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.