I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   8 ,   No .   4 ,  Dece m b er   201 9 ,   p p .   4 29 ~ 4 3 5   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 8 .i 4 . p p 4 29 - 4 3 5           429       J o ur na l  ho m ep a g e :  h ttp : // ija i . ia es co r e . co m   Ens e m bl e  de ep le a rning  f o r t u b erc ulo sis  det ec tion u sing  chest  X - Ra y  and  ca nny  edge de tected i ma g es       Ste f a nu s   K ieu Ta o   H w a 1 ,   M o hd   H a na f i A h m a d H ij a zi 2 ,   Abdu l la h B a de 3 ,   Ra za li Ya a k o b 4 ,  M o ha m m a d  Sa f f re e  J ef f re e 5   1 ,3 F a c u lt y   o f   S c ien c e   a n d   Na tu ra l  Re so u rc e s,  Un iv e rsiti   M a lay sia   S a b a h ,   M a lay sia     2 F a c u lt y   o f   Co m p u ti n g   a n d   In f o r m a ti c s,  Un iv e rsiti   M a la y sia   S a b a h ,   M a lay sia     4 F a c u lt y   o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   Un iv e rsiti   P u tr a   M a lay sia ,   M a la y sia   5 F a c u lt y   o f   M e d icin e   a n d   He a lt h   S c ien c e s,  Un iv e rsiti   M a lay si a   S a b a h ,   M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 3 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   No v   5 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   No v   2 0 ,   2 0 1 9       T u b e rc u lo sis  (T B)  is  a   d ise a se   c a u se d   b y   M y c o b a c teriu m   T u b e rc u lo sis.   De tec ti o n   o f   T B  a t  a n   e a rl y   sta g e   re d u c e s  m o rtalit y .   E a rl y   sta g e   T B   is u su a ll y   d iag n o se d   u sin g   c h e st  x - ra y   in sp e c ti o n .   S i n c e   T B  a n d   lu n g   c a n c e r  m i m i c   e a c h   o th e r,   it   is  a   c h a ll e n g e   f o r  th e   ra d io l o g ist  to   a v o id   m isd iag n o sis.  T h is  p a p e r  p re se n ts  a n   e n se m b le  d e e p   lea rn in g   f o r  T B  d e tec ti o n   u sin g   c h e st  x - ra y   a n d   Ca n n y   e d g e   d e tec ted   i m a g e s.  T h is  m e th o d   i n tro d u c e s  a   n e w   t y p e   o f   f e a tu re   f o r  th e   T B  d e tec ti o n   c la ss if iers ,   th e re b y   in c re a sin g   th e   d iv e rsit y   o f  e rro rs  o f   th e   b a se   c las si f iers .   T h e   f irst  se t  o f   fe a tu re s  w e re   e x tra c te d   f ro m   th e   o rig in a l  x - ra y   i m a g e s,  w h il e   th e   se c o n d   se t  o f   f e a tu re s  w e r e   e x tra c ted   f ro m   th e   e d g e   d e tec ted   im a g e .   T o   e v a lu a te  th e   p r o p o se d   a p p ro a c h ,   tw o   p u b li c ly   a v a il a b le  d a tas e ts  w e r e   u se d .   T h e   re su lt s  sh o w   th a t  th e   p r o p o se d   e n se m b le   m e th o d   p ro d u c e d   th e   b e st  a c c u r a c y   o f   8 9 . 7 7 % ,   se n siti v it y   o f   9 0 . 9 1 %   a n d   sp e c if icit y   o f   8 8 . 6 4 % .   T h is   in d i c a tes   th a t  u sin g   d if f e re n t  t y p e s  o f   f e a tu re s   e x trac ted   f ro m   d iffere n t  ty p e s o f   ima g e s c a n   im p ro v e   th e   d e tec ti o n   ra te.   K ey w o r d s :   C an n y   ed g e  d etec to r   Dee p   lear n in g   E n s e m b le    Me d ical  i m a g e  an al y s i s   T u b er cu lo s is   d etec tio n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mo h d   Han a f i  A h m ad   Hij az i,   Facu lt y   o f   C o m p u tin g   a n d   I n f o r m at ics ,   Un i v er s iti Ma la y s ia  Sab ah ,   J alan   UM S,  8 8 4 0 0   K o ta  Kin ab alu ,   Sab ah ,   Ma la y s ia.   E m ail:  h an a f i @ u m s . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   T u b er cu lo s is   ( T B )   is   o n e  o f   th e  d ea d lies t  i n f ec tio u s   d is ea s es  i n   t h e  w o r ld .   A   b ac te r ia  ca lled   M y co b ac ter iu m   T u b er cu lo s is   ca u s e s   it.  T B   n o t  o n ly   attac k   t h e  lu n g s   b u t  ca n   also   i n f ec t  o th er   b o d y   p ar ts   li k e   b o n es o r   s p in e.   T u b er cu lo s i s   i s   s p r ea d   th r o u g h   t h e  ai r ,   u s u al l y   f r o m   co u g h s   an d   s n ee ze s   b y   p eo p le  w it h   ac ti v e   tu b er cu lo s i s   d is ea s e.   Acc o r d in g   to   th e  W o r ld   Hea lth   Or g a n izatio n ,   T B   is   o n e  o f   th e  to p   1 0   ca u s es  o f   d ea th   w o r ld w id e  [ 1 ] .   I n   2 0 1 7 ,   1 0   m i llio n   p eo p le  f ell  ill  w it h   T B ,   a n d   1 . 6   m i llio n   d ied   f r o m   th e  d is ea s e.   I n   Ma la y s ia,   th e  ap p r o x i m atel y   2 5 1 7 3   ca s es  o f   T B   ar e  r ep o r ted   in   2 0 1 8 . X - r a y s   ca n   d etec t  T B   to   a  ce r tain   ex te n t,  b u t  it   ca n n o t  g u ar an tee  w h et h er   t h e   p atien t  h as  T B   o r   s o m e  o th e r   in f ec tio n .   T B   is   a  cu r ab le  d i s ea s e.   He n ce ,   ea r l y   d etec tio n   o f   T B   is   cr itical  to   in cr ea s i n g   t h e  c h an ce s   o f   r ec o v er y   [ 2 ] .   Ho w e v er ,   in   Ma la y s i a,   th e  late  d iag n o s e   o f   T B ,   in   m o s t  ca s e s ,   r ed u ci n g   t h e  c h an ce s   o f   s u r v i v al   [ 1 ] .   Fo r   ce n t u r ies,  r ad io lo g i s t  f ac ed   th e  c h alle n g e   o f   d if f er e n tiati n g   tu b er cu lo s is   an d   lu n g   ca n ce r   b ec au s e  th e y   m i m ic k ed   ea ch   o th er   [ 3 ] .   T h e  lack   o f   p u b licall y   av ailab le  d atase ts   al s o   m ak e s   it  d if f ic u lt  to   p r o v id e  m o r e  co m p u ter - aid ed   d etec tio n   s y s te m s   [ 4 ] .   T h er e  is   also   a  lack   o f   r ad io lo g y   i n ter p r et atio n   ex p er tis e  i n   T B   p r ev alen t  p lace s   [ 5 ] .   A   s y s te m   to   s e m i - a u to m a ticall y   class i f y in g   p u l m o n ar y   n o d u le s   w it h   lo w   f al s e  p o s iti v it y   i s   th u s   co n s id er ed   n ec e s s ar y   t o   h elp   r ad io lo g is t s   s cr ee n s   t h e  ch e s t  x - r a y   i m ag e s   [ 6 ] ,   as  m ed ical  d iag n o s i s   is   o n e  o f   th e  m o s t  i m p o r ta n t  is s u e s   in   h ea l th ca r e  [ 7 ] .   I m ag e  p r o ce s s i n g   h a s   s h o w n   p o ten tial  in   tu b er cu lo s is   d etec tio n .   R ec en t l y ,   d ee p   lear n in g   h as  b ee n   ap p lied   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 1 9 :    4 2 9   –   4 3 5   430   an al y ze   f ea tu r e s   f r o m   m ed ica l  i m a g e s   [ 8 ] .   Dee p   lear n i n g   a u to m at icall y   g en er ate s   h ier ar ch ical  f ea t u r es  f r o m   i m a g es.  T h e  f ea t u r es  a t  t h e  h i g h er   lev el   ar e  g en er ated   f r o m   th e  f ea t u r es  a t  t h e  lo w er   lev el.   I t  w as   s h o w n   t h at   th e  d ee p   lear n i n g   ab ilit y   to   le ar n   f ea tu r es   at  t h e  h i g h er   le v e l  p r o d u ce d   b etter   class i f icatio n   r es u lts   [ 9 ] .   W o r k s   o n   th e  u s ag e  o f   d ee p   lear n in g   o n   ch est  x - r a y s   i m a g es  to   d etec t  T B   h av e  b ee n   d o n e  b ef o r e.   I n   [ 1 0 ] ,   m u lt i - le v e l   i m a g e  en h an ce m e n t  w er e  p er f o r m ed   o n   t h e  x - r a y   lu n g   i m a g es.  T h e n ,   a  b ac k p r o p ag atio n   n eu r al  n et w o r k   w as   u s ed   to   class i f y   T B .   A   co m p letel y   au to m atic  f r o n tal  ch e s t  r ad io g r ap h   s cr ee n i n g   s y s te m   a b le  to   d etec t  lu n g s   in f ec ted   w it h   T B   w as  p r ese n t ed   [ 1 1 ] .   T h is   m et h o d   b eg in s   w it h   a n   atla s - b ased   lu n g   s e g m en tatio n   a lg o r it h m ,   th en   it  e x tr ac ts   m an u all y   s e lecte d   f ea tu r es  s u c h   as  s h a p e  an d   cu r v atu r e  d escr ip to r   h is to g r a m s   o r   th e   eig en v al u es  o f   t h e  h es s ia n   m atr ix .   I n   th e  en d ,   a  class i f ier   is   u s ed   to   d iag n o s e  th e  d i s ea s e.   I n   [ 1 2 ] ,   a   s i m p le   C NN  is   u s ed   to   p er f o r m   th e  s a m e  tas k .   A n o t h er   C NN - b as ed   m o d el  t o   class if y   d if f er en t  ca teg o r ies  o f   T B   m an if e s tatio n s   w a s   d ev e lo p ed   in   [ 1 3 ] .   First,  r eg io n   p r o p o s als  w er e  ex tr ac ted .   T h en ,   g lo b al   an d   lo ca l  f ea tu r e s   w er e  e x tr ac ted .   Af ter w ar d ,   f o r   ea ch   r eg io n ,   a  C NN  m o d el  i s   tr ain ed   to   ca lcu la te  t h e  n e w   f ea t u r es  f o r   f u r th er   class i f icatio n .   F in all y ,   th e   S u p p o r t  Vec to r   Ma ch i n e  i s   a p p lied   f o r   f i n al   r eg io n   cla s s if ic a tio n   an d   T B   m an if e s tatio n s   r ec o g n itio n .   A   d ee p   lear n in g - b ased   a u to m at ic   d etec tio n   ( DL AD)   alg o r it h m   w a s   d ev elo p ed   f o r   T B   class i f icatio n   i n   [ 1 4 ] .   T h e  d ee p   C NN   u s ed   i n   t h i s   D L A D   al g o r ith m   is   co m p r is ed   o f   2 7   la y er s   w it h   1 2   r esid u al  co n n ec tio n s .   S ix   d ata s ets  w er e  u s ed   f o r   tr ain in g   a n d   test in g .   D L AD  s h o w s   co n s i s ten t  p er f o r m an ce   in   th e  d etec tio n   o f   T B   o n   ch est  x - r a y s ,   o u tp er f o r m i n g   p h y s ici an s   a n d   th o r ac ic  r ad io lo g is ts .   A   tec h n iq u e  w h ich   in cl u d ed   d em o g r ap h ic  in f o r m atio n   to   i m p r o v e  th e  C NN ' s   p er f o r m a n ce   w as  i n tr o d u ce d   [ 1 5 ] .   A g e,   w ei g h t,   h eig h t,  a n d   g en d er   w er e  li s te d   as  d e m o g r ap h ic  v ar iab les.  R es u lts   s h o w   t h at  C NN  i n cl u d in g   d e m o g r ap h ic   v ar iab le  h a s   a  h ig h er   A U C   s co r e  an d   g r ea ter   s e n s i tiv it y   th en   C N N  b ased   o n   c h est  x - r a y s   i m ag e s   o n l y .   [ 1 6 ]   P er f o r m ed   T B   d etec tio n   u s i n g   tr an s f er   lear n i n g   f r o m   I m ag e Net  an d   tr ain in g   o n   a  d ataset  o f   1 0 8 4 8   ch est  x - r a y s .   I n   [ 1 7 ] ,   p r e - tr ain in g   w a s   d o n e  o n   th e  NI H - 1 4   d ataset,   an d   th e n   th e  f ea t u r es   lear n ed   f r o m   th e   NI H  d ataset  i s   tr a n s f er r ed   to   T B   d atasets .   E x p er i m e n ts   s h o w   t h at  t h e  f ea t u r es  tr an s f e r r ed   is   u s ef u l  f o r   id en ti f y i n g   T B .   W h en   m o r e  t h an   o n e  m o d el   is   u s ed   to   m a k e  a  p r ed ictio n ,   th i s   is   k n o w n   as  e n s e m b l e  lear n in g .   E n s e m b le  r ed u ce s   t h e  v ar ian ce   o f   p r ed ictio n s ,   th u s   p r o v id in g   p r ed ictio n s   t h at  ar e  m o r e   ac cu r ate  th a n   a n y   s in g le  m o d el.   An   e n s e m b le  c r ea ted   b y   f ea t u r e - lev e l  f u s io n   o f   t h r ee   d ee p   n e u r al  n et w o r k   m o d el s   w a s   al s o   u s ed   to   c lass if y   T B   [ 1 8 ] .   T h ese  th r ee   m o d els   ar e  R e s Net,   I n ce p tio n - R esNet   an d   Den s eNe t ,   th u s   th e   e n s e m b le   w a s   n a m ed   as  R I D  n et w o r k .   T h e  m o d els  w er e  u s ed   as  f ea t u r e  ex tr ac to r s   an d   SVM  w a s   u s ed   as  a  class i f ier .   T B   class i f icatio n   w as  al s o   d o n e  u s in g   a n o th er   e n s e m b le  o f   th r ee   s ta n d ar d   ar ch itectu r e s ,   n a m el y   A le x Net ,   Go o g leNe t  an d   R e s Net  [ 1 9 ] .   E ac h   ar ch itect u r e  w a s   tr ain e d   f r o m   s cr atch ,   a n d   th e y   u s e d   d if f er en t  o p ti m a l   h y p er - p ar a m eter   v al u es.  T h e  ac cu r ac y ,   s e n s iti v it y   an d   s p ec if icit y   o f   th e  e n s e m b le  ar e  h ig h er   th an   w h e n   ea ch   o f   th e   s ta n d ar d   ar ch itect u r e  w a s   u s ed   i n d iv id u all y .   Fi n e - tu n ed   Alex Net,   VGG - 1 6 ,   V GG - 1 9 ,   R e s Net - 5 0 ,   R esNet - 1 0 1   an d   R e s Net - 5 1 2   w er e  u s ed   b y   [ 2 0 ]   to   class if y   T B .   An   en s e m b le   o f   t h ese   s i x   C NNs  w as  b u ilt.   T h e  en s e m b le   m o d els   w er e  o b tain ed   b y   u s in g   s i m p le   li n ea r   av er ag i n g   o f   th e  p r o b ab ilit y   p r ed ictio n s   g iv e n   b y   th e  in d i v id u al  m o d el s .   P r e - tr ain ed   A le x Net  a n d   Go o g L eNe t  w er e  u s ed   to   p er f o r m   p u l m o n ar y   T B   class i f icatio n   in   [ 2 1 ] ,   an d   th ey   f o u n d   th a t  h i g h er   ac cu r ac y   w a s   o b tain ed   w h e n   u s in g   t h e  p r e - tr ain ed   m o d el.   L ater ,   t h e y   e n s e m b led   th e s e  m o d el s   b y   u s i n g   t h e  w ei g h ted   av er ag e s   o f   ea c h   m o d el ’ s   p r o b ab ilit y   s co r es.  T h e   w o r k   p r esen ted   i n   [ 2 2 ]   u s ed   p r e - tr ain ed   C NN  class i f ier s   f o r   T B   d etec tio n ,   w h er e  m aj o r ity   v o tin g   w a s   e m p lo y ed   to   en s e m b le  t h e  g en er ated   class if ier s .   L o p es  an d   Valiati  p r o p o s ed   a  B ag   o f   C NN  f ea t u r es  t o   class i f y   T B   [ 2 3 ]   w h er e  Go o g L en et,   V g g Net,   an d   R es Net   ar e  u s ed   to   ex tr ac t  f ea tu r es.   T h en ,   ea ch   ch est   r ad io g r ap h   is   d i v id ed   in to   s u b r eg io n s ,   w h o s e   s ize   is   eq u al  t o   th e  n et w o r k 's  i n p u t  la y er .   E ac h   s u b r eg io n   is   a n   in s ta n ce ,   o r   “f ea tu r e” ,   an d   ea ch   r ad io g r ap h   is   a  “ b a g ”.   T h e y   th e n   cr ea te d   a  B ag   o f   Featu r es  E n s e m b le  b y   u s i n g   a  s i m p le  s o f t - v o tin g   s c h e m e.     B ased   o n   th e   liter at u r e,   d ee p   lear n in g   h as   p r o d u ce d   g o o d   r esu lt s   f o r   T B   d etec tio n .   A ll   o f   th e  w o r k s   d escr ib ed   ab o v e  ex tr ac t  f ea t u r es  f r o m   th e  o r i g i n al  x - r a y   i m ag e s   o f   th e   ch e s t.  Ho w e v er ,   m o s t  s tu d ie s   u s ed   f ea t u r es  t h at  w er e  au to m atica l l y   e x tr ac ted   b y   C N N.   On l y   a  h an d f u l  o f   s tu d ie s   f o c u s ed   o n   n o n - C NN - e x tr ac ted   f ea t u r es.  Dif f er en t  f ea t u r es  s h o u ld   ex p lo r ed   b ec au s e  th e  f ea tu r es  u s ed   in f lu e n ce s   t h e  p er f o r m an ce   o f   t h e   class i f ier .   Fo r   an   en s e m b le  o f   class i f ier s   to   p er f o r m   w ell,   it  r eq u ir es  a  d iv er s it y   o f   er r o r s   [ 2 4 ] .   I n   o th er   w o r d s ,   th e  e r r o r s   o f   th e  b ase  cla s s i f i er s   s h o u ld   h a v e  a  lo w   co r r elatio n .   Mo s t  o f   t h e  s t u d ies  o n l y   co m b i n e  clas s i f ie s   th at  w er e  tr ain ed   o n   s i m ilar   f ea tu r es.  T h is   p ap er   p r esen ts   an   en s e m b le  d ee p   lear n in g   f o r   T B   d etec tio n   u s in g   ch est  x - r a y   a n d   C a n n y   ed g e  d etec ted   i m ag e s .   T h is   m et h o d   in tr o d u ce s   a  n e w   t y p e  o f   f ea tu r e  f o r   t h e  T B   d etec tio n   clas s i f ier s ,   t h er eb y   in cr ea s i n g   th e   d iv er s i t y   o f   er r o r s   o f   th e  b ase   clas s if ier s .   W e  co n j ec tu r ed   th at  u s i n g   d if f er en t  t y p e  o f   i m ag e s   an d   en s e m b le  cla s s i f ier s   w i l l  p r o d u ce   a  b etter   T B   d etec ti o n   r ate.   T h is   p ap er   h as t w o   co n tr ib u tio n s   as f o llo w s :      Gen er atio n   o f   C NN  c lass if ier s   b ased   o n   t w o   t y p e s   o f   i m a g es ,   w h ich   ar e  t h e  o r ig i n al  c h est - x - r a y s   a n d   th e   C an n y   ed g e  d etec ted   ch est  x - r a y s ,   f o r   T B   d etec tio n .       E n s e m b le  tec h n iq u e  t h at   u s es   av er ag e  p r o b ab i lit y   s co r es  to   co m b i n e  t h e  d i f f er en t   clas s i f ie r s   e m p lo y ed   in   T B   d etec tio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       E n s emb le  d ee p   lea r n in g   fo r   tu b ercu lo s is   d etec tio n   u s in g   ch e s t X - Ra y  a n d …  ( S tefa n u s   K ieu   Ta o   Hw a )   431   T h e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   th at  e m p lo y s   e n s e m b le  d ee p   lear n in g   a n d   C a n n y   ed g e  d etec ted   i m ag e s   t o   d etec t  T B   is   p r esen ted   in   Sect i o n   2 .   T h e  ex p er im e n tal  s et u p   an d   d is cu s s io n   o f   r es u lts   ar e  d escr ib ed   in   Sectio n   3 .   T h e  co n clu s io n   is   p r ese n ted   in   Sectio n   4 .       2.   T H E   P RO P O SE D  AP P RO A CH   I n   t h is   p ap er ,   an   ap p r o ac h   t h at   e m p lo y s   e n s e m b le  d ee p   lear n in g   co u p led   w it h   C an n y   ed g e   d etec to r   is   p r o p o s ed .   I t  co n s is t s   o f   t h r ee   p h ase s :  ( i)   i m a g e  p r e - p r o ce s s in g ,   ( ii)  cla s s i f ier   g e n er atio n ,   an d   ( iii)  e n s e m b le   class i f icatio n .   Fig u r e   1   s h o ws  th e  i m ag e  p r e - p r o ce s s in g   an d   class i f ier   g e n er atio n   p h a s es.  T h e  en s e m b le  class i f icatio n   p h ase  i s   s h o w n   i n   Fi g u r e  2 .   Su b - s ec tio n s   2 . 1   to   2 . 3   d escr ib es th e  d etails o f   ea ch   p h ase.             Fig u r e  1 .   I m a g e  p r e - p r o ce s s i n g   an d   clas s i f ier   g e n er atio n   m o d u les           Fig u r e  2 .   E n s e m b le  cla s s i f icat io n   m o d u le       2 . 1 .     I m a g e  pre - pro ce s s ing   T h e  i m ag e  ac q u ir ed   w er e  f ir s t  p r e - p r o ce s s ed   to   o b tain   an   alter n ate  f o r m   o f   f ea t u r e,   n a m el y   ed g e   f ea t u r e.   T h e  p r e - p r o ce s s in g   o f   t h e  i m a g es   h a s   t w o   s ta g es.  T h e  f ir s t  s ta g e  i s   t h e  i m a g e  r esizin g .   All  i m a g es   w er e  r esized   to   2 5 0   x   2 5 0   p i x els.  T h is   i s   to   en s u r e  all  i m ag e  s ize s   ar e  u n if o r m .   I t  i s   al s o   d o n e  s o   th at  t h e  i m a g e  s ize  m atc h es   th e   i n p u t   s ize  o f   t h e  C NN s .   T h e  s ec o n d   s ta g e  i s   C an n y   E d g e  d etec tio n .   I n   t h is   s tep ,   t h e   i m a g es  ar e  p r o ce s s ed   s u ch   t h at  th e y   o n l y   co n tain   t h e  ed g e s .   T h e  id ea   w a s   th at  i m a g es  w it h   T B   m a y   h a v e   m o r e  u n u s u al  ed g es  t h at  th e  n o r m al  i m a g es  w h ich   co u ld   in c r ea s e  th e  d etec tio n   r ate  o f   T B .   Fig u r e  3   s h o w s   a n   ex a m p le  o f   an   x - r a y   i m ag e  b ef o r e  th e  p r e - p r o ce s s in g ,   a n d   Fi g u r e  4   s h o w s   th e  i m a g e  a f ter   th e  p r e - p r o ce s s in g .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 1 9 :    4 2 9   –   4 3 5   432         Fig u r e  3 .   C h es t x - r a y   i m a g e  b ef o r e  p r e - p r o ce s s in g     Fig u r e  4 .   C h es t x - r a y   i m a g e  af ter   p r e - p r o ce s s in g       2 . 2 .    CNN  cla s s if ier  g ener a t i o n   I n   th is   s tag e,   v ar io u s   C NN  ar c h itect u r es  co u ld   b e  em p lo y ed   to   g en er ate  th e  clas s if ier s .   Fo r   th e  w o r k   p r esen ted   in   th i s   p ap er ,   m o r e  th a n   o n e  C NN   ar c h itect u r e  s h o u ld   b e  u s ed .   E ac h   o f   th e  s e lecte d   C N N   ar ch itect u r e  w il l  lear n   f ea t u r e s   f r o m   t h e  o r ig in al  i m a g e  an d   th e  ed g e  d etec ted   im a g e  in d i v id u all y .   Fo r   ea ch   C NN  ar ch i tectu r e,   t w o   clas s if i er s   w i ll b e  g en er ated   f r o m   th e  o r ig in al  i m a g e  an d   t h e  ed g e  d ete cted   i m ag e.     2 . 3 .     E ns e m ble  cla s s if ica t io n   I n   th is   p h a s e,   th e  clas s if icat io n   co m m e n ce s   w i th   t h e  d etec tio n   o f   T B   b y   an   in d i v i d u al  C NN   class i f ier .   E n s e m b le  cla s s i f ica tio n   w a s   t h e n   co n d u cted   to   p r o d u ce   b etter   d etec tio n   r es u lt s .   T o   ac h iev e  t h is ,   th e   av er ag e  s c o r in g   m ec h a n i s m   was  e m p lo y ed .   T o   p r ed ict  th e  f in al  lab el  o f   ea ch   tes t  i m a g e  ( T B   o r   n o n - T B ) ,   th e   p r ed ictio n   s co r e  g en er ated   b y   th e  in d i v id u al  C NN  clas s i f ier   w a s   av er ag ed ,   an d   th e  r es u lti n g   p r o b ab ilit y   s co r e   d eter m in e s   th e  f i n al  lab el.     2 . 4 .    P er f o rm a nce  m ea s ure   T o   m ea s u r e  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  p r o p o s ed   a p p r o ac h ,   th r ee   m etr ic s   w er e  e m p lo y ed :  th e  s en s it iv i t y ,   s p ec if icit y   an d   ac c u r ac y .   Sen s iti v it y   i s   u s ed   to   m ea s u r e  t h e  ab ilit y   o f   th e  m o d el  to   id en tify   p o s i tiv e  ca s e s ,   w h ile  s p ec if ic it y   m ea s u r e s   h o w   w e ll  t h e   m o d el  to   id e n ti f y   n eg a tiv e  ca s es.  T h e  o v er all  p er f o r m a n ce   o f   th e   m o d el  i s   in d icate d   b y   th e  a cc u r ac y .   I n   o u r   ca s e,   a  p o s itiv e  ca s e  r ep r esen ti n g   T B ,   w h ile  n eg ati v e  ca s e   r ep r esen tin g   n o n - T B .       3.   E XP E R I M E NT A L   SE T UP   AND  DIS CUSS I O N  O F   RE SUL T S   T h is   s ec tio n   d escr ib es  t h e  d at aset  u s ed   to   e v alu a te  t h e  p r o p o s ed   w o r k ,   th e  e x p er i m en t s   c o n d u cted ,   an d   th e  d is c u s s io n s   o f   r esu lts .     3 . 1 .     T he  da t a s et   T o   ev alu ate  t h e  w o r k   p r esen te d   in   th i s   p ap er ,   tw o   p u b lic  c h e s t  x - r a y   i m a g es  d ataset s   ar e  u s ed ,   w h ic h   ar e  Mo n tg o m er y   a n d   Sh e n z h en   d atasets   [ 2 5 ] .   T h e  Mo n tg o m er y   d ataset  h as  a  to tal  o f   1 3 8   im a g es,  w h ic h   co n s is ts   o f   8 0   n o r m al  l u n g   i m ag e s   an d   5 8   i m a g es  o f   T B .   T h e  s ize  o f   th e  ch es t  x - r a y   i s   eith er   4 0 2 0 ×4 8 9 2   p ix els  o r   4 8 9 2 × 4 0 2 0   p ix els  in   P o r tab le  Net w o r k   Gr ap h ics  ( P NG)   f o r m at.   T h e  Sh e n zh e n   d ataset  h a s   a  to tal  o f   6 6 2   im a g es,  w h ic h   co n s is t s   o f   3 2 6   n o r m a l  lu n g   i m a g es  an d   3 3 6   T B   im a g es.  T h e  s iz e  o f   th e  i m a g es   is   ap p r o x im a tel y   3 0 0 0 ×3 0 0 0   p ix els,  also   i n   P NG  f o r m at.   T h e  t o tal  n u m b er   o f   h ea lt h y   l u n g   i m ag e s   i s   4 0 6 ,   w h ile   th e  to tal  n u m b er   o f   T B   in f ec te d   lu n g   i m a g es   is   3 9 4 .   I n   o r d er   to   ac h ie v e  a  b ala n ce d   d ataset,   1 2   n o r m al  i m a g es   w er e  r a n d o m l y   o m itted ,   s u c h   th at   t h er e  is   a n   eq u al   n u m b er   o f   s a m p le s   i n   ea c h   cla s s .   Fro m   t h e  s elec ted   i m a g es,  9 0 %  o f   t h e m   w er e  u s ed   f o r   tr ain i n g   an d   1 0 %  f o r   te s tin g .   T h e  tr ai n - test   s p lit  r atio   s elec ted   is   s i m ilar   to   th e  w o r k   p r esen ted   in   [ 2 6 ]   an d   [ 1 8 ] .   T en - cr o s s   v alid atio n   ( T C V)   w a s   u s ed   to   v alid ate  th e   tr ain in g   d ata.     3 . 2 .     E x peri m ent a l  s et up     T o   m ea s u r e  th e   p er f o r m a n ce   o f   t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   tw o   s ets  o f   e x p er i m e n ts   w er e  co n d u cted .   T h e  f ir s t  w a s   to   ev a lu ate   th e   p er f o r m a n ce   o f   f ea tu r e s   ex tr a cted   f r o m   t h e  o r ig i n al  a n d   ed g e  d etec ted   i m ag e s   f o r   T B   d etec tio n .   T h ese  f ea t u r es  w er e  u s ed   to   g en er ate   C N N   b ased   class if ier s ,   w h er eb y   t h e s e  clas s i f ier s   w er e   th en   u s ed   to   d etec t  T B   ca s es.  T h e  s ec o n d   ex p er i m e n t  w a s   co n d u cted   to   co m p ar e  th e  p er f o r m an ce   o f   t h e  en s e m b le  o f   clas s i f ier s   u s ed   i n   e x p er i m e n t  1   w i t h   in d i v id u al  class if ier s .   C o n ce r n i n g   t h e   w o r k   p r esen ted   i n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       E n s emb le  d ee p   lea r n in g   fo r   tu b ercu lo s is   d etec tio n   u s in g   ch e s t X - Ra y  a n d …  ( S tefa n u s   K ieu   Ta o   Hw a )   433   th is   p ap er ,   th e   Ker as   i m p le m en tatio n   o f   I n ce p tio n V3   a n d   VGG1 6   w er e  u s ed .   B o th   ar c h itect u r es  w er e  p r e - tr ain ed   u s i n g   th e  I m a g eNe t d ataset.     3 . 3 .     E x peri m ent a l  re s u lt s   T h e  r esu lts   o f   t h e  s et s   o f   t h e   e x p er i m e n t  d escr ib ed   ab o v e  ar e  p r esen ted   in   Su b - s ec tio n   3 . 3 . 1   an d   3 . 3 . 2   r esp ec tiv el y .         3 . 3 . 1.   P er f o rm a nce  o f   diff er ent   s et   o f   i m a g es a nd   CNN  a r chit ec t ures  t o   det ec t   TB   I n   t h is   s et   o f   ex p er i m e n t,  t h e  i m ag e s   w er e  clas s i f ied   as   eit h e r   T B   o r   n o n - T B .   Fo r   ea ch   s et  o f   i m a g e s   an d   C NN  ar c h itect u r e,   th e  le ar n in g   r ate  an d   ep o ch   w er e  s et  to   0 . 0 0 0 1   an d   2 0 0 0 ,   r esp ec tiv el y .   T h e  av er ag e   v alid atio n   r es u lt s ,   p r o d u ce d   b y   t h e  tr ai n in g   d ata,   ar e  s h o w n   i n   T ab le  1 .   T C V  w as  u s ed   to   v alid ate  th e   g en er ated   cla s s i f ier s .   T h e  b est  d etec tio n   r ate  w as   o b tain ed   w h en   ap p l y i n g   VGG1 6   o n   th e   o r ig i n al     x - r a y   i m ag e s .   T h e  g en er ated   c lass i f ier s   w er e  s u b s eq u e n tl y   te s ted   u s i n g   th e  te s t d ata.   T ab le  2   s h o w s   t h e  r es u lts   o f   t h e  e x p er i m e n ts .   VGG1 6   o b tain ed   t h e  b est   s e n s it iv i t y   o n   t h e  o r i g in a l  d ataset   an d   a ls o   s p ec if ici t y   o n   t h e   ed g e  d ataset.   VGG1 6   o n   b o t h   s et s   o f   i m a g es   r ec o r d ed   th e  s a m e  ac c u r ac y .   B etter   d ete ctio n   r es u lts   w er e  r ec o r d e d   o n   th e  test   d ata.       T ab le  1 .   Vali d atio n   r esu lt o f   C NN  A r c h itect u r es to   T B   Dete c tio n   o n   o r ig i n al  an d   ed g e  d ata s et   I mag e   t y p e   C N N   A r c h i t e c t u r e   S e n si t i v i t y   ( %)   S p e c i f i c i t y   ( %)   A c c u r a c y   ( %)   O r i g i n a l   V G G 1 6   8 5 . 4 3   9 0 . 0 0   8 7 . 7 1   I n c e p t i o n V 3   8 3 . 1 4   8 4 . 0 0   8 3 . 5 7   Ed g e   d e t e c t e d   V G G 1 6   8 0 . 5 7   8 4 . 8 6   8 2 . 7 2   I n c e p t i o n V 3   7 6 . 8 6   8 1 . 4 3   7 9 . 1 4       T ab le  2 .   P er f o r m a n ce   o f   Di f f e r en t CNN  A r c h itect u r es to   T B   Dete ctio n   o n   o r ig i n al  a n d   ed g e  d ataset   I mag e   t y p e   C N N   A r c h i t e c t u r e   S e n si t i v i t y   ( %)   S p e c i f i c i t y   ( %)   A c c u r a c y   ( %)   O r i g i n a l   V G G 1 6   8 6 . 3 6   9 0 . 9 1   8 8 . 6 4   I n c e p t i o n V 3   7 7 . 2 7   8 1 . 8 2   7 9 . 5 5   Ed g e   d e t e c t e d   V G G 1 6   8 4 . 0 9   9 3 . 1 8   8 8 . 6 4   I n c e p t i o n V 3   7 7 . 2 7   7 5 . 0 0   7 6 . 1 4       3 . 3 . 2 .   P er f o rm a nce  o f   ens e mb le  cla s s if iers  t o   T B   det ec t io n   Fo r   th e  s ec o n d   s et  o f   ex p er i m en ts ,   t h e  in d i v id u al   C NN  cl ass i f ier s   w er e  en s e m b led   to   p er f o r m   t h e   class i f icatio n .   A ll  th e  p o s s ib le   co m b in atio n s   w er e  r ec o r d ed .   T ab le  3   s h o w s   th e  r e s u l ts   o b ta in ed   w h en   ap p lied   to   th e  test   d ata.   ( A   d en o tes  VGG1 6   tr ain ed   o n   th e  o r ig in al  d ataset,   B   d en o tes  VGG1 6   tr ai n ed   o n   ed g e  d ataset,   C   d en o tes I n ce p tio n V3   tr ain ed   o n   t h e  o r ig i n al  d ataset,   D  d en o tes I n ce p tio n V3   tr ain ed   o n   e d g e  d ataset)       T ab le  3 .   T h e  p er f o r m an ce   o f   en s e m b le  C N N  f o r   T B   d etec tio n     C N N   c l a ssi f i e r   S e n si t i v i t y   ( %)   S p e c i f i c i t y   ( %)   A c c u r a c y   ( %)   AB   8 8 . 6 4   9 3 . 1 8   9 0 . 9 1   AC   AD   BC   BD   CD   A B C   A B D   A C D   BCD   A B C D   8 6 . 3 6   8 4 . 0 9   8 4 . 0 9   8 1 . 8 2   8 1 . 8 2   8 8 . 6 4   8 4 . 0 9   8 6 . 3 6   7 9 . 5 5   9 0 . 9 1   8 6 . 3 6   8 4 . 0 9   8 6 . 3 6   8 4 . 0 9   8 4 . 0 9   9 5 . 4 5   9 0 . 9 1   8 6 . 3 6   8 6 . 3 6   8 8 . 6 4   8 6 . 3 6   8 4 . 0 9   8 5 . 2 3   8 2 . 9 5   8 2 . 9 5   9 2 . 0 5   8 7 . 5 0   8 6 . 3 6   8 2 . 9 5   8 9 . 7 7       3 . 4 .     Ana ly s is   o f   re s ults     B ased   o n   th e  r esu lt s   s h o w n   i n   T ab les  1   an d   2 ,   it  is   o b s er v ed   th at  VGG1 6   p er f o r m s   th e  b est  w h e n   ap p lied   to   th e  o r ig in a l  x - r a y   i m ag e s .   T h e  clas s i f ier s   p r o d u ce d   b etter   r esu lts   w h e n   ap p lied   to   th e  te s t  d ata  a s   s h o w n   i n   T ab le  2 .   W h e n   ap p l ied   in d i v id u all y ,   I n ce p tio n V3   d o es  n o t  p er f o r m   w el l.  I t  is   o b s er v ed   th a t  all   t h e   en s e m b le  co m b in a tio n   p r o d u ce s   b etter   ac cu r ac y   th a n   an y   i n d iv id u al  I n ce p tio n V3   cla s s i f ier .   A ls o ,   th er e  ar e   th r ee   en s e m b le  co m b in a tio n   p r o d u ce d   b etter   ac cu r ac y   t h an   an y   i n d i v id u al  VGG1 6   class i f ier .   T h ese  th r ee   co m b i n atio n s   ar e  A B ,   A B C   an d   A B C D.   T h e  en s e m b le  c o m b i n atio n   t h at  p r o d u ce s   t h e   h i g h e s t  ac c u r ac y   i s   A B C ,   at  9 2 . 0 5 %,  w ith   s e n s iti v it y   an d   s p ec i f icit y   o f   8 8 . 6 4 % a n d   9 5 . 4 5 % r esp ec tiv el y .   Ho w e v er ,   th e  en s e m b le   th at  p r o d u ce s   t h e  h ig h e s t  s e n s it iv i t y   is   A B C D,   at  9 0 . 9 1 %,  w it h   s p ec if ic it y   a n d   ac cu r ac y   o f   8 8 . 6 4 %  an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 1 9 :    4 2 9   –   4 3 5   434   8 9 . 7 7 %  r esp ec tiv el y .   Se n s iti v i t y   is   co n s id er ed   p er tin en t  i n   m ed ical  i m ag e  an a l y s is   as  w e  wan t  to   r ed u ce   f alse   n eg at iv e s .   T h e  ex p er i m e n ts   al s o   s h o w   t h at  b y   u s i n g   m o r e  t h an   o n e  t y p e  o f   i m ag e s ,   a  b et ter   d etec tio n   r ate  ca n   b e  ac h iev ed .   B ased   o n   th is   r es u lt,  it  s h o w s   t h at  u s i n g   f ea t u r e s   au to m atica ll y   ex tr ac ted   f r o m   a  d if f er en t  t y p e  o f   i m a g es p r o d u ce   b etter   T B   d ete ctio n .       4.   CO NCLU SI O N   An   ap p r o ac h   to   d etec t  T B   u s in g   an   e n s e m b le  o f   C NN  a r ch itect u r e  o n   d if f er en t  t y p e  o f   i m a g e s   f ea t u r es,  e x tr ac ted   f r o m   t h e   o r ig i n al  i m a g e  a n d   C an n y   ed g e   d etec ted   i m a g e,   i s   p r ese n ted .   T w o   d i f f er en t   C N N  ar ch itect u r es  w er e  e m p lo y ed ,   n a m el y   VGG  1 6   an d   I n ce p tio n V3 .   T h e  r esu lts   o b tain ed   s h o w s   th at,   t h e   u tili za t io n   o f   en s e m b le  cla s s if ier s   u s i n g   av er ag ed   p r o b a b ilit y   d ec is io n   an d   v ar iat io n   o f   f ea tu r es  u s ed ,   p r o d u ce d   b etter   T B   d etec tio n   p er f o r m a n ce .   T h is   i n d icate s   th at  u s i n g   d if f er e n t t y p e s   o f   f ea t u r es e x tr ac ted   f r o m   d if f er e n t  t y p es  o f   i m a g es  ca n   i m p r o v e  th e  d etec tio n   r ate.   Fu t u r e  w o r k   m a y   f o cu s   o n   o th er   t y p e s   o f   f ea t u r es  to   f u r t h er   i m p r o v e  t h e  d etec tio n   r ate  an d   r ed u ci n g   t h e  p r o ce s s i n g   ti m e.   W e  al s o   w o u ld   e x ten d   th e   s co p e  to   class i f y   th e  T B   b ased   o n   th e  s ev er it y .       ACK NO WL E D G E M E NT S   Un i v er s iti  Ma la y s ia  Sab ah   s u p p o r ts   th is   w o r k   th r o u g h   a   g r an t  S DK0 0 1 8 - 2 0 1 7   an d   Kn o w led g e   T ec h n o lo g y   R e s ea r ch   U n it,  U MS.       RE F E R E NC E S    [1 ]   W o rld   He a lt h   Org a n isa ti o n ,   Glo b a l  He a lt h   T B   Rep o rt .   2 0 1 8 .   [2 ]   A .   Y a h iao u i  e t  a l. ,   “ A   n e w   m e th o d   o f   a u to m a ti c   re c o g n it io n   f o r  tu b e rc u lo sis  d ise a se   d iag n o sis  u sin g   su p p o rt  v e c to r  m a c h in e s” ,   Bi o me d .   Res . ,   v o l.   2 8 ,   n o .   9 ,   p p .   4 2 0 8 – 4 2 1 2 ,   2 0 1 7 .     [3 ]   I.   Ha m m e n ,   “ T u b e rc u lo sis m i m ic k in g   lu n g   c a n c e r, ”   Res p ira t o ry   M e d icin e   Ca se   Rep o rts,   v o l.   1 6 ,   p p .   45 – 4 7 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   J.  M o n si  e t  a l. ,   “ X RA Y  A I:  L u n g   Dise a se   P re d icti o n   Us in g   M a c h i n e   L e a rn in g , ”   In t.   J .   In f.   S y st.  C o mp u t.   S c i. ,   v o l.   8 ,   n o .   2 ,   p p .   5 1 – 5 4 ,   2 0 1 9 .   [5 ]   J.  M e len d e z   e t  a l. ,   “ A n   a u to m a te d   tu b e rc u lo sis sc re e n in g   stra teg y   c o m b in in g   X - ra y - b a se d   c o m p u ter - a id e d   d e tec ti o n   a n d   c li n ica l  in f o rm a ti o n , ”   S c ien ti f ic R e p o rts ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   2 0 1 6   [6 ]   K.  C.   S ian g   e t  a l. ,   “ A   Re v ie w   o f   L u n g   Ca n c e r  Re se a r c h   in   M a lay si a , ”   M e d .   J .   M a la y sia ,   v o l.   7 1 ,   p p .   7 0 – 7 8 ,   2 0 1 6 .   [7 ]   N.  W a li a   e t  a l . ,   " Ef f e c ti v e   A n a l y sis  o f   L u n g   In f e c ti o n   u sin g   F u z z y   Ru les " ,   IAE S   I n ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Art if icia l   In telli g e n c e   ( IJ - AI) ,   v o l.   5 ,   n o .   2 ,   p p . 5 5 - 6 3 ,   2 0 1 6   [8 ]   G .   L it jen s  e t  a l . ,   " A   su rv e y   o n   d e e p   lea rn in g   i n   m e d ica l  ima g e   a n a ly sis" ,   M e d ica l  Ima g e   An a lys is ,   v o l.   4 2 ,   p p .   6 0 - 8 8 ,   2 0 1 7 .     [9 ]   S .   S .   M e ra j  e t  a l. ,   “ A rti f icia l   In telli g e n c e   in   Dia g n o sin g   T u b e rc u lo sis :  A   Re v ie w , ”   In t.   J o u rn a l  o n   Ad v a n c e d   S c i . ,   En g .   a n d   I n f o rm .   T e c h n o l o g y ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   8 1 - 9 1 ,   2 0 1 9 .   [1 0 ]   C.   V   e t  a l . ,   “ M u lt i - lev e l  Im a g e   E n h a n c e m e n t  f o r  P u lm o n a ry   T u b e rc u lo sis  A n a l y sis,”   In t.   J .   S c i.   Ap p l.   In f.   T e c h n o l. ,  v o l.   1 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 2 – 1 0 6 ,   2 0 1 2 .   [1 1 ]   S .   V a jd a   e t  a l. ,   " F e a tu re   S e lec ti o n   f o r  A u to m a ti c   T u b e rc u lo sis  S c re e n in g   in   F ro n tal  Ch e st  Ra d io g ra p h s" ,   J o u r n a l  o f   M e d ica l  S y ste ms ,   v o l.   4 2 ,   n o .   8 ,   2 0 1 8 .   [1 2 ]   F .   P a sa   e t  a l . ,   " Ef f icie n t  De e p   Ne tw o rk   A rc h it e c tu re s  f o r  F a st  Ch e st  X - Ra y   T u b e rc u lo sis  S c re e n in g   a n d   V isu a li z a ti o n " ,   S c ie n ti fi c   Re p o rts ,   v o l.   9 ,   n o .   1 ,   2 0 1 9 .   [1 3 ]   Y.  Ca o   e t  a l . ,   " I m p ro v in g   T u b e rc u lo sis  Dia g n o stics   Us in g   De e p   Lea rn in g   a n d   M o b i le  He a lt h   Tec h n o l o g ies   a m o n g   Re so u rc e - P o o r  a n d   M a rg in a li z e d   Co m m u n it ies , "   2 0 1 6   IEE E  1 s t  In t.   Co n f .   Co n n e c ted   He a lt h :   Ap p li c a t io n s,   S y ste ms   a n d   En g .   T e c h n o lo g ies   (CHAS E) ,   W a sh in g to n ,   DC,   2 0 1 6 ,   p p .   2 7 4 - 2 8 1 .   [1 4 ]   E.   Hw a n g   e t  a l. ,   " D e v e lo p m e n t  a n d   V a li d a ti o n   o f   a   D e e p   L e a r n in g – b a se d   A u to m a ti c   De te c ti o n   A l g o rit h m   f o r   A c ti v e   P u lm o n a r y   T u b e rc u lo sis  o n   Ch e st  Ra d io g ra p h s" ,   Cli n ica l  In fec ti o u s  Dise a se s ,   v o l.   6 9 ,   n o .   5 ,   p p .   7 3 9 - 7 4 7 ,   2 0 1 8 .     [1 5 ]   S .   He o   e t   a l . ,   “ De e p   L e a rn in g   A lg o rit h m s  w it h   De m o g ra p h ic  In f o rm a ti o n   He lp   t o   De tec t  T u b e rc u lo sis  in   C h e st  Ra d io g ra p h s i n   A n n u a l  W o rk e rs ’   He a lt h   Ex a m in a ti o n   Da ta,”  In t.   J .   En v iro n .   Res .   Pu b li c   He a lt h ,   v o l .   1 6 ,   2 0 1 9 .   [1 6 ]   S .   He o   e t  a l. ,   " De e p   L e a rn in g   Alg o rit h m s  w it h   De m o g ra p h ic  In fo rm a ti o n   He lp   t o   De tec t  T u b e rc u lo sis  i n   C h e st   Ra d io g ra p h s  i n   A n n u . W o rk e rs’  He a lt h   Ex a m in a ti o n   Da ta" ,   In t.   J o u rn a l  o f  E n v iro n me n ta l   Res e a rc h   a n d   Pu b li c   He a lt h ,   v o l.   1 6 ,   n o .   2 ,   p .   2 5 0 ,   2 0 1 9 .   [1 7 ]   Q.  H.  Ng u y e n   e t  a l . ,   " De e p   Lea rn in g   M o d e ls  f o r  T u b e rc u lo sis  De te c ti o n   f ro m   Ch e st   X - ra y   I m a g e s, "   2 0 1 9   2 6 th   I n t.   Co n f.   T e lec o mm u n .   ( ICT ) ,   Ha n o i ,   V iet n a m ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 8 1 - 3 8 5 .     [1 8 ]   R.   Ra sh id   e t  a l . ,   " H y b rid   RID  Ne tw o rk   f o r  Ef f ici e n t  Dia g n o sis  o f   T u b e rc u lo sis  f ro m   Ch e st  X - ra y s,"   2 0 1 8   9 t h   C a iro   In t.   B io me d ica l  E n g .   Co n f.   ( CIBE C) ,   Ca iro ,   Eg y p t,   2 0 1 8 ,   p p .   1 6 7 - 1 7 0 .   [1 9 ]   R.   Ho o d a   e t  a l . ,   " A u to m a ted   TB  c las si f ica ti o n   u sin g   e n se m b le  o f   d e e p   a rc h it e c tu re s" ,   M u lt ime d ia   T o o ls  a n d   Ap p li c a ti o n s ,   v o l .   7 8 ,   n o .   2 2 ,   p p .   3 1 5 1 5 - 3 1 5 3 2 ,   2 0 1 9 .   [2 0 ]   M .   T .   Isla m   e t  a l . ,   “ A b n o rm a li ty   De tec ti o n   a n d   L o c a li z a ti o n   i n   C h e st  X - Ra y s  u sin g   De e p   Co n v o l u ti o n a l  Ne u ra l   Ne tw o rk s,”   a rX iv   e - p rin ts,  2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       E n s emb le  d ee p   lea r n in g   fo r   tu b ercu lo s is   d etec tio n   u s in g   ch e s t X - Ra y  a n d …  ( S tefa n u s   K ieu   Ta o   Hw a )   435   [2 1 ]   P .   L a k h a n i  a n d   B.   S u n d a ra m ,   " De e p   L e a rn in g   a t  Ch e st   Ra d io g ra p h y :  A u to m a ted   Clas si f ic a ti o n   o f   P u lm o n a r y   T u b e rc u lo sis b y   Us in g   Co n v o l u ti o n a l  Ne u ra l  Ne tw o rk s" ,   Ra d io lo g y ,   v o l.   2 8 4 ,   n o .   2 ,   p p .   5 7 4 - 5 8 2 ,   2 0 1 7 .   [2 2 ]   M . H.A .   Hijaz i   e t  a l . ,   “ E n se m b le  De e p   L e a rn in g   f o r  T u b e rc u lo sis  De tec ti o n , ”   In d o n e s.  J .   El e c tr.  E n g .   C o mp u t.   S c i. ,  v o l.   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 1 – 4 0 7 ,   2 0 1 8 .   [2 3 ]   U.  K.  L o p e s  a n d   J.   F .   V a li a ti ,   “ P re - trai n e d   c o n v o l u ti o n a l  n e u ra l   n e tw o rk s  a s  f e a tu re   e x trac to rs  fo r  t u b e rc u l o sis   d e tec ti o n , ”   C o mp u t.   B io l .   M e d . ,   v o l.   8 9 ,   p p .   1 3 5 – 1 4 3 ,   2 0 1 7 .     [2 4 ]   T .   Die tt e rich ,   " En se m b le  M e th o d s  in   M a c h in e   L e a rn in g "   in   L e c tu re   No tes   in   Co mp u ter   S c ien c e .   Be rli n ,  G er m any :  S p rin g e r,   2 0 0 0 ,   p p . 1 - 15.   [2 5 ]   S .   Ja e g e r  e t  a l. ,   “ Tw o   p u b li c   c h e st  X - ra y   d a tas e ts  f o r  c o m p u ter - a id e d   sc re e n in g   o f   p u lm o n a ry   d i se a se s,”   Qu a n t .   Ima g i n g   M e d .   S u r g . ,   v o l.   4 ,   n o .   6 ,   p p .   4 7 5 – 4 7 7 ,   2 0 1 4 .   [2 6 ]   J.  M e len d e z   e t  a l . ,   " A   No v e l   M u lt i p le - In sta n c e   L e a rn in g - Ba se d   A p p ro a c h   to   Co m p u ter - A id e d   De tec ti o n   o f   T u b e rc u lo sis o n   C h e st X - Ra y s,"   i n   IEE E   T ra n sa c ti o n s  o n   M e d ica l  Ima g i n g ,   v o l.   3 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 9 - 1 9 2 ,   2 0 1 5 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S tef a n u s  Kie u   T a o   H wa   is   a   stu d e n t  o f   M a th e m a ti c s  a n d   Co m p u ter  G r a p h ics   a t  th e   F a c u lt y   o f   S c ien c e   a n d   Na tu ra l  Re so u rc e s,  Un iv e rsiti   M a lay sia   S a b a h   in   M a lay si a .   He   is  c u rre n tl y   a   p o stg ra d u a te stu d e n t   in   UMS .         M o h d   Ha n a f i  A h m a d   Hijaz i  is  a n   A ss o c iate   P r o f e ss o r  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a t  t h e   F a c u lt y   o f   Co m p u ti n g   a n d   In f o rm a ti c s,  Un iv e rsiti   M a la y si a   S a b a h   in   M a lay s ia.  His  re se a r c h   w o rk   a d d re ss e s   th e   c h a ll e n g e s  in   k n o w led g e   d isc o v e r y   a n d   d a ta  m in in g   to   id e n ti fy   p a tt e rn s  f o r  p re d ictio n   o n   stru c tu re d   a n d /  o r  u n st r u c tu re d   d a ta;  h is  p a rti c u lar  a p p li c a ti o n   d o m a in s  a re   m e d ica l  i m a g e   a n a l y sis  a n d   u n d e rsta n d in g   a n d   se n ti m e n t  a n a ly sis o n   so c ial  m e d ia d a ta.  He   h a s a u th o re d /  c o - a u t h o re d   m o re   th a n   4 0   j o u r n a ls/  b o o k   c h a p ters   a n d   c o n f e re n c e   p a p e rs,  m o st  o f   wh ich   a re   in d e x e d   b y   S c o p u s  a n d   IS I  W e b   o f   S c ien c e .   He   a lso   se rv e d   o n   th e   p ro g ra m   a n d   o rg a n izin g   c o m m it te e s  o f   n u m e ro u s  n a ti o n a l  a n d   in ter n a ti o n a l  c o n f e re n c e s.  He   is   th e   lea d e r  o f   Da ta   T e c h n o lo g ies   a n d   A p p li c a ti o n s   re se a rc h   g ro u p   a t  th e   f a c u lt y .         Dr.  A b d u ll a h   Ba d e   b o r n   i n   1 9 7 7 ,   re c e iv e d   h is  BS c .   in   Co m p u ter  S c ien c e   i n   2 0 0 0 ,   M S c .   i n   Co m p u ter  S c ien c e   (Co m p u ter  G r a p h ics )  in   2 0 0 3   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia   a n d   P h D  i n   In d u strial  Co m p u ti n g   in   2 0 0 8   f ro m   Na ti o n a l  Un iv e rsity   o f   M a la y si a .   Cu rre n tl y ,   h e   is an   A ss c o c iate   P r o f .   in   C o m p u ter  G ra p h ics   a n d   Im a g e   P ro c e ss in g   a t  F a c u lt y   o f   S c ien c e   a n d   Na tu ra l  Re so u rc e s,  Un iv e rsiti   M a lay sia   S a b a h .   Dr.  A b d u ll a h   is  a   p ro f e ss io n a l  m e m b e r   o f   A CM   S IGG R A P H,  m e m b e r   M a la y sia n   S o c iety   o f   M a th e m a ti c s  a n d   S c ien c e   ( P ERS A M A )  a n d   se rv e s  to   th e   g o v e rn m e n t  a s   M a la y sia   Qu a li f i c a ti o n   A g e n c y   (M QA )  p a n e l  o f   a ss e s so r  in   th e   f ield   o f   Co m p u ti n g   a n d   M u lt im e d ia  sin c e   2 0 0 5 .   His   re se a rc h   in tere st  i n c lu d e s  Co m p u ter  G ra p h ics   a n d   Im a g e   P r o c e ss in g   a lg o rit h m s  a n d   a ll   a sp e c ts  o f   i m a g e   g e n e ra ti o n .   He   h a d   p u b li sh e d   n u m e ro u s  a rti c les   in   re f e r e e d   jo u r n a ls,  c o n f e re n c e   p ro c e e d in g s,  b o o k s a n d   tec h n ica l  p a p e rs.         A s so c .   P r o f .   Ra z a li   Ya a k o b   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo r  De g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   in   1 9 9 6   a n d   M a ste r  in   Co m p u ter  S c ien c e   f r o m   in   1 9 9 9 ,   f ro m   Un iv e rsiti   P u tra  M a lay sia ,   a n d   P h D  f ro m   Un iv e rsit y   o f   No tt in g h a m ,   Un it e d   Kin g d o m   in   2 0 0 8 .   Cu rre n t ly ,   h e   is  a   lec tu re r  a t  th e   F a c u lt y   o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   IT ,   Un iv e rsiti   P u tra  M a la y sia .   His   re se a r c h   a re a s   in c lu d e   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk ,   p a tt e rn   re c o g n it io n ,   a n d   e v o lu ti o n a ry   c o m p u tatio n   i n   g a m e   p la y in g .   H e   is  a   m e m b e r  o f  th e   In telli g e n t   Co m p u ti n g   G ro u p   a t  th e   f a c u lt y .         P r o f e ss o r  Dr  M o h a m m a d   S a ff re e   Je ff re e   is  th e   D e a n   o f  F a c u lt y   o f  M e d icin e   a n d   He a lt h   S c ien c e s,   Un iv e rsit y   M a la y sia   S a b a h .   He   h o l d s  a   M e d ica l  De g re e   f ro m   U n iv e rsiti   M a lay sia   S a ra wa k   a n d   M a ste r  o f   Co m m u n it y   M e d icin e   (Oc c u p a ti o n a l  He a lt h )  f ro m   N a ti o n a l  Un iv e rsity   o f   M a la y sia .   He   a lso   o b tain e d   o t h e r  q u a li f ica ti o n s   su c h   a s  E p i d e m ic  In telli g e n t  P r o g ra m   f ro m   M in istry   o f   He a lt h   M a la y sia ,   Oc c u p a ti o n a l  He a lt h   Do c to r   f ro m   De p a rt m e n t  o f   O c c u p a ti o n a l   S a f e t y   a n d   He a lt h   M a la y sia   (D OSH),   a n d   Ce rti f i e d   M e d ica l  I m p a ir m e n t  A ss e ss o r  f ro m   N a ti o n a l  In stit u te  o f   Oc c u p a ti o n a l  S a f e t y   a n d   He a lt h   (NIO S H).  Be f o re   jo in in g   U M S ,   p re v io u sly   h e   w o rk s  w it h   M in istry   o f   He a lt h   M a la y si a   a s   a   M e d ica l  O ff ice r   f o r  9   y e a rs   a n d   a s  P u b li c   He a lt h   M e d ici n e   S p e c ialist  f o r  6   y e a r s.  He   is  a c ti v e l y   in v o lv e d   in   o c c u p a ti o n a l  h e a lt h ,   c o m m u n it y   h e a lt h ,   in f e c ti o u s   d ise a se s,  n o n - c o m m u n ica b le  d ise a se s  a n d   c a n c e r  re s e a rc h   a re a s.  He   is  c u rre n tl y   a   su p e rv iso r  f o r  mo re   th a n   1 0   p o stg ra d u a te stu d e n ts an d   h a d   p u b li sh e d   se v e ra l  p a p e rs i n   h ig h   im p a c t  jo u r n a ls.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.