim er ' s   d iag n o s is .   Z h u o   et  a l .   [ 1 3 ]   u s ed   an   Ultr awe ek   b io p h o to n   im ag in g   s y s tem   an d   s y n a p to s o m es   p r ep ar e d   b y   a  m o d if ied   Per c o ll  m eth o d .   T h is   m eth o d   e v a lu ates  f u n ctio n al  ch a n g es  in   s y n ap s es  an d   n er v e   n etwo r k s   in   p eo p le  with   Alzh eim er ' s   an d   v ascu lar   d em en tia.   Fra n cis  an d   Pan d ian   [ 1 4 ]   co m b in e  th e  Xce p tio n ,   I n ce p tio n V3 ,   an d   Mo b ileNet  lay er   alg o r ith m s   th at  h av e  p r ev io u s ly   b ee n   tr ain ed .   T h is   alg o r ith m   was  test ed   b ased   o n   T 1   weig h ts   o n   Alzh eim er ' s   MRI  im ag es.  L iu   an d   W an g   [ 1 5 ]   u s ed   th e  Pit t  d at aset  in   Alzh eim er ' s   d etec tio n   with   a  b alan ce d   n u m b er   o f   g en d er s   an d   a g es.  T h e  f ir s t  b id i r ec tio n al  e n co d e r   r ep r esen tatio n   o f   th e   tr ain ed   tr an s f o r m er   m o d el   is   u s ed   to   o b tain   th e   wo r d   v ec t o r .   T h en ,   two   ch an n els  ar e  b u ilt  in   th e  f ea tu r e   ex tr ac tio n   la y er :  a   co n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k   a n d   lo n g -   an d   s h o r t - ter m   m em o r y   m o d els  to   ex tr ac t  l o ca l  an d   g lo b al  f ea t u r es,  wh ich   will  b e  u s ed   in   class if icatio n .   I n   o u r   p r e v io u s   r esear ch   [ 1 6 ] – [ 1 8 ]   we  d ev elo p ed   a   s y s tem   f o r   Alzh eim er ' s   class i f icatio n   b ased   o n   lo w - r eso lu tio n   MRI  im ag es.  Ho wev e r ,   in   th is   r esear ch ,   o u r   f o cu s   was  o n l y   o n   co r o n al   c r o s s - s ec tio n s ,   ev en   th o u g h   MRI  im ag es  h av e  t h r ee   t y p e s   o f   cr o s s - s ec tio n s :   co r o n al,   s ag ittal,  an d   ax ial.   He n ce ,   th e   r esu lts   we  g o t  in   p r ev io u s   r esear ch   co u ld   h a v e  b ee n   m o r e  o p tim al.   T h e  m ain   g o al  o f   c o n d u ctin g   th is   r esear ch   is   to   o b tain   in teg r ated   in f o r m atio n   f r o m   th r ee   ax ial,   s ag ittal a n d   co r o n al  cr o s s - s ec tio n s   to   s u p p o r t c atar ac t d iag n o s is   b ased   o n   th e  s u p p o r t v ec to r   m ac h i n e  ( SVM)   m eth o d .   I n   th is   p ap er ,   we   m ak e   im p r o v em en ts   b y   e x tr ac tin g   f ea tu r e s   o n   th e  t h r ee   cr o s s - s ec tio n s   to   m a k e  th e   r esu ltin g   class if icatio n   m o r e   co m p r e h en s iv e.   I n   t h is   p a p er ,   we  will  d is cu s s   h o w  t o   ap p l y   th e  SVM   class if icatio n   alg o r ith m   to   th e  class if icatio n   o f   Alzh eim er ' s   b r ain   im ag e  o b jects  b ased   o n   an   e x ten s iv e  h ip p o ca m p u s   d ataset  o n   co r o n al,   ax ial,   an d   s ag ittal  im ag e s ,   as  well  as  ca lcu latin g   th e  ac cu r ac y   lev el  o f   class if icatio n   o f   Alzh eim er ' s   b r ain   im ag e  o b jects u s in g   th e  S VM   m eth o d .       2.   P RO P O SE D  M E T H O D   I n   th is   r esear ch ,   we   m o d if ied   th e   s u p p o r t  v ec t o r   m ac h in e  m eth o d   to   ca r r y   o u t  m u ltil ev el   class if icatio n .   T h e  s y s tem   we   d ev elo p e d   b eg in s   b y   en ter i n g   th e  im ag e  d ata  to   b e  test ed   in to   th e  s y s tem ;  th en ,   th e  test   im ag e  will  b e  s eg m e n ted   to   o b tain   th e   r eq u ir ed   o b j ec ts .   T h e  s eg m en tatio n   r esu lts   will  d eter m in e  th e   ar ea   o f   th e   o b ject  in   t h e  im a g e  b ein g   test ed .   Af ter   th e  tes t  im ag e  d ata  h as  b ee n   o b tai n ed ,   th e  d ata  will  b e  co m p ar ed   with   th e  ex is tin g   d ataset  to   ca lcu late  th e  p r o b ab ilit y .   SVM  clas s if icatio n   c an   o n ly   b e  u s ed   to   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 2 2 - 6 3 3 1   6324   class if y   two   class es.  T h er ef o r e,   we  u s e  m u ltil ev el  SVM  class if icatio n   to   b e  a b le  to   class if y   m o r e   th an   two   class es.  I n   o u r   s y s tem ,   in itial   lev el  class if icatio n   class if ies   MRI  im ag e   p ar am eter   d ata   o f   th e   h ip p o ca m p u s   b r ain   s u f f e r in g   f r o m   Azh ei m er ' s   d is ea s e  an d   n o r m al  ( n o t  s u f f er in g   f r o m   Azh eim er ' s   d is ea s e) .   I f   SVM  id en tifie s   th e  test   d ata  as  s u f f er in g   f r o m   Alzh eim er ' s ,   th e  d ata  will  p r o c ee d   to   ad v a n ce d   class if icatio n .   Ho wev er ,   if   th e   d ata   is   id en t if ied   as  n o t  s u f f er in g   f r o m   Alzh eim er ' s ,   th e  s y s tem   will  i m m ed iately   s h o w   a   clin ical  d em en tia  r atin g   ( C DR )   r esu lt  o f   0 ,   m ea n in g   i t  d o es  n o t  s u f f er   f r o m   Alz h eim er ' s .   Ad v an ce d   class if icatio n :  Data   th at  h as  u n d er g o n e  in itial  class if icatio n   an d   th e  r esu lts   o f   id en tify in g   t h e  d ata  as  s u f f er in g   f r o m   Alzh eim er ' s   will  g o   th r o u g h   an   ad v a n ce d   class if icatio n   p r o ce s s .   T h is   ad v an ce d   class if icatio n   wil l   d eter m in e  th e   s ev er ity   le v el  o f   p e o p le  with   Alzh eim er ' s   b ased   o n   C DR   1   ( m ild )   a n d   C DR   2   ( m o d er ate)   class es.       3.   M E T H O D   3 . 1 .     I np ut  i m a g e    Alzh eim er ' s   d i s ea s e  is   an   ir r ev er s ib le  an d   p r o g r ess iv e  b r ain   d is o r d er   ass o ciate d   with   c h an g es  in   n er v e  ce lls ,   ca u s in g   b r ain   ce l l  d ea th .   Alzh eim er ' s   d is ea s e  o cc u r s   g r ad u ally ,   is   n o t  p a r t  o f   th e  n o r m al  ag in g   p r o ce s s ,   an d   is   th e   m o s t  c o m m o n   ca u s e  o f   d e m en tia  [ 1 9 ] .   Me an wh ile,   t h e  C DR   is   a  s ca le  f o r   ev alu atin g   d em en tia  s ev er ity ,   esp ec ially   f o r   Alzh eim er ' s .   T h is   r esear ch   u s ed   th r ee   s ev er ity   s ca les:   a  s ca le  o f   0   to   in d icate   n o r m al  co n d itio n s ,   a  s ca le  o f   1   f o r   m ild   co n d itio n s ,   an d   a  s ca le  o f   2   f o r   m o d er ate  co n d itio n s   [ 2 0 ] .   T h is   r esear ch   u s es  im ag e  d ata  f r o m   o p en   a cc ess   s er ies  im ag in g   s tu d ies  ( OASI S ) .   T h e  in itial  d ata  co n s is ted   o f   cr o s s - s ec tio n al  d ata  co llectio n   f r o m   4 1 6   s u b jects  ag ed   1 8   to   9 6   y ea r s .   On e  h u n d r e d   s u b jects  ag ed   o v er     6 0   y ea r s   h av e  b ee n   clin ically   d iag n o s ed   with   Alzh eim er ' s   d is ea s e  in   th e  m ild   to   m o d er ate  ca teg o r y   [ 2 1 ] .    Fig u r e s   1 ( a)   to   ( c)   s h o w  a n   ex am p le  o f   th r ee   cr o s s - s ec tio n al  MRI  im ag es   ( ax ial,   co r o n al,   a n d   s ag ittal)   u s ed   in   th is   s tu d y .         ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r e  1 .   An   ex am p le  o f   th r ee   cr o s s - s ec tio n al  MRI  in p u t im ag es ,   ( a)   ax ial,   ( b )   c o r o n al   an d   ( c)   s ag ittal        3 . 2 .     I m a g e  p ro ce s s ing   I m ag e  p r o ce s s in g   is   p r o ce s s in g   im ag es  to   im p r o v e  th e  q u ali ty ,   ex p licitly   u s in g   co m p u ter   ass is tan ce .   I n   im ag e  p r o ce s s in g ,   th e r e  is   a  p r o ce s s in g   p r o ce s s   ca lled   s eg m en tatio n .   I m ag e  s eg m e n tatio n   aim s   to   s ep ar ate   o b jects  th at  will  b e  n ee d ed   to   o b tain   th eir   ch a r ac ter is tics   f r o m   o b jects  th at  will  b e  lef t  alo n e.   Gen er ally ,   t h e  o u tp u t  o f   im a g e  s eg m en tatio n   r esu lts   is   a  b in ar y   im ag e  with   th e  d esire d   o b ject  b ein g   wh ite  ( 1 )   wh ile  th e   u n wan ted   o b ject   is   b lack   ( 0 ) .   L ik e  th e   im ag e   q u ality   im p r o v em en t  p r o ce s s ,   th e   im ag e   s eg m en tatio n   p r o ce s s   is   also   ex p er im en tal,   s u b jectiv e,   an d   d ep e n d s   o n   th e  g o als  to   ac h iev e  [ 2 2 ] .   T h e  s eg m e n tatio n   m eth o d   ap p lied   in   th is   r esear ch   is   ac tiv e  co n to u r .   T h is   r esear ch   u s ed   m ag n etic  r eso n an ce   im ag in g   ( MRI)   d at a  f r o m   Azh eim er ' s   b r ain   im a g e  with   th e   jo in t  p h o to g r ap h ic   ex p e r ts ’   g r o u p   ( jp g )   ex ten s io n .   MRI  im ag e  d ata  is   d iv id ed   in to   th r ee   ty p es  o f   p lan es:  ax ial,   co r o n a l,  an d   s ag ittal.  B ased   o n   ea ch   ar ea   o f   th e   MRI  im ag e   o f   th e  b r ain ,   p ar t   o f   th e   h ip p o ca m p u s   will  b e  v is ib le,   wh ich   is   th e  o b ject  o f   s eg m en tatio n   to   b e  u s ed   as  a  p ar am eter   to   d eter m in e  th e   s ev er ity   o f   p e o p le  liv in g   with   Alzh eim er ' s .   T h e  r esu lts   o f   cu ttin g   o r   c r o p p in g   th e   h ip p o c am p u s   in   th e  b r ain   MRI  im ag e  th en   en ter   t h e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   s tag e.   T h e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   s tag e  aim s   to   e x t r ac t  s p ec if ic  v alu es  o r   v ar iab les  th at   ar e   u n iq u e  c h ar ac ter is tics   o f   an   o b ject.   T h e s e  v alu es  o r   v ar iab les  ar e   u s e d   to   class if y   o b jects   in to   p ar ticu lar   ca te g o r ies o r   class es wi th   s im ilar   o r   th e  s am e  ch ar ac ter is tics   as sev er al  av ailab le  class es.     3 . 3 .     Cla s s if ica t io n   C las s if icatio n   is   th e  g r o u p in g   o f   an   o b ject  in to   o n e   o f   th e  p r e d eter m in ed   ca teg o r ies.  T h e  tar g et   f u n ctio n   lear n in g   p r o ce s s   ( class if icatio n   m o d el)   will  m a p   ea ch   s et  o f   attr ib u tes  ( in p u t)   to   o n e  o f   th e   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         S u p p o r t v ec to r   ma ch in e  meth o d   fo r   cla s s ifyin g   s ev erit y  o f  A lz h eime r 's  b a s ed   o n   …  ( R etn o   S u p r iya n ti)   6325   p r ev io u s ly   d ef in e d   class es.  I n p u t  is   a  tr ain i n g   d ata  s et  with   class   attr ib u tes  in   th is   d ata.   B ased   o n   th e  class   attr ib u tes,  a  class if icatio n   m o d el  will  b e  d ete r m in ed   to   o b t ain   a  class if icatio n   m o d el.   C lass if icatio n   m o d els  ar e  u s u ally   u s ed   t o   s ep ar ate  o b jects  with   th e  s am e  ch ar ac ter is tics   in to   th e  s am e  class ,   wh ile  o b jects  with   d if f er en t  f ac t o r s   will  b e  g r o u p ed   in to   v a r io u s   class es.  I n   th is   r esear ch ,   we  u s e  th e  SVM  class if icatio n   m eth o d .   I n   s im p le  ter m s ,   th e  co n ce p t  o f   SVM  is   to   f in d   th e  b est  h y p er p lan e  th at  f u n ctio n s   to   s ep ar ate  two   class e s   in   th e  in p u t.  T h e  b asic  p r in ci p le   o f   SVM  is   a  l in ea r   class if ier ,   wh ich   was  f u r th er   d ev elo p e d   to   wo r k   o n   n o n - lin ea r   p r o b lem s .   T h e  b est  way   to   s ep ar ate  th e  h y p e r p lan e  b etwe en   two   class es  ca n   b e  d eter m in e d   b y   m ea s u r in g   th e  m ar g in   o f   th e  h y p er p lan e.   T h e  m ar g in   is   th e  d is tan ce   b etwe en   th e  h y p er p l an e  an d   th e  clo s est   p atter n   f r o m   ea ch   class   [ 2 3 ] .       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    I n   th is   r esear ch ,   we  u s e  p o ly g o n   cu ttin g .   Po ly g o n   c u ttin g   w as  ch o s en   b ec au s e  it  ca n   ad ju s t  th e  s h ap e  o f   th e  h ip p o ca m p u s   q u ite  well  s o   th at  a  n ea t  cu ttin g   s h ap e  is   o b tain e d   an d   is   ce n ter ed   o n ly   o n   th e   h ip p o ca m p u s .   Fig u r es  2 ,   3 ,   a n d   4   s h o w  ex am p les  o f   cr o p p in g   s tag es  u s ed   to   o b tain   h i p p o ca m p u s   o b jects  in   MRI  b r ain   im ag es  b y   cu ttin g   p o ly g o n s   in   th e  s ag ittal,  a x ial,   an d   co r o n al  p lan es.  T h e  f o llo win g   p r o ce s s   f ea tu r es e x tr ac tio n   af ter   th e  cr o p p in g   s tag e  is   ca r r ied   o u t p r o p er ly   u n til th e  d esire d   test   o b ject  is   o b tain ed .   T h e   f ea tu r e  ex tr ac tio n   u s ed   in   th is   r esear ch   is   im ag e  s eg m en tatio n   u s in g   th e  ac tiv e  co n to u r   m eth o d .   Activ e  co n to u r   u s es  th e  p r in cip le  o f   m in im izin g   en e r g y ,   wh ich   d et ec ts   ce r tain   f ea tu r es  in   th e  im ag e  an d   is   a  f lex i b le   cu r v e  th at  ca n   ad ap t  d y n a m ica lly   to war d   th e  d esire d   ed g e   b o u n d ar y   o r   o b ject  [ 2 4 ] .           Fig u r e  2 .   C r o p p in g   s tag es in   th e  s ag ittal p lan e  with   p o ly g o n s           Fig u r e  3 .   C r o p p in g   s tag es in   th e  ax ial  p lan e  with   p o ly g o n s     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 2 2 - 6 3 3 1   6326       Fig u r e  4 .   C r o p p in g   s tag es in   co r o n al  p lan e  with   p o ly g o n s       Fro m   th e  s eg m en tatio n   r es u lts ,   th e  ch ar ac ter is tic  p ar am eter s   o f   th e  o b ject  r esu ltin g   f r o m   h ip p o ca m p u s   MRI  b r ain   im a g e  cr o p p in g   ar e   o b tain ed   in   t h e  f o r m   o f   ar ea ,   d iam eter ,   an d   p er im ete r   v al u es.  T h ese  ch ar ac ter is tic  p ar am ete r s   ar e  u s ed   as  tr ain in g   an d   te s t  d ata  at  th e  class if icatio n   s tag e.   Fig u r es  5   to   7  s h o w  ex am p les  o f   th e  f ea tu r e   ex tr ac tio n   s tag es  o b tain ed   f r o m   ax ial,   s ag ittal,  an d   co r o n a l  MRI  b r ain   im ag e  s ec tio n s .   I n   Fig u r e  5 ,   th e  ar ea   p ar am eter   v al u e  is   4 2 4 ,   th e  av er ag e  d iam eter   is   2 3 . 3 2 3 4 7 ,   a n d   th e  p e r im eter   is   8 2 . 6 6 9 .   I t  is   class if ied   in   th e   C DR   ca teg o r y   0 .   I n   Fig u r e  6 ,   th e   ar ea   p ar am eter   v alu e   is   2 1 4 ,   th e  a v er ag e   d iam eter   is   1 6 . 5 0 6 8 ,   an d   t h e  p er im eter   is   9 6 . 3 2 5 9 ,   class if ied   in   th e  C DR   ca teg o r y   1 .   I n   Fig u r e  7 ,   th e  ar ea   p ar am eter   v al u e  is   1 9 9 ,   th e   a v er ag e  d iam eter   is   1 5 . 9 1 7 7 ,   an d   th e  p er im eter   is   7 9 . 2 5 4 8 ,   class if ied   in   C DR   ca teg o r y   2 .   T h e  s eg m en tatio n   r esu lts   in   ch ar ac ter is tic  p ar a m eter s   ar e  th en   s to r ed   t o   f o r m   a  d ata  s et,   wh ich   will  later   b e  u s ed   as  tr ain in g   an d   test   d ata   in   t h e  SVM  class if icatio n   m eth o d .   T h e  d is tin c tiv e  d ata  r esu ltin g   f r o m   MRI  im ag e  e x tr ac tio n   o f   th e  b r ain   i n   th e  h i p p o ca m p u s   was th en   class if ied   b ased   o n   C DR   clas s   u s in g   th e  SVM  class if icatio n   m eth o d .           Fig u r e  5 .   Featu r e   ex tr ac tio n   i n   ax ial  cr o s s - s ec tio n       SVM  r eq u ir es  tr ain in g   b y   s to r in g   th e   s u p p o r t  v ec t o r   r esu lt s   to   b e  u s ed   ag ain   d u r in g   p r e d ictio n   o r   test in g .   SVM  is   n o t a f f ec ted   b y   h ig h   d ata  d im en s io n s ,   s o   it h as n o   r ed u ctio n   p r o ce s s .   T h e  m em o r y   in   an   SVM   is   in f lu en ce d   b y   th e   am o u n t   o f   d ata,   n o t  t h e  s ize  o f   t h e   d ata  d im en s io n s .   I n   th e   in it ial  s tag e  o f   SVM   class if icatio n   tr ain in g   an d   p r e d ictio n   ex p er im en ts ,   t h e  tr ain i n g   d ata   is   4 4   d ata   o b jects  co n s is tin g   o f   3   cu ttin g   p lan es  ( co r o n al,   s ag ittal,  an d   ax ial) ,   s o   th e  to tal  im ag e  d ata  u s ed   is   1 3 2   f r o m   4 4   o b jects.  T h e  m ix tu r e  o f   Alzh eim er ' s   b r ain   M R I   im ag e  d ata  co n s is ts   o f   2 8   clas s   0   d ata  an d   1 6   class   1   d ata.   C la s s   1   d ata  is   M R I   im ag e   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         S u p p o r t v ec to r   ma ch in e  meth o d   fo r   cla s s ifyin g   s ev erit y  o f  A lz h eime r 's  b a s ed   o n   …  ( R etn o   S u p r iya n ti)   6327   d ata  o f   b r ain s   th at  ar e  d etec ted   to   b e  s u f f er in g   f r o m   Alzh ei m er ' s   at   b o th   C DR   1   an d   C D R   2   lev els.  A t  th e   in itial  class if icatio n   p r ed ictio n   s tag e,   th e  s y s tem   will  id en tif y   d ata  th at   s u f f er s   f r o m   Alzh e im er ' s   an d   av er ag e   d ata  ( n o t  s u f f e r in g   f r o m   Alzh eim er ' s ) .   Nex t,  we  s ep ar ate  cl ass   1   d ata  f o r   tr ain in g   d ata  f o r   ad v a n ce d   SVM   class if icatio n   p r ed ictio n s .   T h is   ad v an ce d   SVM  class if icatio n   d ata  co n s is ts   o f   MRI  im ag es  o f   b r ain s   p r e d icted   to   s u f f er   f r o m   Alzh eim e r ' s   lev el  C DR   1   an d   C DR   2   f r o m   3   MRI  p lan es:  ax ial,   co r o n a l,  an d   s ag ittal.  W e   ca r r ied   o u t  SVM  class if icatio n   test in g   u s in g   a  s y s tem   th at  we  h av e  d e v elo p ed .   T h e   aim   is   to   d eter m in e  h o w   ac cu r ate  th e   SVM  m eth o d   is   f o r   class if y in g   Alzh eim er ' s   o b jects  b ased   o n   b r ain   MRI  im ag e  d ata  t h at  w e   o b tain ed   f r o m   th e   OASI S  d at ab ase.   T h e   test   u s es  3   MRI  i m ag e - cu ttin g   p lan es:   ax ial,   c o r o n al,   an d   s ag ittal.   T h e  ch a r ac ter is tic  d ata  o f   th e   th r ee   cu ttin g   p la n es  is   class if ied   in to   s p ec if ic  class es  b ased   o n   th e   C DR   v alu e  u s in g   th e  SVM  alg o r ith m   th a t  h as  b ee n   cr ea ted .   T h e  in itial  s tag e  u s es  ac tiv e  co n to u r   s eg m en tatio n   to   tak e   ch ar ac ter is tic  d ata  f r o m   3   MRI  f ield s   with   th e  s am e  o b ject — f ea tu r e  ex tr ac tio n .           Fig u r e  6 .   Featu r e   ex tr ac tio n   i n   co r o n al  c r o s s - s ec tio n           Fig u r e  7 .   Featu r e   ex tr ac tio n   i n   s ag ittal c r o s s - s ec tio n       Featu r e  ex tr ac tio n   is   u s ed   to   o b tain   ch ar ac ter is tic  v alu es  f r o m   test   d ata  in   SVM  clas s if ic atio n .   T h e   lar g e - s ca le  im ag e  is   c u t  o r   tak en   f r o m   th e   h ip p o ca m p u s   as  a   class if icatio n   o b ject.   T h e  h ip p o ca m p u s   is   p ar t  o f   th e  lim b ic  s y s tem .   T h e   lim b ic  s y s tem   is   th e  p ar t  o f   th e   b r ain   in v o lv ed   in   b eh av io r al  an d   em o tio n al  r esp o n s es.  T h e  p r im ar y   f u n ctio n   o f   th e  h ip p o ca m p u s   is   lear n in g   an d   lo n g - ter m   m em o r y   s to r ag e.   T h e r ef o r e,   i f   s o m eo n e   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 2 2 - 6 3 3 1   6328   ex p er ien ce s   Alzh eim er ' s ,   th e  h ip p o ca m p u s   will  s h r in k ,   b ec o m in g   s m aller   th an   o r d in ar y   p eo p le' s   [ 2 5 ] .   T h e  ch ar ac ter is tic  v ar iab les  tak en   f r o m   th e  h ip p o ca m p u s   s lic e  im ag e  o f   th e  b r ain   ar e  th e  p ix el  s ize  o f   th e   h ip p o ca m p u s   ar ea ,   th e  p er im e ter ,   an d   th e  d iam eter   o f   th e  h i p p o ca m p u s .   Peo p le  liv in g   with   Alzh eim er ' s   will   h av e  s m aller   p ix el   v alu es  o f   th e   h ip p o ca m p u s   ar ea   co m p ar ed   to   o r d i n ar y   p e o p le.   T h ese  ch ar ac ter is tic  v ar iab les  ar e  p r o ce s s ed   u s in g   ac tiv e  co n t o u r   s eg m en tatio n .   T h e  f o llo win g   is   th e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   d ata  o b tain ed   f r o m   6 6   MRI  im ag e s ,   co n s is tin g   o f   2 2   MRI  im ag es  in   th e  ax ial  p lan e,   2 2   in   th e  co r o n al  p lan e,   an d   2 2   in   th e  s ag ittal  p lan e .   T h e  r e s u lts   o f   all  test   d ata  ar e  a  co m b in atio n   b ased   o n   th e   r esu lts   o f   th e  class if icatio n   p r ed ictio n   d ata  in   th e  t h r ee   ar e as o f   th e  b r ai n   MRI  im ag e  th at   we  d is p lay   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   C lass if icatio n   r esu lt    No   I mag e   C l a s si f i c a t i o n   R e su l t   Ta r g e t   I n f o r mat i o n   1   O A S 1 _ 0 0 0 2 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . b mp   C D R 0   0   mat c h i n g   2   O A S 1 _ 0 0 1 3 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   3   O A S 1 _ 0 0 2 0 _ M R 1 _ m p r _ n 3 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   4   O A S 1 _ 0 1 5 7 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   5   O A S 1 _ 0 0 4 4 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   6   O A S 1 _ 0 1 3 0 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   7   O A S 1 _ 0 1 3 5 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   8   O A S 1 _ 0 1 6 5 _ M R 1 _ m p r _ n 3 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   9   O A S 1 _ 0 1 6 9 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   0   n o t   m a t c h   10   O A S 1 _ 0 1 7 0 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   0   mat c h i n g   11   O A S 1 _ 0 3 0 8 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 2   2   mat c h i n g   12   O A S 1 _ 0 3 0 8 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 2   2   mat c h i n g   13   O A S 1 _ 0 3 5 1 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 2   2   mat c h i n g   14   O A S 1 _ 0 0 5 2 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   15   O A S 1 _ 0 0 7 3 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   16   O A S 1 _ 0 3 5 1 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   17   O A S 1 _ 0 0 7 3 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   18   O A S 1 _ 0 1 8 4 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 0   1   n o t   m a t c h   19   O A S 1 _ 0 1 8 5 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   20   O A S 1 _ 0 0 3 5 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   21   O A S 1 _ 0 2 7 8 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g   22   O A S 1 _ 0 2 9 1 _ M R 1 _ m p r _ n 4 . j p g   C D R 1   1   mat c h i n g       B ased   o n   th e  d ata  in   T ab le  1 ,   MRI  im ag es  wer e  test ed   in   3   ax ial  p lan es,  co r o n al  s ag ittal,  with   2 2   d ata,   co n s is tin g   o f   1 0   C DR   0   d ata,   9   C DR   1   d ata,   a n d   3   C DR   2   d ata.   T h e  p r ed icted   d ata  is   th en   co m p a r ed   with   th e  ac tu al  tar g et  v alu e  b a s ed   o n   d ata   f r o m   OASI S;  it  ca n   b e  s ee n   t h at  th e  v alu es  in   th e  p r ed ictio n   r esu lts   o f   2 0   d ata  ar e   b y   th e  d esire d   tar g et  C DR ,   wh ile  2   d ata  ar e  n o t  b y   th e   tar g et.   Data   o n   o b ject  n u m b e r   9   ( OA S 1 _ 0 1 6 9 _ MR1 _ mp r _ n 4 . jp g )   an d   o b ject  n u m b er   1 8   ( OA S 1 _ 0 1 8 4 _ MR1 _ mp r _ n 4 . jp g )   ar e  n o t  class if ied   ac co r d in g   to   th e  ta r g et  d ata.   I n   th e   OA S 1 _ 0 1 6 9 _ MR1 _ mp r _ n 4 . jp g   d ata  class if ied   at  C DR   1 ,   it  s h o u ld   b e   C DR 0 ,   wh ile   th e  OA S 1 _ 0 1 8 4 _ MR1 _ mp r _ n 4 . jp g   d ata  class if ied   at  C D R   0   s h o u ld   b e  C D R   1 .   T h is   co n d itio n   ca n   h a p p en   b ec a u s e  it  is   n o t  a cc u r ate  wh e n   cu ttin g   th e   ar ea   o f   th e   ed g e  o f   t h e  h ip p o ca m p u s ,   s o   th e   test   d ata   class if icatio n   r esu lts   d o   n o t  g et  an   ap p r o p r iate  v alu e.   B ased   o n   th e  ac cu r ac y   an d   er r o r   c alcu latio n s ,   it  ca n   b e  s ee n   th at  th e  tes t  r esu lts   h av e  an   ac cu r ac y   p er ce n tag e  o f   9 0 . 9 %  an d   an   er r o r   p er ce n tag e  o f   9 . 0 9 %.  T h e  r esu lts   o f   test in g   th e  class if ica tio n   s y s tem   u s in g   SVM  s h o w  ex ce llen t  ac cu r ac y .   E r r o r s   o cc u r   b ec au s e  th e  im ag e  q u ality   d o es  n o t  m ee t  s tan d a r d s ,   s o   th e  h ip p o ca m p u s   ar ea   ca n n o t  b e  s eg m en te d   p r o p er ly .   T h is   co n d itio n   ca u s es th e  class if icatio n   p r o ce s s   to   ex p er ien ce   m is tak es,  as lis ted   in   T ab le  1 .         5.   CO NCLU SI O N    T h is   s tu d y 's  ac cu r ac y   lev el  r ea ch ed   9 0 . 9 %  in   test in g   with   b r ain   MRI  im ag e  p lan es  ( ax ial,   co r o n al,   s ag ittal)  with   ch ar ac ter is tic  p ar am eter s   r esu ltin g   f r o m   h i p p o ca m p u s   im ag e  s eg m en tatio n   u s in g   th e  ac tiv e  co n to u r   an d   p o ly g o n   c u ttin g   m eth o d s .   T h e  m o r e  tr ai n in g   d ata  in   th e  SVM  will  in cr ea s e  th e  ch an ce s   o f   b etter   p r ed ictio n s   b ec a u s e  th e  m e m o r y   in   th e  SVM  d ep en d s   o n   th e  am o u n t  o f   d ata,   n o t   o n   th e  s ize  o f   th e   d im en s io n s   o f   th e  tr ain in g   d at a.   T h e  cu ttin g   s tag e  o f   th e  h ip p o ca m p u s   in   th e  MRI  im ag e  o f   th e  b r ain   b ec o m es   v er y   im p o r tan t;  th e  n ea ter   an d   m o r e  ac cu r ate  th e  h i p p o ca m p u s   is   cu t,  th e  m o r e  p r ec is e  th e  s eg m en tatio n   ch ar ac ter is tic  d ata  will  b e.   T h e  SVM  clas s if icatio n   m eth o d   ca n   b e  d ev elo p ed   b y   ad d in g   tr ain in g   an d   test   d ata   to   o b tai n   e x ac t  ac cu r ac y   v al u es.  T h e   s y s tem   ca n   b e   cr ea ted   an d   c o m p ar e d   with   f ea tu r e  ex tr ac tio n   u s in g   m eth o d s   o th er   th an   ac tiv e  co n to u r   an d   cu ttin g   tech n iq u es.  Fo r   f u r th er   r esear ch ,   it  is   n ec ess ar y   to   co n s id er   u s in g   im ag e  q u ality   th at  m ee ts   th e  r eq u i r em en ts   f o r   im ag e - b ased   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         S u p p o r t v ec to r   ma ch in e  meth o d   fo r   cla s s ifyin g   s ev erit y  o f  A lz h eime r 's  b a s ed   o n   …  ( R etn o   S u p r iya n ti)   6329   ACK NO WL E DG E M E NT S    T h is   r esear ch   was  f u n d ed   b y   Natio n al  R esear ch   an d   I n n o v a tio n   Ag en cy   o r   B ad an   R is et  d an   I n o v asi  Nasio n al  ( B R I N)   th r o u g h   th e   “ R is et  I n o va s i  u n tu k  I n d o n e s ia   Ma ju   S ch eme   2 0 2 3 ”   wit h   co n tr ac t  n u m b er   3 9 /I V/KS/0 5 /2 0 2 3   an d   T /5 9 9 / UN2 3 . 1 8 /HK/0 6 . 0 0 /2 0 2 3 .         RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A l z h e i m e r ’ s  I n d o n e s i a ,   “ S t a t i st i c   o f   d e m e n t i a , ”   A l z h e i m e r  I n d o n e s i a ,   h t t p s: / / a l z i . o r . i d / s t a t i st i k - t e n t a n g - d e m e n s i a /   A c c e sse d :   J a n .   2 4 ,   2 0 2 4 .   [ 2 ]   O .   A .   D a r a ,   J.   M .   L o p e z - G u e d e ,   H .   I .   R a h e e m ,   J .   R a h e b i ,   E .   Z u l u e t a ,   a n d   U .   F e r n a n d e z - G a mi z ,   “ A l z h e i m e r ’ s  d i s e a se   d i a g n o si s   u si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g :   A   s u r v e y , ”   A p p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t zerl a n d ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 1 4 8 2 9 8 .   [ 3 ]   P .   T   a n d   S .   V ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a s e   b y   i ma g i n g :   A   c o mp r e h e n s i v e   r e v i e w , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   En v i r o n m e n t a l   R e se a rc h   a n d   P u b l i c   H e a l t h ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i j e r p h 2 0 0 2 1 2 7 3 .   [ 4 ]   Y .   Z h a o   e t   a l . ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   d e e p   l e a r n i n g   f o r   p r e d i c t i o n   o f   A l z h e i m e r ’ s d i s e a se   i n   P E T/ M R   i ma g i n g , ”   Bi o e n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / b i o e n g i n e e r i n g 1 0 1 0 1 1 2 0 .   [ 5 ]   T.   Q .   V i n h   a n d   H .   B y e o n ,   “ E n h a n c i n g   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a s e   d i a g n o s i s:   Th e   e f f i c a c y   o f   t h e   Y O LO   a l g o r i t h m  m o d e l , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   A d v a n c e d   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 1 ,   p p .   8 1 4 – 8 2 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I JA C S A . 2 0 2 3 . 0 1 4 1 1 8 2 .   [ 6 ]   F .   H .   A l g h a me d y ,   M .   S h a f i q ,   L.   Li u ,   A .   Y a si n ,   R .   A .   K h a n ,   a n d   H .   S .   M o h a mm e d ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g - b a sed   m u l t i m o d e l   c o m p u t i n g   f o r   m e d i c a l   i ma g i n g   f o r   c l a ss i f i c a t i o n   a n d   d e t e c t i o n   o f   A l z h e i mer  d i s e a se , ”   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 9 2 1 1 4 7 7 .   [ 7 ]   S .   N .   S h a r ma,   J .   W .   M a r s h ,   M .   S .   Ts i p u r sk y ,   a n d   S .   A .   B o p p a r t ,   “ R a t i o me t r i c   a n a l y si s   o f   i n   v i v o   o p t i c a l   c o h e r e n c e   t o m o g r a p h y   r e t i n a l   l a y e r   t h i c k n e ss e s  f o r   d e t e c t i o n   o f   c h a n g e s  i n   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a s e , ”   T ra n s l a t i o n a l   Bi o p h o t o n i c s ,   v o l .   5 ,   n o .   3 – 4 ,   p p .   1 – 1 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / t b i o . 2 0 2 3 0 0 0 0 3 .   [ 8 ]   S .   S .   S h a st r i ,   A .   B h a d r a s h e t t y ,   a n d   S .   K u l k a r n i ,   “ D e t e c t i o n   a n d   c l a ssi f i c a t i o n   o f   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a s e   b y   e mp l o y i n g   C N N , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   S y st e m s  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 – 2 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 8 1 5 / i j i sa. 2 0 2 3 . 0 2 . 0 2 .   [ 9 ]   X .   X i n g   e t   a l . ,   “ Ef f i c i e n t   t r a i n i n g   o n   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a s e   d i a g n o si s   w i t h   l e a r n a b l e   w e i g h t e d   p o o l i n g   f o r   3 D   P ET  b r a i n   i ma g e   c l a ss i f i c a t i o n , ”   El e c t r o n i c s (S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 – 1 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 2 0 2 0 4 6 7 .   [ 1 0 ]   H .   C u i ,   L .   H u ,   a n d   L.   C h i ,   “ A d v a n c e s  i n   c o mp u t e r - a i d e d   me d i c a l   i m a g e   p r o c e ss i n g , ”   A p p l i e d   S c i e n c e s   ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 3 ,     n o .   1 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 1 2 7 0 7 9 .   [ 1 1 ]   S .   S .   B a m b e r   a n d   T.   V i s h v a k a r ma,   “ M e d i c a l   i ma g e   c l a ssi f i c a t i o n   f o r   A l z h e i mer’ s  u si n g   a   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   J o u r n a l   o f   En g i n e e ri n g   a n d   A p p l i e d   S c i e n c e ,   v o l .   7 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 1 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 4 1 4 7 - 0 2 3 - 0 0 2 1 1 - x.   [ 1 2 ]   D .   N a   e t   a l . ,   “ I n c r e a sed   c e n t r a l   a u d i t o r y   g a i n   i n   5 x F A D   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a s e   m i c e   a s  a n   e a r l y   b i o ma r k e r   c a n d i d a t e   f o r   A l z h e i m e r ’ s  d i s e a se  d i a g n o si s, ”   F ro n t i e r s  i n   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   1 7 ,   n o .   M a y ,   p p .   1 – 1 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n i n s . 2 0 2 3 . 1 1 0 6 5 7 0 .   [ 1 3 ]   Z.   W a n g   e t   a l . ,   “ R e d u c e d   b i o p h o t o n i c   a c t i v i t i e s   a n d   sp e c t r a l   b l u e s h i f t   i n   A l z h e i mer’ s  d i sea s e   a n d   v a s c u l a r   d e me n t i a   m o d e l s   w i t h   c o g n i t i v e   i m p a i r m e n t , ”   Fr o n t i e rs   i n   A g i n g   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   1 5 ,   n o .   S e p t e mb e r ,   p p .   1 – 1 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n a g i . 2 0 2 3 . 1 2 0 8 2 7 4 .   [ 1 4 ]   A .   F r a n c i s   a n d   I .   A .   P a n d i a n ,   “ En s e mb l e   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   m u l t i - c l a ss  c l a ssi f i c a t i o n   o f   A l z h e i m e r ’ s  st a g e s  u s i n g   m a g n e t i c   r e so n a n c e   i m a g i n g , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s  a n d   C o n t ro l ) ,   v o l .   2 1 ,   n o .   2 ,   p p .   3 7 4 – 3 8 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . v 2 1 i 2 . 2 3 3 5 2 .   [ 1 5 ]   N .   Li u   a n d   L.   W a n g ,   “ A n   a p p r o a c h   f o r   a ss i st i n g   d i a g n o s i s  o f   A l z h e i mer’ s  d i s e a s e   b a s e d   o n   n a t u r a l   l a n g u a g e   p r o c e ss i n g , ”   Fro n t i e rs  i n   A g i n g   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   1 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n a g i . 2 0 2 3 . 1 2 8 1 7 2 6 .   [ 1 6 ]   R .   S u p r i y a n t i ,   A .   R .   S u b h i ,   Y .   R a m a d h a n i ,   a n d   H .   B .   W i d o d o ,   “ C o r o n a l   s l i c e s  se g me n t a t i o n   o f   mr i   i ma g e s  u si n g   a c t i v e   c o n t o u r   met h o d   o n   i n i t i a l   i d e n t i f i c a t i o n   o f   a l z h e i m e r   sev e r i t y   l e v e l   b a se d   o n   c l i n i c a l   d e m e n t i a   r a t i n g   ( C D R ) , ”   J o u r n a l   o f   E n g i n e e ri n g   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   2 0 1 9 .   [ 1 7 ]   R .   S u p r i y a n t i ,   A .   K .   M a r c h e l ,   Y .   R a m a d h a n i ,   a n d   H .   B .   W i d o d o ,   “ C o r o n a l   sl i c e   se g me n t a t i o n   u si n g   a   w a t e r sh e d   met h o d   f o r   e a r l y   i d e n t i f i c a t i o n   o f   p e o p l e   w i t h   A l z h e i m e r ’ s,”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   El e c t ro n i c s  a n d   C o n t ro l ) ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / TEL K O M N I K A . V 1 9 I 1 . 1 5 1 4 2 .   [ 1 8 ]   R .   S u p r i y a n t i ,   A .   R .   S u b h i ,   E.   J.  A s h a r i ,   F .   A h ma d ,   Y .   R a ma d h a n i ,   a n d   H .   B .   W i d o d o ,   “ S i m p l e   c l a s si f i c a t i o n   o f   t h e   A l z h e i mer’ s   sev e r i t y   i n   s u p p o r t i n g   st r e n g t h e n i n g   t h e   d i a g n o s i s  o f   p a t i e n t s  b a se d   o n   R   O C   d i a g r a m, ”   i n   I O P  C o n f e r e n c e   S e ri e s:   Ma t e r i a l s   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   2 0 2 0 ,   v o l .   9 8 2 ,   n o .   1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 X / 9 8 2 / 1 / 0 1 2 0 0 7 .   [ 1 9 ]   H o sp i t a l   A u t h o r i t y ,   “ S mar t   p a t i e n t   d i m e n si a   ( D i me n t i a ) , ”   H o sp i t a l   A u t h o ri t y ,   h t t p s: / / w w w 2 1 . h a . o r g . h k / s martp a t i e n t / E M / i d - i d / H o m e /   (a c c e sse d   N o v .   2 9 ,   2 0 2 3 ) .   [ 2 0 ]   J.  M o r r i s,   “ C l i n i c a l   d e m e n t i a   r a t i n g :   a   r e l i a b l e   a n d   v a l i d   d i a g n o st i c   a n d   s t a g i n g   m e a s u r e   f o r   d e m e n t i a   o f   t h e   A l z h e i mer   t y p e , ”  I n t   Psy c h o g e ri a t r . ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 3 – 1 7 6 ,   1 9 9 7 ,   d o i :   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / s 1 0 4 1 6 1 0 2 9 7 0 0 4 8 7 0 .   [ 2 1 ]   D .   S .   M a r c u s,   T.   H .   W a n g ,   J.   P a r k e r ,   J.   G .   C ser n a n s k y ,   J .   C .   M o r r i s ,   a n d   R .   L.   B u c k n e r ,   “ O p e n   a c c e ss   ser i e s   o f   i ma g i n g   st u d i e s  ( O A S I S ) :   C r o ss - se c t i o n a l   M R I   d a t a   i n   y o u n g ,   m i d d l e   a g e d ,   n o n d e me n t e d ,   a n d   d e m e n t e d   o l d e r   a d u l t s, ”   J o u r n a l   o f   C o g n i t i v e   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   1 9 ,   n o .   9 ,   p p .   1 4 9 8 – 1 5 0 7 ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 2 / j o c n . 2 0 0 7 . 1 9 . 9 . 1 4 9 8 .   [ 2 2 ]   R a f a e l   G o n z a l e z   a n d   R i c h a r d   W o o d s ,   D i g i t a l   i m a g e   p ro c e ss i n g ,   4 t h   e d . ,   v o l .   1 .   N e w   Y o r k :   P e a r so n ,   2 0 1 7 .   [ 2 3 ]   C .   C o r t e s   a n d   V .   V a p n i k ,   “ S u p p o r t   v e c t o r   n e t w o r k s , ”   Ma c h i n e   L e a r n i n g ,   v o l .   2 0 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 3 – 2 9 7 ,   1 9 9 5 .   [ 2 4 ]   H .   Zi a ,   A .   N i a z ,   a n d   K .   N .   C h o i ,   “ A c t i v e   c o n t o u r   mo d e l   f o r   i ma g e   s e g m e n t a t i o n , ”   i n   Pr o c e e d i n g s  -   2 0 2 2   As i a   C o n f e r e n c e   o n   Ad v a n c e d   R o b o t i c s,  A u t o m a t i o n ,   a n d   C o n t r o l   E n g i n e e ri n g ,   ARAC E  2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 3 – 17 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A R A C E5 6 5 2 8 . 2 0 2 2 . 0 0 0 1 1 .   [ 2 5 ]   Y .   L.   R a o ,   B .   G a n a r a j a ,   B .   V .   M u r l i man j u ,   a n d   E.   A l ,   “ H i p p o c a m p u s  a n d   i t s   i n v o l v e m e n t   i n   A l z h e i mer’ s  d i s e a se :   a   r e v i e w , ”   3  Bi o t e c h ,   v o l .   1 2 ,   n o .   5 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 3 2 0 5 - 022 - 0 3 1 2 3 - 4.                 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 2 2 - 6 3 3 1   6330   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Re tn o   S u p r i y a n ti          is   a   p ro fe ss o r   at   El e c tri c a l   En g in e e rin g   De p a rtme n t,   Je n d e ra l   S o e d irma n   U n iv e rsit y ,   In d o n e sia .   S h e   re c e iv e d   h e r  P h D   in   M a rc h   2 0 1 0   fr o m   Na ra   In sti tu te  o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o lo g y   Ja p a n .   Also ,   sh e   re c e iv e d   h e r   m a ste r’s  d e g re e   a n d   b a c h e lo r’s   d e g re e   in   2 0 0 1   a n d   1 9 9 8 ,   re sp e c ti v e l y ,   fro m   El e c tri c a l   En g in e e rin g   De p a rtme n t,   G a d jah   M a d a   Un iv e rsity   In d o n e sia .   He r   re se a rc h   in tere sts   in c l u d e   ima g e   p r o c e ss in g ,   c o m p u ter   v isi o n ,   p a tt e rn   re c o g n it io n ,   b io m e d ica l  a p p li c a ti o n ,   e - h e a lt h ,   tele - h e a lt h   a n d   tele m e d icin e .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il :   re tn o _ s u p ri y a n ti @u n so e d . a c . id .           Ar if  Pu jo   Riy a n to           re c e iv e d   h is  b a c h e l o r’s  d e g re e   fro m   E lec tri c a l  En g in e e rin g   De p a rtme n t,   Je n d e ra l  S o e d irma n   Un iv e rsity   I n d o n e sia .   He r  re se a rc h   is  in tere ste d   i n   t h e   ima g e   p ro c e s sin g   f ield .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a rifp u j o 9 1 @g m a il . c o m .           Yo g i  Ra m a d h a n i          is  a n   a c a d e m ic  sta ff  a t  El e c tri c a l  En g in e e rin g   De p a rtme n t,   Je n d e ra l  S o e d irma n   Un i v e rsity ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is  M S   G a d jah   M a d a   Un iv e rsit y   In d o n e sia ,   a n d   h is   b a c h e l o r’s  d e g re e   fro m   Je n d e ra l  S o e d irma n   Un i v e rsity   In d o n e sia .   His   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   c o m p u ter  n e two r k ,   d e c isio n   su p p o rt   sy ste m ,   tele m e d icin e   a n d   m e d ica l  ima g in g .   He   c a n   b e   c o n ta c ted   a t  e m a il :  y o g i. ra m a d h a n i@u n so e d . a c . i d .         Mu h a m m a d   S y a if u l  Alii m           is  lec tu re r  sta f f  a t  El e c tri c a l  En g in e e rin g   De p a rtme n t,   Je n d e ra l  S o e d irma n   Un i v e rsity ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is  m a ste r ’ s  d e g re e   i n   e lec tri c a l   e n g in e e rin g   fro m   I n d o n e sia   Un i v e rsity ,   In d o n e sia   fro m   2 0 1 4   u n ti l  2 0 1 6 ,   a n d   h is  b a c h e l o r ’ s   d e g re e   a lso   i n   e lec tri c a l  e n g i n e e rin g   fr o m   Je n d e ra l  S o e d irma n   U n i v e rsity ,   I n d o n e sia   fro m   2 0 0 8   u n ti l   2 0 1 2 .   Be f o re   wo rk in g   a s  lec tu re r ,   he   w o rk e d   a s  Ja v a   P ro g ra m m e r  a t  Ac e   Glo b a l   Co n su l ti n g   a n d   In te g ra ti o n   (IT   Co n su l ti n g   Co m p a n y   wit h   fo c u s e d   o n   Re tail  I n d u stry )  fr o m   2 0 1 3   u n ti l  2 0 1 9 .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   m a c h in e   lea rn i n g ,   d e e p   lea rn i n g ,   c o m p u ter  v isio n ,   m a c h in e   lea rn in g   o n   a u g m e n ted   re a li ty   a n d   i n tern e t  o f  t h i n g s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  m u h a m m a d . sy a ifu l. a li im @u n so e d . a c . id .         Mu h a m m a d   Ir h a m   Akb a r           is  a n   a c a d e m ic  sta ff  a t  El e c t rica l  En g i n e e rin g   De p a rtme n t,   Je n d e ra l  S o e d irma n   Un iv e rsit y ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is  M S   G a d jah   M a d a   Un iv e rsity   In d o n e sia ,   a n d   h is  b a c h e lo r’s  d e g re e   fr o m   Je n d e ra l  S o e d irma n   U n iv e rsit y   In d o n e sia .   His   re se a rc h   in tere sts   in c l u d e   c o m p u ter  n e tw o rk ,   d e c isio n   su p p o rt  s y ste m ,   d a ta   m in in g   a n d   m e d ica l  ima g in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m o h a m m a d . irh a m @u n so e d . a c . id .       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         S u p p o r t v ec to r   ma ch in e  meth o d   fo r   cla s s ifyin g   s ev erit y  o f  A lz h eime r 's  b a s ed   o n   …  ( R etn o   S u p r iya n ti)   6331     H a r is  Bu d i  W id o d o           is  a n   a c a d e m ic  sta ff  a t  P u b li c   He a lt h   De p a rtme n t,   Je n d e ra l   S o e d irma n   Un i v e rsity ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is  P h . D .   fr o m   Airlan g g a   Un i v e rsity   I n d o n e sia .   Also ,   He   re c e iv e d   h is  M . S .   d e g re e   a n d   b a c h e lo r’s  d e g re e   fro m   G a d jah   M a d a   Un iv e rsit y   In d o n e sia .   His   re se a rc h   in tere st  i n c lu d in g   p u b li c   h e a lt h ,   e - h e a lt h   a n d   tele m e d icin e .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  h a ris. b wid o d o @u n so e d . a c . id .         Mu h a m m a d   Alq a a f           re c e iv e d   h is b a c h e lo r’s  d e g re e   fro m   De p a r tme n t  o f  El e c tri c a l   En g i n e e rin g ,   Je n d e ra l  S o e d irma n   Un i v e rsity ,   In d o n e sia ;  M . S .   d e g re e   in   Na ra   In st it u te  o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Ja p a n .   Cu rre n tl y   h e   is   a   d o c to r  st u d e n t  in   Na ra   In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Ja p a n .   His   re se a rc h   in tere st  ima g e   p ro c e ss in g   fi e ld   a n d   b io i n fo rm a ti c s.  H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   m u h a m m a d . a lq a a f_ su b a n d o k o . m b 5 @is. n a ist. jp .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.