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 32 8 ~ 1 33 8   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 32 8 - 1 33 8             1328     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   M u lti - c la ss c h r on ic  l u n g d i se ase  c la ssi f ic at io n  b ase d  on  gu i d e d   b ac k p r op agat io n  c on v ol u t io n al  n e u r al  n e t w o r k  u s in g c h e st     X - r a y  i m age s       Rak e s h   S e l va  Raj 1 ,   P avan   K u m ar   M ad al u   P al a k s h a m u r t h y 2 ,   B i d ar ak e r e   E s wa r ap p a  Rangas wam y 3   1 D e pa r tm e nt   of  I n f or ma ti o n S c i e nc e  a nd E ngi n e e r in g, A di c hun c ha na gi r i  I ns ti tu t e   of   T e c hn o l o g y , C hi kka ma ga lu r u, V is ve s w a r a y a   T e c hn o l o gi c a l  U ni ve r s it y , B e la ga v i,  I ndi a   2 D e pa r tm e nt   of  I n f or ma ti o n S c i e nc e  a nd E ngi n e e r in g, J N N  C o l le g e   of  E ngi n e e r in g,  S hi m o ga ,   V is ve s w a r a y a   T e c hn o l o gi c a l  U n iv e r s it y ,  B e la ga v i,  I nd ia   3 D e pa r tm e nt   of  A c a d e mi c s , V is ve s w a r a y a   T e c hn o l o gi c a l  U ni ve r s it y ,  B e la ga v i,   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  M a y   4 ,   202 4   R e vi s e d  S e p   20 ,   202 4   A c c e pt e d  S e p   30 ,   202 4       Cl i n i c al   d i ag n o s i s   i s   c r u c i al   as   ch ro n i c  l u n g   d i s e as e  i s   a  l e ad i n g   c au s e  o f   mo rt al i t y   w o rl d w i d e.   Ch e s t   X - ra y   i m a g i n g   i s   e s s e n t i al   fo r  t h e   e ar l y   a n d   acc u rat e   d i a g n o s i s   o f  l u n g   d i s e as e s .   H o w ev e r,   d u e   t o   t h e   c o m p l e x i t y   o f   p at h o l o g i c al   ab n o r m a l i t i e s   a n d   d e t ai l ed   a n n o t at i o n ,   t h e   co m p u t e r - a i d ed   d i ag n o s i s   o f  l u n g   d i s e as e s   i s   ch al l e n g i n g .   T o   o v e r c o me   t h i s   ch al l e n g e ,   t h i s   re s e ar ch   p ro p o s e s   t h e  g u i d e d   b ack p ro p ag at i o n   c o n v o l u t i o n al   n eu ral   n e t w o rk   (G BPCN N )  fo r  t h e   c l as s i fi c at i o n   o f  c h r o n i c   l u n g   d i s e as e   i n t o   1 4   c l as s e s ,   b y   ad j u s t i n g   t h e   n e t w o rk ’s   w e i g h t s   i n   C N N   l a y ers .   T h e   G BP  t ec h n i q u e  e n h an ce s   r e s u l t   a cc u ra cy   b y   p i n p o i n t i n g   t h e   r eg i o n s   i n   an   i n p u t   i m ag e.   I n i t i al l y ,   t h e  ch e s t   X - ra y   rad i o g rap h y   ( CX R )   d at as e t   i s   co l l ec t ed   f o r  e s t i m at i n g   t h e   e ff ec t i v en e s s   o f  t h e   c l as s i fi e r .   A ft e r  c o l l ec t i n g   t h e   d at as e t ,   t h e  p re - p ro ce s s i n g   i s   p e rf o r me d   b y   u t i l i z i n g   i m a g e   d e n o i s i n g   u s i n g   g au s s i an   fi l t e r   a n d   n o r m al i zat i o n   t ech n i q u e s .   T h e n ,   t h e  p r e - p ro ce s s e d   d at a  i s   f e d   t o   t h e  f e at u r e   e x t rac t i o n   p ro ce s s ,   an d   i t   i s   d o n e   b y   u s i n g   E ffi ci e n t N e t B2 .   Fi n a l l y ,   e x t rac t e d   f e at u r e s   ar e  p ro v i d ed   t o   t h e  c l as s i fi c at i o n   p ro ce s s   t o   c at eg o r i z e  c h r o n i c  l u n g   d i s e as e  i n t o   1 4   c l as s e s .   T h e   e x p e ri men t al   r e s u l t s   s h o w   t h at   t h e   p ro p o s e d   G BPCN N   me t h o d   at t ai n s   b e t t e r  r e s u l t s   an d   i t   ac h i e v e s   t h e  a cc u ra cy   o f  9 7 . 9 4 %   as   co m p ar ed   t o   t h e   e x i s t i n g   ap p ro ach e s   l i k e  Mo b i l e L u n g N e t V 2   a n d   C X - U l t ran e t .   T h e s e  r e s u l t s   h i g h l i g h t   t h e   p o t en t i al   o f   o u r  ap p ro a c h   f o r  cl i n i c a l   ap p l i c at i o n s .   K e y w o r d s :   C he s t   X - r a y   r a d i o gr a phi c   De e p  l e a r ni ng   E f f i c i e n t Ne t B 2   Ga us s i a n   f il t e r     G BPCN N   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   R a ke s h   S e l va   R a j   De pa r t m e n t   o f   I nf o r m a t i o n   S c i e n c e   a n d  E n g i ne e r in g,   A d i c h u n c ha n a g i r i   I ns t i t u t e   o f   T e c hn o l o g y   C hi kka m a ga l ur u,   Vi s v e s w a r a y a   T e c hn o l o g i c a l   U ni ve r s i t y   B e l a ga vi ,   I n d i a     E m a i l :  r a ke s hs r . c s e n g @ g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON   I n   t hi s   wo r l d,   l u n g  d i s e a s e   i s   o n e   o f   t h e   l a r ge s t   c a us e s   o f   c a n c e r - r e l a t e d  m o r t a l i t i e s   a n d  i t   i s   t h e   de a d l i e s t   di s e a s e   t y pe   [ 1] .   He n c e ,   e a r l y   t r e a t m e n t   a n d  d i a g n o s i s   c a n   e f f e c t i v e ly   m i n im i z e   t h e   l if e - t h r e a t e ni ng   n a t ur e   o f   l u n g  d i s e a s e   a s   we l l   a s   e nh a n c e   t h e   s ur v i va l   r a t e   o f   c a n c e r o us   pe o pl e   [ 2] .   I n   t h e   a dv a nc e d  m e d i c a l  im a ge   m o da l i t i e s ,   i m a g i ng  t e s t s   a r e   t h e   m o s t   o f t e n   ut i li z e d  s uppo r t i v e   m o da l i t i e s   whi c h   c a n   a s s i s t   e x pe r t s   i n  d i a g n o s i n g  a   r a n ge   o f   il l ne s s e s   [ 3] .   T h e r e   a r e   v a r i o us   m o da l i t i e s   ut i li z e d  f o r   di a g n o s i n g  t h e   v a r i o us   t y pe s   o f   d i s e a s e   s uc h   a s   c h e s t   X - r a y   r a d i o gr a phy   ( C XR ) ,   c o m put e d  to m o gr a phy   ( C T ) ,   m a mm o gr a m ,   a n d   hi s t o pa t h o l o g y   [ 4] .   Gl o b a ll y ,   C XR   i s   t h e   m o s t   pe r f o r m e d  r a d i o l o g y   i de n t i f i c a t i o n ,   a n d  o v e r   15 0  m il li o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52         M ult i - c las s   c hr onic  lung  dis e as e   c las s if ication  ba s e d  on  …  ( R ak e s h  Se lva  R aj )   1329   c a nc e r o us   pe o pl e   h a v e   b e e n   i de n t i f i e d  a nn u a l ly   i n   t h e   U ni t e d  S t a t e s   wi t h   t h e   h e l p  o f   t hi s   m o da li t y   [ 5] .     T h e   i nf e c t i o ns   o f   t h e   l u n g  i n   C XR   im a ge s   h a ve   be e n   i de n t i f i e d  i n   t h e   r a n ge   o f   bl u n t e d  c o s to ph r e ni c   a n g l e s ,   c a vi t a t i o ns ,   a n d  s o   o n .   He n c e ,   r a d i o t h e r a p i s t s   de t e c t   v a r i o us   s i t ua t i o n s   o f   l u n g  d i s e a s e   c l a s s e s   t h r o ugh   t h e   ut i li z a t i o n   o f   C XR   i m a ge s   [ 6] .   T h e   c l a s s if i c a t i o n   a n d  d i a g n o s i s   o f   l u n g  d i s e a s e   us i ng  C XR   i s   s uc h   a   d i f f i c u l t   pr o c e dur e   f o r   r a di o t h e r a p i s t s ,   b e c a us e   o f   t h e   b r o a d   r a n ge   o f   c h e s t   i m a ge s   [ 7] .   Ov e r   t h e   de c a de ,   t h e   n u m be r   o f   c o m put e r   a i de d  d i a g n o s i s   ( C A D)   s y s t e m s   ha v e   be e n   de v e l o p e d  to   us e   C XR   i m a g e s   f o r   t h e   de t e c ti o n   a n d   c l a s s if i c a t i o n   o f   l u n g  d i s e a s e s   [ 8] .   Ho we v e r ,   th e s e   s y s t e m s   a r e   uns uc c e s s f u l   i n   a t t a i ni ng  t h e   e s s e n t i a l   pe r f o r m a n c e   f o r   t h e   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   o f   l u n g  d i s e a s e   [ 9] .   T h e   r e s e a r c h e r s   de v e l o pe d  th e   de e p   l e a r ni n g  ( DL )   a ppr o a c h e s   f o r   a tt a i ni ng  s i g ni f i c a n t   pe r f o r m a n c e   i n   t he   c l a s s if i c a t i o n   a n d  de t e c t i o n   [ 10] .     T h e   DL   a ppr o a c h e s   c a n   l e a r n   o pt i m a l   f e a t ur e s   a n d  i g n o r e   t h e   a dd i t i o na l   f e a t ur e   e x tr a c t i o n   a ppr o a c h e s   [ 11 ] .   T h e   DL - b a s e d  l u n g  im a ge   c l a s s if i c a t i o n   a ppr o a c he s   ha v e   a t t a i n e d  e f f i c i e n t   pe r f o r m a nc e ,   pa r t i c u l a r ly   i n  C XR   im a ge s   [ 12] ,   [ 13] .   H o we v e r ,   s o m e   pr e vi o us   a pp r o a c h e s   h a v e   b e e n   pr o n e   t o   i m ba l a n c e   pr o bl e m s ,   whi c h  b e c o m e   t h e   m o s t  s i g nif i c a n t   f o r   l u n g  i m a ge   c l a s s i f i c a t i o n   [ 14] .   F a l s e   po s i t i v e   r a t e   ( F P R ) ,   a s   we l l  a s   f a l s e   n e ga t i v e   r a t e s   ( F NR ) ,   l e a ds   to  m i s c l a s s i f i c a t i o n   by   i nc l ud i ng  i r r e l e v a n t   o r   n o n - n o dul e   r e g i o ns   a s   pot e n t i a l   n o du l e s   [ 15] .   T o  o v e r c o m e   t hi s   c h a ll e n ge ,   t hi s   r e s e a r c h   pr o po s e s   t h e   n o v e l   DL   a ppr o a c h   o f  gu i de d  pr o pa ga t i o n  c o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   ( GPC NN )   f o r   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   l u n g  d i s e a s e .   T h e   gu i d e d  pr o pa ga t i o n  m a i n l y   c o n s i de r s   t h e   s i g ni f i c a n t   f e a t ur e s   a n d  t h r o ugh   pr opa ga t i n g  t h e   da t a   by   t h e   n e t wo r k  b a s e d  o n   gu i da n c e   f r o m   pr e vi o us   l a y e r s ,   t h e   G P C NN   c a n   e f f i c i e n t l y   c a pt ur e   t h e   hi e r a r c hi c a l   f e a t ur e s   i n   l u n g  im a ge s .   I n   t hi s   s e c t i o n ,   r e c e n t   r e s e a r c h   o n   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   c l a s s i f ica t i o n   a ppr o a c he s   b a s e d  o n   C XR   d a t a s e t s   i s   d is c us s e d.   S h a m r a t   e t  al .   [ 16 ]   pr e s e n t e d  t h e   f i ne - t un e d  M o bi leL u n gNe t V2  a ppr o a c h   f o r   t h e   m u l t i - c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n   o f   l u n g  d i s e a s e   f r o m   C XR   im a ge s .   T h e   M o bil e L un gNe t V2  wa s   o b t a i n e d  f r o m   t h e   m o d i f i c a t i o n  o f   t h e   M o bi l e Ne t V2.   T h e   C L A HE   a n d  da t a   a ug m e n t a t i o n   t e c hni que s   we r e   pe r f o r m e d  i n   t h e   pr e - pr o c e s s i n g  s t e p  to   o b t a i n   t h e   c o n t r a s t  i m a ge s   a n d  to  e n h a n c e   t h e   i n p ut  da t a .   T h e   ga us s i a n   f i l t e r   wa s   pe r f o r m e d  to  de no i s e   t h e   n o i s y   im a ge s .   T h e   M o bil e L u n gNe t V2  h a d  de pt h - w i s e   s e pa r a bl e   c o nv o l ut i o ns   a s   we l l   a s   b o tt l e n e c ks ,   s o  i t   mi n im i z e d  t h e   n u m be r   o f   i n put   pa r a m e t e r s   f r o m   l u n g  d i s e a s e .   Ho we v e r ,   t hi s   s e pa r a t i o n   m i g h t   r e s t r i c t   t h e   c a pa bi li t y   o f   t h e   m o de l   t o  i n t r i c a t e   f e a t ur e   de pi c t i o n s .   S o ui d  e t  al.   [ 17]   de v e l o pe d  t h e   m o d i f i e d  m o de l   M o bi l e Ne t   V2  a ppr o a c h   f o r   t h e   pr e d i c t i o n   a s   we ll   a s   c l a s s i f i c a t i o n   o f   t h e   l u n g  pa t h o l o g i e s   o f   f r o n t a l   t h o r a c i c   X - r a y s .   I n   t h e   pr e - pr o c e s s i n g  s t a ge ,   t h e   da t a   a ug m e n t a t i o n   a ppr o a c h   wa s   pe r f o r m e d  to  i m pr o v e   th e   i n put   da t a .   T h e   c l a s s if i c a t i o n   wa s   pe r f o r m e d  w i t h   t h e   M o bi l e Ne t V2  wi t h   t h e   a dd i t i o na l   n e ur a l   n e t wor k  ( NN )   l a y e r s .   T h e   M o bi l e Ne t V2  m o de l   o b t a i ne d  be tt e r   a c c ur a c y   r e s u l t s .   Ho we v e r ,   t h e   r e c a l l   o f   t h e   m o de l   wa s   r e l a t i v e ly   l o w  c o m pa r e d  t o   t h e   ot h e r   m e t h o ds   a nd  i t   e nh a n c e d  t he   f a l s e   n e ga t i v e   da t a   c l a s s i f i c a t i o n   i n  t h e   pr e d i c t i o n .     W a n g  e t  al.   [ 18]   i n t r o duc e d  t h e   t r i p l e - a tt e n t i o n   l e a r ni ng  ( A 3  Ne t )   f o r   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   l u n g   d i s e a s e .   T h e   i n t r o duc e d  a ppr o a c h   ut i l i z e d  t h e   pr e - t r a i n e d  m o de l   o f   De ns e Ne t - 121  a s   t h e   s uppo r t i v e   n e t wo r k   f o r   t h e   e x t r a c t i o n   o f   t h e   f e a t ur e .   T h e   A 3  Ne t   c o m bi ne d  m u l t i p l e   a t t e n t i o n   m e c h a ni s m s   s uc h   a s   c h a nn e l ,   e l e m e n t   a s   we l l   a n d  s c a l e - w i s e   a t t e n t i o n   l e a r nin g  to   c a p t ur e   t h e   i n t r i c a t e   de t a i l s   a n d  l e a r n   hi e r a r c hi c a l   f e a t ur e s   i n   i m a ge s .   Ho we v e r ,   t h e   i n t r o duc e d  a ppr o a c h   l im i t e d  f e a t ur e   r e us e   wh e n   t h e   i m a ge   f e a t ur e s   we r e   s i mi l a r ,   s o   i t   c a us e d  po or   c l a s s if i c a t i o n   pe r f o r m a n c e .   K a bi r a j   e t  al.   [ 19]   i m p l e m e n t e d  t h e  c h e s t   X - r a y   U l t r a n e t   ( C X - U l t r a n e t )   f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n   a n d  i de n t i f i c a t i o n   o f   13  t h o r a c i c   l u n g  d i s e a s e s   f r o m   C XR .   T h e   C X - U l t r a n e t   u t i li z e d  t h e   m u l t i c l a s s   c r o s s - e n t r o py   l o s s   f u n c t i o n   i n   a   c o m po s i t e   s c a l i ng  a ppr o a c h   w i t h   t h e   h e l p  o f   E f f i c i e n t Ne t   f o r   t h e   e x t r a c t i o n   pr o c e s s .   T h e   s ugge s t e d  a ppr o a c h   pr o vi de d  t h e   m a xim u m   a ve r a ge   r e s u l t s   a s   we l l   a s   e f f e c t i v e ly   h a n d l e d  t h e   c l a s s   i m ba l a n c e   pr o bl e m .   Ho we v e r ,   t h e   s ugge s t e d  a ppr o a c h   f a il e d  to  e v a l u a t e   t h e   r e gi o n   o f   i n t e r e s t   ( R OI )   i n   i nput   C XR ,   s o  i t   c a us e d  poo r   c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a nc e .   Al s hm r a ni   e t  al.   [ 20]   pr e s e n t e d  t h e   DL   a ppr o a c h   f o r   t h e   m u l t i c l a s s if i c a t i o n   o f   l u n g  d i s e a s e .   T h e   s ugge s t e d  a ppr o a c h   h a s   c l a s s if i e d   t h e   d i s e a s e   i n t o   pn e u m o ni a ,   l u n g  c a n c e r ,   l u n g  o pa c i t y   a s   we ll   a s   t ub e r c u l o s i s   ( T B ) .   I n   t h e   pr e - pr o c e s s i n g  s t e p,   t h e   i n c r e d i b l e   C XR   im a ge s   we r e   n o r m a li z e d  a s   we l l   a s   r e s i z e d  t o  e nh a n c e   t h e   m o de l   pe r f o r m a nc e .   T h e   s ugge s t e d  a ppr o a c h   u t i li z e d  t h e   pr e - t r a i n e d  a r c hit e c t ur e   o f   vi s ua l   ge o m e t r y   gr o up   19   ( VG G19 )   whi c h   i s   pe r f o r m e d  t h r o ugh   t h e   h e l p  o f   C N N  f o r   t h e   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a s   we ll   a s   t h e   F C   n e t wor k  a t   t h e   c l a s s if i c a t i o n   pr o c e s s .   H o we v e r ,   t h e   s ugge s t e d  a ppr o a c h   do e s   n ot  s o l v e   t h e   o v e r f i t t i n g  pr o bl e m .   F r o m   t hi s   s e c t i o n ,   s o m e   li mi t a t i o ns   h a v e   be e n   f o un d:  l o w   r e c a l l   v a l ue ,   ov e r f i t t i n g,   f a il ur e   to  e v a l u a t e   t h e   R OI   i n   i n put   d a t a ,   p oo r   c l a s s if i c a t i o n   pe r f o r m a n c e ,   a n d  l im i t e d  f e a t ur e   r e us e .   T o   s o l v e   t h e s e   pr o bl e m s ,   t hi s   r e s e a r c h   pr o po s e s   t h e   gu i de d  b a c kpr o pa ga t i o n   c o n v o l ut i o na l   n e ur a l   n e t wo r k   ( GB P C NN )   f o r   t h e   l u n g   d i s e a s e   c l a s s if i c a t i o n .   T h e   GB P C NN   i m pr o v e s   t h e   f e a t ur e   r e pr e s e n t a t i o n s   by   de ve l o p i n g  m o r e   i nf o r m a t i v e   f e a t ur e s   i n   l u n g  d i s e a s e .   De t a i l e d  i n f o r m a t i o n   a b o ut   t h e   pr o p o s e d  GB P C NN   i s   d i s c us s e d  i n  t h e   f o l l o w i ng  s e c t i o n .   T h e   pr i m a r y   c o n t r i b ut i o ns   o f   t hi s   r e s e a r c h   a r e   n o t e d   i n   t h e   f o l l o w i n g  s e c t i o ns .     T h e   pr e - pr o c e s s i n g  i s   do n e   by   us i ng  t w o   t e c h ni qu e s :  i m a ge   de n o i s i ng  i s   pe r f o r m e d  t h r o ugh   t h e   g a us s i a n  f i l t e r   to  r e m o v e   t h e   n o i s e s   t h r o ugh   t h e   e x c h a n ge   o f   e v e r y   p i xe l ’ s   i n t e n s i t y   w i t h   t h e   we i g h t e d  a v e r a ge   o f   n e i g hb o r i n g  p i x e l s   t o  e n ha n c e   t h e   i m a ge   qua l i t y .   T h e   da t a   n or m a l i z a t i o n   i s   us e d  t o  n o r m a li z e   t h e   C XR   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 32 8 - 1 33 8   1330   im a ge   da t a   by   n o r m a li z i ng  t h e   hi g h   a n d  l o w  v a l u e s   i n t o   0   a n d  1.   T hi s   a ppr o a c h   s uppo r t s   e n h a nc i n g  t h e   e f f i c a c y   o f   t h e   m o de l   by   im pr o vi n g  t h e   l e a r ni n g  c a pa bil i t y   i n  t h e   l u n g  d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n .     T h e   f e a t ur e   e x tr a c t i o n   i s   do n e   by   us i ng  t h e   pr e - tr a i ne d  E f f i c i e n t Ne t B 2  a r c hi t e c t u r e   to  e x tr a c t  m e a nin g f u l   f e a t ur e s   s uc h   a s   t um o r s   a n d  n o dul e s   f r o m   t h e   C XR   i m a g e s .   T hi s   a ppr o a c h   m a k e s   t h e   c l a s s i f i e r   e f f e c t i v e l y   t r a i n   t h e   f e a t ur e s .       T h e   DL   a ppr o a c h   o f   t h e   GB P C NN   c l a s s i f i e r   i s   pr o p o s e d  to  c l a s s if y   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   i n t o   14   c l a s s e s .   I t  i m pr o v e s   t h e   f e a t ur e   r e pr e s e n t a t i o ns   by   d e v e l o p i n g  m o r e   i nf o r m a t i ve   f e a t ur e s   i n   l u n g  d i s e a s e .   GB P   m a ke s   s ur e   t h a t   t h e   C NN   c o n s i d e r s   t h e   f e a t ur e s   l ike  s i z e ,   t e x t u r e ,   c o n t e x t  a s   we l l   a s   s h a p e   to   e f f e c ti ve l y   c l a s s if y   t h e   da t a .   T hi s   pa pe r   i s   a r r a n ge d  a s   f o l l o ws :  s e c t i o n   2  pr o vi de s   t h e   pr o p o s e d  m e t h o do l o g y .   S e c t i o n   3  pr e s e n t s   t h e   c l a s s if i c a t i o n   us i ng  GB P   us i ng  C NN .   T h e   r e s u l t s   a n d  d i s c us s i o n   a r e   pr o vi d e d  i n   s e c t i o n   4  a n d  s e c t i o n   5   g i v e s   t h e   c o n c l us i o n .       2.   P ROP OS E D  M E T HO D   T hi s   r e s e a r c h   pr o po s e s   t h e   c l a s s if i c a t i o n   o f   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   i n t o   t w o   c a t e g o r i e s   s uc h   a s   b e ni g n  a n d  m a li g n a n t   by   us i ng  GPC N N.   T hi s   s e c t i o n   c o m pr i s e s   va r i o us   s t e ps :  p r i m a r i ly ,   t h e   d a t a   i s   c o l l e c t e d  b y   us i n g  C X R   i m a ge s .   T h e n ,   pr e - pr o c e s s i n g  i s   pe r f o r m e d  by   t h e   i m a g e   de n o i s i n g  a n d  da t a   n o r m a li z a t i o n .   Af t e r   pr e - pr o c e s s i n g,   t h e   f e a t ur e s   a r e   e x t r a c t e d  by   us i n g  E f f i c i e n t Ne t B 2.   F i n a ll y ,   c l a s s i f i c a t i o n   i s   pe r f o r m e d  b y   us i n g  GPC NN   f o r   c a t e g o r i z i ng  t h e   14  c l a s s e s   o f   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e .   F i gur e   1  s h o ws   t h e   w o r ki n g   s t e ps   o f   t h e   pr o p o s e d  m e t h o d.           F i gur e   1.   W o r kf l o w  o f   t h e   pr o p o s e d  m e t h o d       2. 1.     Dat as e t   c ol l e c t ion   I n   t hi s   r e s e a r c h ,   t h e   C XR   i m a g e   da t a s e t   i s   c o ns i d e r e d  to  e s t i m a t e   t h e   e f f e c t i v e ne s s   o f   t h e   pr o p o s e d  m e t h o d.   I t  i s   t h e   publi c ly   a v a il a bl e   da t a s e t   a n d  i t  wa s   a c qu i r e d  f r o m   Gua n gz h o u  W o m e n   a n d  C hil dr e n ’ s   M e d i c a l   C e n t e r .   T hi s   da t a   i nv o l v e s   t h e   112 , 120   bil a t e r a l   t h or a c i c   X - r a y   da t a   a n d  t h e   60 , 412   n o r m a l   da t a   c o l l e c t e d  f r o m   30, 805  pa t i e n t s .   E n t i r e   X - r a y   i m a g e s   we r e   pe r f o r m e d  a s   pa r t  o f   t h e   r e pe t i t i v e   c l i n i c a l   c a r e   o f   t h e   pa t i e n t s .   T hi s   da t a s e t   i nv o l ve s   14  c l a s s e s   s u c h   a s   p n e u m o ni a ,   e de m a ,   e m p hy s e m a ,   e f f us i o n ,   i nf i l t r a t i o n ,   m a s s ,   p l e ur a l   t hi c ke ni ng,   pu l m o na r y   f i br o s i s ,   c on s o l i da t i o n ,   pne u m o t h o r a x ,   a t e l e c t a s i s ,   h e r ni a ,   n o du l e   a n d   c a r d i o m e ga ly   [ 21] .   T hi s   da t a s e t  i m a ge   i s   s t o r e d  i n   a   P NG   f o r m a t   wi t h   a   s i z e   o f   1024× 102 4   pi xe l s .     T h e   c o l l e c t e d  da t a s e t   i s   f e d  t o   t h e   pr e - p r o c e s s i n g  s t a ge   to   a c hi e v e   b e t t e r   c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e .     T h e   pr e - pr e pr o c e s s i n g  i s   pe r f o r m e d  be c a u s e   t h e   c o l l e c t e d  da t a   c o n t a i n s   u n wa n t e d  n o i s e s ,   s o  i t   l e a ds   to   p oo r   pe r f o r m a n c e .   F i gur e   2  s h o ws   t h e   s a m p l e   i m a g e s   o f   t h e   C XR   i m a g e   da t a .     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         M ult i - c las s   c hr onic  lung  dis e as e   c las s if ication  ba s e d  on  …  ( R ak e s h  Se lva  R aj )   1331       F i gur e   2.   14  c l a s s e s   o f   C XR   i m a g e s       2. 2.     D at a   p re - p r oc e s s in g   T h e   pr e - pr o c e s s i n g  m u s t   b e   pe r f o r m e d  b e f o r e   th e   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   i n   l u n g   d i s e a s e   t o   e n h a n c e   t h e   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   m o de l.   T h e   c o l l e c t e d  C XR   da t a   c o n t a i n s   n o i s y   da t a   a nd  a   c l a s s   im ba l a n c e   pr o bl e m .   S o ,   i t   l e a ds   to   m i s c l a s s if i c a t i o n   pr o bl e m s .   He n c e   i n   t hi s   s t e p,   t h e   i m a g e   de n o i s i n g  a n d   n o r m a li z a t i o n   t e c hni que s   a r e   ut i li z e d  t o   e n h a nc e   t h e   s y s t e m   pe r f o r m a n c e .   A   de t a i l e d  e x p l a na t i o n   o f   t hi s   t e c h ni que   i s   de s c r i b e d  i n   t h e   f o l l o w i ng  s u bs e c t i o n .     2. 2. 1.   I m age   d e n ois in g   Us ua ll y ,   t h e   c o l l e c t e d  C XR   i m a ge   da t a   c o n t a i ns   unwa n t e d  n o i s e s   a n d  un c l e a r   i m a ge s ,   whi c h   l e a ds   t o  i na c c ur a t e   c l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t s .   He n c e ,   i m a ge   de no i s i ng  i s   p e r f o r m e d  to   e l im i na t e   t h e   n o i s e s   f r o m   a n   im a ge   to   e n h a n c e   t h e   vi s ua l   qua li t y .   C o m p a r e d  to   ot h e r   f i l t e r s ,   t h e   g a us s i a n   f il t e r   i nc l i ne s   t h e   pr e s e r v e d  e dge s   i n   a   l u n g  d i s e a s e   im a ge .   Ga us s i a n   f il t e r   [ 22]   i s   a   s m o o t hi n g  f il t e r ,   whi c h   i s   ut i l i z e d  f o r   r e m o vi ng  t h e   n o i s e s   f r o m   t h e   l u n g  d i s e a s e   i m a ge   da t a .   I n   de n o i s i ng  t h e   i mage ,   t hi s   f il t e r   a pp l i e s   t h e   we i g h t e d  a v e r a ge   i n   th e   p i x e l  v a l ue s   to   m i nim i z e   t h e   d i s t a n c e   f r o m   t h e   c e n t e r   pi xe l   v a l ue .   T h e   g a us s i a n   f il t e r   s uppo r t s   m i nim i z i ng  t h e   s ha r p  tr a n s i t i o n   e dge s   a m o n g  t h e   p i xe l s   a n d  i t   m a ke s   t h e   i m a ge s   s m o o t h e r .   T h e   de n o i s e d  i m a g e   i s   t h e n  pr o vi de d  a s   i n put   to  t h e   n o r m a li z a t i o n   pr o c e s s .     2. 2. 2.   M in - m ax   n or m a l i z at ion   T h e   c o l l e c t e d  C XR   i m a g e   da t a s e t  i nv o l v e s   d i v e r s e   f e a t ur e s   wi t h   v a r i o us   da t a   r a n ge s .   T h e   o r i g i na l   f e a t ur e   s e t s   f r o m   t h e   C X R   t a ke   a   l o n g  c o nv e r ge n c e   r a t e   f o r   t r a i ni ng  t h e   NN .   He n c e ,   t h e   mi n - m a x  n o r m a li z a t i o n   [ 23]   t e c h ni que   i s   ut i li z e d  t o   n or m a l i z e   t h e   i nput   da t a   i n   t h e   r a n g e   o f   0   to   1   r e s pe c ti ve ly .   No r m a li z i ng  t h e   p i xe l   va l ue s   e ns ur e s   t h a t   t h e   m o de l   c a n   l e a r n   e f f e c t i v e ly   f r o m   da t a   w i t h o ut   b e i n g  a f f e c t e d  by   t h e   s c a l e   o f   p i x e l   i n t e n s i t i e s .   T h e   m i n - m a x   n o r m a li z a t i o n   i s   f o r m u l a t e d  i n   ( 1) :     ′ = −   −    ( 1)     w h e r e ,   ′   –   n or m a li z a t i o n   da t a ;     –   a c t ua l   da t a ;     a n d   –   m i nim u m   a n d  m a xim u m   da t a .   T h e   m i n - m a x   n o r m a li z a t i o n   i s   m i nim a ll y   s e ns i t i v e   t o  t h e   o u t l i e r s   a n d  i t   e nh a n c e s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t s .   I n   thi s   s t e p,   t h e   da t a s e t  i s   d i vi de d  i n t o   t w o   pa r t s :   80%   o f   t h e   da t a   a r e   us e d  f o r   t h e   t r a i ni ng  a n d  20%   i m a ge s   a r e   us e d  f o r   t e s t i n g.   T h e   n o r m a li z e d  da t a   i s   t h e n   f e d  to   t h e   f e a tur e   e x t r a c t i o n   pr o c e s s   to   e x tr a c t  t h e   l u n g  i m a ge   f e a t ur e s .     2. 3.     F e at u r e   e x t r ac t ion   I n   t hi s   s t e p,   t h e   de n o i s e d  a n d  n o r m a li z e d  C X R   i m a ge s   a r e   e x t r a c t e d   t h r o ugh   t h e   pr e - t r a i n e d  C NN   a r c hi t e c t ur e .   T h e   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   pr o c e s s   a im s   to   r e duc e   t h e   hi g h   d i m e ns i o n a li t y   o f   t h e   f e a t ur e s   a n d  da t a   c o m pa c t i o n .   I n   t h i s   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   pr o c e s s ,   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  a r c hi t e c t u r e   i s   ut i li z e d  to  e x t r a c t  t h e   l u n g   f e a t ur e s .   C o m pa r e d  to  t h e   ot h e r   p r e - t r a i n e d  m o de l s ,   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  a r c hi t e c t ur e   a c c e pt s   t h e   f e a t ur e   m a p s   f r o m   pr e vi o us   l a y e r s   a n d  a ll o ws   i t   t o   r e us e   t h e   l un g  im a ge   f e a t ur e s   m o r e   e f f e c t i ve l y .   D e t a i l e d  i n f o r m a t i o n   a b o ut   t h i s   a r c hi t e c t ur e   i s   pr o vi de d  a s   s u bs e c t i o n   b e ll o w.       2. 3. 1.   E f f icie n t Ne t B 2   T h e   E f f ii e n t Ne t B 2  pr o vi d e s   t h e   a d v a n t a ge   o f   b e t ter - qua l i t y   f e a t ur e s   a n d  i t   e f f e c t i v e ly   s im p li f i e s   t h e   f e a t ur e s   i n   t h e   C XR   i m a ge .   T hi s   a r c hi t e c t ur e   i s   us ua ll y   c o m put a t i o n a ll y   e f f i c i e n t   a n d  o b t a i n s   gr e a t e r   pe r f o r m a n c e   i n   l u n g  d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n .   T h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  [ 24] ,   [ 25]   u t i l i z e s   t h e   c o m po un d  c o e f f i c i e n t   to   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 32 8 - 1 33 8   1332   pr o vi de   t h e   c o n t i n uo us   s c a li ng  o f   w i dt h ,   r e s o l ut i o n   a s   we ll   a s   de pt h   pa r a m e t e r s .   E v e r y   d im e ns i o n   i n  t h e   im a ge   i s   s t e a di ly   s c a l e d  by   t h e   pr e de t e r m i ne d  gr o up   o f   t h e   s c a l i ng  c o e f f i c i e n t s .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  s c a l e s   t h e   n e t wo r k   b r e a dt h ,   r e s o l ut i o n   a s   we l l   a s   de pt h   o f   t h e   i m a g e   by   ut i li z i ng  t h e   gr o up   o f   pr e s e t   s c a l i ng  c o e f f i c i e n t s .   T h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  i s   m a de   up  m o bi l e   i nve r t e d  c o n v o l ut i o n a l   ( M B C o nv )   l a y e r .   B a s e d  o n   t h e   va r i o us   t a s ks ,   t h e   n e t wo r k  f e a t ur e   i n   E f f i c i e n t Ne t B 2  i s   m o d i f i e d  t o   m i nim i z e   t h e   n u m be r   o f   f e a t ur e s   a s   we l l   a s   e ns ur e   e nh a nc e d  a c c ur a c y   r e s u l t s .   I n   t hi s   f e a t ur e   e x t r a c tor ,   t h e   i m a ge   i s   pr o vi d e d   a s   i n put  to  c o n v o l ut i o n   t h r o ugh   a   3× 3   c o n v o l ut i o n   ke r n e l  a n d  pr o vi de s   t h e   o u t pu t   a s   a   1× 1   c o n v o l ut i o n   l a y e r .   T h e   e x t r a c t e d  f e a t ur e s   a r e   t h e n   pr o vi de d  t o  t h e   c l a s s i f i c a t i o n   pr o c e s s .       3.   CL ASS I F I CA T I ON   I n   t hi s   s t a ge ,   t h e   e x t r a c t e d  f e a t ur e s   a r e   pr o vi de d   a s   i n put   to  t h e   c l a s s i f i c a t i o n   pr o c e s s   t o  c l a s s i f y  c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   i n t o  14  c a t e g o r i e s .   T h e   DL - ba s e d  c l a s s if i c a t i o n   a ppr o a c h   ut i l i z e s   t h e   m i n i m u m  a m o un t   o f   t r a i ni ng  s a m p l e s   a s   we ll   a s   pr o vi de s   s upe r i o r   r e s u l t s .   T h e   C NN   c l a s s i f i e r   i s   ut i li z e d  f o r   c l a s s if yi ng   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   a n d  de t a i l e d  i nf o r m a t i o n   o n   t hi s   c l a s s if i e r   i s   pr o vi de d  i n   t h e   f o l l o w i ng   s u bs e c t i o n .     3. 1.     Gu i d e d   b ac k p r op agat ion   c on vol u t ion al   n e u r a l   n e t wor k   C NN   i s   e s p e c i a ll y   ut i li z e d  f o r   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   pr o c e s s ,   pa r t i c u l a r ly   i n  m e d i c a l   i m a ge s .   T h e   c o n v o l ut i o n   i s   t h e   m a t h e m a t i c a l   o pe r a t i o n   t h a t  c o m pa r e s   t h e   t w o  v a r i o us   f u nc t i o ns   a n d  i t   c a l c u lat e s   t h e   n u m be r   o f   s im il a r i t y   f u n c t i o ns .   T h e   C NN   i s   m a de   up  o f   t h r e e   s i g nif i c a n t   l a y e r s   s uc h   a s   1  c o nv o l ut i o n  l a y e r ,   2  poo l i ng  a s   we ll   a n   F C   l a y e r .   T h e   m i n im u m   n u mb e r   o f   f u n c t i o ns   i n   C NN   a r e   o c c up i e d  a n d  c o m p a r e d  w i t h  e v e r y   im a ge   i n   t h e   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r .   T hi s   pr oc e dur e   de v e l o pe d  t h e   f e a t ur e   s e t s   f r o m   e v e r y   i n put  da t a ,   ge n e r a ll y   t h e   d i m e ns i o n   i s   hi g h e r   t h a n   t h e   i n put   da t a .   I n   t hi s   c l a s s if i e r ,   t h e   i n put   da t a   i s   pr o vi de d  i n   t he   s i z e   o f   224× 224× 3   to  t h e   c o n v o l ut i o na l   l a y e r .   A s s u mi n g  t h a t  s i g na l     a n d  c o n v o l ut e   i t   wi t h   t h e   ke r n e l   ,   t h e   o u t c o m e   o f   t hi s   c o nv o l ut i o n   i s   f o r m u l a t e d  i n   ( 2) :     ( ∗ ) = ∫ ( ) ( − )    ( 2)     w h e r e ,   ∈   f o r   a l l   ≥ 1 .   N o w,     –   i n put   l a y e r   o f   t h e   c o nv o l ut i o n;   o u t pu t   l a y e r   i s   k n o wn   a s   t h e   f e a t ur e - m a p  o r   a c t i v a t i o n .   He r e ,   i n   t h e   c a s e   o f   hi g h e r   d i m e n s i o ns ,   a s s u mi ng    a s   t h e   d i s c r e t e   pa r a m e t e r   o f   t h e   c o n v o l ut i o n   i s   f o r m u l a t e d  i n   ( 3) .   I n   t hi s   pr o c e dur e ,     e x p l o r e s   t h e   e n t i r e   v a l ue s   i n   t h e   s pa c e   w hi c h  i s   n o t  b o un de d  t o  t h e   s pe c i f i c   d i m e ns i o n .     o f   ×   pi x e l s   a r e   f o r m u l a t e d  i n   ( 4) .     ( ∗ ) ( ) = ∑ ( ) ( − )   ( 3)     ( ∗ ) ( , ) = ∑ ∑ ( , ) ( 1 − , − ) − 1 = 0 − 1 = 0   ( 4)     A t   t h e   o u t c o m e   o f   t h e   c o nv o l ut i o n   l a y e r ,   a n  i n put   i m a ge   b e c o m e s   m i n im a ll y   r e c o gni z a bl e .   Ne v e r t h e l e s s ,   s pe c if i c   da t a   s uc h   a s   o r i e n t a t i o n ,   pa tt e r n s   a s   we l l   a s   e dge s   i n   t h e   l u n g  i m a ge   be c o m e   m o r e   vi s i b l e .   T h e   m a x - po o l i ng  l a y e r   i s   to  m i n im i z e   t h e   s i z e   o f   t h e   f e a t ur e   m a p  w i t h o ut  l o s i n g  a   n u m be r   of   h e l p f u l   da t a .   B e t we e n   t h e   v a r i a n t s   o f   t h e   p oo l i ng  o pe r a t i o n s ,   m a x - po o l i ng  a s   we ll   a s   a v e r a ge - po o l i ng  a r e   t h e   m o s t   ge n e r a l .   T h e   m a x - poo l i ng  a s   we l l   a s   a v e r a ge - po o l i ng  m a i n t a i ns   t h e   l a r ge r   a s   we l l   a s   a v e r a ge   v a lue  i n   t h e   C NN .   I f   t h e   m a x - po o l i n g  o pe r a t i o n   i s   e m p l o y e d  w i t h   t h e   ke r n e l   s i z e   ( ∗ )   a s   we l l   a s   t h e   s t r i de   o f     o n  ( ∗ )   f e a t ur e - m a p,   whi c h   r e s u l t s   i n   ( × )   f e a t ur e - m a p.   B a s e d  o n   t h e   s i z e   o f   t h e   i nput   i m a ge   a s   w e l l   a s   t he   C NN   m o de l ,   t h e   n u m be r   o f   c o nv o l ut i o n   a s   w e l l  a s   po o l i n g  l a y e r s   a r e   ut i li z e d.   Ne v e r t h e l e s s ,   t h e   f e a t ur e - m a p  r e s o l ut i o n   m i n im i z e s   w i t h   e v e r y   ne w  la y e r   a n d   t h e   m a c hi ne   o b t a i n s   s o m e   r e l e v a n t   f e a t ur e s .   T h e   F C   l a y e r   i s   t h e   f i na l   l a y e r   o f   t h e   C NN   m o de l ,   w hi c h  e m p l o y s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   t a s ks   f o l l o w i ng  t h e   pr i nc i p l e s   o f   t h e   m u l t i - l a y e r   pe r c e pt r o n .     GB P   i s   t h e   m o s t   u t i li z e d  m e t h o d  f o r   c l a s s i f i c a t i o n  pur p o s e s ,   whi c h   pr o vi de s   a   vi s u a l   e x p l a na t i o n   o f   t h e   C NN   a ppr o a c h e s .   T hi s   G B P   a ppr o a c h   i s   a   gu i da n c e   whe r e   ne ga t i ve   gr a d i e n t s   a r e   f i xe d  t o   0   t h r o ugh   t h e   r e c t i f i e d  l i ne a r   uni t   ( R e L U)   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   i n   t h e   pr o pa ga t i o n   pr o c e s s .   F o l l o w i n g  t hi s   gu i da n c e ,   t h e   GB P   de n o i s e s   t h e   s a l i e nc y   m a p,   m a k i ng  i t   m o r e   e f f e c t i ve   t h a n   o t h e r   m e t h o ds   o f   vi s ua l   e x p l a na t i o n   a pp r o a c h e s .   T hi s   r e s e a r c h   a pp l i e s   t h e   GB P   i n   t h e   R e L U  a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   a n d  t h e   o u t c o m e   o f   t hi s   a ppr o a c h   i s   t h e   gr a d i e n t   m a s k  t h r o ugh   t h e   pi x e l .   T h e   s h o r t c u t  c o n n e c t i o n   c h a nn e l   i s   t h e   va r i a t i o n   a m o n g  t h e   i d e n t i t y     m a pp i ng  a s   we ll   a s   n o r m a l   C NN ,   t h a t   pe r m i t s   a   d a t a   e s t i m a t e d  f r o m   t h e   li g h t   c o n v o l ut i o n   l a y e r   to   s t r a i g h t l y  a tt a i n   de e p  c o nv o l ut i o n   l a y e r .   F i gur e   3  s h o ws   t h e   i de n t i t y   m a pp i ng  m o du l e   o f   t h e   C NN .     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         M ult i - c las s   c hr onic  lung  dis e as e   c las s if ication  ba s e d  on  …  ( R ak e s h  Se lva  R aj )   1333       F i gur e   3.   T h e   i de n t i t y   m a pp i ng  m o du l e   o f   C NN       T hi s   a ppr o a c h   s o l v e s   a   v a ni s hi ng  gr a d i e n t   i s s u e   t h r o ugh   e n ha n c i ng  t h e   n u m be r   o f   c o nv o l ut i o n a l   l a y e r s   a s   we l l   a s   e nh a n c i ng  t h e   a c c ur a c y   o f   a   m u l t i - c o nv o l ut i o na l   l a y e r   o f   t h e   C NN .   T h e   o ut c o m e   o f   ( )   i s   c o n v e r t e d  i n t o   ( ) +   i s   f o r m u l a t e d  i n   ( 5) .   An   a r bi t r a r y   L - l a y e r   f e a t ur e   o f   t h e   de e p  n e ur a l   n e t wor k  ( DN N)   i s   a c qu i r e d  t h r o ugh   t h e   r e c ur s i o n ,   whi c h   i s   f o r m u l a t e d  i n   ( 6)   a n d  ( 7)   a s :     ( ) = ( ) +   ( 5)     ( ) = ∑ ( ) + − 1 = 1   ( 6)      =  ( 1 + ∑ ( ) − 1 = 1 )   ( 7)     W h e r e ,     –   i n put ;   ( )   –   a n   a n t i c i pa t e d  o u t c o m e   o f   b a s i c   m a pp i ng ;   ( )   –   r e s i dua l   m a pp i ng.   Opt i m a l  l e a r ni ng  o f   m a pp i ng  t a r ge t  to   de v e l o p  ( )   i n c li ne s   t o  0 .  ( )   –   t h e   o u t c o m e   o f   t h   l a y e r .   Af t e r   t h a t,   t h e   A da m   o pt i m i z e r   i s   ut i li z e d  t o  i de n t i f y   t h e   d i s c r e te  l e a r ni ng  r a t e   i n   e a c h   pa r a m e t e r   f o r   e s t i m a t i n g  t h e   l o s s   t h r o ugh   t h e   c a t e gor i c a l   l o s s   f u n c t i o n .   F i na ll y ,   t h e   d a t a   i s   m o v e d  t h r o ugh   t h e   R e L U  a c t i v a t i o n   f u nc t i o n  a s   we ll   a n d  r e s p e c t i v e   c l a s s if i c a t i o n   r e s u l t s   a r e   t h e   o ut c o m e .   T h e   s m a ll   po r t i o n s   f r o m   t h e   pr e d i c t e d  o u tco m e   a r e   pr o vi de d  to   t h e   i n put   l a y e r   a s   a   f e e d  to   r e c a l c u l a t e   t h e   we i g h t ,   s o  i t   m i n i mi z e s   t h e   e r r o r   v a l ue s   a n d   h a s   t he   f a s t e r   l e a r ni ng  c a pa bil i t y   t o   tr a i n   t h e   m o de l .   GB P   i n c li ne s   to  o v e r whe l mi ng  t h e   i n a ppr o pr i a t e   f e a t ur e s   a s   we ll   a s   n o i s e   w hil e   f o c us i ng  o n   t h e   pr o m i ne n t   i m a ge   pa r t s .   T hi s   i s   h e l p f u l   i n  l u n g  d i s e a s e   c l a s s if i c a t i o n ,   a s   i t  s uppo r t s   t h e   n e t w o r k   to   f o c us   o n   t h e   a ppr o p r i a t e   s tr uc t ur e s   wi t hi n   t h e   l u n g  c l a s s e s .   T h e   e x pe r i m e n t a l   c o nf i gur a t i o ns   o f   t h e   pr o p o s e d  a ppr o a c h   a r e   pr o vi de d  i n   t h e   f o l l o w i ng  s e c t i o n .       4.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   I n   t hi s   s e c t i o n ,   e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e   pr o p o s e d  G B P C NN   a ppr o a c h   i s   e x e c ut e d  o n   a   P y t h o n   3. 8  e nvi r o nm e n t   a n d  t h e   s y s t e m   c o nf i gur a t i o n   w i t h   W i ndo ws   10  OS,   I n t e l   C o r e   i 7  pr o c e s s o r ,   a n d  16   G B   R AM .   T h e   GB P C N N  i s   v a li da t e d  by   ut i li z i ng  v a r i o us   a s s e s s m e n t   m e t r i c s   na m e d  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n,   r e c a l l ,     F1 - s c o r e   a n d  a r e a   un de r   c ur v e   ( A UC ) .   T h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m u l a   o f   e v e r y   m e t r i c   i s   de s c r i be d  i n   t h e   f o l l o w i n g  ( 8 ) - ( 12) .         =    +   +  +  +      ( 8)        =   +    ( 9)       =     +    ( 10)     1 −    =   2  2  +  +    ( 11)     = ∑ ( ) − ( + ) / 2 +   ( 12)     W h e r e ,   T P   -   tr ue   p o s i t i v e ;   T N  –   t r ue   n e ga t i v e ;   F P   –   f a l s e   po s i t i v e ;   F N  –   f a l s e   n e g a t i ve ;    –   n um be r   o f   po s i t i v e   im a ge s ;     –   n u m be r   o f   n e ga t i v e   im a ge s ;    –   r a t e   o f   t h   i m a ge .   T a bl e   1  pr o vi de s   t h e   t r a i ni ng   hy pe r pa r a m e t e r s   o f   t h e   GB P C NN .   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 32 8 - 1 33 8   1334   T a bl e   1.   T r a i ni n g  hy pe r pa r a m e t e r s   o f   t h e   GB P C NN   H y p e r pa r a m e t e r   V a lu e s   D im e ns i o n  of  a n i nput  i ma g e   ( 224, 224, 3)   K e r n e l  s iz e   3 × 3   B a tc h s i z e   32   E poc h   10   A c ti v a ti o n  f un c ti o n   R e L U   O pt im iz e r   A da m   L o s s   f un c ti o n   C a te gor ic a l  l o s s   f un c ti o n       4. 1.     P e r f o r m an c e   a n al ys i s   T h e   d i f f e r e n t   e v a l u a t i o n   m e t r i c s   a r e   c o n s i de r e d  f o r   e s t i m a t i n g  t h e   e f f e c t i v e ne s s   o f   t h e   pr o p o s e d   GB P C NN   a ppr o a c h .   T h e   C X R   i m a g e   da t a s e t   i s   ut i l i z e d  t o  e s t i m a t e   e f f e c t i ve n e s s   o f   t hi s   a ppr o a c h .   T he   pr o p o s e d   m e t h o d’ s   e f f e c t i v e ne s s   i s   de t e r m i ne d  ut i li z i ng  a c c ur a c y   a n d  l o s s   f u n c t i o n   c o n c e r ni ng  t h e   n um be r   o f   e po c h s .   T a bl e s   2  a n d  3  s h o w  t h e   pe r f o r m a nc e   a na ly s i s   o f   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a n d  c l a s s if i c a t i o n   by   us in g  C XR   im a ge   da t a s e t .       T a bl e   2.   P e r f o r m a nc e   a na ly s i s   o f   f e a t ur e   e x t r a c t i o n  r e s u l t s   E xt r a c t or   A c c u r a c y   ( % )   P r e c is i o n ( % )   R e c a ll  ( % )   F1 - s c o r e  ( % )   R e s N e t - 50   81.10   80.50   80.00   81.00   V G G 16   79.20   75.80   73.40   70.00   D e ns e N e t - 121   73.00   72.89   72.65   72.90   E f f i c i e nt N e tB 2   97.94   92.00   89.00   92.00       T a bl e   2  s h o ws   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  wi t h   v a r i o us   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a ppr o a c h e s   b a s e d  o n   t h e   C XR   im a ge   da t a s e t .   T h e   e xi s t i n g  f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a ppr o a c h e s   n a m e d  R e s Ne t - 50,   VG G - 16,   a n d  De ns e Ne t - 121  a r e   e x a mi ne d  i n   t hi s   s e c t i o n .   As   c o m p a r e d  to  t h e s e   e xi s t i n g  a pp r o a c h e s ,   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 2  i s   e f f e c t i ve   due   to  mi n im i z i ng  t h e   n u m be r   o f   pa r a m e t e r s   a n d  o pe r a ti o n s   t h r o ugh   u t i li z i ng  a n   i n t e gr a t i o n   o f   M B C o nv  a n d  S E   bl o c k s   i n   t h e   e x t r a c t i o n   pr o c e s s .   T h e   ut i l i z e d  E f f i c i e n t Ne t B 2  a c c o m p l i s he s   a c c ur a c y   o f   97. 94% ,   pr e c i s i o n   o f   92. 00% ,   r e c a l l   o f   89. 00% ,   F 1 - s c o r e   o f   92. 00%   a n d  A UC   o f   97. 94%   r e s pe c t i v e ly .   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d   a tt a i ns   e f f e c t i v e   o u t c o m e s   w h e n   c o m p a r e d  to  ot h e r   e x t r a c tor s   wi t h   d i f f e r e n t   e v a l u a t i o n   i nd i c e s .   T a bl e   3  s h o ws   t h e   GB P C NN   w i t h   d i f f e r e n t   c l a s s if i e r s   f o r   l u n g  d i s e a s e   c l a s s if i c a t i o n   b a s e d  o n   t h e   C XR   i m a ge   da t a s e t .   T h e   e xi s t i n g  c l a s s if i e r s   n a med  I n c e pt i o n V2,   VG G - 19,   a n d  C NN   a r e   e x a m i ne d  i n   t hi s   s e c t i o n .   A s   c o m pa r e d  to   t h e s e   e xi s t i n g  a ppr o a c he s ,   t h e   GB P C NN   i s   e f f e c t i v e   due   to   GB P   f o c us e s   o n   t h e   a f f e c t e d  r e g i o n s   o f   a n   i nput   i m a ge ,   s o   i t   h e l p s   to  i m pr o v e   t h e   a c c ur a c y   o f   r e s u l t s .   T h e   pr o p o s e d  GB C NN   a c c o m p li s he s   a n   a c c ur a c y   o f   97. 94% ,   p r e c i s i o n   o f   92. 00% ,   r e c a l l   o f   89. 00% ,   F 1 - s c o r e   o f   92. 00%   a n d  A U C   o f   97. 94%   r e s pe c t i v e ly .   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d  a tt a i ns   e f f e c t i v e   o ut c o m e s   w h e n   c o m p a r e d  to   ot h e r   c l a s s if i e r s   w i t h   d i f f e r e n t   e v a l ua t i o n   i nd i c e s .   T a bl e   4  s h o ws   t h e   a n a ly s i s   o f   C XR   c l a s s e s   us i n g  v a r i o us   m e t r i c e s .       T a bl e   3.   P e r f o r m a nc e   a na ly s i s   o f   c l a s s if i c a t i o n   r e s u l t s   C la s s if ie r s   A c c u r a c y   ( % )   P r e c is i o n ( % )   R e c a ll  ( % )   F1 - s c o r e  ( % )   I nc e pt i o nV 2   80.05   82.00   80.00   80.00   V G G 19   87.90   87.00   87.00   88.00   C N N   74.73   75.00   72.00   73.50   G B P C N N   97.94   92.00   89.00   92.00       T a bl e   4.   A na ly s i s   o f   C X R   c l a s s e s   us i ng  va r i o us   m e t r i c s   D is e a s e s   A c c u r a c y   ( % )   P r e c is i o n ( % )   R e c a ll  ( % )   F1 - s c o r e  ( % )   A U C  ( % )   C a r di o m e ga l y   99.89   99.90   98.77   99.90   99.2   A te l e c ta s is   97.11   98.07   97.70   97.00   99.5   F ib r o s is   98.47   98.92   98.39   98.50   98.7   M a s s   94.25   98.24   98.21   94.50   99.2   P ne um o ni a   97.23   97.50   97.32   97.30   98.4   E f f us i o n   91.42   98.79   98.27   91.50   99.1   C o ns o li da ti o n   79.01   84.02   83.46   79.00   98.9   E mph y s e ma   93.71   98.90   99.24   93.80   99.4   E de ma   88.78   92.88   93.47   89.50   98.8   I n f il tr a ti o n   97.22   99.98   97.01   97.20   99.7   N o dul e   70.2   75.04   79.00   78.25   .99.6   P le ur a l  th ic k e ni ng   80.62   87.68   87.82   80.70   99.7   P ne um o th or a x   98.87   99.50   98.70   98.90   99.8   H e r ni a   91.64   95.15   94.21   91.70   98.9   A ve r a ge   97.94   92.00   89.00   92.00   97.94   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         M ult i - c las s   c hr onic  lung  dis e as e   c las s if ication  ba s e d  on  …  ( R ak e s h  Se lva  R aj )   1335   4. 1. 1.   Ac c u r ac y  f u n c t ion   F i gur e   4  i ll u s t r a t e s   t h e   tr a i ni ng  a n d  va l i d a t i o n   o f   th e   a c c ur a c y   f u nc t i o n   f o r   GB P C NN .   T h e   a c c ur a c y   o f   t h e   v a l i da t i o n   i s   a tt a i n e d  t h r o ugh   t h e   m o de l   o n   t h e   10 th   e p o c h .   I n   t h e   0 th   e p o c h ,   t h e   t r a i ni ng  a n d  va l i da t i o n  a c c ur a c y   a t t a i ns   0. 62  a n d  0. 84  r e s pe c t i v e ly .   Ho we v e r ,   i n   t h e   9 th   e po c h ,   t h e   tr a i ni n g  a n d  v a li da t i o n   a tt a i n   t h e   m a xim u m   r e s u l t s   o f   0. 9852  a n d  0. 9794  r e s pe c t i v e ly .     4. 1. 2.   L os s   f u n c t ion   F i gur e   5  r e pr e s e n t s   t h e   tr a i ni n g  a n d  va l i d a t i o n   o f   t h e   l o s s   f u nc t i o n   f o r   t h e   GB P C NN .   T h e   m i n i m u m  l o s s   o f   t h e   v a li da t i o n   i s   a t t a i n e d  t h r o ugh   t h e   m o de l   o n   t h e   8 th   e po c h ,   whil e   t h e   t r a i ni ng  c o n t i n u e s   un t i l   t h e     9 th   e po c h .   B u t   a f t e r   t h e   8 th   e po c h ,   f ur t h e r ,   t h e   l o s s   wa s   n o t   m i nim i z e d.               F i gur e   4.   A c c ur a c y   f u n c t i o n   o f   t h e   GB P C NN     F i gur e   5.   L o s s   f u n c t i o n   o f   t h e   GB P C NN       4. 1. 3.   Conf u s ion   m at r ix   F i gur e   6  s h o ws   t h e   c o nf us i o n   m a t r i x   f o r   14   c l a s s e s   o f   t h e   C XR   da t a s e t.   T h e   c o nf us i o n   m a t r i x   i s   e s t i m a t e d  w i t h   t h e   T r ue   c l a s s   a n d  pr e d i c t e d  c l a s s .   B a s e d  o n   t h e   c o nf us i o n   m a t r i x ,   t h e   DB P C NN   c a n   c o r r e c t l y   c l a s s if y   t h e   t ot a l   o f   21 , 963  i m a g e s   f r o m   t h e   t e s t i n g   s e t   o f   22 , 424  i m a ge s .     4. 1. 4.   ROC  c u r ve   F i gur e   7  s h o ws   t h e   c o nf us i o n   m a t r i x   f o r   GB P C NN   w i t h   t h e   a f f il i a t i o n   a m o n g  t r ue   p o s i t i v e   r a t e   ( T P R )   a s   we l l   a s   F P R .   R OC   i s   ut i li z e d  t o  r e pr e s e nt   t h e   e s t i m a t i o n   o f   t h e   m u l t i - c l a s s if i c a t i o n   gr a phi c a l ly .   T h e   r e c e i v e r   o pe r a t i n g  c h a r a c t e r i s t i c   ( R OC )   i s   o n e   o f   t h e   f a m o us   c ur v e s   t o   de t e r m i ne   t h e   b e t t e r   c l a s s i f ier   a n d  i n  t hi s   pr o c e s s ,   t h e   a r e a   i s   f i xe d  to  0. 72   r e s pe c t i v e ly .             F i gur e   6.   C o nf u s i o n   m a t r i x   f o r   14  c l a s s e s   o f   C X R   da t a s e t     F i gur e   7.   R OC   c ur v e   o f   t h e   GB P C NN       4. 2.     Com p ar at ive  a n al ys i s   T a bl e   5  c o m pa r e s   t h e   pr o p o s e d  GB P   C NN   a ppr oa c h   w i t h   t h e   e xi s t i n g  a ppr o a c h e s   us i ng  d i f f e r e n t   e v a l ua t i o n   i nd i c e s   b a s e d  o n   t h e   C XR   i m a g e   da t a s e t.   T h e   e xi s t i n g  m e t h o ds   s uc h   a s   [ 16] - [ 19 ]   a r e   c o m pa r e d  b y   ut i li z i ng  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e   a nd  A UC   r e s pe c t i v e ly .   T h e   pr o p o s e d  GB P C NN   a ppr o a c h   a tt a i ns   a   hi g h   a c c ur a c y   o f   97. 94% ,   p r e c i s i o n   o f   92. 00% ,   r e c a l l   o f   89. 00% ,   F 1 - s c o r e   o f   92. 00% ,   a n d  A U C   o f   97. 94%   r e s pe c t i v e ly .     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 32 8 - 1 33 8   1336   T a bl e   5.   C o m pa r a t i ve   a n a ly s i s   M e th o ds   A c c u r a c y   ( % )   P r e c is i o n ( % )   R e c a ll  ( % )   F1 - s c o r e  ( % )   A U C  ( % )   M o bi l e L ungN e tV2 [ 16]   96.97   96.71   96.83   99.78   N /A   M o bi l e N e tV2  [ 17]   90.2   N /A   N /A   55.6   81.1   A 3 N e t  [ 18]   N /A   N /A   N /A   N /A   82.6   CX - U lt r a ne t  [ 19 ]   88   N /A   N /A   N /A   N /A   P r o p o s e d  G B P C N N   97.94   92.00   89.00   92.00   97.94       4. 3.     Dis c u s s ion   T hi s   r e s e a r c h   pr o vi de s   t h e   s t e p - by - s t e p  c h r o ni c   l u ng  di s e a s e   f r a m e wo r k  to   i m pr o v e   t h e   c l a s s if i c a t i o n  pe r f o r m a n c e .   T h e   pr o p o s e d  GB P C NN   a ppr o a c h   e s t a bl i s he s   t h a t   i t   i s   c a pa bl e   o f   i m pr o vi ng  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   s y s t e m   b a s e d  o n   t h e   ut i l i z a t i o n   o f   C XR .   T h e   D A DC NN   e nha n c e s   t h e   f e a t ur e   r e pr e s e n t a t i o n s   b y  pr o duc i n g  m o r e   i nf o r m a t i v e   f e a t ur e s   o n   l u n g  d i s e a s e .   Unl i ke   ot h e r   a ppr o a c h e s ,   GB P   l o c a l i z e s   t h e   s i g nif i c a n t   f e a t ur e s   w i t h   m a xim u m   pr e c i s i o n   i n   C N N.   I n   t h e   c l a s s if i c a t i o n   pr o c e s s ,   t h e   GB P   f o c us e s   o n   t h e   pa r t i c u l a r  r e g i o n   w i t h   t h e   C XR   i m a ge   to  de t e r m i ne   t h e   p ot e n t i a l   l u n g  d i s e a s e .   T h e   pr o p o s e d  DA DC NN   m e t h o d   i s   s i g nif i c a n t l y   c o n t r i b ut e   i n   i m pr o vi ng  t h e   e a r l y   d i a g n o s i s   a n d  t r e a t m e n t   o f   c h r o ni c   l u n g  c a n c e r ,   a   l e a d  to  de c r e a s e s   t h e   m o r t a l i t y   r a t e .   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d   r e s u l t s   a l i g n   w i t h   t h e   s c i e n t i f i c   c o n s e n s us   o n   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   DL   m o de l s   f o r   m e d i c a l   im a ge   a n a ly s i s .   T h e   pr o p o s e d  GB P C NN   a ppr o a c h   r e pr e s e n t s   a   s i g nif i c a n t   a dv a n c e m e n t   i n   t h e   f i e l d  o f   l u n g  c a n c e r   d i a g n o s i s .   T h e   pr o p o s e d  GB P C NN   a c hi e v e s   hi g h  a c c ur a c y   a n d   m o r e   r o b us t   f o r   e a r l y   de t e c t i o n   o f   c h r o ni c   l u n g  c a nc e r   us i ng  C XR .   T h e   pr o p o s e d  GB P C NN   a ppr o a c h   a tt a i n s   a   hi g h   a c c ur a c y   o f   97. 94% ,   pr e c i s i o n   o f   92. 00% ,   r e c a l l   o f   89. 00% ,   F 1 - s c o r e   o f   92. 00% ,   a n d  A U C   o f   97. 94%   r e s pe c t i v e ly .   T h e s e   r e s u l t s   h a v e   pr o v e n   t h e   pr o p o s e d  GB P C NN   a ppr o a c h   h a s   s i g nif i c a n t l y   o u t pe r f o r m e d  we ll   a s   c o m pa r e d  to   t h e   pr e vi o us   a p pr o a c h e s   l i ke   M o bil e L u n gNe t V2  [ 16] ,   M o bi l e Ne t V2  [ 17] ,   A 3  Ne t  [ 18] ,   a n d  C X - U l t r a n e t  [ 20]   r e s pe c t i v e ly .   T h e s e   a c qu i r e d  r e s u l t s   r e pr e s e n t s   t h a t  t h e   p r o p o s e d  GB P C NN   a ppr o a c h   e f f e c t i v e ly   d i s t i n gu i s h e s   c h r o ni c   l u n g  c a n c e r .   T h e   pr o p o s e d  a ppr o a c h   l e v e r a ge s   t h e   GB P   to  e n h a n c e   t h e   i n t e r pr e t a bi li t y   o f   t h e   m o de l ,   f o c us s i ng  t h e   r e gi o n s   o f   t h e   C XR   i m a ge s   whi c h   a r e   m o s t  e xhi b i t i ng  o f   c h r o ni c   l u n g  c a n c e r .         5.   CONC L USI ON   T hi s   r e s e a r c h   e m p h a s i z e s   t h e   s i g nif i c a n c e   o f   de ve l o p i ng  a c c ur a t e   a n d  i n t e r pr e t a bl e   d i a g n o s t i c   too l s   f o r   c h r o ni c   l u n g  c a n c e r ,   a   l e a d i ng  c a us e   o f   m o r ta l i t y .   I n   t hi s   r e s e a r c h ,   t h e   GB P C NN   i s   pr o p o s e d   f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n   o f   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   i n t o   m u l t i - c l a s s .   T h r o ugh   a pp l y i ng  t h e   gu i de d  b a c kpr o pa ga t i o n   in   C NN ,   t h e   a ppr o a c h   e f f e c t i ve l y   c l a s s i f i e s   c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   by   s uppo r t i n g  t h e   n e t wo r k   to  f o c us   o n   t h e   a ppr o p r i a t e   s t r uc t ur e s   wi t hi n  t h e   l u n g  c l a s s e s .   T h e   GB P   highl i g h t s   t h e   a f f e c t e d  r e g i o n s   o f   a n   i nput   i m a g e   i n   t h e   c l a s s if i c a t i o n   pr o c e s s .   T o  de a l   w i t h   t h e   s t a bi li t y   a s   we l l   a s   l e a r ni ng  r a t e   o f   t h e   GB P C NN   o n   t h e   C XR   da t a s e t ,   t hi s   a ppr o a c h   ut i li z e s   t h e   c a t e go r i c a l   l o s s   f u n c t i o n   w i t h   a n   A da m   o pt i m i z e r .   T hi s   a ppr o a c h   e f f e c t i v e l y   pe r f o r m s   a n d  r a p i d ly   de t e c t s   v a r i o us   l u n g  d i s e a s e s   to  e n ha n c e   t h e   s ur vi va l   r a t e .   A s   c o m pa r e d  to  t h e   pr e vi o us   a ppr o a c h e s   l i k e   M o bil e L u n gN e t V2,   M o bi l e N e tV2,   a n d  C X - U l t r a n e t ,   t h e   GB P C NN   a t t a i n s   a   m a xim u m   a c c ur a c y   o f   97. 94% .   T hi s   r e s u l t   hi g hli g h t s   t h e   poten t i a l   o f   o ur   a ppr o a c h   f o r   c l i n i c a l   a pp li c a t i o ns ,   pr o vi d i ng  a   r e l i a bl e   too l   f o r   e a r l y   de t e c t i o n .   T h e   f ut ur e   r e s e a r c h   w i ll   e x p l o r e   i n t e gr a t i n g  t h e   pr o p o s e d  a ppr o a c h   wi t h   ot h e r   im a g i ng  m o da l i t i e s   to  e n h a nc e   o v e r a l l   d i a g n o s t i c   pe r f o r m a n c e .   De s i g n   e x pe r im e n t s   w i t h   d i f f e r e n t   im a g i ng   m o da li t i e s   li ke   C T   o r   M R I   to   e s t i m a t e   h o w  t h e   da t a   i m pa c t s   t h e   m o de l ’ s   pe r f o r m a n c e   a n d  d i a gn o s t i c   a c c ur a c y .   T hi s   r e s e a r c h   c o n c l ude s   w i t h   a   t a ke - a w a y   s t a t e m e n t   hi g hli g h t i n g  t h e   pr a c t i c a l   im p li c a t i o n s   o f   t h e   f i nd i n g s .   T hi s   r e s e a r c h   s i g ni f i c a n t l y   c o n t r i b ut e s   to   im pr o vi n g  c h r o ni c   l u n g  d i s e a s e   d i a g n o s i s   a n d  e s t a bli s h e s   a   b a s i s   f o r   f ut ur e   a dv a n c e m e n t s .       RE F E R E NC E S   [ 1]   S .  K im ,  B .  R im ,  S .  C ho i,   A .  L e e ,  S .  M in ,  a nd  M .  H o ng,  “ D e e p   le a r ni ng  in   mul ti - c la s s   lu ng  di s e a s e s ’   c la s s i f i c a ti o n  o n  c h e s t  X - r a y   i ma ge s ,”   D ia gnos ti c s , v o l.  12, n o . 4, p. 915, Apr . 2022, d oi :  10. 3390/di a gno s ti c s 12040915.   [ 2]   F .  M .  J .  M .  S ha mr a t  e t  al . ,  “ L ungNe t2 2:   a   f in e - tu n e d  m o d e l   f or   mul ti c la s s   c la s s if ic a ti o n  a nd  p r e d ic t i o n  of   lu ng   di s e a s e   us i ng     X - r a y   i ma ge s ,”   J our nal  of  P e r s onal i z e d M e di c in e , v o l.  12, n o .  5, p. 680, Apr . 2022, do i:  10.3390 /j pm12050680.   [ 3]   S .  G oy a l  a nd  R .  S in gh,  “ D e te c ti o n  a nd  c la s s if i c a ti o n  of   lu ng  di s e a s e s   f or   pne um o ni a   a nd  C O V I D - 19  us in g  ma c hi n e   a nd  de e p  le a r ni ng  t e c hni qu e s ,”   J our nal   of   A m bi e nt   I nt e ll ig e nc e   and   H um ani z e d  C om put in g ,  vo l.   14,  n o .  4,   pp.  3239 – 3259,  A pr .  2 023,    do i:  10.1007/s 12652 - 021 - 03464 - 7.   [ 4]   H .  M a li k,  T .  A ne e s ,  a nd  M ui - z z ud - di n,  “ B D C N e t:   mul ti - c la s s if ic a ti o n  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r k  m o d e l  f o r   c la s s if i c a ti on  of   C O V I D - 19,  pne um o ni a ,  a nd  lu ng   c a nc e r   f r o m  c h e s t  r a di o gr a p hs ,”   M ul ti m e di a  Sy s te m s ,  v o l.   28,  n o .  3,  pp.  815 – 829,  J un.  20 22,  do i:  10.1007/s 00530 - 021 - 00878 - 3.   [ 5]   C .  B r e s t e l  a nd  M .  C o he n - s f a t y ,  “ R a dB o t - C X R  :  c la s s if i c a ti on  of   f o u r   c l in ic a l  f in di ng  c a t e g o r i e s   in   c h e s t  X - r a y   us in g  de e p  le a r ni ng,”   M e di c al   I m agi ng   w i th   D e e p  L e ar ni ng ,  no .  M id l   2018,  pp.   1 – 9,  2018,   [ O nl in e ] .   A v a il a bl e :   ht tp s :/ /o p e nr e v i e w .ne t/ f o r um ? id = B 1t M hc I D M .   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         M ult i - c las s   c hr onic  lung  dis e as e   c las s if ication  ba s e d  on  …  ( R ak e s h  Se lva  R aj )   1337   [ 6]   K .  P a c khä us e r ,  S .  G ünd e l,   N .  M üns te r ,  C .  S y b e n,  V .  C hr is tl e i n,  a nd  A .   M a ie r ,  “ D e e p  le a r ni ng - ba s e d  pa ti e nt   r e - id e nt i f ic a ti on  is   a bl e   t o   e x pl o it   th e   bi o m e tr i c   na tu r e   of   m e di c a l  c h e s t  X - r a y   da ta ,”   Sc ie nt i f ic   R e po r ts ,  v o l.   12,  no .  1,  p.  14851,  S e p.  2 022,    do i:  10.1038/s 41598 - 022 - 19045 - 3.   [ 7]   V .   R a vi ,   V .   A c ha r y a ,   a nd   M .  A l a z a b,   “ A   m ul t i c h a n n e l  E f f i c i e n t N e t   d e e p   l e a r n in g - b a s e d   s ta c k in g  e ns e m bl e   a p pr oa c h   f or   l u n g   d is e a s e   d e t e c t i on  us i ng   c h e s t  X - r a y   im a g e s ,”   C l us t e r   C om pu ti ng ,  vol .  26 ,  n o.  2,  pp .  1 18 1 – 12 0 3,  A p r .  20 2 3 ,    d oi :  1 0. 10 07 /s 1 05 86 - 02 2 - 0 36 64 - 6.   [ 8]   V .  R a v i,   H .  N a r a s im ha n,  a nd  T .  D .  P ha m,  “ A   c o s t‐ s e ns it i ve   d e e p  le a r n in g‐ b a s e d  m e ta ‐ c la s s if i e r   f o r   p e di a tr ic   pn e um o ni a   c la s s if i c a ti o n us in g c h e s t  X ‐ r a y s ,”   E x pe r t  Sy s te m s , v o l.  39, n o .  7, p. e 12966, Aug. 2022, d o i:  10.1111/ e x s y .12966.   [ 9]   W .  M .  S a la ma ,   A .  S ho kr y ,  a nd  M .  H .  A l y ,  “ A   ge n e r a li z e d  f r a m e w or k  f o r   lu ng  c a nc e r   c la s s if i c a ti o n  ba s e d  o n  d e e p    ge n e r a ti ve   m o de ls ,”   M ul ti m e di a  T ool s   and  A ppl ic at i ons ,  v ol .  81,  no .  23,  pp.  32705 – 32722,  S e p.  2 022,    do i:  10.1007/s 11042 - 022 - 13005 - 9.   [ 10]   A .  M .  Q .  F a r ha n  a nd  S .  Y a ng,  “ A ut o ma ti c   lu ng  di s e a s e   c la s s i f i c a ti o n  f r o m   th e   c h e s t  X - r a y   im a ge s   us in g  h ybr id     de e p  l e a r ni ng  a lg o r it hm,”   M ul ti m e di a  T ool s   and  A ppl ic at io ns ,  vo l.   82,  n o .  25,   pp.  38561 – 38587,  O c t.   2 023,     do i:  10.1007/s 11042 - 023 - 15047 - z.   [ 11]   R .  F a n  a nd   S .  B u,  “ T r a ns f e r - l e a r ni ng - ba s e d  a ppr o a c h  f o r   th e   di a gno s is   of   lu ng  di s e a s e s   f r o m  c h e s t  X - r a y   i ma g e s ,”   E nt r opy ,    vo l.  24, n o . 3, p. 313, F e b. 2022, d o i:  10.3390/ e 24030313.   [ 12]   E .  K ha n,  M .  Z .  U .  R e hma n,  F .  A hme d,  F .  A .  A l f o u z a n,  N .  M .  A lz a hr a ni ,  a nd  J .   A hma d,  “ C he s t  X - r a y     c la s s if i c a ti o n  f or   th e   de t e c ti o n   of   C O V I D - 19  us in g  d e e p  le a r ni ng  t e c hni qu e s ,”   Se ns or s ,  v o l.   22,  n o .  3,   p.  1211,  2 022,    do i:  10.3390/s 22031211.   [ 13]   V .  R a v i,   H .  N a r a s im ha n,  C .  C ha kr a bo r t y ,  a nd  T .  D .  P ha m ,  “ D e e p  l e a r ni ng - ba s e d  m e ta - c la s s i f ie r   a ppr o a c h  f or   C O V I D - 19  c la s s if i c a ti o n  us in g  C T   s c a n  a nd  c h e s t  X - r a y   im a ge s ,”   M ul ti m e di a  Sy s te m s ,  v o l.   28,  n o .  4,  pp.  1401 – 1415,  A ug.  2 022,    do i:  10.1007/s 00530 - 021 - 00826 - 1.   [ 14]   S .  S ha r ma   a nd  K .  G ul e r ia ,  “ A   de e p  l e a r ni ng  ba s e d  m o d e l  f o r   th e   de te c ti o n  of   pne um o ni a   f r o m  c h e s t  X - r a y   im a g e s   us in g  V G G - 16  a nd  ne ur a l  ne tw or ks ,”   P r o c e di a C om put e r  S c ie nc e , v o l.  218, pp . 357 – 366, 2022, do i:  10.1016/j .p r oc s .2023.01.018.   [ 15]   A .  A .  A bde lh a mi d,  E .  A bde lh a li m,  M .  A .   M o ha me d,  a nd  F .  K ha li f a ,  “ M ul ti - c la s s if ic a ti o n  of   c he s t  X - r a y s   f or   C O V I D - 19  di a gno s is   us in g  de e p  l e a r ni ng  a lg o r i th ms ,”   A ppl ie d  Sc ie nc e s   ( Sw it z e r la nd) ,  v o l.   12,  n o .  4,  p.  2080,  2 022,     do i:  10.3390/app120420 80.   [ 16]   F .  J .  M .  S ha mr a t,   S .  A z a m,  A .   K a r im ,  K .   A hme d,   F .   M .  B ui ,   a nd  F .  D e   B oe r ,  “ H ig h - p r e c is i o n  mul ti c la s s   c la s s if i c a ti o n   of   l ung   di s e a s e   th r o ugh  c us t o mi z e d   M o bi l e N e tV2  f r o m   c he s t  X - r a y   i ma ge s ,”   C om put e r s   in   B io lo gy   and  M e di c in e ,  vo l.   155,  p.   106 646,   2023, do i:  10.1016/j . c o mpbi ome d.2023.106646.   [ 17]   A .  S o ui d,   N .  S a kl i,   a nd  H .  S a kl i,   “ C la s s if i c a ti o n  a nd  p r e di c ti o ns   of   lu ng  di s e a s e s   f r o m  c he s t  x‐   r a y s   us in g  m o bi l e ne t   v2,”     A ppl ie d Sc ie nc e s  ( Sw it z e r la nd) , vo l.  11, n o . 6, p. 2751, 2021, d o i:  10.3390/app110627 51.   [ 18]   H .  W a ng,  S .  W a ng,  Z .  Q in ,  Y .  Z ha ng,  R .  L i,   a nd  Y .  X ia ,  “ T r ip le   a tt e nt i o n  l e a r ni ng  f or   c la s s i f i c a ti o n  of   14  th o r a c i c   di s e a s e s   u s in g   c h e s t  r a di o g r a ph y ,”   M e di c al  I m age  A nal y s is , vo l.  67, p. 101846 , 2021, do i:  10.1016/j . me di a .2020.101846.   [ 19]   A .  K a bi r a j,   T .  M e e na ,  P .  B .  R e dd y ,  a nd  S .  R oy ,  “ D e te c ti o n  a nd  c la s s if i c a ti o n  of   lu ng  di s e a s e   us in g  de e p    le a r ni ng  a r c hi t e c tu r e   f r o m  X - r a y   i ma g e s ,”   in   I nt e r nat io nal   Sy m pos iu m   on  v is ual   c om put in g ,  2022,  pp.  444 – 4 55,    do i:  10.1007/978 - 3 - 031 - 20713 - 6_34.   [ 20]   G .  M .  M .  A ls hmr a ni ,   Q .  N i,   R .  J ia ng,  H .  P e r v a iz ,   a nd  N .  M .  E ls he nna w y ,  “ A   de e p   le a r ni ng  a r c hi t e c tu r e   f or   mul ti - c la s s   l ung   di s e a s e s   c la s s if ic a ti o n   us in g  c h e s t  X - r a y   ( C X R )   im a ge s ,”   A le x andr ia   E ngi ne e r in g  J our nal ,  vo l.   64,  pp.  923 – 935,   2 023,     do i:  10.1016/j .a e j. 2022.10.053.   [ 21]   “ N I H   c h e s t  X - r a y s ,”   w w w .k aggl e .c om .  A c c e s s e d:   M a r .,  26  202 4 .   [ O nl in e ]   A v a il a bl e :  ht tp s :/ /ww w .ka ggl e .c o m/ da ta s e ts /n ih - c h e s t - x r a y s /d a ta .     [ 22]   M .  R iz w a n,  A .  S ha bbi r ,  A .  R .  J a v e d,  M .  S ha bbi r ,  T .  B a k e r ,  a n d  D .  A l - J ume il y   O be ,  “ B r a in   tu m o r   a nd  gl i o ma   gr a d e   c la s s if i c a ti o n  us in g  ga us s ia n  c o n vo lu ti o na l  ne u r a l  ne tw o r k,”   I E E E   A c c e s s ,  v o l.   10,  pp.  29731 – 29740,  2022,     do i:  10.1109/AC C E S S .2022.3153108.   [ 23]   M .  V e da r a j,   C .  S .   A ni ta ,  A .   M ur a li dha r ,  V .   L a v a n y a ,  K .  B a la s a r a n y a ,  a nd  P .  J a g a de e s a n,  “ E a r l y   pr e di c ti o n  of   lu ng  c a nc e r   us in g   ga us s ia n  na iv e   ba y e s   c la s s if i c a ti o n  a lg o r i th m,”   I n te r nat io nal   J our nal   of   I nt e ll ig e nt   Sy s te m s   and  A ppl ic at io ns   in   E ngi ne e r i ng ,    vo l.  11, n o . 6s , pp. 838 – 848, 2023.   [ 24]   C .  L iu ,  H .  W e n,  G .   Y in ,  X .  L in g,  a nd  S .  M .  I b r a hi m,  “ R e s e a r c h  o n  in te l li ge n t  r e c o gni ti o n   me th o d  of   e gg   c r a c ks   ba s e d   o n   E f f i c i e nt N e t  ne tw or k  m o de l, ”   in   J our nal   of   P hy s ic s :   C onf e r e nc e   Se r i e s ,  2023,  v o l.   2560,  n o .  1,  p.  012015,    do i:  10.1088/1742 - 6596/2560/ 1/ 012015.   [ 25]   K .  I kr o mj a n ov   e t   al . ,  “ R e gi o n   s e gm e nt a ti o n   of   w h o l e - s li d e   im a g e s   f or   a na l y z in g   hi s t o l o gi c a l  di f f e r e n ti a ti o n  of   pr o s ta te   a de n o c a r c in o ma   us in g  e ns e mbl e   E f f i c ie n tNe t B 2  U - ne t   w it h  t r a ns f e r   l e a r ni ng   me c ha ni s m,”   C anc e r s ,  v ol .  15,  n o .  3,   p.  762,  20 23,  do i:  10.3390/ c a n c e r s 15030762.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       R a k es h   Sel v a   R a j          h as   mo re  t h an   1 3   y e ars   o f  t e a ch i n g   e x p e ri en c e.   H e   i s   w o rk i n g   as   A s s i s t an t   Pro fe s s o r  i n   t h e   D e p art me n t   o f  I S E ,   A d i ch u n ch an a g i r i   I n s t i t u t e   o f  T ech n o l o g y ,   Ch i c k m a g l u r.   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   i n c l u d e   d at a  mi n i n g ,   b i g   d at a,   m a c h i n e   l e arn i n g ,   n e t w o rk i n g ,   an d   c l o u d .   H e   h as   p u b l i s h ed   p ap e rs   i n   i n t e rn at i o n a l / n at i o n al   c o n f e r e n ce s   an d   j o u rn a l s .   H e   c a n   b e  c o n t ac t e d   at   em ai l :   rak e s h s r. c s en g @ g m ai l . c o m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.