I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   3 7 ,   N o .   2 ,  F e b r ua r y   20 2 5 ,   pp.   1 28 4 ~ 1 29 3   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 11591/i j e e cs .v 3 7 . i 2 . pp 1 28 4 - 1 29 3             1284     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   D e t e c t io n  of  d ia b e t ic  r e t in op at h y  an d  c la ssi f ic at io n  of  i t s st age s  b y  u si n g c on v ol u t io n al   n e u r al  n e t w or k       S ac h in   Gau r ,  Ani r u d h   K an d wal ,   B h as k a r   P an d e y   D e pa r tm e nt   of  C o mput e r  S c i e n c e  a nd  E ngi n e e r in g, B .  T .  K uma o n I ns ti tu t e   of   T e c hn o l o g y , D w a r a ha t,  I ndi a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  A pr   5 ,   202 4   R e vi s e d  S e p   11 ,   202 4   A c c e pt e d  S e p   30 ,   202 4       D i ab e t e s   d e t ec t i o n   i s   p i v o t al   i n   d i s e as e   m a n ag emen t   an d   c o m p l i c at i o n   p re v e n t i o n .   T rad i t i o n a l   s c r een i n g   me t h o d s ,   l i k e   b l o o d   t es t s ,   are   i n v as i v e   a n d   ti me - c o n s u m i n g .   D ee p   l e arn i n g   h as   eme rg ed   as   a  n o n - i n v as i v e   an d   au t o m at e d   al t e rn at i v e   f o r  d i ab e t e s   d e t ec t i o n .   Co n v o l u t i o n al   n eu ral   n e t w o rk s   (CN N s )  e x cel   i n   i m a g e   an a l y s i s   t as k s ,   m a k i n g   t h em   i d e al   fo r  t h i s   p u rp o s e .   T h i s   p ap e r  em p l o y s   a   CN N - b as e d   me t h o d   fo r  d i ab et e s   p re d i c t i o n   u s i n g   re t i n a l   i m ag e s ,   u t i l i z i n g   t h e  D en s eN e t 1 6 9   arc h i t ec t u r e   f o r  f e at u r e   e x t rac t i o n   an d   d i ab e t i c   r e t i n o p at h y   ( D R)  p r e d i c t i o n .   T h e   A PT O S  2 0 1 9   b l i n d n e s s   d e t ec t i o n   d at as e t   fro m  K a g g l e ,   c o n t ai n i n g   ar o u n d   1 3 , 0 0 0   re t i n al   i m a g e s ,   i s   u s e d   f o r  t ra i n i n g .   Pr e - p ro ce s s i n g   an d   n o r m al i zat i o n   p reced e  f e at u r e   e x t rac t i o n ,   f o l l o w ed   b y   t h e   p r e d i c t i o n   o f  t h e  D R  s t ag e .   T h e   mo d el   a i m s   t o   c l as s i f y   r e t i n a l   i m ag e s   i n t o   f i v e  s t ag e s   o f  D R  (0   t o   4 ),   ra n g i n g   fro m  n o   D R  t o   p ro l i f e rat i v e  D R.   O u r  mo d el   a ch i ev e d   o v e r   8 2 %   a cc u racy ,   o u t p e rf o r m i n g   ad v an ced   al g o r i t h m s .   Mo d e l   ev al u at i o n   i n cl u d e s   a cc u ra cy ,   p r ec i s i o n ,   r ec a l l ,   an d   F1   s co r e   me as u r e s .   K e y w o r d s :   C l a s s if y   r e t i n a l   i m a ge s   C o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   De ns e Ne t 169   D i a b e t i c   r e t i n o pa t hy     F u n dus   p h o to g r a phy   P r o l if e r a t i v e   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   S a c hi n  Ga ur   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  E n g i ne e r i n g ,   B . T .   K u m a o n   I n s t i t ut e   o f   T e c hn o l o g y   Dw a r a h a t ,   I n d i a   E m a i l :  e r s ga ur 1234 @ g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON     D i a b e t e s   m e l li t u s   i s   a   c o n d i t i o n   wh e r e   t h e   b o dy   f a il s   t o   p r o c e s s   s uga r   ( g l uc o s e ) ,   r e s ul t i n g  i n  i nc r e a s e d  bl o o d  gl u c o s e   l e v e l s   c a ll e d  hy p e r g l y c e mi a   [ 1] .   T hi s   i s   b e c a u s e   t h e   b o d y   c a n   e i t h e r   f a il   t o  pr o duc e   e n o ugh   i ns u li n   o r   h a ve   a n   i ne f f e c t i v e   r e s po ns e   to   t h e   i ns u l i n  pr o duc e d.   Di a b e t e s   i s   n o t  c ur a bl e ,   b ut   m a n a ge a bl e .   Ho we v e r ,   i f   n o t   c o n t r o l l e d,   i t   c a n   g i ve   r i s e   t o   s e v e r e   c o m p l i c a t i o n s   li ke   n e r v e   da m a ge ,   h e a r t   a tt a c k,   ki d n e y   f a il ur e ,   a n d  s t r o ke .   F o r   i ns t a n c e ,   i n  2017,   a b o u t   10 %   o f   t h e   wo r l d’ s   po pul a t i o n   ha d  d i a b e t e s ,   w i t h   t h e   po s s i bil i t y   o f   r e a c hi ng  11%   by   2045,   a c c o r d i n g  to  [ 2] .   D i a b e t e s   c o m e s   i n   t w o  m a i n   t y pe s :  t y pe - 1  ( T 1D)   a n d  t y pe - 2  ( T 2D) .   T y pe   1  us ua l ly   s h o ws   up  i n  t e e n s   a n d  a du l t s ,   c a us i ng  hi g h   bl o o d  s ug a r ,   l o t s   o f   t hi r s t ,   a n d  f r e que n t   t r i ps   t o  t h e   b a t h r o o m .   T r e a t m e n t   us ua l ly   i nv o l ve s   i ns u li n.   On   t h e   ot h e r   h a n d,   t y pe   2  o f t e n   hi t s   o l d e r   a du l t s   a n d  c o m e s   w i t h   e x t r a   h e a l t h   i s s ue s   li ke   o b e s i t y ,   hi g h   bl o o d  pr e s s ur e ,   a n d  c h o l e s t e r o l   pr o bl e m s   [ 3] ,  [ 4] .   T 2DM   p o s e s   a   gl o b a l   h e a l t h   c o n c e r n ,   l e a d i ng  to  i n c r e a s e d  d i s a bi li t y   l e ve l s   a n d  he a l t h c a r e   c o s t s .   DN   ( di a b e t i c   n e p h r o pa t hy )   a n d   di a b e t i c   r e t i n o pa t hy   ( DR ) ,   t h e   pr i m a r y   c o m p li c a t i o ns ,   c a us e   i r r e v e r s i b l e   bli nd n e s s   a n d  k i d ne y   d i s e a s e s .   E a r ly   de t e c t i o n   a i d s   i n t e r v e n t i o n s   f o r   f a v o ur a bl e   o u t c om e s ,   gi v e n   t h e   s i mi l a r   m i c r o v a s c u l a r   pa t h o phy s io l o g i c a l  f a c t o r s   i n   t h e   e y e s   a n d  k i d n e y s   [ 5] .   Qui c k  a n d  a c c ur a t e   di a b e t e s   d i a g n o s i s   i s   vi t a l   du e   to  t h e   i nc r e a s i ng   n u m be r   o f   c a s e s   due   to   i m pr o v e d  l i vi ng  s t a n d a r ds .   M a c hi ne   l e a r ni n g   ( M L )   a i ds   i ni t i a l   d i a be t e s   d i a g no s i s   b ut   r e l i e s   o n   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a n d  s u i t a bl e   c l a s s i f i e r s .   An   a ut o m a t e d  DR   d i a g n o s t i c   m o de l   [ 6]   us e s   c o nvo l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r ks   ( C NN s )   f o r   di s e a s e   s t a ge   c l a s s if ica t i o n ,   l e v e r a g i ng  t h e i r   e s t a bl i s he d  s uc c e s s   i n   l a r ge - s c a l e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52         De tec ti on  o f   di abe ti c   r e ti nopathy  and  c las s if icat io n  o f   it s   s tages   by   …  ( Sac hin  Gaur )   1285   im a ge   r e c o gni t i o n .   C NN s   c a pt ur e   tr a n s l a t i o n - i nva r i a n t   f e a t ur e s   e f f i c i e n t l y ,   n e c e s s i t a t i n g  f e w e r   pa r a m e t e r s   c o m pa r e d  to   f u l ly   c o nn e c t e d  n e t wo r ks ,   a l i g ni ng  w i t h   r e s e a r c h   go a l s .   T r a di t i o n a l   M L   m o de l s   s t r u gg l e   w i t h  c o m p l e x   da t a ,   whi l e   C NN s   i n  de e p  l e a r ni ng   ( DL )   e x c e l   due   t o   a dv a n c e d  pr e - pr o c e s s i ng,   c o n vo l ut i o n a l   f u n c t i o n s ,   a n d  a da pt a bil i t y   w i t h   de e pe r   n e t wo r ks   [ 7] ,  [ 8] .   DL   m o de l s   o f f e r   v a r y i ng  c a pa c i t i e s   i n   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a n d  i m a ge   c l a s s if i c a t i o n   f o r   DR   di a g no s i s ,   b ut   e v a l ua t i n g  a n   a ll - e n c o m pa s s i ng  DL   m o de l   i n   a   s i n g l e   t e s t   s e t up  l a c k s   r e l i a bil i t y .   C o n v o l ut i o n a l   ne t wor ks   [ 9 ]   e x c e l   i n   l a r ge - s c a le  i m a g e   a n d  vi de o   r e c o gni t i o n .   An   i nn o v a t i v e   vi s u a l i z a t i o n   m e t h o d  f o r   e l uc i da t i n g  i n t e r m e d i a t e   f e a t ur e   l a y e r s   a n d  c l a s s if i e r   o pe r a t i o n s   wa s   i n t r oduc e d  i n  [ 10] .   T h e   a c c e s s i bil i t y   o f   va s t   publ i c   im a ge   da t a b a s e s   li ke   I m a ge Ne t   c r e a t e d  by   [ 11]   a n d  s o phi s t i c a t e d  c o m put i n g  s y s t e m s   s u c h   a s   gr a p hi c s   pr o c e s s i ng  u ni t s   ( GPUs )   o r   e x t e n s i ve   d i s t r i b ut e d  c l us t e r s   de v e l o pe d  b y   [ 12]   h a s   e n a bl e d  t h e s e   a d va n c e m e n t s .   T h e   e v o l ut i o n   o f   de e p  vi s u a l   r e c o gni t i o n   s t r uc t ur e s   h a s   b e e n  n o t a bly   s ha pe d  by   t h e   I m a ge Ne t   l a r ge - s c a l e   vi s u a l   r e c o gni t i o n   c h a ll e n ge   ( I L S VR C )   [ 13] .   T hi s   c o n t e s t  h a s   s e r v e d  a s   a   p l a t f o r m   to  t e s t  v a r i o us   v e r s i o ns   o f   e x t e ns i ve   i m a ge   c l a s s i f i c a t i o n   s y s t e m s ,   s pa nni ng  f r o m   c o m p l e x  s h a ll o w   f e a t ur e   e n c o di n g s   to   de e p   C o n v Ne t s .   T hi s   r e s e a r c h   o pt s   f o r   C NN s   due   to  t h e i r   s uc c e s s ,   c om pr i s i ng   c o n v o l ut i o n a l   a n d  f u ll y   c o nn e c t e d  l a y e r s   t a i l o r e d  f o r   t w o - di m e ns i o n a l   ( 2D )   i n put   a r r a n ge m e n t s .   C NN s   ut i l i z e   l o c a l   c o nne c t i o n s   a n d  t i e d  we i g h t s   f o r   t r a n s l a t i on - i nv a r i a n t   f e a t ur e s ,   o f f e r i n g  e a s i e r   tr a i ni ng  w i t h   f e we r   pa r a m e t e r s   c o m pa r e d  to   f u l ly   c o nn e c t e d  n e t wo r ks   [ 14] .   T h e   m a i n   c o n t r i b ut i o n   o f   t hi s   r e s e a r c h   pa pe r   i s   s u mm a r i z e d  a s   f o l l o ws ,   t h e   da t a s e t   us e d  f o r   o ur   DR   de t e c t i o n   m o de l   i s   t h e   A P T OS  2019  bl i nd ne s s   de t e c t i o n   [ 15]   da t a s e t   f r o m   t h e   Ka gg l e   p l a t f o r m .   W hi c h  c o n t a i ns   a ppr o xi m a t e l y   13, 000  i m a g e s   o f   t h e   r e t i n a   o b t a i ne d  by   f u n du s   ph o to gr a phy   un de r   v a r i o us   i m a g i ng   c o n d i t i o n s .   I n   t h e   De ns e Ne t 169  a r c hi t e c t ur e ,   a   C NN   m o de l   h a s   b e e n   pr o p o s e d  f o r   f e a t ur e   e x t r a c ti o n   a n d  pr e d i c t i o n   o f   DR .   P r o p o s e d  t e c hni qu e s   a r e   a l s o   c om pa r e d  w i t h   e xi s t i ng  m o de r n   m e t h o do l o gi e s   s uc h   a s   C NN   [ 16] ,   e x t r e m e   gr a d i e n t   b oo s t i n g  ( XGB o o s t )   [ 17] ,   a n d  de e p  ne ur a l   n e t wo r k   ( DN N)   [ 18] .   T h e   o r ga ni z a t i o n   o f   t h e   pa pe r   i s   a s   f o l l o w s :  s e c t i o n   1  pr e s e n t s   t h e   i n t r o duc t i o n ,   f o l l o w e d  by   s e c t i o n  2,   whi c h   c o v e r s   t h e   l i t e r a t ur e   r e vi e w.   S e c t i o n   3  out l i ne s   t h e   m e t h o do l o g y ,   whil e   s e c t i o n   4  e n c o m p a s s e s   t h e   r e s u l t s   a n d  d i s c u s s i o n   w i t h   a   c o m pa r a t i v e   a na ly s i s ,   l e a d i ng  to   t h e   c o n c l u s i o n   i n   s e c t i o n   5.         2.   L I T E RA T UR E   RE VI E W   DR   i s   a   s e r i o us   c o m p li c a t i o n   o f   d i a b e t e s   t h a t   a f f e c t s   t h e   e y e s ,   pot e n t i a ll y   l e a d i ng  t o   vi s i o n  im pa i r m e n t   o r   e v e n   bli nd n e s s .   I t ' s   s upe r   i m po r t a n t  to   de t e c t   t h i n g s   f a s t   b e c a us e   c h e c k i ng  t h e m   by   ha n d  i s n' t   a l wa y s   a c c ur a t e   a n d  c a n   m a ke   l o t s   o f   m i s t a ke s .   R e c o gni z i ng  t h e   c r i t i c a l   n e e d  f o r   a n   i n t e l l i g e n t   s y s t e m   t o  e nh a nc e   pr e d i c t i ve   e f f i c i e nc y ,   n u m e r o us   r e s e a r c h e r s   a n d  m e d i c a l   pr o f e s s i o n a l s   h a v e   t ur n e d  t o   m o r e   s o phi s t i c a t e d  t e c h ni que s   f o r   e x t r a c t i n g  f e a t ur e s   a nd  c l a s s i f yi ng  im a ge s   to   de t e c t   e a r l y   s i g n s   o f   DR .   T h i s   h a s   r e s u l t e d  i n   a   pr o l i f e r a t i o n   o f   wo r ks   e m p l o yi ng  b o t h   M L   a n d  DL   t e c hni que s .   DL   t e c hni que s ,   e s pe c i a ll y   i n  f u n du s   i m a ge   a n a ly s i s ,   s ur pa s s   M L   m e t h o ds   due   to   t h e i r   e f f i c i e n c y   in  h a n d li ng  e x t e n s i ve   da t a s e t s ,   m i t i ga t i n g  o v e r f i t t i ng,   a n d  i m pr o vi n g  pr e d i c t i o n   a c c ur a c y .   A m e c h a ni z e d   D R   c l a s s if i c a t i o n   f r a m e   wo r k   c oor di n a t i n g   pr e - pr o c e s s i n g,   i nc l ude   e x t r a c t i o n ,   a n d  c l a s s i f i c a t i o n   s t a ge s ,   ut i li z i ng  pr o f o un d   C NN   a n d  d if f e r e n t   M L   pr o c e dur e s .  E x c h a n ge   l e a r ni ng  a n d  d i m e ns i o n a li t y   de c r e a s e   h e l p   hi g hli g h t   e x t r a c t i o n   XG B o o s t   de m o n s t r a t e s   s upe r i o r   a c c ur a c y   f o r   DR   c l a s s i f i c a t i o n   [ 17] ,   f o l l o w i ng  a   c o m pr e h e ns i ve   c o m pa r i s o n   o f   M L   m e t h o ds .   T h e   a ut h o r s   pr o p o s e   a n   a uto m a t e d  DR   de t e c t i o n   s y s t e m   us i ng  C NN s   t r a i n e d  o n   M e s s i do r   a n d  K a gg l e   da t a .   13  C NN   a r c hi t e c t ur e s   pr e - tr a i n e d  o n   I m a g e Ne t   vi a   t r a n s f e r   l e a r ni ng  a r e   t e s t e d  o n   v a r i o us   i m a ge   qua l i t i e s   [ 19] .   A   c o m pr e h e n s i ve   r e vi e w  o f   a ut o m a t e d  m i c r o a n e ur y s m   de t e c t i o n   f o r   t h e   e a r l y   d i a g n o s i s   o f   DR   i s   pr e s e n t e d.   T h e   a ut h o r s   hi g hli g h t   t h e   s i g ni f i c a nc e   o f   e a r l y   DR   de t e c t i o n   a n d  t h e   r o l e   o f   m i c r o a n e u r y s m s   i n   d i a g n o s i s .   Va r i o us   t e c h ni que s   f o r   m i c r o a n e ur y s m   de t e c t i o n ,   s uc h   a s   t h r e s h o l d i ng,   m o r ph o l o g i c a l   o pe r a t i o n s ,   m a c hi ne   l e a r ni ng,   a n d  de e p  l e a r ni ng,   a r e   o v e r vi e we d.   T h e   s t ud y   o f f e r s   a   t h o r o ugh   e v a l u a t i o n   o f   m u l t i p l e   t e c h ni que s   f o r   de t e c t i n g  e a r l y   s i g n s   o f   DR   [ 2 0] .   T h e   a u t h o r s   e v a l ua t e d  Al e x Ne t   a s   a   s u i t a bl e   C NN   a r c hi t e c t ur e   f o r   DR   de t e c t i o n .   T h e y   pe r f o r m e d  a   c o m pa r a t i v e   e x a mi na t i o n   us i ng  v a r i o us   C NN   a r c hi t e c t ur e s - De ns e Ne t 201,   NA S Ne t M o bi l e ,   I n c e pt i o n V3,   R e s Ne t 50,   M o bi l e N e t ,   a n d  M NA S Ne t - o n   a   da t a s e t  c o n t a i ni ng   23, 513  r e t i n a l   im a ge s   [ 21] .   A   c o m pa r i s o n   s tud y   a n a ly z e d  m u l t i p l e   C NN   a r c hi t e c t ur e s   ( R e s Ne t 50,   NA S Ne t M o bi l e ,   I n c e pt i o n V3,   M o bi l e N e t ,   De n s e Ne t 201,   a n d  M NA S Ne t )   wi t h   a   da t a s e t  o f   23, 5 13  r e t i n a   im a ge s   [ 22] .   An   e x t e ns i ve   a s s e s s m e n t   o f   13  pr e - tr a i ne d  C NN s   wa s   c o n duc t e d,   u t i li z i ng  t h e   M E S S I DO R   a n d   K a gg l e   d a t a s e t s   to   de t e c t   DR   [ 23 ] .   A   m e t h o d  i m pr o v e s   DN N  p e r f o r m a n c e   o n   r e t i n a l   o p t i c a l   c o h e r e n c e   to m o gr a phy   ( OC T )   i m a ge s   by   r e m o vi ng  s e l e c t   d e e p  c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s   f r o m   ne t wor ks   l i ke   GoogL e Ne t ,   R e s Ne t ,   a n d  De n s e Ne t ,   y i e l d i ng  e nh a n c e d  a c c ur a c y   a n d  r e duc e d  c o m put a t i o n a l   l o a d  [ 24] .   A   m u l t i - b r a nc h  C NN   f o r   DR   s c r e e ni n g  a n d  s t a g i n g  f r o m   w i de - f i e ld  o p t i c a l   c o h e r e n c e   to m o gr a phy   a n g i o gr a p hy   ( WF - OC T A )   a c hi e ve d  95. 6%   a c c ur a c y   i n   s c r e e ni ng  a n d  91. 7%   i n   s t a g i n g.   T h e i r   m o de l ,   f o c us i ng  o n   v e s s e l ,   l e s i o n ,   a n d   t e x t ur e   a n a l y s i s ,   o u tper f o r m s   e xi s t i n g  m e t h o ds   i n   W F - OC T A - ba s e d  DR   a s s e s s m e n t   [ 25 ] .   T h e   s t ud y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   2 ,  F e b r ua r y   20 2 5 :   1 28 4 - 1 29 3   1286   i n t r o duc e s   a n   e n s e m bl e   o f   m u l t i - s t a ge   C NN s   f o r   a u to m a t e d  DR   g r a d i n g,   c o m bi n i ng  pr e - tr a i n e d  C NN s   ( I n c e pt i o nV3,   Xc e pt i o n )   t o   e n h a n c e   a c c ur a c y .   T he   m u l t i s t a ge   pa t c h - ba s e d  de e p  C NN   ( M P DC N N )   a c hi e ve d   96. 2%   a c c ur a c y   i n   f i ve f o l d  c r o s s - v a li da t i o n ,   de m o n s t r a t i n g  e f f e c t i v e n e s s   i n   a ut o m a t i n g  D R   gr a d i n g  [ 26] .   T h e   s t udy   i n t r o duc e s   a n   a d v a n c e d  a ut o m a t e d  DR   s c r e e ni ng  s y s t e m   us i ng  a   pr e - t r a i n e d   C NN .   I t   e m p l o ys   a   t wo - s t a ge   t r a n s f e r   l e a r ni ng  a ppr o a c h ,   e nh a nc i n g  i n i t i a l   l a y e r s   a n d  ut i li z i ng  pr i n c i pa l   c o m po ne n t   a n a l y s is   ( P C A )   f o r   f e a t ur e   e x t r a c t i o n .   T h e   m e t h o d,   wi t h   a   gr a d i e nt - b oo s t i n g - ba s e d  c l a s s if i c a t i o n   l a y e r ,   o u t pe r f o r m s   e xi s t i ng   t e c h ni que s ,   de m o ns t r a t i n g  s upe r i o r   a c c ur a c y   a n d  r e s i li e n c e   [ 27] .   DL   m o de l s '   a da pt a bi li t y   f o r   uni v e r s a l   DR   s c r e e ni ng  wa s   a s s e s s e d  i n   [ 28] .   A   s t udy   e x p l o r e d   t h e   c l i n i c a l   v a l ue   o f   a   de e p  l e a r ni ng  a l go r i t hm   ( DL A )   to  de t e c t   r e f e r a bl e   DR   i n   d if f e r e n t   s ub gr o ups   us i n g  I n c e pt i o n - v 3,   R e s Ne t 101,   a n d  De n s e N e t 121  a r c hi t e c t ur e s   w i t h   b o t h   gl o ba l   a n d  l o c a l   d a t a s e t s .   I n c e pt i o n - v3  pe r f o r m e d  b e t t e r   gl o b a ll y ,   w hil e   De ns e Ne t 121  e x c e ll e d   l o c a ll y .   M o de l   o v e r e s t i m a t i o n   c o m pa r e d  t o  o ph th a lm o l o g i s t s '   d i a g n o s e s   wa s   n o t e d,   wi t h   t h e   l o c a l   d a t a s e t  o u t pe r f o r m i ng  f o r e i g n   da t a   by   5 – 8%   i n   K a ppa   s c o r e s   [ 29 ] .   T h e   s ugge s t e d  DL A   c o m pr i s e s   pr e pr o c e s s i n g,   f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   a n d  c l a s s i f i c a t i o n   s t a ge s .   R e t i na l   f u n du s   i m a ge s   we r e   e m p l o y e d  f o r   tr a i ni ng  a n d  a s s e s s i ng   t h e   pr o p o s e d  m o de l .   A   s t ud y   wa s   c o n duc t e d  by   [ 30]   to  e v a l ua t e   th e   pe r f o r m a n c e   o f   va r i o us   S VM   c l a s s if i e r s   in  d i s t i n gu i s hi ng  d i a b e t i c   r e t i n o pa t hy   ( DR )   f r o m   n o r m a l   o c c ur r e n c e s .   T hi s   wa s   a c hi e ve d  by   ut i li z i ng  d i f f e r e n t   s e t s   o f   c ha r a c t e r i s t i c s   w i t h   f e a t ur e   e x tr a c t i o n   us i ng  Al e xNe t   a n d  R e s Ne t 101  a n d  f e a t ur e   s e l e c t i o n   b a s e d  o n   A C S   ( a n t   c o l o ny   s y s t e m ) .   A n   a tt e m pt   to  c r e a t e   a   d e e p - l e a r ni ng  m o de l   to  de t e c t  DR   u t i l i z i ng  f u n dus   i m a ge s   i s   m a de   i n  [ 16] .   T h e i r   m o de l   f o r   DR   a c hi e ve d  92. 71%   a c c ur a c y ,   91. 89%   s e n s i t i v i t y ,   a n d  92. 90%   s p e c i f i c i t y ,   wa s   v a li da t e d  a t   S I OV S ,   a n d  wa s   l a b e l e d  a s   a   pot e n t i a l   D R   s c r e e ni ng  too l .   T h e   pr o p o s e d   C NN   m e t h o d   by   [ 31]   e f f i c i e n t l y   c a t e go r i z e s   DR   s e v e r i t y   i n   r e t i na l  i m a ge s   b ut   n e e ds   r e f i ne m e n t   f o r   i m pr o v e d  a c c ur a c y   a n d  r e duc e d  o v e r f i t t i n g  due   to  t r a i ni ng - v a li da t i o n   d i s p a r i t i e s .     DL   m o de l s   o ut pe r f o r m   t r a di t i o n a l   o n e s   i n  DR   a n a ly s i s ,   l e v e r a g i ng  a   de e pe r   a r c hi t e c t ur e .   De n s e Ne t ,   c o n t r a s t i n g  w i t h   C o nv Ne t s ,   f o s t e r s   a   m o r e   c o n n e c t e d  n e t w o r k  by   s h a r i ng  f e a t ur e   m a ps   a c r o s s   l a y e r s   t h r o ugh  c o n c a t e n a t i o n .   T r a n s f e r   l e a r ni ng  w i t h   De ns e Ne t  f r o m   I m a ge Ne t   i ni t i a l i z e s   t h e   n e t wo r k   f o r   i m pr o v e d   pe r f o r m a n c e   o n   t a r ge t  da t a s e t s ,   e s pe c i a ll y   t h o s e   w i t h   s im il a r   vi s u a l   c ha r a c t e r i s t i c s .   T hi s   e nh a n c e s   f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   e n a bli ng  m o de l s   t o   un de r s t a n d  n ua n c e d  de t a i l s   a n d  t e x t ur e s   wi t hi n  i m a ge s   l e a r ne d  f r o m   I m a ge Ne t 's   d i v e r s e   o bj e c t   c a t e g o r i e s .       3.   M E T HO D   T r a di t i o n a l   m e t h o ds   f o r   DR   de t e c t i o n   o f t e n   r e ly   o n   m a n ua ll y   e n g i ne e r e d  f e a t ur e s   a n d  r u l e - b a s e d   s y s t e m s .   Ho we v e r ,   t h e s e   a ppr o a c h e s   m a y   s t r ugg l e   to  c a p t ur e   t h e   c o m p l e x   pa tt e r n s   a n d  v a r i a t i o ns   pr e s e n t   i n  r e t i n a l   im a g e s .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e y   h e a vil y   de pe n d  o n   t h e   e x pe r t   kn o wl e dg e   o f   o ph t h a l m o l o g i s t s   a n d  mi g h t   n ot  s c a l e   we ll   w i t h   l a r ge   da t a s e t s   due   to  t h e i r   l im i t e d  a bil i t y   t o   h a n d l e   d i ve r s e   da t a .   I n   c o n t r a s t ,   DL   m e t h o ds ,   s uc h  a s   C NN s   l i ke   De ns e Ne t 169,   o f f e r   a   m o r e   da t a - dr i v e n   a ppr o a c h .   T h e y   l e a r n   hi e r a r c hi c a l   r e pr e s e n t a t i o n s   f r o m   r a w  da t a ,   a uto m a t i c a ll y   e x t r a c t i n g  r e l e v a n t   f e a t ur e s   f r o m   i m a ge s .   T hi s   a l l o w s   t h e m   to   e f f e c t i ve l y  c a pt u r e   i n t r i c a t e   pa tt e r n s   a n d  v a r i a t i o n s   pr e s e n t   i n   r e t i n a l   im a ge s ,   i m pr o vi n g  t h e i r   pe r f o r m a n c e   o n   c o m p l e x   t a s ks   li ke   DR   de t e c t i o n .   T h e   pr o p o s e d  m e t h o do l o gy   b e g i ns   w i t h   da t a   c o l lec t i o n ,   a s s e m b li ng  a   da t a s e t   o f   r e t i n a l   i m a ge s   f o r   DR   d i a g n o s i s .   O n c e   o b t a i n e d,   t h e   i m a ge s   u n de r go  pr e pr o c e s s i n g,   w hi c h   i nv o l ve s   r e s i z i ng  t h e m   t o   a   unif o r m   s i z e   ( 224 × 224  p i x e l s ) ,   n o r m a l i z i ng  p i x e l   v a l ue s ,   a n d  pot e n t i a l ly   a ug m e n t i n g  t h e   da t a   to   i n c r e a s e   i t s   d i v e r s i t y .   A   pr e - tr a i ne d  m o de l   l i ke   De n s e N e t 169  s e r v e s   a s   th e   f o un da t i o n   f o r   tr a n s f e r   l e a r ni ng.   T h e   m o de l   a r c hi t e c t ur e   c a n   be   c us to m i z e d  by   a dd i ng  o r   m o di f yi ng  l a ye r s   a s   n e e de d  b e f o r e   c o m p i l i ng  i t   wi t h   a ppr o pr i a t e   l o s s   f u n c t i o n s ,   o p t i mi z e r s ,   a n d  e v a l ua t i o n   m e t r i c s .   T h e   da t a s e t  un de r go e s   di vi s i o n   i n t o   t r a i ni n g  a n d  va l i da t i o n  s e t s .   T h e   m o de l   u n de r go e s   tr a i ni n g  us i ng  t h e   t r a i ni ng  da t a s e t ,   wi t h   pa r a m e t e r s   s e t   f o r   a   de f i ne d  nu m b e r   o f   e po c h s .   Dur i n g  t r a i ni ng,   c a l l ba c ks   a r e   a pp l i e d  f o r   f u n c t i o n a li t i e s   l i k e   e a r l y   s t o ppi n g  a n d  l e a r ni ng  r a t e   a d j u s t m e n t ,   a n d  c l a s s   we i g h t s   a r e   u t i li z e d  to   h a n d l e   c l a s s   i m ba l a n c e s .   T h e   m o de l 's   pe r f o r m a nc e   i s   e v a l ua t e d  us i n g  t h e   v a li da t i o n   da t a s e t ,   c a l c u l a t i n g  v a r i o us   m e t r i c s .   F i t   t h e   m o de l   to  t h e   tr a i ni ng  da t a   whi l e   a d j u s t i n g  t h e   n e t wo r k' s   we i g h t s   to  m i n im i z e   t h e   l o s s   b e t we e n   pr e d i c t e d  a n d  t r ue   l a b e l s .   E m p l o yi ng  t e c hni que s   li ke   l e a r ni ng   r a t e   r e duc t i o n   a n d  e a r l y   s t o ppi n g  o p t i mi z e s   t h e   m o de l 's   pe r f o r m a n c e .   I n   F i gur e   1,   t h e   f l o w  c h a r t   o f   t h e   p r o p o s e d  w o r k   s h o ws   t h e   s t e ps   i nv o l v e d  i n   t hi s   m e t h o do l o g y .   T h e   im a ge   da t a s e t   o f   r e t i n a ’ s   i s   us e d  f r o m   A P T OS  2019  bl i nd n e s s   de t e c t i o n   i n   K a gg l e .   T h e y   pr o vi de d  a   h uge   da t a s e t  o f   r e t i n a   i m a ge s   t h a t  a r e   a c qui r e d  us i n g  f u n dus   p h oto gr a phy   a n d  pr o vi de d  a   s e ve r i t y   l e v e l   o f   0 – 4  wi t h  e a c h   i m a ge   by   a   c li ni c i a n .   T h e   i m a ge s   a r e   pr e pr o c e s s e d  f o r   n o r m a li z a t i o n   a n d  r e s i z i ng,   a n d  o n e   h o t   e n c o d i n g   i s   a pp li e d  f o r   b e t t e r   c l a s s i f i c a t i o n .   De n s e Ne t 169  a r c hi t e c t ur e ,   a   C NN   m o de l   us e d  f o r   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a n d   pr e d i c t i o n   o f   d i a b e t i c   r e t i n o pa t hy .   De n s e Ne t 169  i s   a   C NN   de s i g n   t h a t   a de p t l y   c a pt ur e s   i m a ge   f e a t ur e s   t h r o ugh   de n s e   c o n n e c t i o n s   a m o n g  i t s   l a y e r s .   E v e r y   l a y e r   r e c e i v e s   f e a t ur e   m a ps   f r o m   a l l   pr e vi o u s   l a y e r s ,   f o s t e r i n g  a   de e p  n e t wo r k   wi t h   r e duc e d  pa r a m e t e r s .   T hi s   d e n s e   c o nn e c t i vi t y   e n a bl e s   t h e   n e t wor k  to  c a pt ur e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52         De tec ti on  o f   di abe ti c   r e ti nopathy  and  c las s if icat io n  o f   it s   s tages   by   …  ( Sac hin  Gaur )   1287   c o m p l e x   pa t t e r n s   a n d  v a r i a t i o n s   i n   r e t i na l   im a ge s ,   f a c il i t a t i n g  be tt e r   DR   de t e c t i o n .   T h e   gr o w t h   r a t e ,   de n ot e d  a s   ' k ' ,   r e pr e s e n t s   t h e   i nc r e m e n t a l   c o un t   o f   c h a nne l s   i n   e a c h   l a y e r .   T hi s   c h a r a c t e r i s t i c   r e s u l t s   i n   im pr o v e d   c o m put a t i o n a l   a n d  m e m o r y   e f f i c i e nc y   i n  e a c h   c o m po s i t i o n a l   l a y e r .   T h e   s e que n c e   i nv o l ve s   pr e - a c t i v a t i o n  b a t c h   n o r m a l i z a t i o n   ( B N)   a n d  r e c t i f i e d  li ne a r   uni t   ( R e L U) ,   f o l l o we d  by   a   3 × 3  c o nv o l ut i o n ,   ge n e r a t i ng  o u t pu t   f e a t ur e   m a p s   e nl a r ge d  by   ' k '   c h a nne l s .   T h e   e f f i c i e n c y   o f   De n s e Ne t   hi g hl i g h t s   i t s   a bil i t y   t o  s tr e a m l i ne   t h e   n e t wo r k   by   r e duc i ng  t h e   n e e d  f o r   n u m e r o us   c h a nn e l s .   T hi s   e f f i c i e n c y   i s   a t t r i b ut e d  to  t h e   gr o w t h   r a t e   pa r a m e t e r ,   ' k' ,   whi c h   de t e r mi ne s   t h e   a dd i t i o n a l   c h a nn e l s   r e c e i ve d  by   e a c h   l a y e r   s h o wn   i n   F i gur e   2.   B y   l e v e r a g i ng  t hi s   a r c hi t e c t ur e ,   D e ns e Ne t   a c hi e ve s   i m pr o v e d  c o m put a t i o n a l   a n d  m e m o r y   e f f i c i e nc y   c o m pa r e d  to   tr a di t i o n a l   C o nv Ne t s ,   pr e s e n t i n g  a   pr o m i s i ng  i nn o v a t i o n   i n   t h e   f i e l d  o f   n e ur a l   ne t wor ks .           F i gur e   1 .   F l o w  c h a r t   o f   pr o p o s e d  w or k           F i gur e   2 .   k  G r o w t h   r a t e       T a bl e   1  pr o vi de d  r e pr e s e n t s   t h e   di s t r i b ut i o n   o f   DR   l e v e l s   a m o n g  i n d i v i dua l s ,   w i t h   c o r r e s po n d i ng  l a b e l s   a n d  t h e   n u m be r   o f   i nd i vi du a l s   f a l li ng  i n t o   e a c h   c a t e go r y .   T h e   i nf o r m a t i o n   c a n   b e   vi s ua li z e d  t h r o ugh   a   gr a ph   to  i ll u s t r a t e   t h e   di s t r i b ut i o n   o f   DR   l e v e l s :  X - a xi s   ( l a be l s ) .   T h e   di f f e r e n t   l e v e l s   o f   DR   ( 0  f o r   n o   DR ,     1  f o r   m il d,   2  f o r   m o de r a t e ,   3  f o r   s e v e r e ,   a n d  4  f o r   pr o l i f e r a t i v e )   a r e   l i s t e d.   Y - a xi s   ( n u m be r   o f   p e r s o n s ) :   r e pr e s e n t s   t h e   c o un t  o r   f r e que n c y   o f   i n d i v i dua l s   w i t hi n   e a c h   DR   l e v e l   c a t e go r y .   T h e   gr a ph   i n   F i gur e   3  d i s p l a y s   b a r s   f o r   e a c h   l e v e l   o f   DR ,   w i t h   t h e   h e i g h t   o f   e a c h   b a r   r e pr e s e n t i n g  t h e   n u m be r   o f   i n d i v i dua ls   f a ll i ng   i n t o   t h a t   pa r t i c u l a r   D R   l e v e l .   B y   vi s ua li z i ng  t hi s   d a t a ,   i t   b e c o m e s   e a s i e r   t o   c o m pr e h e n d  t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   DR   s e v e r i t y   l e v e l s   a m o n g  t h e   g i v e n   po pu l a t i o n .       T a bl e   1.   Num be r   o f   pe r s o n s   i n   e a c h   c l a s s   L e ve l  of  D R   L a b e ls   N umbe r   of   p e r s o ns   0   N o  D R   1805   1   M il d   999   2   M o de r a te   370   3   S e ve r e   295   4   P r o li f e r a ti ve   193   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   2 ,  F e b r ua r y   20 2 5 :   1 28 4 - 1 29 3   1288       F i gur e   3 .   Di s t r i b ut i o n   o f   c l a s s e s   o n   t h e   y - a xi s   a r e   th e   n u m be r   o f   pe r s o n s   a n d  o n   t h e   x - a xi s   a r e   s t a ge s   o f   d i a b e t i c   r e t i n o pa t hy       T a bl e   2  s u m m a r i z e s   t h e   c l i n i c a l   f e a t ur e s   l i nke d  t o  di f f e r e n t   DR   l e ve l s .   I t  c a t e g o r i z e s   DR   s e v e r i t y   l e v e l s   n u m e r i c a ll y   a n d  o ut l i n e s   c o r r e s p o n d i n g  o b s e r v a bl e   r e t i n a l   m a ni f e s t a t i o n s .   T hi s   c o n c i s e   gu i d e   a s s i s t s   i n  r e c o gni z i ng  a n d  c ha r a c t e r i z i ng  d i s t i n c t   di s e a s e   s t a ge s   b a s e d  o n   c l i n i c a l   r e t i n a l   f e a t ur e s .       T a bl e   2.   DR   l e ve l s   a n d  c a t e gor i e s   w i t h   t h e i r   c li n i c a l   m a ni f e s t a t i o n s   L e ve l   C a te gor y   C li ni c a l  m a ni f e s ta ti o n   0   N o  D R   L e s i o n - f r e e   1   M il d D R   M ic r o a ne u r y s ms , s ma ll  he m or r ha g e s , o r   mi ld  r e ti na l  c ha nge s   2   M o de r a te  D R   H e m o r r ha gi c  di a b e ti c  r e ti n o pa th y , V e n o us   B e a di ng a nd p o s s ib ly   c o tt o n w oo l  s p o ts   3   S e ve r e  D R   W id e s pr e a d h e m o r r ha ge s , c o t t o n w ool  s po ts , a nd V e n o us  B e a di ng   4   P r o li f e r a ti ve  D R  ( P D R )   N e ov a s c ul a r i z a ti o n,  f o r ma ti o n  of   f ib r o us  t is s ue , v it r e o us  he m o r r ha ge ,  o r  r e ti na l  d e ta c hm e nt       4.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   T h e   pr o p o s e d   m o de l   c e n t e r s   a r o un d  De n s e Ne t 169,   tr a i n e d  a n d  t e s t e d  o n   a   da t a s e t  o f   13, 000  f un du s   p i c t ur e s ,   a n d  t a r ge t s   f i v e   d i s t i n c t   DR   c l a s s e s .   T h e   i m a ge s   a r e   s o ur c e d  f r o m   A P T OS  bli nd n e s s   de t e c t i o n ,   K a gg l e   da t a s e t ,   a r e   l a b e ll e d  a n d  t h o r o ughl y   a s s e s s e d  a r e   s h o wn   i n   F i gur e   4.   W i t h   a   t a r ge t  i m a ge   m e a s ur e   o f   224 × 224,   i t   ut i li z e s   C NN   pr e pr o c e s s i n g,   S o f t M a x   a c t i v a t i o n ,   a n d  t h e   A da m   o pt i m i z e r   w i t h   a   c o n s i s t e n t   l e a r ni ng  r a t e   o f   0. 01  a n d  c a t e go r i c a l   c r o s s - e n t r o p y   a s   i t s   pr e f e r r e d  l o s s   f u n c t i o n   t h r o ugh o u t   50  e p oc hs .   T h e   De ns e Ne t 169  m o de l   wa s   i ni t i a ll y   de s i g n e d  w i t h  13, 070 , 405  pa r a m e t e r s ,   o u t  o f   w hi c h   12, 912, 0 05  we r e   t r a i n a bl e   a n d  158, 4 00  we r e   n o n - t r a i n a bl e   f o r   a   224× 224  i n put   s i z e .   T o   c o m b a t   o v e r f i t t i n g,   a   s t r a t e g y   o f   e a r ly - s to ppi n g  i s   im p l e m e n t e d.   W i t h   t hi s   s t r a t e gy ,   t h e   m o de l   c o un t e r s   t h e   o v e r f i t t i n g  pr o bl e m   a n d  m a i n t a i ns   a   t r a i ni ng  a c c ur a c y   o f   84. 95%   a n d  a   v a l i d a t i o n   a c c ur a c y   o f   82% .   W hil e   t h e   tr a i ni n g  l o s s   s too d  a t  0. 5375,   t h e   v a li da t i o n   l o s s   wa s   0. 51069.             F i gur e   4 .   R e t i na   i m a ge s   w i t h   l a b e l s   o f   s e v e r i t y   o f   DR       T h e   c o nf us i o n   m a t r i x   f o r   m u l t i - c l a s s   c l a s s if i c a t i o n   i s   s h o wn   i n   F i gur e   5,   a n d  i t   s h o wc a s e s   t h e   a c c ur a t e   p r e d i c t i o n s   a l o n g  t h e   d i a go n a l   e l e m e n t s ,   wh e r e   e a c h   r o w   r e pr e s e n t s   t h e   tr ue   c l a s s   a n d  e a c h  c o l u m n  c o r r e s po n ds   to   t h e   pr e di c t e d  c l a s s .   No t a bl y ,   t h e   m o de l   d i s p l a y e d  s t r o n g  a c c ur a c y   i n   r e c o gni z i n g  n o   DR   ( 587  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52         De tec ti on  o f   di abe ti c   r e ti nopathy  and  c las s if icat io n  o f   it s   s tages   by   …  ( Sac hin  Gaur )   1289   c o r r e c t  pr e di c t i o ns )   a n d  m o de r a t e   DR   ( 275  c o r r e c t  pr e di c t i o ns ) .   Ho we v e r ,   c h a l l e n ge s   e m e r ge d  i n  d i s t i n gu i s hi ng  c e r t a i n   c l a s s e s ,   s uc h   a s   n o   DR ,   wi t h  9  i ns t a n c e s   m i s c l a s s if i e d  a s   mi l d  D R ,   a n d  s e ve r e   DR ,   w i t h  28  i n s t a n c e s   mi s c l a s s if i e d  a s   m o de r a t e   DR .   Ov e r a l l ,   t h e   m a t r i x   s e r v e s   a s   a   c o m pr e h e n s i ve   e v a l u a ti o n   t oo l ,   hi g hli g h t i n g  t h e   m o de l 's   pr o f i c i e n c y   i n   s o m e   c l a s s e s   whil e   u n c o v e r i ng  a r e a s   r e qu i r i ng  f ur t h e r   r e f i ne m e n t .           F i gur e   5 .   C o nf u s i o n   m a t r i x :  m o de l   pr e d i c t i o n s   v s .   a c t ua l   c l a s s   l a b e l s       T h e   da t a   i n   T a bl e   3  r e pr e s e n t   t h e   m e t r i c s   ( t r a i ni ng  a c c ur a c y ,   t r a i ni ng  l o s s ,   v a li da t i o n   l o s s ,   a n d   v a li da t i o n   a c c ur a c y )   r e c o r de d   a c r o s s   di f f e r e n t   e p o c h s   dur i n g  m o de l   t r a i ni ng.   Us i n g  t h e s e   m e t r i c s ,   g r a ph s   we r e   ge n e r a t e d  i n   F i gur e   6,   i ll us t r a t i n g  t h e   r e l a t i o n s hi p  b e t we e n   t h e   n u m be r s   o f   e po c h s ,   t h e   l o s s   s h o w n   i n  F i gur e   6( a ) ,   a n d  t h e   a c c ur a c y   s h o wn   i n  F i gur e   6( b ) .   I n   t hi s   pa r t i c u l a r   c a s e ,   t h e   f i gur e s   d i s p l a y   t h e   m o de l ' s   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   o v e r   29  e po c h s ,   s h o wc a s i n g  h o w  t h e s e   m e t r i c s   e v o l ve   a n d  po t e n t i a ll y   c o nv e r ge   o r   d i v e r ge   w i t h   e a c h   t r a i ni n g  i t e r a t i o n .       T a bl e   3 .   T r a i ni n g  a c c ur a c y   a n d  l o s s ,   v a li da t i o n   l o s s   a n d  a c c ur a c y   i n   e a c h   e po c h   N umbe r   of   e p oc hs   T r a in in g a c c ur a c y   T r a in in g l o s s   V a li da ti o n l o s s   V a li da ti o n a c c ur a c y   0   0.771792763   0.755034463   0.648285182   0.785245902   1   0.786184211   0.719322748   0.858948273   0.708196721   2   0.807976974   0.6480332 17   0.603256721   0.785245902   3   0.791529605   0.655029376   0.584837147   0.78442623   4   0.821957237   0.618818276   0.64209849   0.768852459   5   0.815789474   0.627519772   0.584085039   0.791803279   6   0.807976974   0.613731507   0.626006479   0.778688525   7   0.836759868   0.585714199   0.54685521   0.809836066   8   0.828125   0.612917097   0.550389021   0.805737705   9   0.821957237   0.580648763   0.586297816   0.804098361   10   0.817434211   0.603748549   0.539687865   0.817213115   11   0.819078947   0.58481709   0.542103092   0.814754098   12   0.817434211   0.606531533   0.5 5600325   0.809016393   13   0.826480263   0.586373622   0.527535116   0.817213115   14   0.826069079   0.57024889   0.52968928   0.818032787   15   0.829358553   0.575481071   0.53653164   0.816393443   16   0.838815789   0.562178858   0.538082487   0.818852459   17   0.84375   0.55456677   0.526095 138   0.82295082   18   0.807154605   0.616007655   0.528861514   0.817213115   19   0.842927632   0.565186433   0.510686069   0.821311475   20   0.846217105   0.562477249   0.524516563   0.81557377   21   0.827713816   0.566219513   0.517534104   0.81557377   22   0.822368421   0.583820187   0.51971 2399   0.825409836   23   0.838404605   0.563346779   0.519776312   0.82295082   24   0.841694079   0.562778491   0.518873552   0.817213115   25   0.851151316   0.561373844   0.518437012   0.826229508   26   0.840460526   0.556755711   0.522460155   0.819672131   27   0.843338816   0.527047623   0.52 2506847   0.818032787   28   0.844161184   0.544994791   0.524690615   0.823770492   29   0.849506579   0.537531073   0.53772449   0.817213115   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   2 ,  F e b r ua r y   20 2 5 :   1 28 4 - 1 29 3   1290       ( a )   ( b )     F i gur e   6 .  Gr a ph   s h o ws   t h e   r e l a t i o ns hi p  b e t we e n   E po c h ’ s   n u m b e r   ( a )   l o s s   a n d  ( b )   a c c ur a c y       T a bl e   4  pr e s e n t s   t h e   m o de l ' s   pe r f o r m a nc e   m e t r i c s   f o r   m u l t i p l e   c l a s s e s :  C l a s s   0  s h o ws   hi g h   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a n d  F 1 - s c o r e ,   i n d i c a t i n g  a c c ur a t e   pr e di c t i o n s   w i t h   s t r o n g  s uppo r t.   C l a s s   1  s t r uggl e s   w i t h   l o we r   pr e c i s i o n   a n d  r e c a ll .   C l a s s   2  de m o ns t r a t e s   b a l a n c e d  m e t r i c s .   C l a s s   3  f a c e s   c h a ll e n ge s ,   r e s u l t i n g  i n   a   l o we r   F 1 - s c o r e .   C l a s s   4  e xhi b i t s   hi g h   pr e c i s i o n   b ut   l o we r   r e c a l l .   " M a c r o   A v g "   r e pr e s e n t s   a v e r a ge   pe r f o r m a nc e   a c r o s s   a l l   c l a s s e s ,   whil e   " W e i g h t e d  Av g "   c o n s i de r s   c l a s s   s uppo r t.   T h e   a c c ur a c y   s t a n d s   a t   0. 82 ,   s h o wc a s i n g  t h e   m o de l 's   c o m pe t e n c y   i n   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n .   A c c ur a c y :  a c c ur a c y   m e a s ur e s   t h e   pr o p o r t i o n   o f   c or r e c t l y   c l a s s i f i e d  i ns t a n c e s   o u t   o f   t h e   tot a l   pr e d i c t i o n s   m a de   by   t h e   m o de l ,   r e f l e c t i n g  o v e r a l l   p r e d i c t i v e   pe r f o r m a n c e .       =  +   +  +  +    ( 1)     P r e c i s i o n :  p r e c i s i o n   e va l ua t e s   t h e   c or r e c t n e s s   o f   po s i t i v e   pr e d i c t i o n s   by   t h e   m o de l ,   r e pr e s e n t i n g  t h e   r a t i o   o f   a c c ur a t e l y   pr e d i c t e d  p o s i t i v e   i ns t a n c e s   to  t h e   tot a l   pr e d i c t e d  po s i t i v e   i ns t a n c e s .       =   +    ( 2)     R e c a ll :  t hi s   m e t r i c   m e a s ur e s   t h e   m o de l 's   a bil i t y   t o   c o r r e c t l y   i de n t i f y   a ll   r e l e v a n t   i ns t a n c e s   i n   a   c l a s s .   I t ' s   t h e   r a t i o   o f   c o r r e c t l y   pr e d i c t e d  po s i t i v e   o b s e r v a t i o ns   to  t h e   tot a l   a c t ua l   po s i t i ve s .       =   +    ( 3)     F1 - s c o r e :  a   h a r m o ni c   m e a n   o f   pr e c i s i o n   a n d  r e c a ll ,   o f f e r i ng  a   b a l a n c e d  a s s e s s m e n t .     1 −  = 2 ×   ×    +    ( 4)              = ,   ( 5)              = ( ∑ , = 0 ) − ,   ( 6)              = ( ∑ , = 0 ) − ,   ( 7)              = ( ∑ ∑ , = 0 = 0 ) −   ∑ , − ∑ , + , = 0 = 0   ( 8)       T a bl e   4.   C l a s s i f i c a t i o n   r e po r t   C la s s   P r e c is i o n   R e c a ll   F1 - s c o r e   S uppor t   0   0.96   0.98   0.97   596   1   0.69   0.5   0.58   117   2   0.7   0.86   0.77   333   3   0.4   0.39   0.39   62   4   0.8   0.38   0.52   112   M a c r o   a vg .   0.71   0.62   0.65   1220   W e ig ht e d  a vg .   0.82   0.82   0.81   1220     A c c u r a c y   0.82       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52         De tec ti on  o f   di abe ti c   r e ti nopathy  and  c las s if icat io n  o f   it s   s tages   by   …  ( Sac hin  Gaur )   1291   4. 1.     Co m p ar at ive  an al ys i s     I n   t hi s   s e c t i o n ,   c o m pa r i s o n   o f   t h e   d i s e a s e   c l a s s if i c a t i o n   m o de l   o f   t hi s   s t ud y   w i t h   t h e   e s t a bl i s he d   m e t h o do l o g i e s .   T h e   s t ud y   o f   [ 16]   f o c us e d  o n   bi na r y   DR   de t e c t i o n   w i t h   hi g h   a c c ur a c y ,   w hi l e   t hi s   r e s e a r c h   i n t r o duc e d  a   m u l t i - c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n   a ppr o a c h ,   e n h a nc i n g  pr e d i c t i v e   c a pa bil i t i e s   f o r   di ve r s e   DR   s t a ge s .   T a bl e   5  c o m pa r e s   a c c ur a c y   r a t e s   f o r   di a b e t i c   r e t i n o pa t hy   de t e c t i o n :  C NN   a c hi e v e d  93. 72% ,   XG B o o s t  91. 40% ,   a n d  DNN   95. 6% .         T a bl e   5.   C o m pa r i s o n   o f   d i f f e r e n t   m o de l s   f o r   de t e c ti o n   o f   DR   M o de l   C la s s if ic a ti o n   Ac c u r a c y   R e c a ll   P r e c is i o n   F1 - s c o r e   C N N   [ 16]   B in a r y   ( D R /N o D R )   M ul ti - c la s s ( 5 - c la s s e s )   93.72   -   97.30   -   -   -   -   -   X G B oo s t  [ 17 ]   B in a r y   ( D R /N o D R )   M ul ti - c la s s ( 5 - c la s s e s )   91.40   -   -   -   -   -   -   -   DNN   [ 18]   B in a r y   ( D R /N o D R )   M ul ti - c la s s ( 5 - c la s s e s )   95.6   -   92   -   94   -   93   -   De ns e N e t1 69   B in a r y   ( D R /N o D R )   M ul ti - c la s s ( 5 - c la s s e s )   98   82   69.90   82   91.45   82   79.22   81       T h e   pr o p o s e d  r e t i n a l   im a ge - b a s e d  d i a be t e s   pr e di c t i o n   m o de l ,   de s p i t e   i t s   de pt h   a n d  hi g h   t r a i ni n g   a c c ur a c y ,   l a c ks   s pe c i a l i z e d  f e a t ur e s   f o r   DR   de t e c ti o n .   T h e   gr a phi c a l   r e pr e s e n t a t i o n   i n   F i gur e   7,   t h r o ugh   t h e   gr a ph ,   vi s ua ll y   u n de r s c o r e s   t h e s e   f i nd i ng s ,   pr o vi d i n g  a   c l e a r e r   i ns i g h t   i n t o  t h e   m o de l ' s   pe r f o r m a nc e   a c r o s s   c l a s s if i c a t i o n s .   Unli ke   pr e vi o us   bi na r y   DR   c l a s s if i c a t i o n   s t udi e s ,   t hi s   pa pe r ' s   m o de l   a do pt s   a   m u l t i - s t a ge   a ppr o a c h .   W hi l e   pr i o r   m o de l s   s h o we d  hi g h   a c c ur a c y   i n   bi na r y   c l a s s i f i c a t i o n ,   t hi s   m o de l   a c hiev e s   a n  e x c e pt i o na l   98%   a c c ur a c y .   T hi s   m u l t i - s t a ge   m e t h o d  e nh a n c e s   pe r f o r m a nc e   i n   d i s t i n gu i s hi ng  DR   s t a ge s ,   r e a c hi ng  82%   a c c ur a c y .   M u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n   i n   DR   r e s e a r c h   o f f e r s   i ns i g h t s   i n t o   di v e r s e   d i s e a s e   s t a ge s   f o r   pr e c i s e   t r e a t m e n t   p l a nni ng.   I t   di s c e r n s   s u b t l e   s e v e r i t y   d if f e r e nc e s ,   a i d i ng  i n   n ua nc e d  r e t i n a l   im a ge   a n a ly s i s .   M o de l s   li ke   De ns e Ne t 169  e ns ur e   hi g h   a c c ur a c y,   e n a bli ng  r o b us t   pr e di c t i o ns   a n d  e a r ly   i n t e r v e nt i o n s   t o  pr e v e n t   vi s i o n   l o s s .   Av o i d i ng  d i a b e t i c   r e t i n o pa t hy   c o n s e que n c e s   r e qu i r e s   s t r i c t   bl o o d  s uga r   c o n t r o l ,   r e gul a r   e y e   e x a m s ,   a n d  t i m e ly   m e d i c a l   i n t e r v e n t i o n   t o   pr e v e n t   vi s i o n   l o s s .   De n s e Ne t 169  C NN   m o de l   s i g nif i c a n t l y   a dv a nc e s   d i a b e t e s   de t e c t i o n   a n d  c l a s s i f i c a t i o n ,   i m pr o vi n g  d i a g n o s t i c   a c c ur a c y   a n d  po t e n t i a ll y   e nh a n c i n g   e a r l y   d e t e c t i o n   a n d  t r e a t m e n t   o u t c o m e s .           F i gur e   7 .   Gr a ph   s h o ws   t h e   a c c ur a c y   c o m pa r i s o n   o f   t hi s   pa pe r   pr o p o s e d  m o de l   w i t h   pr e vi o u s   m o de l s       5.   CONC L USI ON   T hi s   s t ud y   e x p l o r e s   C NN - b a s e d  m e t h o ds   f o r   DR   pr e di c t i o n   a n d  c l a s s if i c a t i o n ,   a i m e d  a t   bl i nd n e s s   pr e v e n t i o n   us i ng  r e t i n a l   im a ge s ,   l e v e r a g i ng  De n s e Ne t 169  a r c hi t e c t ur e   o n   t h e   A P T OS  2019  da t a s e t .   W i t h   o v e r   13, 000  f u n dus   im a ge s ,   t h e   m o de l   a im s   t o   p r e di c t  f i ve   d i a b e t i c   r e t i n o pa t hy   s t a ge s .   F o l l o w i ng  pr e pr o c e s s i ng   a n d  f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   t h e   m o de l   a c hi e ve d  82 %   a c c ur a c y ,   s ur pa s s i ng  a d v a n c e d  a l go r i t hm s .   E v a l ua t i o n  e n c o m pa s s e d  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a n d  F 1   s c o r e   m e t r i c s .   T hi s   pa pe r ’ s   pr o po s e d  m o de l   s ho wc a s e s   s ubs t a n t i a l   s upe r i o r i t y   o v e r   pr e vi o us   bi n a r y - c l a s s   m o de l s   i n   b o t h   bi n a r y   a n d  m u l t i - c l a s s   c o n t e x t s .   I n   bi na r y   s e tt i n g s ,   i t   a c hi e ve s   a n   i m pr e s s i ve   a c c ur a c y   o f   98% ,   o u tper f o r m i n g  e s t a bl i s he d  m o de l s .   W h e n   e x pa n de d  i n t o   m u l t i - c l a s s   c l a s s if i c a t i o n ,   y o ur   m o de l   m a i n t a i ns   hi g h   a c c ur a c y   a t   82% ,   m a r k i ng  a   s i g ni f i c a n t   l e a p   f o r wa r d  c o m pa r e d  to  t r a di t i o n a l   bi na r y   m o de l s .   T h e   pr o p os e d  m e t h o do l o g y   i s   a n   I m a ge N e t   tr a i ni ng  t r a n s f e r   l e a r ni ng   De ns e N e t   m o de l   w hi c h   n e e d s   h uge   da t a s e t   to  tr a i n,   a n d  da t a   a r e   l a b e ll e d.   T r a n s i t i o ni ng  f r o m   l a b e l e d  to  s e m i - l a b e l e d  o r   unl a b e l e d  da t a   c o ul d  e nh a n c e   t h e   m o de l 's   r o b us t n e s s   a n d  s c a l a bil i t y ,   a ll o w i ng  f o r   m o r e   e x t e ns i ve   da t a   u t i l i z a t i o n   a n d  pot e n t i a ll y   im pr o vi n g  pe r f o r m a n c e .   T hi s   m e t h o d  e n a bl e s   l e v e r a g i ng  a   l a r ge r   pool   o f   da t a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   2 ,  F e b r ua r y   20 2 5 :   1 28 4 - 1 29 3   1292   whil e   s t i l l   m a i n t a i n i ng  s o m e   l e v e l   o f   s upe r vi s i o n .   C o m bi n e   m u l t i p l e   da t a   s o ur c e s   a n d  e n s ur e   t h e   m o de l 's   i n t e r pr e t a bi li t y   w hil e   c o l l a b o r a t i n g  w i t h   h e a l t h c a r e   pr o f e s s i o n a l s   f o r   e t hi c a l   a n d  pr a c t i c a l   im p l e m e nt a t i o n   i n  c l i n i c a l   c o n t e x t s .       RE F E R E NC E S   [ 1]   M .  B jo r k,  E .  O .  M e li n,  T .  F r is k,  a nd  M .  T huna nde r ,  “ A dmi s s io n  gl u c o s e   l e ve l  w a s   a s s o c ia te d  w it h  in c r e a s e d  s h o r t - t e r m  m o r ta li t y   a nd  le ngt h - of - s ta y   ir r e s p e c t i v e   of   di a gn o s is ,  tr e a ti ng  m e di c a l  s pe c ia lt y   o r   c o n c o mi ta nt   la bor a t o r y   v a lu e s ” ,  E ur ope an  jo ur nal   of   in te r nal  m e di c in e ,  v o l.  75, pp. 71 – 78, 2020 , d o i:  10.1016/ j. e j im .20 20.01.010.   [ 2]   P .  S a e e di   e t  al . ,   “ G l o ba l  a nd  r e gi o na l  di a be t e s   pr e v a le n c e   e s ti ma te s   f o r   2019  a nd  pr o j e c ti o ns   f or   2030  a nd  2045:  r e s ul ts   f r om  th e   in te r na ti o na l   di a be t e s   f e d e r a ti o n   di a be t e s   a tl a s ,  9t h   E di ti o n ,”   D ia be te s   R e s e ar c h  and  C li ni c al   P r ac ti c e ,  vo l.   157,  2019,   do i:   10.1016/j .di a br e s .2019.107843.   [ 3]   S .  T s a la ma ndr is   e t  al . ,  “ T h e   r o le   of   in f la mm a ti o n  in   di a b e te s :  c ur r e n t  c o n c e pt s   a nd  f ut ur e   p e r s p e c t i v e s ” ,  E ur ope an  c ar di ol ogy ,    vo l.  14, n o . 1, pp. 50 - 59, 2019, d oi :  10.15420/ e c r .2018.33.1.   [ 4]   S .  P .  C ha tr a ti ,  G .  H o s s a in ,  A .  G oy a l,   A .  B ha n,  S .  B ha tt a c ha r y a ,  D .  G a ur a v ,  a nd  S .  M .  T iwa r i,   “ S ma r t  ho m e   h e a lt h  m o ni t o r in g   s y s te m  f or   pr e di c ti ng  t y p e   2  di a b e t e s   a nd  h y p e r te ns i o n ,”   J our nal   of   K in g  Saud  U ni v e r s it y   -   C om put e r   and  I n f or m at io n  Sc ie nc e s ,  vo l.  34, n o . 3, pp. 862 - 870, 20 20, d oi :  10.1016/j .j ks uc i. 2020.01 .010.   [ 5]   A . R o dr íg u e z - P o n c e la s   e t  al . , “ C hr o ni c   ki dn e y  di s e a s e  a nd dia b e ti c  r e ti n o pa th y  i n pa ti e nt s  w it h t y p e  2 di a be t e s ,”   P lo S O ne ,  vo l . 11,  no . 2, 2016 , d o i:  10.1371/j o u r na l. p o ne .0149448.   [ 6]   D .  D o s hi ,  A .  S h e n oy ,  D .  S id hpu r a ,  a n d  P .  G ha r pur e ,  “ D ia b e ti c   r e ti n o pa th y   d e t e c ti o n  us in g  d e e p   c o n vo lu ti o na l  ne u r a l  n e tw or ks ,”   2016   I nt e r nat io nal   C on f e r e nc e   on   C om put in g,  A nal y ti c s   and  Se c ur it y   T r e nds   ( C A ST ) ,  pp.  261 - 266,  2016,   do i:   10.1109/C A S T .2016.7914977.   [ 7]   L .  W a ng,  W ,  L i,   X .  W a ng,  a nd  J .  X u,  “ R e m o te   s e ns in g  im a ge   a na l y s is   a nd  pr e di c ti o n  ba s e d  o n  im p r ov e d  P i x 2P i x   m o d e l  f or   w a te r   e n v ir o nm e nt  pr ot e c ti o n  of  s ma r t  c i ti e s ,”   P e e r J . C om put e r  s c ie n c e ,  vo l.  9, 2023, d o i:  10.7717/p e e r j - c s .1292.   [ 8]   C .  Z ha ng,  S .  B e ngi o ,  M .  H a r dt ,  B .  R e c ht ,  a nd  O .  V in y a ls ,  “ U nde r s ta ndi ng  de e p  le a r n in g  ( S ti ll )   r e qu ir e s   r e th in ki ng  g e ne r a li z a ti o n,”   C om m uni c at io ns  o f  t he  A C M ,   vo l.  64, n o .3, pp. 107 - 115, 2021,  do i:  10.1145/3446776.   [ 9]   A .  K r iz h e v s k y ,  I .  S ut s k e v e r ,  a nd  G .   E .   H in t o n,  “ I ma g e N e t   c la s s i f i c a ti o n   w it h   de e p   c o n vo lu t i o na l  n e u r a l  n e tw o r ks ” ,  N e ur al   I nf or m at io n P r oc e s s in g Sy s te m s ,  v o l.  60, n o . 6, pp. 84 - 90, 2012 , do i:  10.1145/3065386 .   [ 10]   V .  M a y y a a ,  S .   S .  K a ma th ,  a nd  U .  K ul ka r ni ,  “ A ut o ma t e d  mi c r o a n e ur y s ms   de t e c ti o n  f or   e a r l y   di a gn o s is   of   di a be ti c   r e ti n o pa t h y :  a   C o mpr e h e ns iv e   r e v i e w ,”   C om put e r   M e th ods   and  P r ogr am s   in   B io m e di c in e   U pdat e ,  v o l.   1,  2021,   do i:   10.1016/j .c mpbup.2021.100013 .   [ 11]   J .  D e ng,  W .  D o ng,  R .  S oc h e r ,  L .  L i,   K .  L i,   a nd  L .   F e i - F e i,   “ I ma ge N e t:   a   la r g e - s c a l e   hi e r a r c hi c a l  im a g e   da ta ba s e ,”   2009  I E E E   C onf e r e nc e  on C om put e r  V is io n   and P at te r n R e c ogni ti on , pp. 2 48 - 255, 2009, do i :  10.1109/C V P R .2009.5206848.   [ 12]   J . D e a n   e t  a l. ,   “ L a r g e   s c a l e  di s tr ib ut e d d e e p n e tw o r ks ,”   A dv anc e s  i n N e u r al  I nf or m at io n P r oc e s s in g Sy s te m s ,  v o l.  25, 2012 .   [ 13]   O .  R us s a ko v s k y   e t  a l. ,   “ I ma ge N e t  la r ge   s c a l e   v is ua l  r e c o gni ti o n  c ha ll e ng e ” ,  I nt e r nat io nal   J our nal   of   C om put e r   V is io n ,  vo l.   115,   no . 3, pp. 211 - 252, 2015, d o i :  10.1007/s 11263 - 015 - 0816 - y.   [ 14]   U ns upe r v is e d  f e a tu r e   l e a r ni ng  a nd  d e e p  l e a r ni ng  tu to r ia l .  ( n.d.) .  D e e p  L e a r ni ng,  2023 .  [ O nl in e ] .  A v a il a bl e :   ht tp :/ /u f ld l. s ta n f o r d. e du/ tu t or ia l/ .   ( a c c e s s e d da t e :  5 D e c e mb e r  2 023)   [ 15]   K a r th ik ,  M a ggi e ,   S o hi e r   D a ne ,  “ A P T O S   2019  B li ndne s s   D e t e c ti o n” ,  K a ggl e ,  2019 .  [ O nl in e ] .  A v a il a bl e :   ht tp s :/ /k a ggl e . c o m/ c ompe t it i o ns /a pt o s 2019 - bl in dn e s s - de te c ti o n .   ( a c c e s s e d da t e :    25 N ove mbe r  2023)   [ 16]   A .  B a jw a ,  N .  N o s he e n,  K .   I .  T a lp ur ,  a nd  S .  A kr a m,  “ A   pr os pe c ti ve   s tu d y   o n  di a be ti c   r e ti n o pa th y   d e t e c ti o n  ba s e d  o n  m o di f y  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r k  us in g  f undus   im a g e s   a t  S in dh  I n s ti tu te   of   O pht ha lm o l o g y   &  V is ua l  S c i e n c e s ,”   D ia gnos ti c s ,  v ol .  13,  no . 3, p. 393,  2023, d o i:  10.3390/di a gn o s ti c s 13030393.   [ 17]   O .  F .  G ur c a n,  O .  F .  B e y c a ,  a nd  O .  D o ga n,  “ A   c o mp r e he n s iv e   s tu d y   of   ma c hi n e   le a r ni ng  me th o ds   o n  di a be ti c   r e ti n opa th y   c la s s if i c a ti o n,”   I nt e r nat io nal   J our nal   o f   C om put at io nal   I nt e ll ig e nc e   Sy s te m s ,  v o l.   14,  n o .  1,  pp.  11 32 - 1141 ,  2021,  do i:   10.2991/i jc is .d.210316.001.   [ 18]   M .  R a ga b,  A .  A L - G ha mdi ,   B .   F a ki e h,   H .  C h o udhr y ,  R .  M a ns our ,  a nd  D .  K o unda l,   " P r e di c ti o n  of   di a be te s   th r o ugh  r e ti na l  im a ge s   us in g de e p n e ur a l  n e tw o r k,”   C om put at io nal  I nt e ll ig e nc e  and N e ur os c ie n c e , v o l.  2022, p p. 1 - 6, 2022, d oi :  10.1155/2022/ 78879 08.   [ 19]   R .  S a r ki ,  K .  A hme d,  W .  W a ng,   Y .  Z ha ng,   J . M a   a nd  K .  W a ng,  “ I ma ge   pr e p r o c e s s in g  in   c la s s if i c a ti o n  a nd  id e nt i f i c a ti o n  of   di a be ti c   e y e  di s e a s e s .”   D at a Sc ie nc e  and E ngi ne e r in g ,  v o l.  6, n o . 4, pp.  455 - 471, 2021,  do i :  10. 1007/s 41019 - 021 - 00167 - z.   [ 20]   V .  M a y y a a ,  S .   S .  K a ma th ,  a nd  U .  K ul ka r ni ,  “ A ut o ma t e d  mi c r o a n e ur y s ms   de t e c ti o n  f or   e a r l y   di a gn o s is   of   di a be ti c   r e ti n o pa t h y :  a   c o mpr e h e ns iv e   r e v i e w ,”   C om put e r   M e th ods   and  P r ogr am s   in   B io m e di c in e   U pdat e ,  vo l.   1,  pp.   1 – 15,  2021,   doi :   1 0.1016/j .c mpbup.2021.100013 .   [ 21]   T .  H a tt i y a ,  K .  D it ta ka n,  a nd  S .  M us ik a s uw a n,  “ D ia be ti c   r e ti n opa th y   de t e c ti o n  us in g  c o n vo lu ti o na l  ne u r a l  ne tw o r k :  a   c o mpa r a ti ve   s tu d y   o n di f f e r e nt  a r c hi t e c tu r e s ,”   E ngi ne e r in g A c c e s s ,  v o l.  7, n o . 1, pp. 50 - 60, 2021, d o i :  10.14456 /m ij e t .2021.8.   [ 22]   M .  M .  I s la ma ,  H .  C .  Y a ng,  T .  N .  P ol y ,  W .  S ,  J ia ne ,  a nd  Y .  C .  J a c k  L i,   “ D e e p  le a r ni ng  a lg or it hms   f o r   d e t e c ti o n  of   di a be ti c   r e ti n o pa th y   in   r e ti na l  f undus   phot o gr a phs :  a   s y s t e ma ti c   r e v i e w   a nd  me ta - a na l y s is ” ,  C om put e r   m e th ods   and  pr og r am s   in   bi o m e di c in e ,  v ol . 191, 2020, d o i:  10.1016 /j . c mpb.2020.105320.   [ 23]   R .  S a r ki ,  S .  M ic ha ls ka ,  K .   A hme d,  H .  W a ng,  a nd  Y .  Z ha n g,  “ C o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r ks   f o r   mi ld   di a b e ti c   r e ti n o p a th y   de t e c t i o n:  a n e x p e r i me nt a l  s tu d y ,”   bi oR x iv , pp.1 - 18, 2019, d o i:   10.1101/763136.   [ 24]   Q .  J i,   J .  H ua ng,  W .  H e ,  a nd  Y .   S un,   “ O pt im iz e d   de e p   c o n vo l ut io na l   ne u r a l  n e tw o r ks   f or   id e nt i f i c a ti o n  of   ma c u la r   di s e a s e s   f r o m   o pt i c a l  c o he r e n c e  t o m o gr a ph y  i ma g e s ,”   A lg or it hm s ,  vo l.  12, n o. 3, 2019, do i:  10. 3390 /a 12030051.   [ 25]   B .  D o ng,  X .  W a ng,  X .  Q ia ng,  F .  D u,   L .  G a o ,  Q .  W u,  G .  C a o ,  a nd  C .  D a i,   “ A   mul ti - br a nc h  c o n vo lu ti o na l  ne ur a l  n e tw o r k   f o r   s c r e e ni ng   a nd  s ta gi ng  of   di a b e ti c   r e ti n o pa th y   ba s e d   o n  w id e - f i e ld   o pt i c a l  c o h e r e n c e   t o m o gr a ph y   a ngi o gr a ph y ” ,  I R B M ,  vo l. 43 ,  no .   6, pp. 614 - 620, 2022, do i :  10.1016/j .i r bm. 2022.04.004.   [ 26]   V .  D e e pa ,  C .  S .  K uma r ,  a nd  T .   C he r ia n,  “ E ns e mbl e   of   mul ti - s ta ge   de e p  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r ks   f or   a ut o ma t e d  gr a di ng  of   di a be ti c   r e ti n o pa th y   us in g  im a ge   pa tc h e s ,” J our nal   o f   K in g  Sau d  U ni v e r s it y   -   C om put e r   and  I n f or m at io n  Sc ie nc e s ,  v ol .  34,   pp.  1 – 11, 2021, do i:  10.1007/s 13246 - 022 - 01129 - z.   [ 27]   F . S a e e d, M .  H us s a in  a nd H . A b o a ls a mh, “ A ut o ma ti c   di a b e ti c  r e ti n o pa th y  di a gn o s is  us in g a da pt iv e   f in e - tu ne d  c o n vo lu t i o na l  n e ur a l   ne tw o r k ” ,  I E E E   A c c e s s ,  v o l.  9, pp. 41344 - 41359, 2021, d o i:  10. 1109/a c c e s s .2021 . 3065273 .   [ 28]   C .  Y .  T s a i   e t  al . ,   “ N e c e s s it y   of   l oc a l  m o di f i c a ti o n  f or   d e e p  le a r ni ng   a lg or it hms   t o  pr e di c t  di a b e ti c   r e t in o pa th y ,”   I nt e r nat i onal   jo ur nal  of  e n v ir onm e nt al  r e s e a r c h and publi c  he al th ,  v o l.  19, n o . 3, 2022, d o i:  10.3390 /i je r ph19031204.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52         De tec ti on  o f   di abe ti c   r e ti nopathy  and  c las s if icat io n  o f   it s   s tages   by   …  ( Sac hin  Gaur )   1293   [ 29]   N .  L i   e t  al . ,  “ A   s tr a ti f i e d  a na l y s is   of   a   d e e p  le a r ni ng   a lg o r it h m  in   th e   di a gno s is   of   d ia be ti c   r e ti n o pa th y   in   a   r e a l - w o r ld   s tu d y ,”   J our nal  of   D ia be te s ,  v o l.  14, n o . 2, pp. 111 - 120,  2022, d o i:  10. 1111/1753 - 0407.13241.   [ 30]   A . M . F a y y a z , M . I .  S ha r i f ,  S . A z a m, A.  K a r im , a nd  J .  E l - D e n,  “ A na l y s is   of  di a be t ic  r e ti n o pa th y   ( D R )   ba s e d  o n t h e  d e e p l e a r ni ng,”   I nf or m at io n ,  v o l.  14, n o . 1, 2023, d o i:  10.3390 /i n f o 14010030.   [ 31]   S .  S ubr a ma ni a n,  a nd  L .  H .   G il pi n,  “ C o n vo lu ti o na l  n e ur a l   ne tw o r k   m o de l  f o r   di a be t ic   r e ti n o pa th y   f e a tu r e   e x tr a c ti o n   a nd  c la s s if i c a ti o n ,”   ar X iv , 2023, d o i:  10.48550/ar X i v .2310.10806.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        D r  Sa c h i n  Ga u r           i s   an   A s s i s t an t   Pro fe s s o r  at   t h e  B. T   K u m ao n   I n s t i t u t e  o f   T e ch n o l o g y   D w ara h at ,   D i s t t A l m o ra   I n d i a.   H e   h o l d s   a  Ph . D . ,   2 0 1 8   i n   Im a g e   Pro ce s s i n g   fr o m  MN N I T   A l l a h ab ad ,   In d i a. In   2 0 0 8 ,   h e   co m p l e t ed   h i s   p o s t g rad u at e  e d u c at i o n   (M. T ec h )   fro m  G . B  Pan t   E n g i n ee r i n g   Co l l eg e   Pau r i G arh w a l ,   I n d i a ,   i n   t h e   fi el d   o f  D i g i t al   Si g n a l   Pro ce s s i n g   an d   g rad u at ed   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce   a n d   E n g i n ee r i n g   fr o m   Co l l eg e   o f  E n g i n e e ri n g   Ro o rk ee   i n   2 0 0 3 .   H i s   re s e ar c h   i n t e r e s t s   are   d i g i t al   i m a g e   p ro ce s s i n g ,   d i g i t al   s i g n al   p ro ce s s i n g ,   w at e r m ark i n g   t ec h n i q u e s ,   m a ch i n e   l e arn i n g ,   cl o u d   co mp u t i n g ,   an d   i n fo r m at i o n   s ecu ri t y .   H e  i s   a  mem b e r   o f   t h e   IE E E   an d   t h e  I n d i a n   Sci e n ce  co n g res s .   H e  h as   w o rk ed   i n   e d u c at i o n   s i n c e  2 0 0 3 .   H e   c a n   b e  c o n t ac t e d   at   em ai l :   e rs g au r1 2 3 4 @ g m a i l . co m .         A n i r u d h  Ka n dw a l           r ece i v e d   t h e   B. T ec h .   d eg r ee  i n   Co m p u t e r  S ci e n ce  an d   E n g i n ee r i n g   fr o m   t h e  B. T . K u m ao n   In s t i t u t e   o f  T ec h n o l o g y ,   D w ara h at ,   I n d i a .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t   i n c l u d e s   t h e   ap p l i c at i o n   o f   art i fi ci al   i n t e l l i g en ce,   co m p u t e r  v i s i o n ,   me d i c al   i m a g e  an al y s i s ,   an d   m a c h i n e  l e ar n i n g .   H e   c a n   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   an i ru d h k an d w a l 1 2 3 @ g m a i l . c o m .         Bh a s k a r  P a n dey           rece i v e d   t h e  B. T ech .   d e g r ee  i n   C o m p u t e r  S ci e n ce   a n d   E n g i n ee r i n g   fr o m   t h e  B. T . K u m ao n   In s t i t u t e   o f  T ec h n o l o g y ,   D w ara h at ,   I n d i a .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t   i n cl u d e s   p at t e rn   reco g n i t i o n   an d   me d i c al   i m ag e   an al y s i s .   H e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   b h as k ari n d i ap an d ey @ g m ai l . co m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.