I n t e r n at ion al   Jou r n a l   of   I n f o r m at ics   an d   Com m u n icat ion   T e c h n ol ogy  ( I J - I CT )   Vo l .   1 4 ,   N o .   3 ,  De c e m b e r   20 2 5 ,   pp.   972 ~ 982   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 1 4 i 3 . pp 97 2 - 982             972       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   C om p ar at iv e  an al y si s of  u - n e t  ar c h ite c t u r e s an d  v ar ia n t s f or   h an d  ge st u r e  se g m e n t at io n  i n   p ar k in so n ’ s p at ie n t s       Avadh oot   Ram gon d a  T e l e p at il ,   Jayas h r e e   S at h yan ar ayan a   Vadd in   D K T E ’ S  T e xt il e  a nd  E ngi n e e r in g I ns ti tu t e   I c ha lk a r a nj i,  M a ha r a s ht r a ,   I ndi a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d   Oc t   13,   2024   R e vi s e d  J u n   21,   2025   A c c e pt e d  J u l   1,   2025       U - N e t   i s   a   w el l - k n o w n   me t h o d   f o r  i m ag e   s e g men t at i o n ,   an d   h as   p ro v e n   e ff ec t i v e  fo r   a  v ar i e t y   o f  s e g men t at i o n   c h al l e n g e s .   A   d ee p   l e ar n i n g   arc h i t ec t u r e  fo r   s eg m en t i n g   h an d   g e s t u re s   i n   p ark i n s o n ’ s   d i s e as e   i s   e x p l o red   i n   t h i s   p ap e r.   W e   p re p ar e d   a n d   c o m p ar e d   f o u r  c u s t o m   m o d e l s :   a  s i m p l e    U - N e t ,   a  t h r ee - l a y er  U - N e t ,   an   a u t o   e n co d e r - d ec o d e r   arch i t ec t u re,   an d   a     U - N e t   w i t h   d e n s e   s k i p   p at h w a y s ,   u s i n g   a  cu s t o m   d a t as e t   o f  1 , 0 0 0   h an d   g e s t u r e   i m a g e s   an d   t h ei r  co rr e s p o n d i n g   m as k s .   O u r  p ri m ar y   g o a l   w as   t o   ac h i e v e   a ccu rat e   s eg me n t at i o n   o f  p ark i n s o n i an   h an d   g e s t u r e s ,   w h i c h   i s   c ru ci al   fo r   au t o m at e d   d i ag n o s i s   a n d   m o n i t o r i n g   i n   h e a l t h c ar e.   U s i n g   me t ri c s   i n c l u d i n g   a cc u ra cy ,   p r ec i s i o n ,   r e c a l l ,   i n t e rs ec t i o n   o v e r  u n i o n   ( Io U ),   a n d   d i ce   s c o r e ,   w e   d em o n s t rat e d   t h at   o u r  ar c h i t ec t u r e s   w e r e   e ff ec t i v e   i n   d e l i n e at i n g   h an d   g e s t u re s   u n d e r  d i ff e r e n t   c o n d i t i o n s .   W e  al s o   c o m p are d   t h e  p e rfo r m a n ce  o f  o u r  cu s t o m   m o d e l s   ag ai n s t   p re t rai n e d   d ee p   l e arn i n g   arc h i t ec t u r e s   s u c h   as   Re s N e t   a n d   V G G N e t .   O u r   fi n d i n g s   i n d i c at e   t h at   t h e  c u s t o m   mo d el s   e ff ec t i v el y   a d d r e s s   t h e   s eg me n t at i o n   t as k ,   s h o w cas i n g   p ro mi s i n g   p o t en t i al   fo r  p rac t i c al   ap p l i c at i o n s   i n   med i c a l   d i a g n o s t i c s   an d   h e al t h c ar e.   T h i s   w o r k   h i g h l i g h t s   t h e   v e rs at i l i t y   o f  o u r   ar c h i t ec t u r e s   i n   t ac k l i n g   t h e   u n i q u e   s e g me n t at i o n   c h a l l en g e s   as s o ci at ed   w i t h   p ark i n s o n ’ s   d i s e as e   r e s e ar ch   an d   c l i n i c al   p rac t i ce .   K e y w o r d s :   A ut o e n c o de r - de c o de r   De e p  l e a r ni ng   P a r k i n s o n ’ s  d i s e a s e   pa t i e n t s   S e g m e n t a t i o n   o f   h a n d  ge s t ur e s   U - Ne t  f r a m e wo r k   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   Av a d h o ot   R a m go n da   T e l e pa t i l   DK T E ’ S   T e x t i l e   a n d  E n g i ne e r i n g  I n s t i t ut e   I c h a l ka r a nji   M a h a r a s h t r a - 416115,   I n d i a   E m a i l :  a v a d h o ot r t e l e pa t i l @g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON   P a r k i n s o n ’ s   d i s e a s e   a f f e c t s   m i ll i o ns   g l o b a ll y ,   s i g nif i c a n t l y   im pa c t i n g  m oto r   s k i l l s   a n d  qua l i t y   o f   l if e .   W i t h   10  m i ll i o n   i n d i v i dua l s   a f f e c t e d  by   p a r k i ns o n ’ s   d i s e a s e ,   i nn o v a t i v e   s o l ut i o ns   a r e   n e e de d  to  m a na ge   s y m pt o m s   a n d  i m pr o v e   i n d e pe n de n c e .   Our   r e s e a r c h   l e ve r a ge s   de e p  l e a r ni ng,   pa r t i c u l a r l y  U - Ne t ,     f o r   a c c ur a t e   h a n d  ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n ,   a i d i ng  t he r a pe ut i c   i n t e r v e n t i o n s   a n d  d i s e a s e   m o ni t o r i n g.   T h e   U - Ne t   a r c hi t e c t ur e ,   pr o p o s e d  in   [ 1]   h a s   t wo  pr i m a r y   pa t h wa y s :  t h e   c o n t r a c t i n g  pa t h   ( e n c o de r )   a n d   t h e   e xpa ns i o n   pa t h   ( de c o de r ) .   S i m il a r   to   a   c o n v o l ut i o n a l   ne t wor k,   t h e   c o n t r a c t i n g  pa t h   e x t r a c t s   c l a s s i f i c a t i o n   i nf o r m a t i o n  whil e   r e duc i ng  s pa t i a l   d im e n s i o ns .   Al t e r n a t i ve ly ,   t h e   e x pa ns i o n   pa t h   e m p l o y s   up - c o nv o l ut i o n s   a n d   c o n c a t e n a t e s   f e a t ur e s   f r o m   t h e   c o n t r a c t i n g  pa t h ,   i nc r e a s i n g  s pa t i a l   r e s o l ut i o n   a n d  e n a bli ng  t h e   n e t wo r k  to  r e f i ne   c l a s s if i c a t i o n   de t a i l s .   U - Ne t  i s   r e n o wn e d   f o r   i t s   r o b us t n e s s   i n   bi o m e d i c a l   im a ge   s e g men t a t i o n ,   e s pe c i a ll y   w he n   de a l i ng  w i t h   l im i t e d  a nn o t a t e d  d a t a .   E n h a n c e m e n t s   to   t h e   U - Ne t   i nc l ude   S w i n - U - Ne t w o r k ,  i n t r o duc e d  by   C a o   e t  al.   [ 2] ,   whi c h   i n t e gr a t e s   s w i n   t r a n s f o r m e r s   f o r   i m pr o v e d  c o n t e x t ua l   i nf o r m a t i o n  e x t r a c t i o n ,   de m o ns t r a t i n g  s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   i n   m u l t i - o r ga n   a n d  c a r d i a c   s e g m e n t a t i o n   c o m pa r e d  to  t r a di t i o na l   m o de l s .   A   c o m pr e he n s i ve   r e vi e w  by   S i dd i que   e t  al.   [ 3]   hi g hli g h t s   U - Ne t ’ s   s i g ni f i c a n t   i m pa c t   o n   m e d i c a l   im a g i ng  a n d  n o t e s   a   gr o wi n g  v o l u m e   o f   r e s e a r c h   o u t pu t   s i n c e   2017.   Nu m e r o us   s t udi e s   h a ve   e x p l o r e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       C ompar ati v e   analys is   of   u - ne t  ar c hit e c tur e s   and  v ar iant s   f or   hand  …   ( A v adhoot   R amgonda   T e lepatil )   973   m o d i f i c a t i o ns   t o  U - Ne t   f o r   v a r i o us   a pp l i c a t i o ns .   F o r   i ns t a n c e ,   Gha z n a vi   e t  al.   [ 4]   c o m pa r e d  U - Ne t   v a r i a n t s   f o r   s e g m e n t i n g  i nl a n d  wa t e r   b o di e s ,   whi l e   An a n d   e t   al.   [ 5 ]   e nh a n c e d  t h e   s e g m e n t a t i o n   o f   de r m o s c o pi c   s k in  l e s i o ns   w i t h   a   m o d i f i e d  a r c hi t e c t ur e ,   a c hi e vi n g  hi gh   a c c ur a c y .   T h e   r e duc e d  U - Ne t ,   de v e l o pe d  by   Ar un   e t  al .   [ 6] ,   m a i n t a i ns   h i g h   a c c ur a c y   w hil e   s im p li f yi ng  m o de l   c o m p l e xi t y .   R e hm a n   e t  al.   [ 7]   c r e a t e d  B U - Ne t   f o r   b r a i n  t um o ur   s e g m e n t a t i o n ,   a c hi e vi ng  n o t a bl e   a c c ur a c y   im pr o v e m e n t s ,   a n d  L u  e t  al.   [ 8]   i n t r o duc e d  h a lf - UN e t ,   whi c h   s i g ni f i c a n t l y   r e duc e s   c o m put a t i o n a l   r e qu i r e m e n t s   whi l e   r e t a i ni ng  a c c ur a c y .   T h e s e   f i nd i n g s   un de r s c o r e   U - Ne t ’ s   a da pt a bi li t y   a n d  e f f e c t i v e n e s s   a c r o s s   d i v e r s e   a pp li c a t i o ns ,   i n c l ud i ng  d i a b e t i c   r e t i n o pa t h y   [ 9] ,   r o a d  s e g m e n t a t i o n   [ 10] ,   l i ve r   im a ge   s e g m e n t a t i o n   [ 11] ,   a n d  de n t a l   i m a g i ng  [ 12] .   UN e t - b a s e d   s e g m e n t a t i o n   a c h i e v e d  hi g h   a c c ur a c y   o n   t h e   F i s h 4 Kn o w l e dge   da t a s e t ,   wi t h   pot e n t i a l   f o r   f ur t h e r   i m pr o v e m e n t   us i n g  a d v a n c e d  f e a t ur e   e x t r a c to r s   [ 13 ] .  Ne we r   m o de l s   s uc h   a s   UN e t + +   [ 14]   a n d  R e s - UN e t   [ 15]   h a ve   r e f i ne d   s e g m e n t a t i o n   c a pa bil i t i e s   f ur t h e r   by   e nh a n c i ng  f e a t ur e   f us i o n   a n d  i n c o r po r a t i n g  a tt e n t i o n   m e c h a ni s m s .   R e c e n t   s t udi e s   de m o ns t r a t e   U - Ne t ’ s   a pp l i c a bil i t y   in   ha n d  ge s t ur e   r e c o gni t i o n   ( HG R ) ,   pa r t i c u l a r ly   f o r   pa t i e n t s   w i t h   p a r k i n s o n ’ s  d i s e a s e   ( P DP) .   S r e e ku m a r   a n d   Ge e t h a   [ 16 ]   e v a l ua t e d  U - Ne t  f o r   h a n d  s e g m e nt a t i o n   i n  c o m p l e x   b a c kgr o un ds ,   a c hi e vi ng  a n   i m pr e s s i ve   a c c ur a c y   o f   98%   o n   t h e   E go h a n d s   da t a s e t   a n d  90%   o n   t h e   GT E A   da t a s e t.   S i mi l a r ly ,   Dutt a   e t  a l.   [ 17]   i n t e gr a t e d  U - Ne t  wi t h   VG G16  f o r   HGR ,   a tt a i ni ng  a   r e m a r ka bl e   r e c o gni t i o n   r a t e   o f   98. 97% ,   de m o n s t r a t i n g  t h e   mo de l ’ s   e f f e c t i v e n e s s   i n  i de n t i f yi ng  ge s t ur e s   a c r o s s   m u l t i p l e   c l a s s e s .   M o h a n   e t  al.   [ 18 ]   f ur t h e r   e x p l o r e d  v a r i o u s   U - Ne t   v a r i a n t s   f o r   un de r wa t e r   i m a ge   s e g m e n t a t i o n ,   wi t h  VGG - UN e t   a c hi e vi ng  o v e r   98%   a c c ur a c y   i n  i d e nt i f yi ng  r e g i o ns   o f   i n t e r e s t   ( R o I ) ,   hi g hli g h t i n g  i t s   a bil i t y   to  e x t r a c t   s i g nif i c a n t   f e a t ur e s   f r o m   c h a ll e n g i ng  s c e n e s .   P u  e t  al.   [ 19 ]   e n h a nc e d  U - Ne t   f o r   c h e s t   X - r a y   s e g m e n t a t i o n ,   a c hi e vi ng  a   D i c e   c o e f f i c i e n t   o f   0. 973  a n d   0. 983  a c c ur a c y ,   m a r k i n g  a   s i g ni f i c a n t   a dva n c e m e n t  i n   t h e   a n a ly s i s   o f   X - r a y   i m a g e s .   Hua n g  a n d  W a n g   [ 20 ]   i n t r o duc e d   DF P - UN e t  f o r   b r a i n   t um o r   s e g m e n t a t i o n ,   ut i li z i ng  De ns e Ne t 121  to  a c hi e v e   i m pr o v e d  a c c ur a c y .     B a r ua h   e t  al.   [ 21]   e m p l o y   a n   a tt e n t i o n - b a s e d  U - Ne t  f o r   b r a i n   t um o r   s e gm e n t a t i o n ,   e f f e c t i v e ly  a ddr e s s i ng  g l i o m a s ’   h e t e r o ge n e i t y   us i ng  t h e   B r a T S   da t a s e t.   S i mi l a r ly ,   K u m a r   e t  al.   [ 22 ]   de m o n s t r a te  U - Ne t ’ s  s uc c e s s   i n   l u n g  n o du l e   s e g m e n t a t i o n   us i n g  C T   i mage s   f r o m   t h e   L I DC - I DR I   da t a s e t ,   a c hi e vi ng  hi g h   a c c ur a c y   a n d  d i c e   s im il a r i t y   c o e f f i c i e n t   ( DSC )   s c o r e s .   J i n g  e t  al.   [ 23]   i n t r o duc e   M o bi l e - U N e t   f o r   f a b r i c   de f e c t   de t e c t i o n ,   l e v e r a g i ng  a   li g h t we i g h t   a r c hi t e c t ur e   a n d  m e d i a n   f r e que n c y   b a l a n c i ng  t o   a ddr e s s   c ha l l e n ge s   l i k e   da t a   i m ba l a n c e   a n d  c o m put a t i o na l   e f f i c i e nc y .   T h e s e   s t ud i e s   b u il d  upo n   t h e   f o un da t i o n   l a i d  b y    S h e l ha m e r   e t  al.   [ 24] ,   wh o s e   f u ll y   c o nv o l ut i o n a l   ne t w o r k   a ppr o a c h   s e t   b e n c hm a r k s   i n   s e m a n t i c   s e g men t a t i o n  a n d  i ns p i r e d  n u m e r o us   a dv a n c e m e n t s   i n   t h e   f i e l d.   I n   t h e   r e a l m   o f   pa t i e n t   c a r e ,   B e r n a r d i ni   e t  al.   [ 25]   de v e l o p e d  a   m o bi l e   a pp  f o r   r e m o t e   m o ni t o r i n g  o f   p a r ki ns o n ’ s   d i s e a s e   pa t i e n t s   ( P DP ) ,   e n a bli ng  r e a l - t i m e   s t a t us   r e p o r t i n g  a n d  i n t e r v e n t i o n .   C a r de n a s   e t  al.   [ 26]   pr e s e n t e d  A uto He a l t h ,   a n   I o M T   s y s t e m   t h a t   e m p l o ys   we a r a bl e s   a n d  A I   c h a t b o t s   f o r   c o n t i n uo us   m o ni t o r i n g  a n d  pe r s o n a li z e d  c a r e   s o l ut i o ns .   I j a z   e t  al.   [ 27 ]   f o c us e d   o n   l i g h t we i g h t   a r c hi t e c t ur e s   l i k e   M o bil e   U - Ne t   a n d  E f f i c i e n t U - Ne t  f o r   e m b e dde d  s k i n  l e s i o n   s e g men t a t i o n ,   de l i ve r i ng  i m pr o v e d  pe r f o r m a n c e   s u i t a bl e   f o r   r e s o ur c e - c o n s t r a i n e d  e nvi r o nm e n t s .   L a s t l y ,   P o pa t   e t   al.   [ 28 ]   e nh a nc e d  U - Ne t   wi t h   a dd i t i o n a l   up s a m p li ng  b o x e s   i n   B o x - U - Ne t ,   i m pr o vi n g  s e g m e n t a t i o n   m e t r i c s   s uc h   a s   t h e   J a c c a r d  c o e f f i c i e n t .   A kt e r   e t  a l.   [ 29 ]   e nh a n c e   U - Ne t  f o r   s ki n   l e s i o n   s e g m e n t a t i o n   by   i n t e gr a t i ng  a   pr e - t r a i n e d  Xc e pt i o n   e n c o de r .   T hi s   a ppr o a c h   a c hi e ve s   93. 39%   a c c ur a c y   a n d  a   d i c e   c o e f f i c i e n t   o f   90. 56% ,   s h o wc a s i ng  im pr o v e d  d i a g n o s t i c   pe r f o r m a n c e   t h r o ugh   t r a n s f e r   l e a r ni ng.   T h e   s u bs e que n t   s e c t i o ns   w il l  e x p l o r e   t h e   t h e o r e t i c a l   f o un d a t i o ns   o f   h a n d  ge s t ur e   s e gm e n t a t i o n   w i t hi n   a   P DP  a s s i s t a n c e   s y s t e m ,   de t a il i ng  t h e   m e t h o do l o g y   f o r   de v e l o p i ng  t h e   s e g m e n t a t i o n   s y s t e m ,   i n c l ud i ng  da t a s e t   pr e pa r a t i o n   a n d  U - Ne t   m o de l   c o nf i gur a t i o ns .   F o l l o w i ng  t h e   d i s c u s s i o n   o f   e x p e r i m e n t a l   v a li da t i o n ,   we   w i ll   e x a mi ne   t h e   r e s u lt s   f r o m   t r a i ni ng  U - Ne t   m o de l s   o n   s e l e c t e d  da t a s e t s .   F i na l ly ,   i ns i g h t s   w i ll   b e   pr o vi de d  o n   t h e   s t ud y ’ s   f i nd i ng s ,   a l o n g   w i t h   pr o p o s e d  f ut ur e   d i r e c t i o n s   f o r   a dv a nc i n g  h a n d  ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n   w i t hi n  P DP  s y s t e m s ,   hi g hli g h t i n g   a r e a s   f o r   f ur t h e r   r e s e a r c h   a n d  de ve l o p m e n t .       2.   B AC K GROUND   T HE ORY   P a r k i n s o n ’ s   d i s e a s e   i s   a   ne ur o l o g i c a l   d i s o r de r   [ 30 ] .   A   pa t i e n t   w i t h   i nv o l u n t a r y   m o v e m e n t s   l i ke   t r e m o r s ,   s t i f f ne s s ,   a n d  ba l a n c e   a n d  c o o r di na t i o n  c h a l l e nge s   o f t e n   n e e ds   t h e   a s s i s t a nc e   o f   c a r e gi ve r s   to   m a n a ge   da il y   t a s ks   [ 31 ] .  C a r e gi ve r s   m a y   f i nd  i t  di f f i c u l t   to   m o ni t o r   t h e s e   pa t i e n t s   c o n t i n uo us l y .   W hil e   v a r i o us   t e c hn o l o g i e s ,   i nc l ud i n g  we a r a bl e   de vi c e s   th a t   m o ni t o r   a c t i vi t i e s   a n d  s ym pt o m s ,   h a v e   b e e n   c r e a t e d  to  s uppo r t   i n d i v i dua l s   w i t h   P D ,   m a ny   e xi s t i n g  a s s i s t i v e   t e c hn o l o g i e s   do   n o t   f u l ly   m e e t   t h e   uni que   n e e d s   o f   t h e s e   pa t i e n t s .   I n   o r de r   to   r e s o l v e   t h e s e   i s s ue s ,   a   vi s i o n - ba s e d  s y s t e m   ut i li z i ng  H GR   t h r o ugh   de e p  l e a r ni ng  m e t h o ds   i s   ur ge n t l y   n e e de d.   E f f e c t i v e   s e g m e n t a t i o n   o f   ha n d  ge s t ur e s   i s   c r uc i a l   a s   i t   i m pr o v e s   t h e   a c c ur a c y   a nd   r e l i a bil i t y   o f   s u bs e que n t   s t a g e s ,   s uc h   a s   ge s t ur e   c l a s s if i c a t i o n .   T hi s   a ppr o a c h   a im s   to   e nh a n c e   t h e   q ua l i t y   o f   c a r e   a n d  s uppo r t  p r o vi de d  to  i n d i v i dua l s   w i t h   P D .   I n   t h i s   pa pe r ,   we   l e v e r a ge   t h e   a da pt a bl e   U - Ne t  a r c hi t e c t ur e   to   i nv e s t i ga t e   m u l t i p l e   c us t o m i z e d  v a r i a n t s   de s i g n e d  f o r   pr e c i s e   s e g m e n t a t i o n   o f   h a n d  ge s t ur e s   a f f e c t e d  by   p a r k i n s o n ’ s   d i s e a s e .   T h e s e   v a r i a n t s   i n c l ude :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 4 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 2 5 :   972 - 982   974   2. 1.     S im p l e   U - Ne t   a r c h it e c t u r e   T h e   f i e l d  o f   i m a g e   s e g m e n t a t i o n   h a s   w i t n e s s e d  r e m a r ka bl e   pr o gr e s s   wi t h   t h e   i n t r o duc t i o n   o f   U - Ne t  a n d  i t s   n u m e r o us   a r c hi t e c t ur a l   va r i a n t s .   Or i g i na l ly   de v e l o pe d  f o r   bi o m e d i c a l   im a ge   s e g m e n t a t i o n ,   U - Ne t ’ s   e n c o de r - de c o de r   f r a m e wo r k  wi t h   s k i p  c o nn e c t i o ns   h a s   b e c o m e   a   f o un da t i o n   f o r   di v e r s e   s e g m e n t a t i o n  t a s ks .     2. 2.     U - Ne t   wit h   m od if ied  l aye r s   An   e nh a nc e d  v e r s i o n   o f   U - Ne t   i s   f e a t ur e s   w i t h   3  la y e r s   a r c hi t e c t ur e .   T h r e e   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s   pe r   bl o c k,   w i t h   R e L U  a c t i v a t i o n   a n d  b a t c h   n o r m a li z a t i o n   i n   e nc o de r .   T h e   b o tt l e n e c k  f o r   a dv a n c e d   f e a t ur e   e x t r a c t i o n .   T h e   de c o de r   M i r r o r s   t h e   e n c o de r   s t r u c t ur e   wi t h   t h r e e   l a y e r s   pe r   bl o c k,   c o n c a t e n a t i n g  f e a t ur e s   f r o m   t h e   e nc o de r .   F i n a ll y ,   t h e   1× 1  c o n v o l ut i o n   pr oduc e s   t h e   s e g m e n t a t i o n   m a p.     2. 3.     E n c od e r - d e c od e r   ar c h it e c t u r e   An   a r c hi t e c t ur e   f o c us i n g  o n   r o b us t   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   t h r o ugh   a n   e n c o de r - de c o de r   f r a m e wo r k,   o p t i mi z e d  f o r   c a p t ur i n g  s u b t l e   v a r i a t i o n s   i n   h a n d  ge s t ur e s   S t a r t i n g  w i t h   a   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r   t h a t   r e d uc e s   t h e   i nput   to  256× 256× 32,   i t   us e s   m a x   po o l i ng  l a y e r s   to   d o wn s a m p l e   t o   32× 32× 256.   T h e   de c o de r   r e s to r e s   d i m e n s i o ns   ba c k  to   256× 256× 32,   c ul mi na t i n g  i n   a   f i na l   c o nv o l ut i o n   w i t h   a   s i g m o i d  a c t i v a t i o n   f u nc t i o n   t o   pr o duc e   a   256× 256× 1  o u t pu t.     2. 4.     U - Ne t   wit h   d e n s e   s k ip   p at h ways   I n c o r p o r a t e s   de n s e   s k i p  c o n n e c t i o ns   to  f a c il i t a t e   i nf o r m a t i o n   f l o w  a c r o s s   d i f f e r e n t   s c a l e s   o f   f e a t ur e   m a p s ,   i m pr o vi ng  ha n d  ge s t ur e   l o c a l i z a t i o n   a c c u r a c y .   T h e   a d v a n c e d  U - Ne t   v a r i a n t   us e s   de ns e   bl o c k s   to  im pr o v e   t h e   f e a t ur e   pr o pa ga t i o n   a n d  c a pt ur e   f i ne   de t a i l s .   I t s   e n c o de r - de c o de r   s t r uc t ur e   wi t h   de n s e   c o n n e c t i o ns   e nh a n c e s   s e g m e n t a t i o n   a c c ur a c y   w i t h   a   1× 1  f i na l   o u t pu t   l a y e r   ge ne r a t i n g  t h e   f i na l   m a s k.   A   c us t o m   da t a s e t  o f   h a n d  ge s t ur e   i m a ge s   a n d  gr oun d  t r u t h   m a s k s   i s   us e d  to  tr a i n   a n d  e v a l ua t e   e a c h  m o d i f i e d  U - Ne t   a r c hi t e c t ur e .   A c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a ll ,   i n t e r s e c t i o n   o v e r   uni o n   ( I o U) ,   a n d  d i c e   c o e f f i c i e n t   a r e   e m p l o y e d  t o  a s s e s s   s e g m e n t a t i o n   pe r f o r m a n c e   a n d  m o de l   e f f e c t i v e ne s s .   T h r o ugh   t hi s   r e s e a r c h ,   w e   a i m   t o   de m o ns t r a t e   t h e   e f f e c t i ve n e s s   o f   t h e s e   m o d i f i e d  U - Ne t  a r c hi t e c t ur e s   i n   e nh a nc i ng  t h e   s e g m e n t a t i o n   a c c ur a c y   o f   p a r k i ns o ni a n   h a n d  ge s t ur e s .   I n   pa r t i c u l a r ,   de e p  l e a r ni ng  m a y   im pr o v e   d i a g n o s i s   a n d  t r e a tm e n t   o f   n e ur o de ge n e r a t i v e   d i s e a s e s   l i ke   p a r k i ns o n ’ s   by   i m pr o vi ng  m e d i c a l   im a ge   a n a ly s i s .  C o n t r a c t i n g  a nd   e x pa ns i ve   pa t h s   a r e   t h e   t w o   m a i n   c o m po n e n t s   o f   t h e   U - Ne t   a r c hi t e c t ur e .   C NN   bl o c ks   a r e   e m p l o ye d  i n   t h e   c o n t r a c t i n g  pa t h ,   e a c h   c o ns i s t i n g  o f   2   c o n s e c ut i v e   3 × 3  c o nv o l ut i o n s   f o l l o we d  by   R e L U  a c t i v a t i o n   a n d   m a xim u m   po o l i n g.   T hi s   s e que n c e   i s   r e pe a t e d  m u l t i p l e   t i m e s   t o  e x t r a c t   f e a t ur e s   e f f e c t i v e ly .   T h e   i nn o v a t i ve   a s pe c t   o f   U - Ne t  l i e s   i n   i t s   e x pa ns i ve   pa t h ,   wh e r e   e a c h   s t a ge   i nv o l v e s   ups a m p li ng  t h e   f e a t ur e   m a p  us i n g  2× 2   up - c o n v o l ut i o n s .   F o l l o w i ng  t h e   c r o ppi n g  a n d  c o n c a t e n a t i o n   o f   t h e   c o n t r a c t i n g  m a p,   t h e   ups a m p l e d   m a p  i s   c o n v o l ut i o n e d  t w o   t i m e s   w i t h   R e L U  a c t i v a t i o n .   F i na ll y ,   a   1× 1  c o n v o l ut i o n   r e duc e s   t h e   f e a t ur e   m a p  to   t h e   de s i r e d  n u m be r   o f   c h a nn e l s   f o r   s e g m e n t a t i o n   o u tp ut.   T h e   c r o ppi n g  s t e p   i s   c r uc i a l   a s   i t   e l im i na t e s   e d ge   p i x e ls   w i t h   m i n im a l   c o n t e x t ua l   i n f o r m a t i o n ,   r e s u l t i n g  i n   a   U - s h a pe d  n e t wo r k  s t r uc t u r e .   T hi s   de s i g n   f a c il it a t e s   t h e   pr o pa ga t i o n   o f   c o n t e x t ua l   i nf o r m a t i o n   a c r o s s   t h e   ne t w o r k ,   e n a bli ng  e f f e c t i ve   o bj e c t   s e g m e n t a t i o n   by   ut i li z i ng  c o n t e x t   f r o m   a   b r o a de r   s ur r o un d i n g  a r e a .   T h e   n e t wo r k ’ s  e n e r g y   f u nc t i o n   i s   g i ve n   by   ( 1)   a n d  ( 2) ,     =   ∑ ( ) log ( ( ) ( ) )   ( 1)     =  ( ( ) ) ∑    (   ( ) ′ ) ′   ( 2)     h e r e       r e pr e s e n t s   t h e   p i xe l - w i s e   S o f t M a x   f u n c t i o n   a pp li e d  o v e r   t h e   f i na l   f e a t ur e   m a p,     de n ot e s   t h e   a c t i v a t i o n   i n   c h a nne l     .       3.   M E T HO D   3. 1.     Dat as e t   p r e p a r at ion   Due   to   t h e   un a v a il a bil i t y   o f   s u i t a bl e   pu bli c   da t a s e t s   f o r   HG R   i n   P DP ,   we   f o r m u l a t e d   t h e   da t a s e t   whi c h   i n c l ud e s   i m a ge s   o f   h a n d  ge s t ur e s   t h a t   a r e   s pe c i f i c a ll y   f o r m u l a t e d  f o r   e a s e   o f   e x e c ut i o n   by   P DP.   E a c h  ge s t ur e   i m a ge   i s   pa i r e d  w i t h   a n   e qu i va l e n t   gr o un d  tr u t h   m a s k,   w hi c h   pr o vi de s   p i xe l - w i s e   a nn o t a t i o ns   f o r   t h e   pe r f o r m e d  ge s t ur e .   E a c h   i m a ge   i n  t h e   da t a s e t   i s   gr a y s c a l e   a n d  h a s   a   r e s o l ut i o n   o f   256 × 256  p i xe l s .   E x a m p l e s   o f   t h e s e   i m a g e s   a n d  t h e i r   c o r r e s p o n d i n g  m a s k s   a r e   s h o w n   i n   T a bl e   1 .     3. 1. 1.   Han d   ge s t u r e   im age s   T h e   pr a c t i c a l   a n d  a c c e s s i b l e   da t a s e t   pl a y   a   vi t a l  r o l e   i n   s e g m e n t a t i o n   a c t i vi t y .   T h e   da t a s e t   wa s   c a pt ur e d  us i n g  a   s t a n da r d  USB   we b c a m   t o   s uppor t  a   l o w - c o s t   a n d  a c c e s s i b l e   s e t up.   I m a ge s   we r e   r e c o r de d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       C ompar ati v e   analys is   of   u - ne t  ar c hit e c tur e s   and  v ar iant s   f or   hand  …   ( A v adhoot   R amgonda   T e lepatil )   975   un de r   c o n s i s t e n t   l i g h t i n g  a n d  b a c kgr o un d  c o n d i t i o n s   to  e n s ur e   da t a   uni f o r m i t y .   T hi s   a ppr o a c h   h e lps   r e duc e   v a r i a bil i t y   a n d  i m pr o v e s   t h e   r e l i a bil i t y   o f   s e g m e n t a t i o n   r e s u l t s .   S uc h   a   s e t up  a l s o   r e f l e c t s   r e a l - wo r l d   de p l o y m e n t   s c e na r i o s .   T h e   pr a c t i c a l   a n d  a c c e s s i b l e   da t a s e t   pl a y   a   vi t a l  r o l e   i n   s e g m e n t a t i o n   a c t i vi t y .   T h e   da t a s e t   wa s   c a pt ur e d  us i n g  a   s t a n da r d  USB   we b c a m   t o   s uppor t  a   l o w - c o s t   a n d  a c c e s s i b l e   s e t up.   I m a ge s   we r e   r e c o r de d   un de r   c o n s i s t e n t   l i g h t i n g  a n d  b a c kgr o un d  c o n d i t i o n s   to  e n s ur e   da t a   uni f o r m i t y .   T hi s   a ppr o a c h   h e lps   r e duc e   v a r i a bil i t y   a n d  i m pr o v e s   t h e   r e l i a bil i t y   o f   s e g m e n t a t i o n   r e s u l t s .   S uc h   a   s e t up  a l s o   r e f l e c t s   r e a l - wo r l d   de p l o y m e n t   s c e na r i o s .     3. 1. 2.   Gr ou n d   t r u t h   m as k s   B i n a r y   m a s k s   c o r r e s po n d i n g  to   e a c h   h a n d  ge s t ur e   i m a ge ,   wh e r e   ge s t ur e   r e gi o n s   a r e   l a b e ll e d   d i s t i n c t l y   f r o m   t h e   b a c kgr o un d.   Ha n d  ge s t ur e   i mage s   we r e   r e c o r de d   us i n g  a   USB   c a m e r a   to   e n s ur e   b ot h  a c c e s s i bil i t y   a n d  pr a c t i c a l i t y .   T hi s   a ppr o a c h   pr ovi de d  r e a l - t i m e ,   hi g h - r e s o l ut i o n   i m a ge s   s u i t a bl e   f o r   o ur   s e g m e n t a t i o n   m o de l s .   W e   m a de   e f f o r t s   to  s t a n da r d i z e   t h e   i m a ge   qua l i t y   a n d  l i g h t i n g  c o n d i t i o ns   to  mi n im i z e   v a r i a bil i t y .       T a bl e   1 .   I n de pe n d e n t   da t a   s e t   o f   h a n d  ge s t ur e   wi t h   m e a ni ng  a n d  po s t u r e   wi t h   gr o un d  t r u t h   m a s k s   S r . N o .   P o s tu r e   G r o und t r ut h ma s k   M e a ni ng   1       I ndi c a t e s  t he  n e e d  f o r  w a t e r   2       S ig ni f i e s  hunge r   3       R e pr e s e nt s  a   na tu r a l  c a ll   4       ne e d t o  us e  t h e  t o il e t   5       C a ll s  f o r  a tt e nt i o n   6       I ndi c a t e s  a  de s ir e  t o  m ove   7       S ig ni f i e s  t ur ni ng t h e   T V   o n  o r   of f   8       R e pr e s e nt s  a gr e e m e nt   9       I ndi c a t e s  ha ppi ne s s       3. 2.     M od e l   a r c h it e c t u r e   T hi s   s e c t i o n   o ut l i ne s   t h e   m o de l s   i m p l e m e n t e d  f o r   h a n d  ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n   i n   P DP.   I t   de s c r i b e s   t h e   l a y e r e d  a r c hi t e c t ur e   i m p l e m e n t e d f o r   t h e   s e g m e nt a t i o n   o pe r a t i o n .   I t  f i r s t   de a l s   w i t h   pr a c t i c a l   de t a i l s   a n d   im p l e m e n t a t i o n   o f   t h e   s t a n da r d  U - Ne t   a r c hi t e c t ur e .   F o l l o we d  t o   t h i s ,   t h e   m o d i f i c a t i o ns   i n   s t a n d a r d  U - Ne t  s uc h   a s   v a r i a t i o n   i n   l a y e r s ,   t h e   i m p l e m e n t a t i o n   o f   th e   e n c o de r   de c o de r   s t r uc t ur e   i s   e x p l o r e d.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 4 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 2 5 :   972 - 982   976   3 . 2. 1.   U - Ne t   a r c h it e c t u r e   T h e   b a s i c   U - Ne t   m o de l   i s   de s i g n e d  f o r   pr o c e s s i n g  gr a y s c a l e   i m a ge s   o f   s i z e   256 × 256   a n d  i n c l ude s :     E n c o de r :  c o m po s e d  o f   c o nv o l ut i o n a l   l a y e r s   w i t h   m a x   po o l i n g  f o r   do wn   s a m p li ng.   E a c h   bl o c k  c o n s is t s   o f   t w o   3 × 3   c o n v o l ut i o ns   w i t h   R e L U  a c t i v a t i o n   a n d  ba t c h   n o r m a l i z a t i o n .     B ott l e n e c k:  c o n t a i ns   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s   f o r   de e p  f e a t ur e   e x t r a c t i o n .     De c o de r :  u t i l i z e s   t r a n s po s e d  c o n v o l ut i o ns   f o r   Up s a m p l i ng  a n d  i n c o r po r a t e s   s ki p  c o nn e c t i o n s   f r o m   t h e   e n c o de r   to  e n ha n c e   s e g m e n t a t i o n .     Out pu t  l a y e r :  A   1 × 1  c o n v o l ut i o n   ge n e r a t e s   t h e   f i na l   s e g m e n t a t i o n   m a s k.   T h e   c o n t r a c t i n g  pa t h   c a p t ur e s   hi g h - l e v e l   f e a t ur e s   t h r o ugh   i n c r e a s i ng  f il t e r   c o un t s   ( 16,   32 ,   64,   12 8,   256 ) ,   whil e   t h e   e x pa ns i ve   pa t h   up  s a m p l e s   f e a t ur e s   m a ps   a n d  m e r ge s   t h e m   w i t h   c o r r e s po n d i n g  e n c o de r   f e a t ur e s .   T hi s   pr o c e s s   c u l mi na t e s   i n   a   s i n g l e - c h a nne l   o ut pu t  r e pr e s e n t i n g  t h e   s e g m e n t e d  r e s u l t .     3. 2. 2.   U - Ne t   wit h   3  l aye r s   An   e nh a n c e d  v e r s i o n   o f   U - Ne t   f e a t ur e s :     E n c o de r :  t h r e e   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s   pe r   bl o c k,   w i t h   R e L U  a c t i va t i o n   a n d  b a t c h   n o r m a li z a t i o n .     B ott l e n e c k:  t h r e e   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s   f o r   a dv a n c e d  f e a t ur e   e x t r a c t i o n .     D e c od e r :   m i r r or s   th e   e n c od e r   s tr u c tu r e   w i th   th r e e   l a y e r s   p e r   b l oc k ,   c on c a te n a t i n g   f e a tu r e s   f r om   th e   e n c od e r .     Out pu t  l a y e r :  a   1 × 1  c o n v o l ut i o n   pr o duc e s   t h e   s e g m e n t a t i o n   m a p.   T hi s   m o de l   pr o c e s s e s   gr a y s c a l e   i m a ge s   o f   s i z e   256 × 256,   wi t h   f i l t e r   c o un t s   pr o g r e s s i v e ly   i nc r e a s i ng  f r o m   64   to  256.   T h e   de c o de r   r e c o n s t r uc t s   i m a ge   d i m e ns i o ns   b a c k  to  256 × 256,   us i n g  a   f i na l   c o nv o l ut i o n a l   l a ye r   wi t h   a   s i n g l e   f il t e r   a n d  s i g m o i d  a c t i v a t i o n   to   pr o duc e   a   25 6 × 256 × 1  o u t pu t.     3. 2. 3.   E n c od e r - d e c od e r   m od e l   T hi s   c o nv o l ut i o n a l   a ut o e n c o de r   m o de l   a l s o   pr o c e s s e s   gr a y s c a l e   im a ge s   o f   s i z e   256 × 256:     E n c o de r :  a   s e r i e s   o f   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s   f o r   d o wn   s a m p l i ng  a n d  f e a t ur e   e x t r a c t i o n .     B ott l e n e c k:  a dd i t i o n a l   c o nv o l ut i o na l   l a y e r s   f o r   f e a t ur e   pr o c e s s i n g.     De c o de r :  e m p l o y s   ups a m p li ng  l a y e r s   a n d  s k i p  c o nn e c t i o ns   to   r e c o n s t r uc t  t h e   i m a ge .     Out pu t  l a y e r :  a   f i na l   c o nv o l ut i o na l   l a y e r   ge n e r a t e s   t h e   s e g m e n t a t i o n   m a s k.   S t a r t i n g  w i t h   a   c o n v o l ut i o na l   l a y e r   t h a t   r e duc e s   t h e   i n put   to  256 × 256 × 32,   i t   us e s   m a x   poo l i ng  l a y e r s   t o  do wn s a m p l e   to  32 × 32 × 256.   T h e   de c o de r   r e s to r e s   di m e ns i o ns   b a c k  to   256 × 256 × 32 ,   c ul m i na t i n g  i n  a   f i na l  c o n v o l ut i o n   w i t h   a   s i g m o i d  a c t i v a t i o n   f u nc t i o n   t o  pr o duc e   a   256 × 256 × 1  o u t pu t.     3. 2. 4.   U - Ne t   wit h   d e n s e   s k ip   p at h way   T hi s   a d v a n c e d  U - Ne t   v a r i a n t   e nh a n c e s   f e a t ur e   pr opa ga t i o n   a n d  s e g m e n t a t i o n   a c c ur a c y :     E n c o de r :   c o n t a i ns   de ns e   bl o c k s   i n   w hi c h   e a c h   c o nv o l ut i o n a l   l a y e r   r e c e i ve s   i nput   f r o m   i t s   pr e de c e s s o r s .     De ns e   bl o c ks :  e nh a n c e   f e a t ur e   pr o pa ga t i o n   a n d  c a pt ur e   i n t r i c a t e   de t a i l s .     De c o de r :  u t i l i z e s   de n s e   c o nn e c t i o ns   a n d  c o n c a t e n a t e s   f e a t ur e s   f r o m   t h e   e n c o de r .     Out pu t  l a y e r :  a   1 × 1  c o n v o l ut i o n   pr o duc e s   t h e   f i na l  s e g m e n t a t i o n   m a s k.   T h e   e n c o de r   c a p t ur e s   hi e r a r c hi c a l   f e a t ur e s   t h r o ug h   f o ur   c o n v o l ut i o na l   bl o c ks   ( 64  to  512   f i l t e r s )   w i t h   m a x  poo l i ng,   whi l e   t h e   de c o de r   us e s   ups a m p l i ng  a n d  s k i p  c o n n e c t i o n s   to  r e f i ne   ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n .     T h e s e   m o de l s   e nh a n c e   s e g m e n t a t i o n   a c c ur a c y   f o r   P DP,   a i d i ng  i n   b e t t e r   t h e r a p y   a n d  m o ni t o r i n g.     3. 3.     E val u at ion   m e t r ics   D i f f e r e n t   e v a l ua t i o n   m e t r i c s   a r e   us e d  to   a s s e s s   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   im a ge   s e g m e n t a t i o n   m o de l s .   E a c h  m e t r i c   pr o vi de s   i ns i g h t s   i n t o  di f f e r e n t   a s pe c t s   o f   t h e   s e g m e n t a t i o n   qua li t y .   T h e   f o l l o w i ng  m e t r i c s   we r e   us e d:     3. 3. 1.   Dic e   c oe f f icie n   T h e   d i c e   c o e f f i c i e n t ,   a ddi t i o n a ll y   k n o wn   a s   t h e   DSC ,   m e a s ur e s   t h e   o v e r l a p  a m o n g  t h e   e x pe c t e d  s e g m e n t a t i o n   m a s k s   a n d  t h e   gr o un d  t r u t h   m a s k.   I t  i s   b e n e f i c i a l   f o r   e v a l u a t i n g  t h e   o v e r a ll   pe r f o r m a n c e   i n   s i t ua t i o ns   w i t h   i m ba l a nc e d  t r a i ni ng.   M a t h e m a t i c a ll y   i s   r e pr e s e n t e d  a s ,          =   2   . |   ∩ | | | +   | |                                                                                                                                                                                                                                                     ( 3)     w h e r e ,       | ∩ | = N u m b er   of   pi x el s   in   t h e   i nt er s ec t i on   of   t h e   pr edi c t ed   m as k     and     t h e   g r ou nd   t r u t h   m as k       | | = u m b er   of   pi x el s   in   t h e   pr ed i c t ed   m as k     an d   | | = u m b er   of   pi x el s   in   t h e   g r ou nd   t r u t h   m as k     T h e   r a n ge   o f   t h e s e   m e t r i c s   i s   f r o m   0  to   1 ,   wh e r e   a   v a l ue   o f   0  i n d i c a t e s   n o   o v e r l a p  o r   a c c ur a c y ,   a n d  a   v a l ue   o f   1  r e pr e s e n t s   pe r f e c t   o v e r l a p  o r   c o m p l e t e   a c c ur a c y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       C ompar ati v e   analys is   of   u - ne t  ar c hit e c tur e s   and  v ar iant s   f or   hand  …   ( A v adhoot   R amgonda   T e lepatil )   977   3. 3. 2.   I oU   I o U ,   a l s o   kn o wn   a s   t h e   J a c c a r d  I n de x ,   e va l ua t e s   th e   qua li t y   o f   t h e   s e g m e n t a t i o n   by   c o m pa r i ng  t h e   i n t e r s e c t i o n   a n d  u ni o n   o f   t h e   pr e d i c t e d  a n d  gr o un d  t r u t h   m a s ks .   I t   i s   w i de ly   us e d  f o r   i t s   s im p li c i t y   a n d   e f f e c t i v e n e s s   i n   e v a l ua t i n g  s e g m e n t a t i o n   qua li t y .                        =   |   ∩ | |   ∪ |     ( 4)     W h e r e ,       | ∩ | =   N u m b er   of   pi x el s   in   t h e   i nt er s ec t i on   of   t h e   pr edi c t ed   m as k     and   t h e   g r ou nd   t r u t h   m as k       | ∪ | =   N u m b er   of   pi x el s   in   t h e   u ni on   of   t h e   pr edi c t ed   m as k     and     t h e   g r ou nd   t r u t h   m as k     T h e   m e t r i c s   r a n ge   f r o m   0  to  1,   wh e r e   0  s i g ni f i e s   no   o v e r l a p  a n d  1  de n o t e s   pe r f e c t   o v e r l a p.     3. 3. 3.   P ix e l   a c c u r a c y   P i x e l   a c c ur a c y   i s   a   m e a s ur e   o f   h o w  m a ny   p i xe l s   a r e   c or r e c t l y   c l a s s i f i e d  o ut  o f   a l l   t h e   p i x e l s   i n   t h e   im a ge .   B y   m e a s ur i ng  t h e   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   m o de l   a c r o s s   t h e   e n t i r e   i m a g e ,   i t   c a n   b e   us e d  to  a s s e s s   ho w   we l l  t h e   m o de l   i s   pe r f o r m i ng.   P i x e l   a c c ur a c y   i s   a   m e a s ur e   o f   h o w  m a ny   p i xe l s   a r e   c o r r e c t l y   c l a s s if ied  f r o m     t h e   tot a l   n u m be r   o f   p i xe l s .   An   o v e r a ll   m e a s ur e   o f   t h e   m o de l ’ s   pe r f o r m a n c e   a c r o s s   t h e   e n t i r e   i m a ge   is   pr o vi de d  by   i t .                          =    +   +  +  +      ( 5)     3. 3. 4.   P r e c is ion   an d   r e c a ll   P r e c i s i o n   a n d  r e c a l l   pr o vi de   de e pe r   i n s i g h t s   i n t o  t h e   m o de l ’ s   a c c ur a c y   a n d  i t s   a bil i t y   t o  de t e c t   po s i t i v e   i ns t a n c e s .   P r e c i s i o n   m e a s ur e s   t h e   pr opo r t i o n   o f   t r ue   p o s i t i v e   pr e d i c t i o n s   a m o n g  a ll   po s i t i v e   pr e d i c t i o n s   m a de   by   t h e   m o de l .   I t   i s   us e f u l   f o r   un d e r s t a n d i n g  t h e   a c c ur a c y   o f   po s i t i v e   c l a s s i f i c a t i o ns .                              =     +    ( 6)     R e c a ll   m e a s ur e s   t h e   pr o p o r t i o n   o f   t r ue   p o s i t i ve   p i xe l s   a m o n g  a ll   a c t ua l   po s i t i v e   p i xe l s .   I t  r e f l e c t s   t h e   m o de l ’ s  a bil i t y   t o   de t e c t   p o s i t i v e   i ns t a n c e s .                                                 =     +      ( 7)     W h e r e ,   T P   i s   t h e   n u m be r   o f   c o r r e c t l y   c l a s s if i e d   f o r e gr o un d  pi x e l s .   T N  i s   n u m be r   o f   c o r r e c t l y   c l a s s if i e d   b a c kgr o un d  p i xe l s ,   F P   i s   n u m be r   o f   b a c kgr o un ds   in c o r r e c t l y   c l a s s if i e d  p i xe l s   a n d  F N  i s   i nc o r r e c t l y   c l a s s if i e d   b a c kgr o un d  p i xe l s .   T h e s e   m e t r i c s   pr o vi de   a   c o m p r e h e n s i ve   vi e w  o f   t h e   m o de l ’ s   pe r f o r m a nc e   i n   s e g m e n t i n g   im a ge s ,   h e l p i ng  to  e v a l u a t e   b ot h   t h e   qua l i t y   o f   t h e   s e gm e n t a t i o n   a n d  t h e   m o de l ’ s   e f f e c t i ve n e s s   i n  d i s t i n gu i s hi ng  b e t we e n   d i f f e r e n t   c l a s s e s .     3. 4.     E x p e r im e n t at ion   T h e   e x p e r i m e n t a l   s t e ps   f o l l o we d  i n   t h e   s e g m e n t a t i o n   pr o c e s s   f o r   t h e   pa r k i n s o n ’ s   d i s e a s e   pa t i e n t s   h a n d  ge s t ur e   ( P DP - HG )   s e g m e n t a t i o n   s y s t e m   a r e   out l i ne d  a s   f o l l o w s :     3. 4. 1.   Dat as e t   p r e p a r at ion   A   da t a s e t   o f   P DP  h a n d  ge s t ur e s   wa s   c r e a t e d,   s i mu l a t i n g  pot e n t i a l   n e ur o l o g i c a l   de f i c i t s .   T hi s   dt a t s e t   i nc l ude d  1000  h a n d  ge s t ur e   i m a ge s .   T h e s e   i m a g e s   a r e   c a t e g o r i z e d  i n t o   9  d i f f e r e n t   c l a s s e s   a n d  a r e   a s   s h o wn   in  T a bl e   1.   T hi s   da t a s e t   i n c l ude s   o r i g i na l   h a n d  ge s t ur e   i m a ge s   a n d  t h e i r   c o r r e s po n d i n g  s e g m e n t a t i o n   m a s ks .     3. 4. 2 .  Dat as e t   s p l it t in g   T h e   da t a s e t   s p l i t t i n g  i s   v e r y   i m po r t a n t   i n   de e p  l e a r ni ng  to   e v a l ua t e   h o w  we l l   t h e   m o de l   wo r ks   to  n e w,   u n s e e n   d a t a .   I t  i s   h e l p f u l   f o r   m o de l   t o   l e a r n  t h e   pa tt e r n s ,   f i ne   t uni ng  t o  w o r k  e f f i e c i e n t l y .   T he   da t a s e t  wa s   s p li t   i n t o  t r a i ni ng,   t e s t i n g,   a n d  v a li da t i o n   s u b s e t s   to   e n s u r e   e f f e c t i v e   m o de l   t r a i ni ng  a n d  e v a l ua t i o n .   T h i s   pa r t i t i o ni ng  h e l ps   a s s e s s   U - Ne t   v a r i a n t s   o n   un s e e n   da t a   f o r   r e l i a bl e   pe r f o r m a n c e .     3. 4. 3 .  M od e l   c on f igu r at ion   T h e   U - Ne t   m o de l   a n d  i t s   v a r i a n t s - i n c l ud i ng  U - Ne t ,   U - Ne t   wi t h   3  l a y e r s ,   e nc o de r - de c o de r ,   a n d     U - Ne t  wi t h   de ns e   s k i p  c o n ne c t i o n s - we r e   c o nf i gu r e d.   T hi s   i nv o l v e d  de f i n i ng  t h e   n e t w o r k   a r c hi t e c t ur e   a n d  im p l e m e n t i n g  s pe c if i c   m o d i f i c a t i o n s   t a i l o r e d  to  t h e   s e g m e n t a t i o n   t a s k.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 4 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 2 5 :   972 - 982   978   3 . 4. 4 .  P e r f o r m an c e   m e t r ics   c a l c u l at ion   P e r f o r m a n c e   m e t r i c s ,   a s   de t a i l e d  i n  s e c t i o n   3. 3 . ,   we r e   c o m put e d,   i n c l ud i ng  a c c ur a c y ,   r e c a ll ,   pr e c i s i o n ,   I o U,   a n d  d i c e   s c o r e .   A   c o m pr e h e ns iv e   e va l u a t i o n   o f   t h e   m o de l s ’   c a pa bil i t y   t o   i de nt i f y   a n d  de l i ne a t e   h a n d  ge s t ur e s   i s   pr o vi d e d  by   t h e s e   m e t r i c s .     3. 4. 5 .  M od e l   c om p ar i s on   wit h   p r e t r ain e d   m od e ls   P r e tr a i n e d  m o de l s ,   s uc h   a s   R e s Ne t   a n d  VG GN e t ,   we r e   a pp l i e d  t o   t h e   da t a s e t.   T h e   r e s u l t s   f r o m   t h e s e   m o de l s   we r e   us e d  f o r   c o m pa r i s o n   w i t h   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   i m p l e m e n t e d  m o de l s .   Ha n d   ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n   f o r   p a r ki ns o n ’ s   pa t i e n t s   wa s   i m p l e m e n t e d  us i n g  U - Ne t  a n d  i t s   v a r i a n t s   o n   G oo gl e   C o l a b   w i t h  a n   NV I DI A   T 4  GPU,   l e v e r a g i ng  a   c us t o m   da t a s e t.       4.   RE S UL T   AN D  DI S CU S S I ON   T h e   U - Ne t   m o de l   a n d  i t s   v a r i o us   va r i a n t s   we r e   e v a l ua t e d  o n   a   s e l f - ge n e r a t e d  h a n d  ge s t ur e   i m a g e   da t a s e t,   a s   o u t l i ne d  i n   s e c t i o n   3. 1.   T o  tr a i n   t h e   m o de l s ,   32   b a t c h e s   we r e   d i vi d e d  i n t o  50   e p o c h s .   T h e   m o de l   a c c ur a c y   a n d  m o de l   l o s s   a r e   i m po r t a n t  pa r a m e t e r s   i n   d e e p  l e a r ni ng.   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t he   U - Ne t  a r c hi t e c t ur e   i s   i ll u s t r a t e d  i n   F i gur e   1.   I t  pr e s e n t s   t h e   o v e r a l l   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   U - Ne t   a r c hi t e c t ur e   dur i n g   t r a i ni ng  a n d  va l i d a t i o n   p h a s e s   i n   f o r m   o f   m o de l   a c c ur a c y   a n d  m o de l   l o s s .   I t  s h o ws   t h e s e   pa r a m e t e r s   c h a n g e s   o v e r   50  e p o c h s .   S pe c i a ll y   F i gur e   1( a )   t h e   a c c ur a c y   t r e n d  a n d  F i gur e   1( b )   t h e   l o s s   pr o gr e e s i o n .   F r o m   t h e   gr a ph s ,   i t   i s   o b s e r v e d  t h a t   t h e   tr a i ni ng  l o s s   a c hi e ve d  wa s   0. 20,   wi t h   a   c o r r e s po n di n g  t r a i ni ng  a c c ur a c y  o f   0. 90.   On   t h e   v a li da t i o n   da t a s e t ,   t h e   m o de l   y i e l d e d  a   v a li da t i o n   l o s s   o f   0. 2717  a n d  a   va l i da t i o n   a c c ur a c y   o f   0. 8756.   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   m o d i f i e d  U - Ne t   a r c hi t e c t ur e   i n   f o r m   o f   t h e   m o de l ’ s   a c c ur a c y   a n d  l o s s   t h r o ugh o u t  t h e   t r a i ni ng  a n d  v a li da t i o n   p h a s e s   a c r o s s   v a r i o us   50  e po c hs   i s   s h o w n   i n   F i gur e   2.   F ur t h e r ,   t h e   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   o f   t h e   m o d i f i e d  U - Ne t   a r c hi t e c t ur e   a r e   i ll us t r a t e d   i n   F i gur e s   2( a )   a n d  2( b ) .   T h e   r e s u l t s   i nd i c a t e   t h a t  t h e   m o de l   a c hi e v e d  a   t r a i ni ng  l o s s   o f   0. 2853  a n d  a n   a c c ur a c y   o f   0. 8629,   whi l e   t h e   v a li da t i o n   l o s s   wa s   0. 2649  w i t h   a   c o r r e s p o n d i n g  a c c ur a c y   o f   0. 8741.   T h e   e n c o de r   de c o de r   m o de l   pe r f o r m a n c e   i n   f o r m   o f   c o r r e c t  pr e di c t i o n s   o f   s e g m e n t a t i o n   m a s k  a l o n g  w i t h   h e   e r r o r s   b e t we e n   m o de l s   pr e d i c t e d  o u t pu t   a n d  a c t ua l   t a r ge t  v a l ue   i n   t h e   f o r m   o f   m o de l   a c c ur a c y   a n d  m o de l   l o s s   i s   i l l u s t r a t e d   i n   F i gur e   3.   A s   s h o wn   i n   F i g ur e s   3( a )   a n d  3( b ) ,   t h e   m o de l   a c hi e ve d  a   t r a i ni ng  l o s s   o f   0. 0198  a n d  a n   a c c ur a c y   o f   0. 9541,   whi l e   t h e   v a li da t i o n   l o s s   wa s   0. 0371  wi t h   a   va l i d a t i o n   a c c ur a c y   o f   0. 9328.   F i gur e   4  i l l u s t r a t e s   t h e   o v e r a l l   pe r f o r m a nc e   o f   th e   m o d i f i e d   U - Ne t  a r c hi t e c t ur e   wi t h   de ns e   s k i p   c o n n e c t i o ns   dur i n g  t r a i ni ng  a n d  va l i d a t i o n   a c r o s s   50  e p o c h s .   I t  pr o vi de s   a   c o m pr e h e ns i ve   vi e w  o f   h o w  t h e   m o de l ’ s   a c c ur a c y   a n d  l o s s   e v o l v e d  t h r o ugh o u t   t h e   l e a r ni n g  pr o c e s s .   A s   s h o wn   i n   F i gur e   4( a )   a n d  4( b ) ,   t h e   m o de l   a t t a i n e d  a   t r a i ni ng  l o s s   o f   0. 2403  a n d  a n   a c c ur a c y   o f   0. 8895,   wi t h   a   v a l i d a t i o n   l o s s   o f   0. 20 76  a n d  a   v a li da t i o n   a c c ur a c y   o f   0. 9055.     T a bl e   2  di s p l a y s   t h e   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   f o r   e a c h   m o de l ,   i nc l ud i ng  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   I o U,   a n d  d i c e   s c o r e   b a s e d  o n   t h e   tes t i n g  da t a s e t .             ( a )   ( b )     F i gur e   1.   M o de l   pe r f o r m a nc e   f o r   U - Ne t  a r c hi t e c t ur e   o v e r   t h e   tr a i ni ng  a n d  va l i da t i o n   da t a s e t s     a c r o s s   t h e   e po c h s   ( a )   m o de l   a c c ur a c y   a n d  ( b )   m o de l   l o s s       T a bl e   2.   P e r f o r m a nc e   e va l ua t i o n   o f   d i f f e r e n t   s e g m e n t a t i o n   m o de l s   M o de l  n a m e   E v a lu a ti o n  p a r a m e t e r s   A c c u r a c y   P r e c is i o n   R e c a ll   I o U   D ic e   U - N e t  a r c hi t e c tu r e   93.61%   0.88   0.92   0.82   0.9   M o di f i e d U - N e t  a r c hi t e c tu r e   89.49%   0.83   0.85   0.72   0.83   A ut oe n c o de r  de c o d e r  a r c hi t e c tu r e   95.71%   0.94   0.92   0.87   0.93   U - N e t  w it h d e ns e  s ki p  c o nne c ti o ns   92.88%   0.89   0.89   0.8   0.88   P r e t r a in e d  m o d e l  w it h R e s N et   88.13%   0.82   0.8   0.69   0.81   P r e t r a in e d  m o d e l  w it h V G G N e t   94.62%   0.9   0.91   0.85   0.91   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       C ompar ati v e   analys is   of   u - ne t  ar c hit e c tur e s   and  v ar iant s   f or   hand  …   ( A v adhoot   R amgonda   T e lepatil )   979       ( a )   ( b )     F i gur e   2.   M o de l   pe r f o r m a nc e   f o r   m o d i f i e d  U - Ne t  a r c hi t e c t ur e   o v e r   t h e   t r a i ni ng  a n d  v a li da t i o n   da t a s e t s   a c r o s s   t h e   e po c h s   ( a )   m o de l   a c c ur a c y   a n d   ( b )   m o de l   l o s s           ( a )   ( b )     F i gur e   3.   M o de l   pe r f o r m a nc e   f o r   e n c o de r   de c o de r   a r c hi t e c t ur e   o v e r   t h e   t r a i ni ng  a n d  v a li da t i o n   da t a s e t s   a c r o s s   t h e   e po c h s   ( a )   m o de l   a c c ur a c y   a n d  ( b )   m o de l   l o s s           ( a )   ( b )     F i gur e   4.   M o de l   pe r f o r m a nc e   f o r   m o d i f i e d  U - Ne t  a r c hi t e c t ur e   wi t h   de n s e   s k i p  c o n n e c t i o ns   a r c hi t e c t u r e     o v e r   t h e   tr a i ni n g  a n d  v a li da t i o n   da t a s e t s   a c r o s s   t h e   e po c h s   ( a )   m o de l   a c c ur a c y   a n d  ( b )   m o de l   l o s s       T h e   a uto e n c o de r s   de c o de r   a r c hi t e c t ur e   o u t pe r f o r m s   a l l   o t h e r   m o de l s   a c r o s s   ke y   m e t r i c s ,   de m o ns t r a t i n g  t h e   hi g h e s t   o v e r a l l   e f f e c t i v e n e s s   i n   s e g m e n t a t i o n   t a s ks .   W i t h   a n   a c c ur a c y   o f   95. 71% ,   i t   e xc e l s   i n  c o r r e c t l y   c l a s s if yi ng  p i xe l s   a n d  a c hi e ve s   t h e   high e s t   pr e c i s i o n   ( 0. 94) ,   r e c a l l   ( 0. 92) ,   I o U  ( 0 . 87) ,   a n d  d i c e   s c o r e   ( 0. 93 ) .   T hi s   i n d i c a t e s   e x c e pt i o n a l   pe r f o r m a n c e   i n   b ot h   i d e n t i f yi ng  a n d  de l i ne a t i n g  o bj e c t  pi x e l s .     T h e   s t a n da r d  U - Ne t   a r c hi t e c t ur e   f o l l o w s   c l o s e ly   w i t h   a   93. 61%   a c c ur a c y ,   hi g h   pr e c i s i o n   ( 0. 88) ,   r e c a l l   ( 0. 92) ,   I o U   ( 0. 82 ) ,   a n d  d i c e   s c o r e   ( 0 . 90) ,   s h o wi n g   s t r o n g  pe r f o r m a n c e   b ut   s l i g h t l y   b e hi nd  t h e   a uto e n c o de r   de c o de r .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,  Vo l .   1 4 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 2 5 :   972 - 982   980   T h e   M o d i f i e d  U - Ne t   a r c hi t e c t ur e   pe r f o r m s   t h e   l e a s t   f a v o r a bl y ,   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   89. 49% ,   a n d  l o we r   s c o r e s   a c r o s s   pr e c i s i o n   ( 0. 83) ,   r e c a l l   ( 0. 85) ,   I o U  ( 0. 72 ) ,   a n d  d i c e   ( 0. 83) ,   s ugge s t i n g  t h a t   i t s   m o d i f i c a t i o ns   m a y   h a v e   r e duc e d  i t s   o v e r a l l   e f f e c t i v e n e s s .   T h e   U - Ne t   wi t h  de ns e   s k i p  c o nne c t i o n s   s h o ws   r o b us t   pe r f o r m a n c e   w i t h   a   92. 88%   a c c ur a c y ,   g oo d  p r e c i s i o n   ( 0. 89) ,   r e c a l l   ( 0. 89) ,   I o U   ( 0 . 80) ,   a n d  di c e   s c o r e   ( 0. 88) .   Al t h o ugh   i t   b e n e f i t s   f r o m   de n s e   s k i p  c o nn e c t i o ns ,   i t   d o e s   n ot   m a t c h   t h e   a uto e n c o de r   de c o de r ’ s   pe r f o r m a n c e .   Ove r a l l ,   t h e   a uto e n c o de r   de c o de r   a r c hi t e c t ur e   i s   t h e   m o s t   e f f e c t i v e   m o de l   f o r   s e g m e n t a t i o n   i n   t hi s   e x pe r im e n t ,   p r o vi d i ng   s upe r i o r   r e s u l t s   i n   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   I o U,   a n d  d i c e   s c o r e .   C us t o m   s e g m e n t a t i o n   m o de l s   o ut pe r f o r m   pr e t r a i ne d  R e s Ne t   a n d  VG GN e t   i n   a c c ur a t e l y   s e g m e n t i n g   h a n d  ge s t ur e s   f o r   p a r ki n s o n ’ s   pa t i e n t s .   W hi l e   t he   a u to e n c o de r - de c o de r   a r c hi t e c t u r e   a c hi e v e d  t h e   hi g h e s t  a c c ur a c y   a t   95. 71 % ,   s ur pa s s i n g  b o t h   pr e t r a i n e d   m o de l s ,   t h e   s t a n da r d  U - Ne t  a l s o   de m o ns t r a t e d  r o b us t  pe r f o r m a n c e   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   93. 61% .   I n   c o n tr a s t ,   t h e   pr e t r a i n e d  R e s Ne t   m o de l   u n de r pe r f o r m e d   wi t h   a n  a c c ur a c y   o f   88. 13% ,   i n d i c a t i n g  c h a ll e n ge s   i n  e f f e c t i v e ly   i de n t i f yi ng  a n d  s e g m e n t i n g  ge s t ur e s .   T h e   VG GN e t   m o de l   f a r e d  be tt e r ,   a c hi e vi ng  a n   a c c ur a c y   o f   94. 62% ,   b u t   s t i ll   f e ll   s h o r t   c o m pa r e d  to  t h e   b e s t - pe r f o r m i ng   c us t o m   a r c hi t e c t ur e s .   T hi s   s ugge s t s   t h a t  whi l e   pr e t r a i n e d  m o de l s   c a n   pr o vi de   a   s o l i d  f o un da t i o n ,   c us t o m - de s i g n e d  a r c hi t e c t ur e s   a r e   b e tt e r   s ui t e d  f o r   t h e   s pe c i f i c   h a n d  ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n   i n   t hi s   c l i n i c a l  c o n t e x t .     T h e   r e s u l t s   a r e   o r ga ni z e d  i n t o   a   c o m pr e he n s i ve   f igur e   a s   s h o wn   i n  F i gur e   6.   T h e   f i r s t   m o de l   a s s e s s e d  i s   t h e   s t a n da r d  U - Ne t,   n e x t   we   e x a mi ne d  a   m o d i f i e d  U - Ne t  wi t h   t h r e e   l a y e r s   f o l l o w i ng  t hi s ,   we   a n a ly z e d  a n  e n c o de r - de c o de r   m o de l ,   l a s t l y   a   U - Ne t  v a r i a n t   w i t h   de n s e   s k i p  c o n ne c t i o n s ,   a n   a dv a n c e d  a r c hi t e c t ur e   t h a t  i n t e gr a t e s   de ns e   c o nn e c t i o n s   b e t we e n   t h e   e n c o de r   a n d  de c o de r .   E a c h   r o w  i n   t h e   t a bl e   pr o vi de s   a   c o m pa r a t i v e   vi e w  o f   t h e   gr o un d  tr u t h   m a s ks   a l o n gs i de   t h e   pr e di c t e d  m a s k s   f r o m   t h e s e   m o de l s ,   hi g hli g ht i n g  t h e   e f f e c t i v e n e s s   a n d  pe r f o r m a nc e   d i f f e r e nc e s   a c r o s s   t h e   di f f e r e n t   a r c hi t e c t ur a l   a ppr o a c h e s .   T hi s   s t r uc t u r e d   c o m pa r i s o n   a ll o ws   f o r   a   c l e a r   a s s e s s m e n t   o f   h o w  e a c h   m o de l   v a r i a n t   pe r f o r m s   r e l a t i v e   to   t h e   ot h e r s   a n d  t h e   gr o un d  t r u t h .           F i gur e   6.   C o m pa r i s o n   o f   gr o un d  t r u t h   a n d  pr e d i c t e d  m a s k s   f o r   v a r i o us   de e p  l e a r ni ng  m o de l s       5.   CONC L USI ON   T h e   a im   o f   t hi s   s t ud y   wa s   t o  i de n t i f y   t h e   m o s t   a c c ur a t e   a n d  r o b us t   h a n d  ge s t ur e   s e g m e n t a t i o n  a r c hi t e c t ur e   f o r   P DP .   W e   de v e l o pe d  f o ur   m o de l s :  a   s t a n da r d  U - Ne t ,   a   t h r e e - l a y e r   U - Ne t   v a r i a n t ,   a n  a uto e n c o de r - de c o de r   a r c hi t e c t ur e ,   a n d  a   U - Ne t   wi t h   de n s e   s k i p  pa t h wa y s ,   a ll   t r a i n e d  o n   a   c us t o m   d a t a s e t   o f   1, 000  i m a g e s   a n d  c o r r e s po n d i n g  m a s ks .   T h e   a ut o e n c o de r - de c o de r   a r c hi t e c t ur e   e m e r ge d  a s   t h e   m o s t   e f f e c t i ve ,   a c hi e vi ng  a n   a c c ur a c y   o f   95. 71%   a n d  hi g h   pr e c i s io n   ( 0. 94) ,   r e c a l l   ( 0. 92) ,   I o U  ( 0 . 87) ,   a n d  d i c e   s c o r e   ( 0. 93) .   T h e   s t a n da r d  U - Ne t  a l s o   pe r f o r m e d  we l l   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   93. 61% .   I n   c o n t r a s t ,   t h e   m o d i f i e d  U - Ne t  s h o we d   l o we r   pe r f o r m a n c e   ( 89. 49% ) ,   i n d i c a t i n g  t h a t   i t s   e nh a nc e m e n t s   d i d  n o t   y i e l d  t h e   de s i r e d   im pr o v e m e n t s .   W h e n   c o m p a r e d  to   p r e t r a i n e d  m o de l s   l i k e   R e s Ne t   a n d  VG GN e t ,   o u r   c us to m   a r c hit e c t ur e s   o u t pe r f o r m e d  t h e s e   o p t i o ns ,   pa r t i c u l a r ly   hi g hli g h t i ng  t h e   t a i l o r e d  m o d e l s ’   s t r e n gt h s   i n   t hi s   c l i n i c a l   c o n t e x t .   T h e   r e s u l t s   un d e r s c o r e   t h e   pot e n t i a l   o f   a d v a n c e d  de e p  l e a r ni ng  a r c hi t e c t ur e s   to  e n ha n c e   m e d i c a l   i m a ge   a n a ly s i s   a n d  i m pr o v e   d i a g n o s t i c   c a pa bi li t i e s   i n   n e ur o de ge n e r a t i v e   d i s e a s e s .   F ut ur e   r e s e a r c h   m a y  i nv o l ve   r e f i n i ng  t h e s e   m o de l s   a n d  e x p l o r i n g  a dd i t i o n a l   a r c hi t e c t ur e s   to   f ur t h e r   a dv a n c e   a ut o m a t e d  ge s t ur e   r e c o gni t i o n  f o r   p a r k i n s o n ’ s  d i s e a s e .       F UN DI NG  I N F ORM AT I ON   A ut h o r s   s t a t e   n o  f u n d i ng  i nv o l v e d.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       C ompar ati v e   analys is   of   u - ne t  ar c hit e c tur e s   and  v ar iant s   f or   hand  …   ( A v adhoot   R amgonda   T e lepatil )   981   AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT     Nam e   of   Aut h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Av a d h o ot   R a m go n da   T e l e pa t i l                               J a y a s h r e e   S a t hy a n a r a y a na   Va dd i n                                 C   :    C o n c e pt ua li z a ti o n   M   :    M e th o d o l o g y   So   :    So f twa r e   Va   :    Va li da ti o n   Fo   :    Fo r ma l  a na l y s is   I   :    I nve s ti ga ti o n   R   :    R e s o u r c e s   D   :   D a ta  C ur a ti o n   O   :   W r it in g  -   O r ig in a l  D r a f t   E   :   W r it in g  -   R e v i e w  &   E di ti ng   Vi   :    Vi s ua li z a ti o n   Su   :    Su pe r v is io n   P   :    P r o j e c t  a dmi ni s tr a ti o n   Fu   :    Fu ndi ng a c qui s it i o n         CONF L I CT   OF   I NT E RE S T   S T AT E M E NT     A ut h o r s   s t a t e   n o  c o nf li c t   o f   i n t e r e s t .       DA T A  AV AI L AB I L I T Y   T h e   da t a s e t   us e d  i n   t hi s   s t ud y   w a s   s e l f - ge n e r a t e d  us i n g  a   USB   we b c a m   u n de r   c o n t r o l l e d  c o n d i t i o ns   a n d  i s   n o t  publ i c ly   a v a il a bl e   due   to  pr i v a c y   a n d  p r o j e c t - s pe c i f i c   c o n s t r a i n t s .   H o we v e r ,   t h e   da t a   c a n   b e   m a de   a v a il a bl e   f r o m   t h e   c o r r e s p o n d i n g  a ut h o r   up o n   r e a s o n a bl e   r e que s t   f o r   a c a de m i c   a n d  r e s e a r c h   pur po s e s .       RE F E R E NC E S   [ 1]   O .  R o nn e be r g e r ,  P .  F is c he r ,  a nd  T .  B r ox ,   “ U - ne t :  c o n vo lu ti o n a l  ne tw o r ks   f or   b i o me d ic a l   im a ge   s e gm e nt a ti o n,”   L e c tu r e   N ot e s   in   C om put e r   Sc ie nc e   ( in c lu di ng  s ubs e r ie s   L e c tu r e   N ot e s   in   A r ti f i c ia l  I nt e ll ig e nc e   and  L e c tu r e   N ot e s   in   B io in f or m at ic s ) ,  vo l.   93 51,  pp. 234 – 241, 2015, do i:  10.1007/978 - 3 - 319 - 24574 - 4_28.   [ 2]   H .  C a o   e t  al . ,  “ S w in - U ne t:   U n e t - l ik e   pur e   tr a ns f o r m e r   f o r  me di c a l  im a ge   s e gm e nt a ti o n,”   in   L e c tu r e   N ot e s   in   C om put e r   Sc ie nc e ,  vo l.  13803  L N C S , 2023, pp. 205 – 218.   [ 3]   N .  S id di que ,  S .  P a h e di ng,  C .  P .  E lk in ,  a nd  V .  D e v a bha kt uni ,  “ U - N e t  a nd  it s   v a r ia nt s   f o r   m e di c a l  im a ge   s e gm e nt a ti o n:   a   r e v i e w   of   th e o r y  a nd a ppl i c a ti o ns ,”   I E E E  A c c e s s ,  v ol . 9, pp. 82031 – 8205 7, 2021, do i:  10.1109/AC C E S S .2021.3086020.   [ 4]   A .  G ha z na v i,   M .  S a be r i oo n,  J .  B r o m,  a nd  S .  I tz e r o tt ,  “ C o mpa r a ti ve   pe r f or ma n c e   a na l y s is   of   s im pl e   U - N e t,   r e s id ua l  a tt e nt i o n   U - N e t,   a nd  V G G 16 - U - N e t   f o r   in ve nt o r y   in la nd  w a te r   b o di e s ,”   A p pl i e d  C om put in g  and  G e os c ie nc e s ,  v o l.   21,  p.   100150,  M a r .  20 24,  do i:  10.1016/j .a c a gs .2023.100150.   [ 5]   V .  A na nd,  S .   G upt a ,  D .  K o unda l,   S .  R .  N a y a k,  P .  B a r s o c c hi ,  a nd  A .  K .  B ho i,   “ M o di f ie d  U - N E T   a r c hi t e c tu r e   f o r   s e gm e nt a ti on  of   s ki n l e s io n,”   Se ns or s , v ol . 22, n o . 3, p. 867, J a n. 2022, do i:  10.3 390/ s 22030867.   [ 6]   R .  A .  A r un,  S .  U ma ma he s w a r i,   a nd  A .  V .  J a in ,  “ R e duc e d  U - N e t  a r c hi t e c tu r e   f o r   c la s s if y i ng  c r o p  a nd  w e e d  us in g  pi xe l - w is e   s e gme nt a ti o n,”   in   2020  I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   f or   I n nov at io n  in   T e c hnol ogy ,   I N O C O N   2020 ,   N o v .  2020,  pp.  1 – 6,  do i:   10.1109/I N O C O N 50539.2020.9298209.   [ 7]   M .  U .  R e hma n,  S .  C ho ,  J .  H .  K i m,  a nd  K .  T .  C h o ng,  “ B u - n e t:   b r a in   tu m o r   s e gm e nt a ti o n  us in g  mo di f i e d  u - n e t  a r c hi te c tu r e ,”   E le c tr oni c s  ( Sw it z e r la nd) , vo l.  9, n o . 12, pp. 1 – 12, De c .  2020, d o i:  10.3390/ e l e c tr o ni c s 9122203.   [ 8]   H .  L u,   Y .  S h e ,  J .  T i e ,  a nd  S .  X u,  “ H a l f - U N e t:   a   s im pl i f ie d   U - N e t  a r c hi t e c tu r e   f or   m e di c a l  im a ge   s e gm e nt a ti o n,”   F r ont ie r s   i n   N e ur oi n f or m at ic s , v o l.  16, J un. 2022, d o i:  10.3389/ f ni n f .2022.9 11679.   [ 9]   N .  S a mb y a l,   P .  S a in i,   R .  S y a l,   a nd  V .  G upt a ,  “ M o di f ie d  U - N e t  a r c hi t e c tu r e   f o r   s e ma nt ic   s e gm e nt a ti o n  of   di a b e ti c   r e ti n opa th y   im a ge s ,”   B io c y be r ne ti c s  and B io m e di c al  E ngi ne e r in g , v o l.  40,  no . 3, pp. 1094 – 1109, J ul . 2020, d o i:  10.1016/j .bb e .2020.05.00 6.   [ 10]   N .   Y .   Q .   A bde r r a hi m ,   S .   A b de r r a hi m,   a n d   A .  R id a ,   “ R o a d   s e g me n ta ti o n   u s in g  u - ne t  a r c hi te c t ur e , ”   i n  P r o c e e di n g s   -   2 02 0  I E E E   I nt e r n at io nal   C o n fe r e n c e   o f   M o r oc c an  G e o m at i c s ,  M O R G E O  2 02 0 ,  M a y  2 02 0,  p p.  1 – 4 ,  do i:   10 .1 10 9/ M o r ge o 4 92 28 .2 02 0. 91 21 887 .   [ 11]   X .  L i,   W .  Q ia n,  D .   X u,  a nd   C .  L iu ,  “ I ma g e   s e gme n ta ti o n  ba s e d  o n   im pr ove d  U n e t, ”   J our nal   of   P hy s ic s :   C onf e r e nc e   Se r i e s ,  vo l.   1815, no . 1, p. 012018, F e b. 2021, d o i:  10.1088/1742 - 6596/181 5/ 1/ 012018.   [ 12]   S .  S i v a ga mi ,  P .  C hi t r a ,  G .   S .  R .  K a il a s h,  a nd  S .  R .  M ur a li dha r a n,  “ U N e t  a r c hi t e c tu r e   ba s e d  d e nt a l  pa n o r a mi c   i ma ge   s e gme nt a ti o n,”   in   2020  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  W ir e le s s   C om m uni c at io ns ,  Si gnal   P r oc e s s in g  and  N e tw or k in g,  W iS P N E T   2020 , A ug. 2020, pp. 187 – 191, do i:  10.1109/WiS P N E T 48689.2 020.9198370.   [ 13]   N .  A .  N e z la ,  T .  P .  M it hun  H a r id a s ,  a nd  M .  H .  S upr i y a ,  “ S e m a nt ic   s e gm e nt a ti o n  of   und e r w a t e r   im a g e s   us in g  U N e t  a r c hi te c tu r e   ba s e d  de e p  c o n vol ut i o na l  e n c o de r   de c o d e r   m o de l, ”   in   202 1  7t h  I nt e r nat io nal   C on fe r e n c e   on   A dv anc e d  C om put in g  and  C om m uni c at io n Sy s te m s , I C A C C S 2021 , M a r . 2021, pp. 28 – 33, do i:  10.1109/ I C A C C S 51430.2021.9441804.   [ 14]   Z . Z h o u, M . M . R . S id di qu e e , N .  T a jb a khs h, a nd J . L ia ng, “ U N e t+ + :  r e d e s ig ni ng s ki p  c o nne c ti o ns  t o   e x pl o it   mul ti s c a l e   f e a tu r e s   in   im a ge   s e gm e nt a ti o n,”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  M e di c al   I m agi ng ,  vo l.   39,  n o .  6,  pp.  1856 – 1867,  J un.  2020,  do i:   10.1109/ T M I .2019.2959609.   [ 15]   X .  L i,   Z .   F a ng,  R .  Z ha o ,  a nd  H .  M o ,  “ B r a in   t um or   M R I   s e gm e nt a ti o n  m e th o d  ba s e d   o n  im p r ov e d   R e s - U N e t, ”   I E E E   J our na l  of   R adi o  F r e que nc y  I de nt if ic at io n , v o l.  8, pp. 652 – 657, 2024, d o i:  10.1109/J R F I D .2023.3349193.   [ 16]   A .  S r e e kuma r   a nd  M .  G e e th a ,   “ H a nd  s e gm e nt a ti o n  in   c o mpl e x  ba c kgr o und   us in g  U N e t, ”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   2nd  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I nv e nt iv e   R e s e a r c h  i n  C om put in g  A ppl ic at io ns ,  I C I R C A   2020 ,  J ul .  2020,  pp.  440 – 445,  do i:   10.1109/I C I R C A 48905.2020.9183215.   [ 17]   H .  P .   J .   D ut ta ,  D .  S a r ma ,  M .  K .  B hu y a n,  a nd  R .  H .  L a s ka r ,  “ S e ma nt i c   s e gm e nt a ti o n   ba s e d  ha nd  g e s tu r e   r e c o gni ti o n  us in g  de e p  ne ur a l  ne twor ks ,”   in   26t h   N at io nal   C on f e r e nc e   on  C om m uni c at io ns ,  N C C   2020 ,   F e b.  2020,  pp.  1 – 6,  do i:   10.1109/NC C 48643.2020.9055990.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.