I AE 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.  6 ,   No .   2 ,   J u n 2 0 1 7 ,   p p .   56 ~ 65   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 6 . i2 . p p 56 - 6 5           56       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J A I   A Dec isio Sy ste m   for P redic ting  Dia betes using   Ne ura Netw o rk s         K .   Cha nd a na   Ra ni,  Y.   P ra s a nth   De p a rt m e n o f   Co m p u ter S c ien c e   En g in e e rin g ,   K o n e ru   L a k sh m a y a   Un iv e rsity       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   9 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   13 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma y   2 2 ,   2 0 1 7       Dia b e ti c   re ti n o p a t h y   (DR)  i a n   e y e   f i x e d   il c o m p lete   b y   th e   i m p a irm e n o p o ly g e n ic  d iso rd e a n d   th a w e   p u rc h a se d   t o   a c k n o w led g e   it   b e f o re   o c a len d a f o se n sib le  trea t m e n t.   On   th e se   li n e s,  2   so c ial  o c c a sio n w e re   p e rc e iv e d ,   sp e c if ic a ll y   n o n - p r o li f e ra t iv e   d iab e ti c   re ti n o p a t h y   (NP DR),   p ro li f e ra ti v e   d iab e ti c   re ti n o p a th y   (P DR).  Du rin g   th is  p a p e r,   to   d isse c t   d iab e ti c   re ti n o p a th y ,   3   m o d e ls  li k e   P ro b a b il isti c   Ne u ra f ra m e w o rk   (P NN ),   Ba y e sia n   Clas si f ic a ti o n   a n d   S u p p o rt  v e c to m a c h in e   (S VM)  sq u a re   m e a su re   p ictu re d   a n d   th e ir   d is p lay sq u a re   m e a su re   th o u g h t - a b o u t.   T h e   l iv e   o f   th e   u n w e ll n e ss   u n f o ld   w it h in   th e   m e m b ra n e   a re   o f ten   re c o g n ize d   b y   a n a ly ti c   th e   e le m e n ts  o th e   m e m b ra n e .   T h e   e le m e n ts  li k e   v e in s,  h e m o rrh a g e s   o f   NP DR   im a g e   a n d   e x u d a tes   o f   P DR  ima g e   sq u a re   m e a su re   o ff   f ro m   th e   u n re f in e d   p h o to v ictim iza ti o n   th e   ico n   p r e p a re   tec h n iq u e s,  f e d   to   t h e   c las sif ier  f o g a th e rin g   a   c o m p lete   o f   3 5 0   str u c tu re   p h o t o w e re   u se d ,   o u o f   th a t1 0 0   w e re   u se d   f o d e sig n in g   a n d   2 5 0   p ict u r e w e r e   u se d   f o tes ti n g .   Ex p lo ra to ry   r e su lt s   sh o w   th a P NN   h a a n   a c c u ra c y   o f   8 9 . 6   %   Ba y e Clas si f ier  in c o rp o ra tes   a   e x a c tn e ss   o f   9 4 . 4 %   a n d   S V M   h a a n   e x a c ti tu d e   o f   9 7 . 6 % .   W h a i m o re   o u r   s y ste m   is  e q u a ll y   c o n ti n u e   ru n n i n g   o n   1 3 0   p ict u re o p e n   f ro m   " DI A RE T DB0 Ev a lu a ti o n   D a tab a se   a n d   P r o c e d u re   f o Dia b e ti c   Re ti n o p a t h y "   a n d   a lso   th e   re su lt s   sh o w   th a P NN   in c o rp o ra tes   a   e x a c tn e ss   o 8 7 . 6 9 %   Ba y e Clas si f ier  h a a n   a c c u ra c y   o f   9 0 . 7 6 %   a n d   S V M   h a a   p re c isio n   o f   9 5 . 3 8 % .   K ey w o r d :   A cc u r ac y   P r o b ab ilis tic  n eu r al  n et w o r k   B ay e s ian   cla s s i f ica tio n     Sen s iti v it y     Sp ec if icit y   Su p p o r t v ec to r   m ac h i n   Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o 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 rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   K. C h a n d an R an i,    Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   E n g i n ee r in g ,   Ko n er u   L ak s h m a y U n iv er s it y ,   Gr ee n   Field s ,   Vad d es w ar a m ,   T ad e p alli,   Gu n t u r   -   5 2 2   5 0 2 ,   An d h r P r ad esh .   E m ail:c h a n d u . k a n d r u @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     Diab etes is   g e t - co llect iv el y   o f   m e tab o lic  ill n ess e s   i n   w h ic h   m a n   h a s   h ig h   g l u co s e,   b o th   i n   m ild   o f   th m an n er   t h at  t h f r a m d o es  n o w   n o m ak e   s u f f ic ien t   in s u li n ,   o r   b ec au s e   th e   ce lls   d o   n o r esp o n d   to   t h e   in s u li n   t h at  is   m ad e.   Diab etic  r etin o p ath y   is   o n o f   t h r e g u lar   p er p lex ities   o f   d iab etes.  I t s   f ar   a n   s u p er   a n d   f o r   th e   m o s co m p o n en t   s p r ea d   e y d is ea s e.   I h u r t s   t h li ttl v ei n s   w it h i n   t h r eti n co m i n g   to   f r u itio n   i n   lo s s   o f   i m a g i n ati v a n d   p r escien t.  T h p er il  o f   th i n f ec tio n   w i ll   in cr ea s w i th   a g a n d   th u s l y ,   m o d estl y   m atu r ed   an d   m o r o r g an ized   d iab etics  ar s lan ted   to   Diab etic  R eti n o p ath y .   No n - p r o lif er ati v d iab etic  r etin o p ath y   is   a n   ea r l y   d u r atio n   o f   d iab etic  r e tin o p ath y .   In   th i s   lev el,   m i n o r   v ein s   in s id t h r etin s p ill  b lo o d   o r   f lu id .   T h d is ch ar g i n g   f l u id   r ea s o n s   th r etin to   s w ell  o r   to   s h ap s to r es  k n o w n   as  ex u d ates.  P r o lif er ativ d iab etic   r etin o p ath y ,   P DR   i s   s tr i v b y   t h e y to   cr ea te  o r   r esu p p l y   th r eti n w it h   n e w   s e lects  v ess e ls   ( n eo v asc u lar izatio n ) ,   b ec au s e   o f   ir r esp ec tiv o f   h o w   y o u   lo o k   at  it  f in i s h   o f   t h r eti n al  b lo o d   d eliv er .   Sh o ck in g l y ,   t h n e w ,   o d d   v e in s   d o   n o r e - s u p p l y   th e   r eti n w i th   co m m o n   s tr ea m   m a ch in e,   b u t   ex p e n d   co m p ete n tl y   an d   ar r eg u lar l y   j o in ed   b y   w a y   o f   s ca r   t is s u th at  m a y   w r in k le  o r   is o late  th r eti n a.   On   th is   p ap er ,   an   a u to m a ted   tech n iq u f o r   ac cu m u la tin g   o f   th ill n es s   d iab etic  r eti n o p ath y   t h u s o f   f u n d u s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   Dec is io n   S ystem  fo r   P r ed ictin g   Dia b etes u s in g   N eu r a l Netw o r ks  …  ( K .   C h a n d a n a   R a n i )   57   i m a g es  is   p r o v e n .   W u s ed   th e   r etin al  f u n d u s   p i x   ass e m b led   o n   th " A r av in d   E y r ec u p er at io n   w o r k p lace   an d   P o s tg r ad u te  I n s tit u te  o f   O p th al m o lo g y " ,   C u d d al o r av en u T h av a lak u p p a m   J u n c tio n ,   P o n d ich er r y .   T h r etin al  p h o to   is   ta k en   i n s id th R GB   s tr u ct u r b y   w a y   o f   f u n d u s   d ig ital  ca m er a.   f u n d u s   ca m er o r   r etin al  d i g ica m   i s   a   s p ec if ic  l o w   elec tr icit y   a m p l if y i n g   to o l   w it h   j o in ed   ca m er p r o p o s ed   to   i m a g w it h in   s u r f ac o f   th e   e y e,   w h ich   in c lu d t h r eti n a,   o p tic  cir cle,   m ac u la,   an d   r et u r n ed   s u b m it.   T h s n ap   s h o t s   h ad   b ee n   o b s er v ed   u s in g   C a n o n   T o p C o n   T R C - 5 0   E w i th   Nico n   r eti n al  d ig ica m   a ar ea - of - p o in o f   v ie   i s   1 2 8 0   ×1 0 2 4   in   2 4 b it  J P E o u tlin e.   T h ap p r aisal  o f   t h p r o p o s ed   m ec h an ized   w illp o w er   co u r s o f   ac tio n   o f   d iab etic  r etin o p ath y   h a s   b ee n   d o n b y   m ea n s   o f   th u s e   o f   r ec r ea tio n   p la n   o f   2 5 0   f u n d u s   s n ap   s h o t s   t h at ' s   a   m i x   o f   tr ad itio n al,   NP D R   an d   P DR   i m p a cted   p h o to g r ap h s .   T h e   p r in cip le  i m a g is   ch a n g ed   o v er   to   d i m   s ca le   i m a g e.   Af ter   t h at ,   b en d y   h is to g r a m   co n f o r m i t y   i s   r elate d   to   i m p r o v th m a n y - s id ed   f i n o f   t h p ictu r e.   Via   t h e n ,   Dis cr et W av elet  r e m o d el   ( DW T )   is   ass o ciate d   a n d   t h e x ten o f   t h p h o to   i s   r ed u ce d   i n to   h alf   o f   as  6 4 0   ×  5 1 2   [ 3 0 ]   w it h   th e   aid   o f   th e n   C o o r d in ated   ch an n el  r ea ctio n   ( MFR )   is   as s o ciate d   w i th   d i m i n is h i n g   t h n o is in   t h i m a g e.   A u lt i m a te,   Fu zz y   C - i m p lie s   b u n c h in g   i s   h o o k ed   u p   to   co m p o n en t h v e in s   i n s id t h i m ag e.   in   th e   w a k o f   p r ep r o ce s s in g   o f   s n a p   s h o ts   is   f i n is h ed ,   f ac to r s ,   f o r   in s ta n ce ,   R ad iu s ,   Dia m eter ,   p lace ,   A r d u r atio n ,   C o g n izan ce   a n g le  an d   1 /2   ar e ar co m p u ted   f o r   ea ch   p h o t o g r ap h .   A t h at  f ac to r   De m o n s tr atin g   tech n iq u es   lik P NN,   B a y e s   p r in cip l an d   SVM   ar ap p lied   an d   t h e ir   ex h ib itio n s   a r ch ec k ed   o u t.   A t   lo n g   f i n al,   th e   p h o to g r ap h s   ar o r g a n ized   i n to   3   g at h er i n g s   to   b e   s p ec i f ic,   tr ad itio n a l   p h o to g r ap h ,   No n -   P r o lif er ativ Diab etic  R eti n o p ath y   ( NP DR )   a n d   P r o lif er ativ e   Diab etic  R eti n o p ath y .           Fig u r 1 .   B lo ck   d iag r a m   f o r   C o m p ar is o n   b et w ee n   t h r ee   C la s s if ier s   f o r   D ia g n o s i s   o f   D R       T h r elax atio n   o f   th is   p ap er   co n s is ts   a s   ta k es  a f ter .   Sect io n   2   d ep icts   th e   ass o ciate d   p ain ti n g s .   Seg m en t   th r ee   clar i f ies  t h p r ep r o ce s s in g   o f   p ictu r es.  R eg io n   f o u r   clar if ies  t h d etail  ex tr ac tio n .   Seg m e n t   f iv e   clar if ies   th e le m e n v al u es  g o t.  Sectio n   6   p o r tr a y s   t h g r o u p in g   o f   D R   d is o r d er   u ti lis i n g   as s is Vec to r   g ad g et.   Vicin it y   7   clar if ies  P r o b ab ilis tic  Ne u r al  co m m u n it y   a n d   p h ase  8   o f f er s   B a y es ian   clas s .   R eg i on   9   d ep icts   t h e   co n s eq u e n ce s   a n d   d ialo g .   A r ea   1 0   g iv es  t h b elie f .   Fig u r 1   g iv e s   t h r ec tan g u lar   o u tli n f o r   ex a m in a tio n   o f   th r ee   class if ier s   f o r   d eter m i n at io n   o f   Diab etic  R et in o p ath y .     1 . 1 .   Rela t ed  Wo rk   I n s id th m id s o f   th late  y e ar s ,   th er w er d iv er s r esear ch   o n   cu s to m   d e s ig n ed   f i n is h   o f   d iab etic   r etin o p ath y   t h u s a g o f   a   p air   h i g h l ig h t s   an d   tec h n iq u e s .   D.   Vallab h et   al.   [ 1 ]   p r o p o s ed   p r o ce d u r f o r   r o b o tized   ac k n o w led g m e n t a n d   r eq u est o f   v a s cu la r   ab n o r m a liti es i n   Diab etic  R e tin o p at h y   t h u s o f   s ca le  a n d   p r esen tatio n   s p ec i f ic  Gab o r   ch an n el  b an k s .   R .   Siv a k u m ar   e al.   [ 2 ]   f am il iar   m ac h in with   r eq u est  d iab etic   r etin o p ath y   s u b j ec ts   f r o m   ad j u s t m e n ts   i n   v is u al  e v o k ed   ca p ac it y   g h o s q u a n tit ies.  By   us in g   W alter   et  al.   [ 3 ]   ex u d ate s   ar d eter m in ed   t h u s a g o f   t h eir   ex ce s s i v d i m in is h   s tag a s s o r t m e n t,  a n d   th eir   s tr u ctu r e s   ar d eter m in ed   w it h   th aid   o f   a p p r o ac h   f o r   m o r p h o lo g ical  r e v a m p i n g   m et h o d o lo g ies.  HT   Ng u y e n et  al.   [ 4 ]   p r o p o s ed   m u lti la y er   n o u r i s h m en a h ea d   f r a m e w o r k   f o r   th e   g a m p la n   o f   D R .   Ma r ía   Gar cía  et  al.   [ 5 ]   u s ed   a   m u ltil a y er   p er ce p tr o n   ( ML P )   class i f ier   to   g et  c lo s in g   d iv is io n   o f   to u g h   E x u d ates  w it h i n   t h p ict u r e.   I n   [ 6 ] ,   P .   V.   Nag es w ar r ao   et  al.   p r o p o s ed   ev er y   o th er   ap p r o ac h   f o r   p r o tei n   s p o r p lan   in   li g h o f   P r o b ab ilis tic  Neu r al  n et w o r k   an d   h i g h l ig h s elec tio n .   S.  C h au d h u r y   et  al.   [ 7 ]   ad d r ess   th is s u o f   p er ce iv i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 1 7   :   56     65   58   v ein s   i n   r eti n al  p h o to s .   T h e y   h av u s ed   th e   th o u g h t o f   co m p o s ed   s tatio n   f o r   d is clo s u r o f   s ig n s   a n d   s y m p to m s   to   r ec o g n i ze   p iece w is e   d ir ec p ar ts   o f   v ei n s   in   r eti n al  i m a g e s   a n d   cr ea ted   1 2   o n i n   al t y p e   p r ep ar atio n s   to   ch ase  d o w n   v es s el  r eg io n s   al o n g s id ea ch   an d   e v er y   f ea s ib le  h ea d in g .   I n   [ 8 ]   A l ir ez Osa r eh   et  al.   ask ed   t h e   d iv id ed   ar ea s   in to   t w o   d is j o in in s tr u ctio n s ,   ex u d ate s   an d   n o n - e x u d ate s ,   tak i n g   g a n d er   o n   th ex ec u tio n   o f   n u m er o u s   cla s s i f ier s .   I n   [ 9 ]   W o n g   L Yu n   et   al.   as k ed   t h 4   e y s ick n e s s es   t h u s o f   3 - la y er   s u s te n a n ce   ah ea d   n e u r al  f r a m e w o r k .   I n   [ 1 3 ] ,   R .   Priy a n d   P .   A r u n u s ed   SVM   f o r   t h ac k n o w le d g m e n t   o f   d iab etic  r etin o p ath y   tier s   t h u s e   o f   s h ad in g   f u n d u s   p ix .   I n   [ 1 4 ]   p p r o v id ed   m o to r ized   cr i m s o n   d a m ag e   d is t in g u is h i n g   p r o o f   s o m a s s i s tan ce   w it h   b e in g   ac h ie v ed   o n   d i g itized   tr a n s p ar en cies   [ 1 5 ] .   T h is   p ap er   in s p ec ts   a n d   p r o p o s es  co u r s o f   ac tio n   o f   i n   g r ea g lo b al  ad j u s ted   m o r p h o lo g ic al  m a n ag er s   f o r   u s e   f o r   e x u d at ac k n o w led g m en t   o n   d iab etic  r etin o p ath y   p atie n t s   n o n - ex te n d ed   u n d er s tu d y   an d   co f f ee - s ep ar atio n   p ics .   [ 1 6 ]   Dep icted   m et h o d   f o r   ac tu al l y   p er ce i v in g   n e w   v e s s el s   o n   th o p tic  p la te  th u s a g o f   r etin a p h o to g r ap h y .   T h ' p lan n ed   ch an n el   r esp o n s e ap p r o ac h   is   f o r   t h m ax i m u m   co m p o n e n t   u s ed   f o r m at   p r i m ar il y   b ased   tech n iq u e   t h at   m ak e s   u s e   o f   p la n   o f   2 d   Ga u s s ia n   b it s   w i th   an   ad j u s ted   p er io d   an d   p r o lo g u e   to   r e m o d el  t h v es s els.   I n   [ 1 7 ] ,   p o s h an d li n g   g ad g et,   i n   atti tu d o f   asp ec d is ti n g u i s h in g   ev id en ce ,   is   r elate d   to   u n d er s t an d   h ar d   ex u d ate s   f r o m   co tto n   w o o s p o ts   an d   u n iq u r elics.  I n   [ 1 8 ]   Keith   A .   Go at  g u y   et  al.   d elin ea te d   f r am e w o r k   f o r   g en er all y   d ed u cti n g   n e w   v es s els  at  th o p tic  cir cle  th u s a g o f   r eti n al  p ictu r es.  A l iaa  A b d el - Hale i m   et  al.   [ 2 3 ]   d is p lay ed   f r a m e w o r k   to   th er ef o r p er ce iv th lo ca tio n   o f   th OD  in   m o d er n i ze d   r etin al  f u n d u s   p h o to g r ap h s .   T h f r a m e w o r k   s tar ts   v ia  n o r m aliz in g   r ad ian c an d   d if f er en ce   all  t h r o u g h   t h p ictu r th u s a g e   o f   illu m i n atio n   lev el in g   an d   a d ap tab le  h is to g r a m   e v e n in g   o u t f r a m e w o r k s   s ep ar ate.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   I n   r ec o g n izi n g   v ar iatio n s   f r o m   th n o r m   co n n ec ted   w i th   f u n d u s   i m ag e,   th p ict u r m u s b p r e - h an d led   w it h   k ee p in g   i n   m i n d   th en d   g o al  to   r ev is t h u n e v en   e n li g h ten m e n t,  n o ad eq u ate  d if f er e n ce   i n   th e   m id d le  o f   ex u d ates  an d   p ictu r f o u n d atio n   p i x els  a n d   th v ici n it y   o f   cla m o r   w it h in   t h in f o r m atio n   f u n d u s   p ictu r e.   T h m et h o d s   f o r   p r ep r o ce s s in g   in cl u d g r a y   s ca le  T r an s f o r m atio n ,   A d ap ti v His to g r a m   E q u al izatio n ,   Dis cr ete  W av elet  c h an g e,   Gau s s ia n   Ma tch ed   f ilter   R e s p o n s an d   Fu zz y   C m ea n s .     B u n c h in g   f o r   d iv is io n   o f   v ei n s .     2 . 1 .   G ra y   Sca le  Co nv er s io n   Gr a y   s ca le  p h o to g r ap h s   ar u n iq u f r o m   o n e - p iece   b i - to n al   h i g h   co m p ar is o n   i m a g es,  w h ich   i n   t h e   p u ttin g   o f   lap to p   i m ag i n g   ar i m a g es  w it h   s i m p l y   t h t w o   c o lo r in g s ,   d ar k i s h ,   a n d   w h ite  ( l ik e w i s r ef er r ed   to   as  b le v el  o r   p ar allel  p h o to s ) .   Gr e y   s ca le   i m ag e s   h av e   s e v er al  s u n   s h ad es  o f   d i m   in   th e   ce n ter .   Gr e y   s ca le  p i x   ar r eg u lar l y   t h e f f ec o f   m ea s u r in g   th e   elec tr ici t y   o f   m ild   a ev er y   p i x el  i n   a   s o litar y   b an d   o f   t h e   elec tr o m ag n etic  v ar iet y   ( e. g .   in f r ar ed ,   o b v io u s   m ild ,   s h i n y ,   an d   s o   f o r th . ) ,   a n d   in   s u c h   i n s ta n ce s   th e y 'r m o n o ch r o m atic  ap p r o p r iate  w h ile  j u s g i v en   r ec u r r en ce   is   s tu c k .   An y   w a y s ,   li k e w i s e   th e y   ca n   b m ix ed   f r o m   a   f u l s h ad i n g   p ictu r e;   s ee   th e   ar ea   ap p r o x i m ate l y   ch a n g i n g   o v er   to   g r a y   s ca le.   S h o w n   i n   th e   Fi g u r 2   an d   Fig u r 3 .           Fig u r 2   (a - d ) .   Or ig in al  D R   af f ec ted   E y I m a g e           Fig u r 3   (a - d ) .   E y I m a g a f te r   Gr ey   Sca le  C o n v er s io n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   Dec is io n   S ystem  fo r   P r ed ictin g   Dia b etes u s in g   N eu r a l Netw o r ks  …  ( K .   C h a n d a n a   R a n i )   59   A d ap tab le  h i s to g r a m   p ar it y   wh ich   is   u s ed   to   ad v an ce   co m p lex it y   in   p ict u r es  i s   ass o ciate d   w it h   th e   d i m   s ca le  c h an g ed   o v er   e y p ictu r e.   C o n s id er   r u n n in g   s u b   p ictu r W   o f   ×  p ix el s   co n ce n tr ated   o n   a   p ix el  P   ( i,  j ) ,   th p h o to   is   f ilt er ed   to   m ak a n o th er   s u b   p ictu r P   o f   ( ×  N)   p ix els  as  d em o n s tr ated   b y   t h e   ex a m in at io n   u n d er n ea th ,   A d v an ce d   p ictu r g e r ea d y   h a s   u p h eld   in   t h ch a n g an d   r ec o v er y   o f   p ictu r es  f o r   o v er   q u ar ter   o f   ce n tu r y .   T h is   w o r k   f o c u s e s   o n   o n p ar ticu lar   est i m atio n   a m o n g   th v ar io u s   o p e n.   I n   p ar ticu lar ,   it   w ill   b p r escr ib ed   th at  t h co u n t   b ein g   all u d ed   to   ca n   b u p g r ad ed   w it h   t h u til izatio n   o f   d ata   f r o m   an   al ter n ate  b r an c h   o f   p r o g r a m m i n g   b u ild in g .   T o   en g ag th p er   u s er   to   b etter   f at h o m   th co m p u tatio n ,   cr itical  estab lis h m en t in f o r m at i o n   w ill b s h o w n .   Mo d er n ize d   p ictu r g et  r ea d y   f r a m e w o r k s   h ad   th e ir   g i g an t ic   b eg in n i n g   i n   th 1 9 6 0 s   w it h   t h s p ac p r o g r am .   T h ess e n ti al  to   u p d ate  th w a y   o f   th p h o to g r ap h s   r etu r n ed   b y   t h ea r l y   s p ac test s   en er g i ze d   r esear ch   ar o u n d   th er e.   A f ir s t h i s   d ev elo p m e n w a s   ass o ciate d   w it h   s p ac e   i m a g er y ,   th e n   ag a in   it  w as  s o o n   co m p r eh e n d ed   th at  d if f e r en ex te n ts   co u ld   m o r eo v er   f av o r ab le  p o s itio n .   I n   th is   w a y ,   th n ec e s s itie s   o f   th h elp f u f ie ld   p u lled   in   th th o u g h o f   au th o r ities .   T h s y s te m s   u ti lized   b y   th e   s p ac b u s in e s s   w er as s o ciate d .   W ith   th p r ese n ce   o f   t h X - b ar   an d   later   Nu clea r   Ma g n e tic  R e s o n a n ce   I m ag i n g   ( NM R I   o r   MRI) ,   Po s itro n   E m is s io n   T o m o g r ap h y   ( P E T   Scan s ) ,   C o m p u ter ized   H elp ed   T o m o g r ap h y   ( C A T   Scan s ) ,   a n d   Ultr a - s o u n d   I m ag i n g ,   t h m ea s u r o f   r e m ed i al  d ata  e x te n d ed   ess e n tia ll y .   I n   t h m ea n ti m e   au th o r itie s   s ea r ch ed   f o r   b etter   s y s te m s   to   u p d ate  th ese  p h o to s .   T h test   d ata   u tili ze d   f o r   th i s   w o r k   b eg a n   f r o m   th r ee   o n e   o f   a   k i n d   s o r ts   o f   d ata  co llectio n   f r a m e w o r k s .   T h m id - ar ea   p ictu r e   is   o n c u o f   C A T   ch an n el .   T h lef s tan d in g   u p   to   h ea d   is   cu n u m b er   5 0   o f   1 0 9 - cu MRI  ch ec k .   T h p r iv ileg s tan d in g   u p   to   h ea d   n a m ed   " b r ain "   is   an   en tr y w a y   p ict u r tak e n   i n   t h m id s o f   R ad io t h er ap y   T r ea t m en t.  E ac h   ar ch i v g et s   i n   co n tact  f o r   d ev elo p m e n in   a n   u n r e f in ed   p ictu r p o s itio n .   I n   u n r e f in ed   p ictu r o u t lin t h f o r ce   q u alities   ar co n tain ed   in   r ec o r d   in   s ec ti o n   g en u i n s o licitat io n ,   w it h   d if f er e n p lan es  b ei n g   s ec u r ed   co n s ec u ti v el y   f r o m   f r o n t to   b ac k .       3.   DIS CR E T E   WA VE L E T   T R ANSF O RM   T h ex ch an g o f   s i g n   i s   ac tu all y   o n g r ea ter   s o r t o f   s p ea k i n g   to   t h s i g n al.   I t d o es n o t e x ch an g t h e   f ac ts   co n te n m ater ial  p r ese n in s id t h s i g n al.   T h D is cr et W av elet  tr a n s f o r m   ( DW T ) ,   w h ic h   is   i n   li g h o f   s u b - b an d   co d in g ,   is   f o u n d   to   y ield   b r ief   ca lcu la tio n   o f   W av elet  r e m o d el It   is   w h a tev er   h o w e v er   to u g h   to   ac tu alize   a n d   d ec r ea s es  th c alcu latio n   ti m an d   ass et s   r eq u ir ed .   W av elet  alter n ate  d ec a y s   s i g n   in to   a n   ar r an g e m en t o f   p r e m is ca p ac ities .         3 . 1 .   Neura l Sy s t e m   A   Ne u tr al  f r a m e w o r k   is   co u r s o f   ac tio n   o f   ch ar ac ter i s ti cs  all  r elate d   b y   p o in ch an g e s   th at  h a v e   in d is ti n g u is h ab le  li m i o r   f itn ess   [ 1 ] .   E ac h   ce n ter   ad d r ess es  q u alit y   g at h er i n g   a n d   ea ch   lin id en t if ie s   w it h   th ch a n g j o in in g   t w o   p r o g r ess io n s .   Fair - mi n d ed   f r a m e wo r k s   ca n   b co n s id er ed   as  h ig h ,   le v el  lev el s   in   a   w ellb ei n g   s ce n e.   I n   t h m id s o f   u n p r ej u d iced   ad v an ce m en t,  q u alitie s   ca n   s el f - as s e r tiv el y   g o   th r o u g h   o b j ec tiv f r a m e w o r k s   a n d   cr o s s   ter r ito r ies   o f   co u r s e   o f   ac ti o n   s p ac w h ic h   m a y   h a v r es u lts   f o r   f o r ce   a n d   ev o lv ab ilit y .   Un p r ej u d iced   f r a m e w o r k s   ex is i n   h ea lt h   s ce n es  s i n ce   p r o tein s   ar s o lid   to   ch an g es.   T h is   p r o m p t s   cr ea ted   f r a m e wo r k s   o f   c h ar ac ter is t ics  o f   p r o p o r tio n ate  li m i t,  as s o ciate d   b y   f air   m u tatio n s   [ 2 - 3] .   P r o tein s   ar i m p en etr ab le  to   ch an g e s   f o llo w i n g   v ar io u s   g r o u p in g s   ca n   w r in k le  i n to   s i g n if ica n tl y   p r ac ticall y   id en tical  es s en tia f o ld s   [ 4 ] .   A   p r o tein   g r asp s   co n f i n ed   ass e m b l in g   o f   n ea r b y   co m p lian ce s   s i n ce   th o s e   co n f o r m er s   h av lo w er   i m p e r ativ en e s s   t h an   cr ea ted   an d   m is - gi v en   w a y   s tates  ( Δ Δ G   o f   f o ld in g )   [ 5 - 6] .   T h is   is   ex p er b y   s ca tter e d ,   in ter n al  ar r an g e m en o f   s u p p o r tiv af f ilia tio n s   ( h y d r o p h o b ic,   p o lar   an d   co v alen t)   [ 7 ] .   P r o tein   h elp er   h ea lt h in e s s   r esu lts   f r o m   f e w   s in g le  c h a n g e s   b ei n g   s ati s f ac t o r ily   d an g er o u s   to   ex ch a n g o f f   li m it.  P r o te in s   h av in   lik m an n er   p r o g r ess ed   to   av o id   ag g r eg at io n [ 8 ]   as n o t c o m p letel y   b r o k e n   d o w n   p r o tein s   ca n   j o in   to   o u tli n g i g an tic,   r eiter atin g ,   i n s o l u b le  p r o tein   f ib r ils   a n d   m as s es [ 9 ] .   T h er is   af f ir m at io n   th a p r o tein s   s h o w   n eg at iv f r a m e w o r k   p ar ts   to   d im i n i s h   t h p r esen tatio n   o f   ag g r eg ate  s lan ted   b eta - s h e et  s u b j ec ts   in   th e ir   s tr u ctu r e s   [ 1 0 ] .   A d d itio n all y ,   t h er is   s o m co n f ir m a tio n   t h at   th in h er ited   co d its el f   m a y   b s tr ea m li n ed   s u ch   t h at  m o s g u id c h a n g e s   lead   to w ar d   s i m ilar   a m i n o   ac id s   ( co n s er v at iv e)   [1 1 - 12] .   T o g eth er   t h ese  co m p o n en ts   m a k m o v e m e n o f   h ea lth   ef f ec t s   o f   c h a n g e s   t h at  co n ta in s   h ig h   d eg r ee   o f   u n p r ej u d iced   an d   a b o u f a ir   ch a n g es.  Un p r ej u d iced   f r a m e w o r k s   ar s u b s e o f   t h g r o u p i n g s   i n   p r o g r ess io n   s p ac t h at  h a v r elativ li m i t,  alo n g   th e s li n e s   s h ap w id e,   le v el  i n   h ea lth   s ce n e.   I m p ar tial   p r o g r ess io n   ca n   in   t h is   w a y   b e   im a g i n ed   as  p eo p le   d if f u s i n g   f r o m   o n co u r s o f   ac tio n   o f   co llectio n   ce n ter s ,   th r o u g h   th e   u n p r ej u d iced   f r am e w o r k ,   to   a n o th er   p ac k   o f   p r o g r ess io n   ce n ter s .   E n s u i n g   to   th b i g g er   p iece   o f   ad v an ce m en i s   t h o u g h to   b e   n e u tr al,   [ 1 4 - 1 5 ]   an   i m m ea s u r ab le  d eg r ee   o f   v al u c h a n g e   i s   t h i m p r o v e m en t   h o w ev er   c lear in g   i m p ar tial   f r a m e w o r k s .   T h m o r e   f a ir   n e ig h b o r s   g at h er i n g   h a s ,   t h a ll t h m o r e f f ec ti v to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 1 7   :   56     65   60   ch an g es  it  is   s i n ce   c h an g es  will  m o s li k el y   b asicall y   f air - m i n d ed l y   c h an g o v er   it   in to   lik e w i s u tili tar ia n   s eq u en ce   [ 1 ] .   I n d ee d ,   if   t h er ar g en er o u s   d if f er en ce s   b et wee n   t h a m o u n t o f   i m p ar tial  n e ig h b o r s   o f   d if f er en t   co u r s es  o f   ac tio n   w it h i n   n eu tr al  f r a m e w o r k ,   th m as s e s   is   ex p ec ted   to   cr ea te  to w ar d s   th ese  in cr ed ib le  p r o g r ess io n s .   T h is   i s   r ar el y   c alled   cir cu m - ab s e n ce   o f   p r ed is p o s itio n   a n d   id en ti f ies  w it h   t h i m p r o v e m e n o f   m as s es  lo n g   w a y   f r o m   s lo p es  in   t h h ea lth   s ce n e.   E ag er n ess   f o r   th tr ad b et w ee n   g en e tic  b u o y   a n d   d eter m in at io n   h as   b ee n   ar o u n d   s in ce   t h 1 9 3 0 s   w h en   t h m o v in g   e v e n in g   o u t   s p ec u latio n   p r o p o s ed   th at  i n   a   co u p le  o f   cir c u m s ta n ce s ,   i n h e r ited   b u o y   co u ld   s u p p o r later   f le x ib le  ev o l u tio n   [ 2 0 ] .   A lt h o u g h   t h s p ec if ic s   o f   th th eo r y   w er f o r   th m o s p ar d is cr ed ited ,   [ 2 1 ]   it  p u lled   in   in s ig h t f u ln e s s   w it h   r esp ec t   to   th p r o b ab ilit y   th at  b u o y   co u ld   m a k d ar k   as s o r t m en th a t,  h o w ev er   u n p r ej u d iced   to   cu r r en li m it,  m a y   i m p ac d ec is io n   f o r   n e w   li m it s   ( ev o lv ab ili t y ) .     3.2.   R adic a l  bas i f un ct i on   I n   p er ce p tr o n - s o r o r ch est r ates ,   th ac tiv atio n   o f   co v er ed   u n i ts   r elies  o n   u p o n   t h s p o th i n g   b et w ee n   th in f o r m at io n   v ec to r   an d   w ei g h v ec to r .   I n   th i s   lo ca tio n   w w i ll  lo o k   at  R B Fs ,   f r a m e w o r k s   w h er th e   ac tiv atio n   o f   co v er ed   u n its   r e lies   o n   u p o n   t h d i v is io n   b et w ee n   t h i n f o r m a tio n   v ec to r   an d   m o d el  v ec to r   R ad ial  r ea s o n   li m it s   h a v d i f f er en c h ar m i n g   p r o p er ties .   T h er ex is ts   s tr o n g   r elatio n s h ip   w it h   d if f er en t   in v e s ti g ati v co n tr o ls .   T h ese  f u s li m i g a u g e,   r eg u lar izatio n   th eo r y ,   t h ick n e s s   es ti m a tio n   a n d   in s er tio n   i n   t h e   r eg io n   o f   u p r o ar   [ B is h o p ,   1 9 9 5 ]   R B Fs   co n s id er   an   u n m is ta k ab le  i n ter p r etatio n   o f   th e   in t er n al  r ep r esen tatio n   m ad b y   th h id   la y er   g et  r ea d y   co m p u tatio n s   f o r   R B Fs   ar b asicall y   s n ap p ier   th a n   th o s f o r   ML P s   A n d ,   a s   w w i ll  s ee   to d a y ,   m o s o f   t h e s co u n ts   h a v s tar t i n g   n o w   b ee n   p r esen ted   i n   p ast  ad d r ess e s .   Ou t s p r ea d   r ea s o n   li m it s   ar s u s ten a n ce   f o r w ar d   f r a m e w o r k s   co n tai n i n g   co v e r ed   lay er   o f   w in d i n g   s eg m e n t s   an d   a   y ield   la y er   o f   s tr aig h n e u r o n s .   T h t w o   R B la y er s   p as s   o n   ab s o l u tel y   p ar tic u lar   p ar ts   [ Ha y k i n ,   1 9 9 9 ] .   T h co v er ed   la y er   p er f o r m s   n o n - s tr ai g h t   ch an g o f   d ata  s p ac th e   co n s eq u e n co v er ed   s p ac is   o r d in ar il y   o f   h ig h er   d i m en s io n al it y   t h a n   t h d ata  s p ac e. T h y ield   la y er   p er f o r m s   s tr aig h b ac k s lid to   en v i s io n   t h p in ed   f o r   tar g ets .   W h y   u s n o n - d ir ec ch an g to o k   af ter   b y   s tr ai g h t   o n e?   Sp r ea d ' s   th eo r y   o n   t h d is ti n ctn e s s   o f   ca s es   " A   b r ain   b o g g li n g   o u t lin r e q u est  is s u ca s in   h i g h - d im en s io n a s p ac n o n - s tr ai g h t f o r w ar d l y   w ill  m o s t   lik el y   b s tr aig h tl y   u n m is ta k ab le  th a n   i n   a   lo w - d i m e n s io n al  s p ac e"   A s   w w i ll  d i s co v er   i n   t w o   o r   t h r ee   ad d r ess es,  th is   to   g r ea d eg r ee   s a m d is p u te  is   at  th f o ca p o in o f   B o ls ter   Vec to r   Ma c h in e s .   R B Fs   ar to   m ak s u r o n o f   th b it  li m it s   m o s t y p ical l y   u s ed   as  p iece   o f   SVMs!   R B Fs   ar g en er a ll y   ar r an g ed   af ter   a   m u tt  f r a m e w o r k   th at  w o r k s   in   t w o   s tag e s   o r   tim s ca les  [ Ha y k i n ,   1 9 9 9 ]   Un s u p er v is ed   d eter m in a tio n   o f   R B F   co r in ter ests     a.   R B ce n ter s   ar e   p ick ed   w i th   s p ec if ic  e n d   g o al  to   ar r an g e   th e   s ca tter i n g   o f   p la n n i n g   ca s es  i n   th e   d ata   h ig h li g h t sp ac     b.   T h is   is   th f u n d a m en ta l   s tep   i n   g et  r ea d y ,   r eg u lar l y   p er f o r m ed   in   m o d er ate  iter ativ m an n er     c.   Fo r tu n ate l y ,   d if f er e n t s y s te m s   s h o w ed   in   p ast lo ca tio n s   ca n   b u tili ze d   to   d ea w it h   t h is   i s s u   d.   R eg u lated   f ig u r i n g   o f   y ield   v e cto r s     e.   Hid d en - to - y ie ld   w ei g h t   v ec to r s   ar s et  o u to   m i n i m ize  t h e   en tire   s q u ar ed   s cr e w   u p   b et w ee n   t h R B F   y ield s   a n d   th lo o k ed   f o r   tar g e ts     f.   Sin ce   t h y ie ld s   ar s tr aig h t,  t h p er f ec w ei g h t s   ca n   b p r ep ar ed .     3.3.   Mul t i - l ay er  pe rc ep t ron   I n   th ac co m p a n y in g   t w o   lo ca tio n s   w w i ll  lo o k   at  M u lti - L a y er   P er ce p tr o n s   ( ML P s )   w h ic h   ar m o r v iab le  th a n   t h Si n g le - L a y er   m o d el s   w h ich   f ab r icate   s tr ai g h d ec is io n   li m its .   I w i ll  b s e en   th a M L P s   ca n   b ar r an g ed   as   d is cr i m i n ati v m o d el   to   y ield   clas s   b ac k s id es.  M L P s   ar n a m ed   a   s o r o f   A r ti f icial   Neu r al   Net w o r k t h co m p u tatio n   is   p er f o r m ed   u s in g   co u r s o f   ac tio n   o f   ( v ar io u s )   d ir ec u n its   w it h   w ei g h ted   r elatio n s h ip   b et w ee n   th e m .   I n   ad d itio n   th er ar lear n in g   f ig u r in g s   to   s et  th esti m ati o n s   o f   th w ei g h ts   ad d itio n all y ,   t h s a m b asic   s tr u ct u r ( w it h   d if f er en weig h q u alitie s )   is   p r ep ar ed   to   p er f o r m   v ar io u s   ass i g n m e n ts .   I n   th i s   a n d   t h g o in g   w it h   lo ca tio n   w e   w ill   co n s id er   O v er all  s tr u c tu r o f   m u lti - la y er   p er ce p tr o n s   Dec is io n   co n f in e s   t h at  th e y   c an   o u t lin e,   T r ain in g   C r iter ia ,   Net w o r k s   a s   b ac k   p r o b ab i lity   esti m ato r s ,   B asi c   E r r o r   b ac k - s p r ea d   g et  r ea d y   f i g u r i n g ,   I m p r o v ed   g et  r ea d y   m eth o d o lo g ies ,   Dee p   Ne u r al  f r am e w o r k s   Fro m   th e   p ast  s lid w ca n   s ee   th at  th e   a m o u n o f   co n ce aled   la y er s   ch o o s es  t h d ec is io n   f u r t h est  r ea ch es  t h at  ca n   b e   m ad e.   I n   p ick i n g   t h a m o u n t o f   la y er s   th g o in g   w i t h   t h o u g h ts   ar m ad e.   a.   Mu lti - la y er   f r a m e w o r k s   ar h a r d er   to   g et  r ea d y   th a n   s i n g le  la y er   f r a m e w o r k s .   b.   A   t w o   la y er   f r a m e w o r k   ( o n c o n ce aled )   w it h   s i g m o id al  s tar t   li m it s   ca n   d e m o n s tr ate  a n y   d e cisi o n   li m it .   T w o   la y er   f r a m e w o r k s   ar m o s t y p icall y   u s ed   as  p iece   o f   illu s tr atio n   af f ir m atio n   ( t h co v er ed   la y er   h a v i n g   s ig m o id al  in c itati o n   li m i ts ) .   W h at  n u m b er   o f   u n its   to   h a v in   ea c h   la y er ?   a.   T h am o u n t o f   y ield   u n i ts   is   c o n s is ten tl y   co n tr o lled   b y   t h q u an t it y   o f   y ie ld   class es.    b.   T h am o u n t o f   in p u ts   i s   co n tr o lled   b y   t h a m o u n t o f   in f o r m atio n   esti m atio n s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   Dec is io n   S ystem  fo r   P r ed ictin g   Dia b etes u s in g   N eu r a l Netw o r ks  …  ( K .   C h a n d a n a   R a n i )   61   c.   T h a m o u n o f   h id   u n its   is   f r a m e w o r k   i s s u e.   T h is s u es  ar e:  ex o r b itan tl y   f e w ,   th e   f r am e w o r k   w o n 't   s h o w   co m pl ex de c i s i on  l i m i t s;   exc es s i v el y , t he  f r am ework .       4.   M O RP H O L O G I CA L   P RO CE SS I N G   E r o s io n   in v o lv e s   t h eli m i n ati o n   ( alter atio n )   o f   p ix el s   at  t h e   r i m s   o f   ar ea s ,   a s   a n   ex a m p le  ch an g i n g   b in ar y   1   v al u to   0 ,   at  th e   s a m ti m e   as  d ilat io n   i s   t h o p p o s ite  m a n n er   w it h   ar ea s   g r o w i n g   o u t   f r o m   t h eir   b ar r ier s .   T h o s e   m et h o d s   ar o f ten   f in is h ed   u s i n g   f o r m   o f   k er n el  ca lled   s tr u ct u r al  d etail.   A   s tr u c tu r al  ele m e n is   an   ×  k er n el  w i th   en tr ies  ca te g o r is ed   in   lin w it h   b in ar y   s c h e m e,   n o r m all y   a s   ze r o   o r   1 .   I f   all   en tr ies  ar co d ed   1   th en   th s tr u ctu r al  d etail  is   s tr o n g   s q u ar b lo ck ,   th m id d le  o f   th at  is   l aid   o v er   ea ch   p ix el  in s id t h s u p p l y   p ictu r i n   f l i p .   S h o w n   i n   Fi g u r 4 .           Fig u r 4 T h Stru ctu r al  Deta i l is a  Stro n g   Sq u ar B lo ck       T h k in g d o m   o f   t h b asic  f a cto r   w o u ld   p o s s ib l y   d if f er ,   f o r   in s tan ce   as  v er tical  b ar ,   d eg r ee   b ar ,   m o v s h ap o r   p u r ch aser   c h ar ac ter ized   la y o u t.  I n s id th ev en t h at  e n lar g e m e n i s   t r ailed   b y   m ea n s   o f   d is in te g r atio n   th e   m an n er   i s   p o r tr ay ed   as   f i n al  o p er atio n ,   w h il s t E r o s io n   to o k   a f ter   b y   m ea n s   o f   e n lar g e m e n is   k n o w n   a s   o p en i n g .   T h ese  s t r ateg ies   ar ac tu a ll y   n o s y m m etr ic,   a n d   o n   th is   w a y   ar f o r   th m o s t   p ar n o n o r ev er s ib le.   s tar ti n g   w ip es  o u litt le  a n d   ex tr s li m   co m p o n en t s ,   b r in g i n g   ap p r o x i m ate l y   s m o o t h er   ed g ed   ar ea s ,   ev en   a s   s h u tti n g   lik e w is s m o o th e s s h ap es  h o w ev er   m ak e s   n ar r o w   co n s tr ain ed   co m p o n en ts   lar g er   an d   w ip es o u t little  g ap s   an d   r estra in ed   cr ev ices.    Gu id v ec to r   d ev ice  ( SVM)   i s   d ir ec ted   lear n i n g   v er s io n   w it h   a   ass o ciate d   lear n i n g   f i g u r in g   t h at   co u ld   s ep ar ate  in f o r m at io n   a n d   n o tice  o u tli n es  t h at  ar t h en   u s ed   f o r   b ac k s lid e x a m i n atio n   ad d itio n all y ,   co llectin g .   I f   w ta k d ir ec tio n   o f   m o v e m en o f   p lan n i n g   in s ta n ce s ,   w h er ei n   ea ch   i s   s e p a r ate  as  f itti n g   i n   w it h   o n o f   p o r tr ay ed   g r o u p i n g s ,   SVM  g et  p r ep ar ed   c o u n t   w ill  b u ild i n g   u p   v er s io n   to   b ab le  t o   d is p en s e   n e w   ca s es  to   o n o r   th o th er   ass o ciatio n ,   m ak in g   it  n o n - p r o b ab ilis tic  t w o f o ld   d ir ec class i f ier .   SVM  m o d el  i s   th i llu s tr atio n   o f   ca s es   d ef i n ed   as   ce n ter s   i n   s p ac w h i ch   ca n   b m ap p ed   s o   t h at  t h i n s ta n ce s   o f   t h e   n u m er o u s   ch ar ac ter izatio n s   m a y   b p ar ce led   b y   m ea n s   o f   an   u n m is ta k ab le  clef t h i s   is   a s   i m m ea s u r ab le  as   m a y   w an to   s en s ib l y   b r eg u l ar .   s p ar k lin g   s p ec i m en s   ar th en   m ap p ed   in to   t h at  s a m ar e an d   f o r esee n   th a t   m i g h t   h a v n ic h w i th   an   o r d er   co n s id er in g   w h ic h   f ac e o f   t h cle f t h e y   f all  at   th e   h elp   Vec to r   d ev ice   ( SVM)   is   a   e x ce p tio n al  i n   e leg an ce   a m as s in g   tech n iq u e   d is p la y ed   i n   1 9 9 2   t h r o u g h   B o s er ,   Gu y o n ,   an d   Vap n ik .   T h S VM   clas s i f ier   is   f o r   th m o s t   ele m en t s   u s ed   as   b it o f   b io in f o r m atic s   ( ex ce p t,  co n tr o ls )   in   v ie o f   its   e x ce s s i v p r ec is io n .   I m a y   f in d   o u t a n d   m an a g t h e x ce s s i v e - d i m e n s io n al  f ac ts ,   as a n   ex a m p le,   q u ali t y   ex p r ess io n   a n d   ex ib ilit y   in   s h o w i n g   d i f f er e n w ells p r i n g s   o f   s tati s tics .   A   tr en d y   o r d er   n am ed   as  co m p o n en t   s tr u ct u r es,  SVM  i n   s h ap in   with   t h at  g r o u p i n g .   T h is   p ar f r a m e w o r k   is   a n   esti m at io n   w h ic h   d ep en d s   o n   u p o n   d ata  m ai n l y   t h r o u g h   s p o t h i n g .   Fo r   th is   s it u atio n ,   s ec ti o n   r estrict  ca n   s u p p la n t h i s   s p o is s u a n d   it ' l d is ce r n   t h b it   co m p o n e n t   i n   s o m h i g h   d i m e n s io n al   s e g m en s p ac p er h ap s .   I h as   t w o   p u r p o s es  o f   h o b b y :   f ir s tl y ,   it  m a y   d eli v er   n o n - d ir ec s elec tio n   li m i ts   t h u s o f   th o n es  f r a m e w o r k s   w h ic h   ca n   b p r o p o s ed   f o r   d ir ec class i f ier s .   Mo r eo v er ,   u s o f   b it  li m it s   w ill  al lo w   th cu s to m er   to   ap p ly   c lass if ier   t o   th s tati s tic s   th a t   h av e n ' a n y   d escr ib ed   alter ed   d i m en s io n al   v ec to r   s p ac ill u s tr atio n .   T h m ax i m u m   f itt in g   s p ec i m e n   o f   s u ch   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 1 7   :   56     65   62   r ec o r d s   in   b io in f o r m atic s   is   p r o g r ess io n ,   eith er ,   p r o tein   o r   DNA   t h en   a g ai n   p r o tein   s t r u ctu r e.   T h u s o f   SVMs  f ea s ib l y   r eq u ir es  an   ap p r ec iatio n   o f   w a y s   t h e y   p ai n ti n g s .   ev e n   as  p u tti n g   in   p lace   a   SVM  th p r o   n ee d s   to   s ettle  o n   d is ti n ct  s elec tio n s th at  is   t h s ati s f ac to r y   tech n iq u to   p r ep r o ce s s   s tatis tics ,   w h at  p iece   o u g h to   b u s ed ,   an d   in s id t h r e m ai n in g ,   p u tt in g   i n   p lace   th p ar a m eter s   o f   SVM  an d   p iece .   Du m b f o u n d ed   p ick s   ca n   also   r ea p   to   o u ts tan d i n g   d ip lo m r ed u ce d   e x ec u t io n .   O u r   p o in is   to   o u t f it  t h clie n w it h   e n tire   n o tio n   o f   t h s elec tio n s   f u r th er m o r t o   o f f er   s ta n d ar d   u s e   r eg u latio n s .   E ac h   o n o f   t h s p ec i m en s   ex h ib ited   h ad   b ee n   in tr o d u ce d   u s i n g   t h P y M L   d ev ice  m aster i n g   e n v ir o n m e n t,  w h ic h   f o c u s e s   o n   co m p o n en tec h n iq u e s   a n d   SVMs.   S h o w n   i n   Fi g u r 5 .   P R OB A B I L I ST I C   NE UR AL   NE T W OR K   P NN  is   co n s tan t l y   u s ed   as  b it  o f   g a m p lan   i s s u es  [ 4 ]   w h ile  an   d ata  is   o u t h er e,   th m ai n   la y er   r eg is ter s   t h d etac h m e n f r o m   th f ac ts   v ec to r   to   th ar r an g e m e n f ac t s   v ec to r s .   T h is   co n v e y s   v ec to r   w h er ein   its   p ar ts   i n d icate   h o w   clo s ed   th r ec o r d s   is   to   th p la n n i n g   s ta tis tic s .   T h s ec o n d   o n la y er   w h o les t h e   d eter m in at io n   f o r   ea ch   m a g n i f ice n ce   o f   i n p u ts   a n d   co n v e y s   its   in ter n et  y ield   as   v ec t o r   o f   p r o b ab ilit ies.  Su b s eq u e n tl y ,   f i g h ch a n g r estrict  at  th y ield   o f   t h s ec o n d   la y er   p ick s   th f i n o f   th e s p o s s ib ilit ies,  a n d   p r o d u ce s   1   ( ef f ec tiv id e n ti f i ca tio n )   f o r   th at  ele g an ce   a n d   0   ( n eg ativ id )   f o r   n o n - f o cu s e d   o n   class es.   I n f o r m a tio n   la y er   E ac h   n e u r o n   i n   th i n f o r m ati o n   la y er   id en ti f ie s   w it h   m a r k er   v ar iab le.   I n   o b v io u s   v ar i ab les,  N - n eu r o n s   ar u s ed   w h en   t h er ar n u m b er   o f   g r o u p in g s .   I r eg u la tes  t h ex te n o f   t h q u al ities   b y   s u b tr ac tin g   th ce n ter   a n d   d is co n n ec ti n g   b y   t h i n ter q u ar tile  r a n g e.   B y   t h en   th e   d ata  n e u r o n s   s u p p o r th q u al ities   to   ea c h   o f   th n eu r o n s   in   t h co v er ed   l a y er .   P lan   la y er   T h is   la y er   co n ta in s   o n n eu r o n   f o r   ea ch   ca s i n   t h r ea d in e s s   d ata  s et.   I s to r es  th e s ti m at io n s   o f   th e   m ar k er   v ar iab les  f o r   t h ca s n ea r b y   t h g o al  w o r th .   A   d i s g u is ed   n eu r o n   e n r o lls   t h E u c li d ea n   p ar titi o n   o f   t h e   ex a m in at io n   f r o m   t h n eu r o n ' s   ce n ter   p o in a n d   af ter   t h at  ap p lies   t h R B s e g m e n li m it  u s in g   t h e   s ig m v alu e s .     Su m m atio n   la y er   Fo r   P NN  f r a m e w o r k s   t h er is   o n ill u s tr atio n   n e u r o n   f o r   ea ch   g r o u p in g   o f   t h g o al  v ar iab le.   T h g en u i n tar g et  ch ar ac ter iz atio n   o f   ea ch   r ea d in e s s   ca s i s   s ec u r ed   w i th   ea c h   h id d en   n e u r o n t h w e ig h ted   q u alit y   leav in g   co v er ed   n e u r o n   is   m a n a g ed   j u s to   t h s a m p le  n eu r o n   th a id en ti f ie s   w i th   t h co v er ed   n eu r o n 's g r o u p i n g .   T h s a m p l n eu r o n s   in co r p o r ate  th q u al ities   f o r   t h class   t h e y   id en ti f y   w it h .     Yield   la y er   T h y ield   la y er   co n s id er s   t h e   w e ig h ted   v o tes  f o r   ea ch   tar g et  class   ac cu m u lated   i n   t h il lu s tr atio n   la y er   an d   u s es t h g r ea te s t v o t t o   p r ed ict  th g o al  ar r an g e m en t.  A s   s h o w n   in   F ig u r 6   to   Fig u r 9 .       5.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h ex ec u tio n   o f   o u r   u s o f   th Q A   i s   ev al u ated   w it h   w e ll k n o w n   b e n ch m ar k in g   tech n iq u e.   T h en tire   QA   s h ap i s   h o ld   s tr o llin g   o n   1 3 0   p ics  o p en   f r o m   " DI AR E T DB 0 ass ess m en Data b ase  an d   tech n iq u f o r   Diab etic  R eti n o p ath y " .   [ 3 1 ]   A cc o r d in g l y   b y   m ea n s   o f   m ak i n g   u s o f   th p r o p o s ed   d atab ase ,   it  is   w it h o u f u r th er   ad o   p o s s ib le  to   d o n ' f o r g et  o u r   f i g u r i n g s ,   an d   co r r esp o n d in g l y ,   d is co v er   th eir   ad v an ce m en f o r   d ev elo p m e n alter n a te  f r o m   th e   ex a m i n a tio n   r esear c h   f o cu s es   to   t h r e m ed ial  p r ac tice.   T h r an g o f   th p h o to s   in   th is   d atab ase  is   1 5 0 0   ×  1 1 5 2 .   F o r   th DI A R E T DB 0   d ata b ase  th ef f ec ts   o f   t h e   g ath er i n g   m et h o d   ar s h o w ed   u p   in   T ab le  1   an d   T a b le   2   e x h ib it s   t h e n d   r esu l o f   Af f e ctab ilit y ,   Sp ec i f icit y   an d   p er ce n t o f   p r ec is io n   t h u s o f       T ab le  1 .   R esu lt o f   Se n s iti v it y ,   Sp ec if icit y ,   % o f   A cc u r a y         T ab le  2 .   E x h ib its   th e n d   R es u lt o f   A f f ec tab ili t y ,   Sp ec i f icit y   an d   P er ce n t o f   P r ec is io n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   Dec is io n   S ystem  fo r   P r ed ictin g   Dia b etes u s in g   N eu r a l Netw o r ks  …  ( K .   C h a n d a n a   R a n i )   63       Fig u r 5 .   R OC   C u r v f o r   C o m p ar is o n   o f   P NN  b ay e s   an d   SV M       Scre en  s ho t s :   Scre en  s ho t s :           ( a)             ( b )     Fig u r 6 Sn ap s h o t o f   an   E y I m ag a f ter   Hi s to g r a m   E q u alis atio n   ( a)   P r o ce s s   o f   P NN  R esu lts   ( b )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                       I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  6 ,   No .   1 ,   Ma r ch   2 0 1 7   :   56     65   64       Fig u r 7 E y I m ag a f ter   Ma t ch ed   Fil ter s       SCRE E NSH O T S F O SVM   CL ASS I F I C AT I O N       Fig u r 8 .   L o ad ed   C o lo u r   E y I m ag e           Fig u r 9 .   E y I m ag a f ter   His t o g r a m   E q u ali s atio n s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   Dec is io n   S ystem  fo r   P r ed ictin g   Dia b etes u s in g   N eu r a l Netw o r ks  …  ( K .   C h a n d a n a   R a n i )   65   RE F E R E NC E S   [1 ]   D.  V a ll a b h a ,   R.   Do ra iraj,   K.  R.   Na m u d u ri  a n d   H.T h o m p so n ,   A u to m a ted   De te c ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   o f   V a sc u lar  A b n o rm a li ti e in   Dia b e ti c   R e ti n o p a th y ,   38 th   Asil o ma Co n fer e n c e   o n   S i g n a ls,   S y ste ms   a n d   Co m p u t e rs ,   v o l.   2 ,   p p .   1 6 2 5 1 6 2 9 ,   2 0 0 4 .   [2 ]   R.   S iv a k u m a r,   G .   Ra v in d ra n ,   M .   M u th a y y a ,   S .   Lak sh m in a ra y a n a n   a n d   C.   U.  V e lm u ru g h e n d ra n ,   Dia b e ti c   Re ti n o p a t h y   Clas si f ica ti o n ,   IEE In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   Co n v e rg e n T e c h n o l o g ies   fo th e   Asia -   Pa c if i c   Reg io n V o l.   1 ,   p p .   2 0 5 - 2 0 8 ,   2 0 0 3 .   [3 ]   T .   W a lt e r,   J.   C.   Kle in ,   P .   M a ss in   a n d   A .   Erg in a y ,   c o n tri b u ti o n   o f   i m a g e   p ro c e ss in g   to   th e   d iag n o sis  o f   d iab e ti c   re ti n o p a th y - d e tec ti o n   o f   e x u d a te in   c o lo r   f u n d u im a g e o f   th e   h u m a n   re ti n a ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   M e d ica l .   Ima g i n g ,   V o l .   2 1 ,   N o .   1 0 ,   p p .   1 2 3 6 1 2 4 3 ,   2 0 0 2 .   [4 ]   H.  T .   Ng u y e n ,   M .   B u tl e r,   A .   Ro y c h o u d h ry ,   A .   G .   S h a n n o n ,   J.  F l a c k   a n d   P .   M it c h e ll ,   Clas sif ica t io n   o f   d iab e ti c   re ti n o p a th y   u sin g   n e u ra n e tw o rk s” ,   1 8 th   A n n u a I n ter n a t io n a C o n fer e n c e   o th e   IEE En g in e e rin g   in   M e d icin e   a n d   Bi o lo g y   S o c iety ,   Vo l.   4 ,   p p .   1 5 4 8 1 5 4 9 ,   1 9 9 6 .   [5 ]   M a ría  Ga rc ía,  Ro b e rto   Ho rn e ro ,   Clara   I.   S a n c h e z ,   M a ría  I.   L o p e z   a n d   A n a   Díe z ,   F e a tu re   Ex trac ti o n   a n d   S e lec ti o n   f o th e   A u to m a ti c   De te c ti o n   o f   Ha rd   Ex u d a tes   in   Re ti n a I m a g e s ,   Pro c e e d in g o th e   2 9 th   A n n u a In te rn a ti o n a l   Co n fer e n c e   o th e   IEE E n g i n e e rin g   in   M e d ici n e   a n d   B io l o g y   S o c i e ty Ci te In ter n a t io n a le ,   p p .   4 9 6 9 4 9 7 2 ,   2 0 0 7 .   [6 ]   P .   V.  Na g e s w a r a   Ra o ,   T .   U m a   De v i,   D.  S .   V .   G .   K.  Ka lad h a r,   G .   R.   S rid h a r,   A ll a m   A p p a   Ra o ,   A   P ro b a b il isti c   Ne u ra Ne t w o rk   A p p ro a c h   f o p r o tein   S u p e rf a m il y   Clas si f ica ti o n ,   J o u rn a o T h e o re ti c a a n d   A p p l ied   In fo rm a t io n   T e c h n o l o g y ,   Vo l.   6 ,   No .   1 ,   p p .   1 0 1 ,   2 0 0 9 .   [7 ]   S .   Ch a u d h u ri,   S .   Ch a tt e rjee ,   N.  Ka tz,  M .   Ne lso n   a n d   M .   G o ld b a i m ,   De tec ti o n   o f   b lo o d   v e ss e ls  in   re ti n a im a g e s   u sin g   tw o - d im e n sio n a m a tch e d   f i lt e rs” ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   M e d ica Ima g in g ,   Vo l.   8 ,   N o .   3 ,   p p .   2 6 3 2 6 9 ,   1 9 8 9 .   [8 ]   A li re z a   Os a r e h ,   M a ji d   M irm e h d i,   Ba rry   T h o m a a n d   Rich a rd   M a rk h a m ,   Clas si f ica ti o n   a n d   L o c a li sa ti o n   o f   Dia b e ti c - Re late d   Ey e   Dise a se ,   Pro c e e d in g s   o f   th e   7 th   Eu r o p e a n   Co n fer e n c e   o n   Co mp u ter   Vi si o n ,   p p .   5 0 2 5 1 6 ,   2 0 0 2 .   [9 ]   W o n g   L Yu n ,   U.  Ra jen d ra   Ac h a r y a ,   Y.  V .   V e n k a tes h ,   Ca ro l in e   Ch e e c ,   L i m   Ch o o   M i n   a n d   E.   Y.  K.  Ng   Id e n ti f ica ti o n   o f   d if f e re n sta g e s o f   d iab e ti c   re ti n o p a t h y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.