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 .   14 ,   N o .   3 ,  De c e m b e r   20 25 ,   pp.   933 ~ 940   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 14 i 3 . pp 93 3 - 940             933       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   C la ssi f ic at io n  of   b r e ast  c an c e r  u si n g a p r e c is e  d e e p  l e ar n in g  m od e l  ar c h ite c t u r e       M oh am m e d   Gh az a l 1 ,   M u r t ad h a  Al - Gh ad h an f a r i 2 ,   F aj e r   F  F ad h il 2   1 D e pa r tm e nt   of  M e di c a l  I ns tr um e nt a ti o n  T e c hn o l o g y ,  T e c hni c a l  E ngi ne e r in g C o l le g e , N o r th e r n  T e c hni c a l  U ni ve r s it y , M o s ul , I r a q   2 N e tw o r k U ni t,  C o mput e r  C e nt e r , U ni ve r s it y   of  M o s ul , 41002  M o s ul , I r a q       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  No v   26,   2024   R e vi s e d  M a y   3,   2025   A c c e pt e d  J u l   1,   2025       Bre as t   c a n ce r   i s   an   i m p o rt an t   t o p i c   i n   med i c a l   i m a g e   an al y s i s   b ec a u s e   i t   i s   a   h i g h - ri s k   d i s e as e   a n d   t h e  l e a d i n g   c au s e   o f   d e at h   i n   w o me n .   E arl y   d e t ec t i o n   o f  b r e as t   c a n ce r  i m p ro v e s   t r e at men t   o u t co me s ,   w h i c h   c an   b e  a c h i e v ed   b y   i d e n t i f y i n g   i t   u s i n g   m a mm o g rap h y   i m ag e s .   C o m p u t e r - ai d ed   d i a g n o s t i c  s y s t em s   d e t ec t   an d   cl as s i f y   med i c a l   i m a g e s   o f   b re a s t   l e s i o n s ,   a l l o w i n g   rad i o l o g i s t s   t o   m a k e   a ccu rat e  d i ag n o s e s .   D ee p   l e ar n i n g   al g o r i t h m s   i m p ro v ed   t h e   p e rf o r m an ce   o f  t h e s e   d i a g n o s e s   s y s t em s .   W e   u t i l i z e d   e ff i c i en t   d ee p   l e ar n i n g   ap p ro a c h e s   t o   p ro p o s e   a  s y s t em   t h at   c an   d e t ec t   b re as t   c an ce r  i n   m a mm o g ra m s .   T h e   p ro p o s e d   ap p ro a c h   ad o p t e d   r el i e s   o n   t w o   m ai n   el eme n t s :   i m p ro v i n g   i m ag e   c o n t r as t   t o   e n h an ce   m ar g i n al   i n fo r mat i o n   an d   e x t rac t i n g   d i s c r i m i n at o r y   f e at u r e s   s u ffi c i en t   t o   i m p ro v e   o v e ral l   cl as s i fi c at i o n   q u a l i t y ,   t h e s e  i m p ro v eme n t s   ach i ev e d   b as ed   o n   a  n ew   mo d el   f ro m  s c rat c h   t o   f o c u s   o n   e n h an ci n g   t h e  a cc u ra cy   a n d   r el i ab i l i t y   o f   b re as t   can c e r   d e t ec t i o n .   T h e  mo d e l   t rai n e d   o n   t h e   d i g i t al   d at ab as e   fo r  s c r e en i n g   m a mmo g rap h y   ( D D SM)   d at as e t   an d   c o m p ar e d   w i t h   d i ff e r e n t   co n v o l u t i o n a l   n eu ral   n e t w o r k   (C N N )   mo d e l s ,   n a me l y   E ffi ci e n t N e t B1 ,   E ff i c i en t N e t B5 ,   Re s N e t - 5 0 ,   an d   R e s N e t - 1 0 1 .   Mo re o v e r,   t o   en h a n ce   t h e  f e at u r e  s el ec t i o n   p ro ce s s ,   w e  h av e  i n t eg rat ed   ad am  o p t i mi ze r   i n   o u r  me t h o d o l o g y .   In   ev al u at i o n ,   t h e  p ro p o s e d   me t h o d   ac h i e v ed   9 6 . 5 %   a ccu ra cy   a c ro s s   t h e   d at as e t .   T h e s e  r e s u l t s   s h o w   t h e  e ff ec t i v en e s s   o f  t h i s   me t h o d   i n   i d e n t i f y i n g   b r e as t   c an ce r   t h ro u g h   i m ag e s .   K e y w o r d s :   B r e a s t   c a n c e r   De e p  l e a r ni ng   E f f i c i e n t Ne t   R e s Ne t   DD S M   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 :   M o h a m m e d  Gh a z a l     De pa r t m e n t   o f   M e d i c a l   I n s t r u m e n t a t i o n   T e c hn o l o gy ,   No r t h e r n   T e c hni c a l   U ni ve r s i t y   M o s u l ,   I r a q    E m a i l :  m o h a mm e d. gha z a l @n t u. e du. i q       1.   I NT RODU C T I ON   C a n c e r   i s   a   c o m p l e x   d i s e a s e ,   whi c h   c a n   b e   e x p l a i n e d  a s   t h e   gr a dua l   i n c r e a s e   a n d  s pr e a d  o f   a bn o r m a l   c e l l s   w i t hi n  t h e   b o d y   [ 1] .   B r e a s t   c a n c e r   i s   o n e   o f   t h e   m o s t   pr e v a l e n t   c a n c e r s ,   po s i n g  a n   i m po r t a n t   gl o b a l   h e a l t h   c h a ll e n ge ,   a s   i t   i s   a   m a j o r   c a us e   o f   de a t h   a m o n g  wo m e n   wo r l dw i de .   M o r t a l i t y   r a t e s   f r o m   i t   e x c e e de d  d i s e a s e s   s uc h   a s   m a l a r i a   o r   t ub e r c u l o s i s .   T h e   W o r l d  He a l t h   Or ga ni z a t i o n   ( W HO )   a l s o   r e por t e d   i n   2018  t h a t  t h e r e   a r e   m o r e   t h a n   17  m il li o n   c a n c e r   c a s e s   wo r l dw i de ,   a n d  s t a t e d  t h a t   t hi s   n u m be r   i s   e x pe c t e d  t o  i n c r e a s e   s i g nif i c a n t l y   i n   t h e   c o m i ng  y e a r s   [ 2] .   T h e r e   a r e   t r e m e n do us   e f f o r t s   i nv e s t e d  i n   i n t e n s i ve   r e s e a r c h   by   m e d i c a l  e x pe r t s   a n d  s c i e n t i s t s   to  f i nd  t h e   b e s t   t r e a t m e n t   f o r   b r e a s t   c a n c e r   a n d  i t s   pr e v e n t i o n ,   b ut   t h e   c h a n g i n g  n a t ur e   o f   t h e   di s e a s e   i s   o n e   o f   t h e   m o s t  pr o m i ne n t   c h a l len ge s   t h a t  s c i e n t i s t s   f a c e   to  t r e a t  i t .   T h e   d i s e a s e   b e g i ns   in  s o m e   f e m a l e   b r e a s t   t i s s ue   a n d  t h e n   t r i e s   to  m o ve   to  vi t a l   o r ga n s .   I t  i s   t h e r e f o r e   i m po r t a n t   to  o b s e r v e   t h e   e x c e s s i ve   gr o wt h   o f   m a mm a li a n   c e ll s   w hi c h   c a n   l e a d  to  t h e   f o r m a t i o n   o f   t um o r s   i n   f e m a l e s .   T h e s e   t u m o r s   a r e   d i vi de d,   c r uc i a ll y ,   i n t o   t w o  c a t e g o r i e s :  c a n c e r o us   a n d  n o n - c a n c e r o us ,   a n d  t h e i r   d i f f e r e n t i a t i o n   i s   a s s e s s e d  b y   BI - R A DS  s c o r e s   [ 3] .     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 .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  933 - 940   934   B e ni g n   t u m o r s   a r e   c l a s s i f i e d  a s   n o n - c a n c e r o us   a n d  o f t e n   t r e a t a bl e ,   a n d  t h e y   do   n ot  p o s e   a   di r e c t   t h r e a t   to  w o m e n's   l i ve s ,   b ut   m a li g n a n t   t um o r s ,   o n   t h e   c o n t r a r y ,   c a n   s pr e a d  t o   ot h e r   a r e a s   a n d  t i s s u e s   t h r o ugh   t h e   l ym p h a t i c   s y s t e m   o r   bl o o ds t r e a m ,   n e c e s s i t a t i ng  t r e a t m e n t   wi t h   s ur ge r y   or   r a di a t i o n   t h e r a p y   to  c om ba t   t hi s   m a li g n a n t   d i s e a s e .   M a mm o gr a p hy ,   w hi c h   i nv o l ve s   a pp l yi ng  a   l i g h t   do s e   o f   X - r a y   t o   t h e   b r e a s t ,   i s   t h e   pr i m a r y   wa y   to  de t e c t  t h e   di s e a s e .   De s p i t e   t hi s ,   r e s e a r c he r s   h a v e   e x p l o r e d  s e v e r a l   bi o m e d i c a l   im a g i ng  t e c h ni que s   to  s uppo r t  s pe c i a li s t   r a di o l o g i s t s   i n   t h e i r   m i s s i o n   to  de t e c t  a n d  tr e a t  t h e   di s e a s e .   T h e   c o m put e r   a i de d  d i a g n o s i s   ( C A D)   m o de l   i s   c o n s i de r e d  t h e   m o s t  pr o m i ne n t   a s s i s t a n t   to  r a di o l o g i s t s   i n   t h e   f i e l d  o f   i de n t i f yi ng  m a li g n a n t   b r e a s t   c a n c e r   t um o r s   [ 4 ] .   T hi s   i s   due   to  i t s   a bil i t y   t o  r e c o gni z e   i m a ge s   a n d  t h e   po s s i bil i t y   o f   c l a s s i f yin g  t h e m ,   s o   i t   i s   t h e   pr e f e r r e d  c h o i c e   f o r   t hi s   vi t a l   f i e l d.   De e p  l e a r ni ng  t e c hni que s   h a ve   be e n   e m p l o y e d  i n   t hi s   f i e l d  f o r   t h e i r   a bi li t y   t o   e x tr a c t  de e p  f e a t ur e s   to   di a g n o s e   d i s e a s e   d i r e c t l y   f r o m   t h e   s o ur c e   o f   m a mm o gr a p hy ,   s o   i t   i s   t h e   m o s t   e f f e c t i v e   a n d  r e l i a bl e   a ppr o a c h   i n   t h e   m e d i c a l   f i e l d  [ 5] ,  [ 6 ] .     A c c ur a t e   d i a g n o s i s   o f   b r e a s t   a b n o r m a li t i e s   i s   a   f o r m i d a bl e   c h a ll e n g e   f o r   di a g n o s i n g  b r e a s t   c a n c e r   [ 7] ,   a n d  tr a di t i o n a l   m e t h o ds   r e m a i n   l o w - l e v e l   i n   de t e c t i n g  t h e   d i ve r s e   s pe c t r u m   o f   b r e a s t   l e s i o n s   [ 8] ,  [ 9] .   T h e r e f o r e ,   e m p l o yi ng  de e p  l e a r ni ng  f o r   t h e   pur po s e   o f   d i a g n o s i s   s i g nif i c a n t l y   im pr o v e s   pe r f o r m a n c e   a n d   pr o vi de s   a   g l im m e r   o f   h o pe   f o r   c o n t r o l li ng  t hi s   d i s e a s e   t h r o ugh   e a r l y   de t e c t i o n   [ 10] .   I de n t i f yi ng  t h e   c o r r e c t  t r a i t s   a s   we l l   a s   t h e i r   a ppr o pr i a t e   di s t r i b ut i o n   i s   a   ke y   a s pe c t  o f   a c c ur a t e   c l a s s i f i c a t i o n ,   e s pe c i a ll y  wh e n   i t   c o m e s   t o  di s t i n gu i s hi ng  b e t we e n   b e ni g n   a n d  m a li g n a n t   b r e a s t   l e s i o n s .   T h e r e f o r e ,   t h e   us e   o f   de e p  l e a r ni ng   h e l p s   to   b u i l d  a   r e li a bl e   i ns pe c t i o n   s y s t e m   t h a t   c a n   b e   a dd e d  w i t hi n  C A D  de vi c e s   [ 11] .   T h e   pr o p o s e d   o n c o l o g y   d i a g n o s t i c   s y s t e m   i s   c a p a bl e   o f   i d e n t i f yi ng  c a nc e r   i n   i t s   i ni t i a l   s t a ge s ,   a s   we l l   a s   e f f e c t i v e l y  m a n a g i ng  t h e   d i s e a s e   i n   a ll   s u bs e que n t   s t a ge s .     T h e   r e s t  o f   t h e   p a p e r   i s   s tr u c tu r e d   a s   f o l l ows :   S e c t i on   2   r e vi e ws   di f f e r e n t   r e l a t e d   w or k ,   whi l e   s e c t i o n   3   da t a s e t  a n d  pr e pa r a t i o n .   S e c t i o n   4   d e s c r i b e s   m e t h o do l o g y .   S e c t i o n   5   t h e   e x pe r i m e n t a l   wo r k  a n d  d i s c us s e s   t h e   r e s u l t s   a c hi e ve d,   whil e   s e c t i o n   6   pr e s e n t s   t h e   c o n c l us i o ns .       2.   RE L AT E D  WORK S   I n   r e c e n t   y e a r s ,   de e p  l e a r ni n g  a l go r i t hm s   h a v e   m a de   a   s i g nif i c a n t   de v e l o p m e n t   i n   va r i o us   f i e l ds ,   a n d   h a v e   b e e n   us e d  i n   t h e   de t e c t i o n   o f   b r e a s t   c a n c e r   t h r o ugh   m a mm o gr a p hy   im a ge s ,   a s   t h e y   h a v e   a ll e vi a t e d  t h e   c o m p l e x   c h a ll e n ge s   a s s o c i a t e d  w i t h   d i s t i n gu i s h i ng  be t we e n   b e ni g n   a n d  m a li g n a n t   l e s i o ns   a s   we l l   a s   i nc r e a s i n g  t h e   a c c ur a c y   a n d  e f f e c t i v e ne s s   o f   t h e   e a r l y   d i a g n o s i s   pr o c e s s .   C h o ugr a d   e t  al.   [ 12]   T h e   s t ud y   pr e s e n t e d  t h e   pi o ne e r i n g  D F e B C D  t e c h ni que   i n   i d e n t i f yi ng  a n d  de t e c t i n g  b r e a s t   c a n c e r   by   c l a s s i f yi ng   m a m m o gr a m s   u s i n g  a   c o m bi na t i o n   o f   S VM   a n d  E L i E C   c l a s s if i e r ,   a c hi e vi ng  a n   a c c ur a c y   l e v e l   o f   80. 30% .   T h e   c o nv o l ut i o n a l   n e ur a l   ne t wor k  ( C NN )   wa s   a l s o   us e d  i n   [ 13]   to  de t e r m i ne   t h e   po s s i bl e   l o c a t i o n s   o f   t h e   t um o r   i n   t h e   i m a g e   by   r e ve a li ng  t h e   p o s s i bi li t y   o f   p i x e l s   be i ng  a s s o c i a t e d  wi t h   b r e a s t   de f o r m i t i e s ,   whi c h   i s   a n   e f f e c t i v e   s t e p   i n   l o c a l i z i ng  t h e   l e s i o n ,   a n d  t h e   s t ud y   a c hi e ve d  a   pr e di c t i o n   a c c ur a c y   o f   93. 33% ,   whi c h   i s   hi g h  a c c ur a c y   s o   i t   i s   a   bi g  s t e p  to   de t e c t   a n d  c l a s s if y   b r e a s t   a b n o r m a li t i e s .     Dh u n ge l   e t  al.   [ 14]   a n   i nn o v a t i v e   d e e p  l e a r ni ng  C A D  t e c hni que   c o ns i s t i n g  o f   f o ur   s e que n t i a l   p h a s e s   wa s   i n t r o duc e d,   i ni t i a ll y   i n t e gr a t i n g  ge n e r a li z e d  m o r p h o l o g i c a l   c o m po n e n t   a n a l y s i s   ( GM C )   a n d  de e p  b e l i e f   n e t wo r k  ( DB N)   to   e x t r a c t   p ot e n t i a l   l e s i o n s .   T h e n ,   i t   i n t e gr a t e s   a r ea - b a s e d  c o nv o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r ks   ( R - C NN )   a n d  c o n d i t i o n a l   r a n do m   f i e l d s   ( C R F )   to   e f f e c t i v e ly   r e duc e   t h e   e r r o r   r a t e .   T h e   r e s u l t s   o f   t h e   w o r k   s h o w  t h a t   de e p  l e a r ni ng  h a s   i m pr o v e d  d i s e a s e   de t e c t i o n   s y s t e m s ,   i nc r e a s i ng  t h e   c ha n c e s   o f   a   m o r e   a c c ur a t e   d i a g n o s i s   o f   b r e a s t   c a n c e r .   Ha r e f a   e t  al.   [ 15 ] ,   a   n e w  m o de l   wa s   pr e s e n t e d  b a s e d  o n   t h e   us e   o f   t h e   gr a y   l e v e l   c o i n c i de nc e   m a t r i x   ( GL C M ) ,   a n d  t h e   us e   o f   s uppo r t  v e c to r   m a c hi ne   ( S VM )   t e c hn o l o g y   to   c l a s s i f y  i m a ge s   a n d  de t e c t  di s e a s e   by   t r a i ni n g  t h e   m o de l   o n   t h e   br e a s t   a n a l y s i s   s o c i e t y   ( M I A S )   da t a b a s e ,   wh e r e   t h e   m e t h o d  o b t a i n e d  pr o m i s i ng  r e s u l t s   w i t h   a n   a c c ur a c y   r a t e   o f   93. 88% .   I n   t h e   s a m e   w a y ,   [ 16]   i n t r o duc e d  a n   a l go r i t hm  t h a t   e f f e c t i v e ly   s e pa r a t e s   d i s e a s e d  t i s s ue   w i t hi n  a   m a mm o gr a m ,   w hi c h   h e l ps   m i n im i z e   t h e   i n c l us i o n   o f   d i s t a n t  p i x e l s   t h a t   d o   n ot  e x t e n d  a   c o n n e c t i o n   to   t h e   t um o r .   M o de r n   c l a s s i f i c a t i o n   m o de l s   us e d  t h e   DB N   i n   [ 17]   to  c l a s s if y   b r e a s t   de f o r m i t i e s ,   a n d  t h e   c us t o m   C NN   wa s   us e d  i n   [ 18]   F o r   t h e   s a m e   pur po s e ,   t h e   c l a s s if i c a t i o n  c a t e g o r i e s   we r e   di vi de d  i n t o   b e ni g n   a n d  m a l i g na n t   c a t e g or i e s .   R a j i n i ka n t h   e t  al.   [ 19]   t h e   n e ur a l   n e t wo r k   wa s   t r a i n e d  to   c l a s s if y   t h e r m a l   im a ge s   o f   t h e   b r e a s t   to  de t e c t   t h e   di s e a s e   a n d  t h e   s t ud y   a c hi e v e d  a n   a c c ur a c y   o f   92% .   T h e s e   s t udi e s   d i d  n o t  a c hi e ve   t h e   a c c ur a c y   we   we r e   h o pi n g  f o r ,   s o  we   b u i l t   o ur   o wn   m o de l   t o   i m pr o v e   t h e   a c c ur a c y   o f   d i s e a s e   de t e c t i o n .       3.   DA T ASE T   AN D  P R E P AR A T I ON   T h e   pr o p o s e d  s y s t e m   wa s   e va l ua t e d  us i n g  t h e   w i d e l y   r e c o gni z e d  d i g i t a l   da t a b a s e   o f   m a mm o gr a p hy  s c r e e ni ng  ( DD S M )   [ 20] .   T h e   DD S M   da t a s e t   i s   a   c o m pr e h e ns i ve   c o l l e c t i o n   t h a t   i n c l ude s   c o m pr e s s e d  b r e a s t   r a d i o gr a phy   f i lm s   s c a nn e d  a n d  s t or e d  i n   S tr e t c h   ( J P E G) .   I t  c o n s i s t s   o f   2620  b r e a s t   ph oto  s a m p l e s   a n d  i s   d i vi de d  i n t o   43  v o l u m e s .   I t   i s   wo r t h   n o t i n g  t h a t   e a c h   b r e a s t   c a s e   h a s   t wo   m o de s   o f   d i s p l a y   t ha t   we r e   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 las s if ication  o f   br e as t  c anc e r   us ing  a  pr e c is e   de e p  lear ning  mode l  ar c hit e c tur e   ( M ohamm e d  Ghaz al 1 )   935   a c c ur a t e l y   c a pt ur e d  f r o m   t h e   m e d i a n   l a t e r a l   o bl ique  ( M L O)   a n d  c r a ni o - c a uda l   ( C C ) ,   f o r m i ng  im a ge s   w i t h  im m e n s e   i nf o r m a t i o n   [ 21] .   On e   o f   t h e   m o s t   n ot a b l e   f e a t ur e s   o f   t h e   DD S M   da t a s e t   i s   t h a t   i t   c o n t a i ns   i m a ge s   o f   v a r i o us   c a s e s   a s s o c i a t e d  wi t h   b e ni g n   a n d  m a li g n a n t   b r e a s t   c a n c e r .   I n   a ddi t i o n   to  c o n t a i ni ng  vi t a l   i n f o r m a t i o n   r e l a t e d  to   t h e   e x a c t   l o c a t i o n   o f   l e s i o ns ,   whi c h   gr e a t l y   f a c il i t a t e s   t h e   pr o c e s s   o f   de t e c t i ng  b r e a s t   d i s e a s e s ,   m a k i n g  i t   t h e   m o s t  us e d  i n   t h e   f i e l d  o f   r e s e a r c h   to  de t e c t  a n d  d i a g n o s e   b r e a s t   c a n c e r ,   a s   c l e a r ly   s h o w n   i n   F i gur e   1.   All   im a g e s   i n   t h e   DD S M   da t a b a s e   un de r go   a   pr e - pr o c e s s i ng  pr o c e s s ,   whi c h   h a s   a   m a j o r   r o l e   i n  c l e a r i ng  i m a ge s   o f   un wa n t e d  n o i s e ,   i n   a dd i t i o n   to  r a i s i ng  t h e   qua l i t y   o f   i m a ge s   us i ng  i m a ge   e nh a n c e m e n t   t e c h ni que s   by   a pp lyi ng  m u l t i - t h r e s h o l d  t e r m i na l   e qua t i o n   a s   s h o wn   i n   F i gur e   2.   T hi s   f i gur e   s h o ws   th e   b r e a s t   im a ge   be f o r e   t h e   pr e - pr o c e s s i n g  s t a ge   a s   s h o wn   i n   F i gur e   2( a ) ,   whi l e   t h e   i m a g e   a f t e r   t hi s   s t a ge   i s   s h o w n   i n  F i gur e   2( b ) .   T h e   pr e - pr o c e s s i n g  s t a ge   he l p s   i n   o b t a i ni ng  c l e a r   im a ge s   a n d  e ns ur i n g  t h a t   t h e   pa r a m e t e r s   o f   t h e   im a ge   a r e   n o t   l o s t .   F o l l o we d  by   a   ke y   s t e p  o f   b a l a n c i ng  t h e   t r a i ni ng  da t a s e t ,   t hi s   de l i c a t e   b a l a n c e   i s   c e n t r a l   t o   e ns ur i n g  c o n t i n uo us   upda t e s   o f   pa r a m e t e r s   a n d  a c hi e vi ng   s t r o n g  pe r f o r m a nc e   f o r   de e p  l e a r ni ng  m o de l s   i n   a l l   c a t e g o r i e s   [ 22] ,   [ 23] .           F i gur e   1.   E x a m p l e s   o f   n o r m a l ,   be ni g n ,   a n d  m a li g na n t   M a m m o gr a m   im a ge s   f r o m   DD S M   da t a s e t           ( a )   ( b )     F i gur e   2.   T h e   o u t c o m e s   o f   t h e   i m a ge   pr e - pr o c e s s i ng,   n o i s e   r e m o v e   a n d  i m a ge   e nh a n c e m e n t ,     ( a )   t h e   i n put   i m a ge   a n d  ( b )   t h e   pr e p o c e s s e d  i m a g e       4.   M E T HO D   I t  i s   kn o wn   t h a t   t h e   pr o c e s s   o f   t r a i ni ng  t h e   de e p  c o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   ( DC NN )   m o de l   i s   a   l a r ge   t i m e ,   o f t e n   e x t e n d i n g  f o r   da y s   o r   e v e n   we e k s   i n   a dd i t i o n   to   c o s t l y   m a t e r i a l   r e s o ur c e s ,   a n d  t o  ov e r c o m e   t hi s   c h a ll e n ge ,   t h e   c o n c e pt   o f   t r a n s f e r   l e a r ni ng  e mer ge s   a s   a   v a l ua bl e   a ppr o a c h   to  s i g nif i c a n t l y   a c c e ler a t e   t h e   t r a i ni ng  pr o c e s s .   T hi s   a ppr o a c h   us e s   t h e   we i g h t   pa r a m e t e r s   o f   pr e - t r a i n e d  C NN   m o de l s   o b t a i ne d  f r o m   l a r ge - s c a l e   da t a b a s e s   s uc h   a s   I m a ge Ne t   [ 24] ,   to   a v o i d   t h e   n e e d  t o   s t a r t   t r a i ni ng  f r o m   s c r a t c h .   T h e   pr o c e s s   o f   t r a n s f e r r i n g  l e a r ni ng  to  f i ne - t uni n g  t h e   pa r a m e t e r s   o f   t h e   pr e - tr a i n e d  ne t wor k   i n   o r de r   to  a da p t  i t   to  t h e   n ua n c e s   o f   t h e   ne w  c l a s s i f i c a t i o n   pr o bl e m ,   a f t e r   t h e   i ni t i a l   t r a i ni n g  p h a s e ,   r e qu i r e s   a d j us t m e n t .   T h i s   i s   wh e r e   t h e   a r c hi t e c t ur a l   hi e r a r c hy   o f   t h e   n e ur a l   n e t wo r k   e m e r ge s   w h e r e   t h e   l o we r   l a y e r s   c a pt ur e   t h e   pa tt e r n s   s pe c i f i c   to   t h e   t a s k,   whi l e   t h e   uppe r   l a y e r s   c a pt ur e   b r o a de r   a n d  m o r e   ge ne r a l   f e a t ur e s .   M e a n w hil e ,   t h e   uppe r   l a y e r s   o f   t h e   pr e - tr a i ne d  m o de l   a r e   f r o z e n .   I n   t hi s   wa y ,   i t   i s   p o s s i bl e   to  b e ne f i t   f r o m   t h e   s t r uc t u r e   o f   t h e   l a y e r s   i n   t h e   pr e - t r a i n e d  m o de l   a s   w e l l   a s   t h e   po s s i bil i t y   o f   a d a pt i n g  t h e   l o we r   l a y e r s   o f   t h e   m o de l   t o   t r a i n   o n   ne w  da t a .   Al t h o ugh ,   t h e   pr e - t r a i n e d  m o de l s   c a r r y   t h e   bi a s e s   a n d  a s s u m pt i o ns   f r o m   t h e i r   o r i g i na l   t r a i ni ng  da t a ,   whi c h  h a v e   a   n e ga t i v e   a f f e c t   o n   t h e   m o de l   pe r f o r m a nc e .   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 .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  933 - 940   936   I n   t hi s   wo r k,   a   t y p i c a l   m o de l   f r o m   s c r a t c h   wa s   c r e a t e d  f o r   t h e   pur p o s e   o f   c l a s s if y i ng  b r e a s t   t um o r s   i n t o   t h r e e   c a t e g o r i e s .   T h e   pr o p o s e d  m o de l   h a s   be e n   c us t o m i z e d  C NN   l a y e r s   a n d  o p t i mi z e d  to  ge t  a   hi g h - pe r f o r m a n c e   c l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t .   F o r   t h e   pur po s e   o f   e v a l ua t i n g  t h e   pr o p o s e d  m o de l ,   t h e   da t a   we r e   t r a i n e d  o n  t h e   f o l l o w i ng  pr e - t r a i n e d  a l go r i t hm s :  E f f i c i e n t N e tB 1,   E f f i c i e n t Ne t B 5,   R e s Ne t - 50   a n d  R e s Ne t - 101.   As   t h e s e   m o de l s   a r e   a m o n g  t h e   m o s t   i m po r t a n t   m e t h o ds   t h a t   h a v e   b e e n   u s e d  t o  e x t r a c t   c o m p l e x   pa t t e r n s   f r o m   im a ge s ,   e s pe c i a ll y   m e d i c a l   o n e s ,   a l s o ,   t h e y   f o c us   i n  t h e i r   wo r k  o n   i m a g e   a c c ur a c y ,   l a y e r   de pt h   a n d  c h a nne l   w i dt h ,   whi c h   l e a ds   to   i n c r e a s e   i nf o r m a t i o n   pr o c e s s i n g  a n d  t h us   c a pt ur i n g  c o m p l e x   pa tt e r n s   a n d  f e a t ur e s   f r o m   t h e   g i v e n   da t a .   T h e   a r c hi t e c t ur e   o f   t h e   E f f i c i e n t Ne t   n e t w o r k   f o l l o ws   a   wo n de r f u l   s t r a t e gy   t h a t   e n a bl e s   t h e   m o de l   to  upgr a de   t h e   r e s o l ut i o n   o f   t h e   i m a ge ,   whi c h   i nc r e a s e s   t h e   o pp o r t uni t y   to   c a p t ur e   di f f i c u l t   a n d  c o m p l e x  de t a i l s   i n  t h e   i m a ge ,   t hi s   a r c hi t e c t ur e   e n a bl e s   t h e   n e ur a l   n e t wo r k   to   h a n d l e   s e ns i t i ve   da t a ,   a s   i t s   i nn o v a t i v e   de s i g n   a c hi e v e s   a   gr e a t   b a l a n c e   f r o m   a ll   a s pe c t s   a s   s h o wn   i n  F i gur e   3  o f   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 1  m o de l   t h a t   h a s   b e e n   ut i li z e d  i n   t hi s   wo r k   [ 25 ] ,  [ 26 ] .   T h e   R e s Ne t  m o de l ,   t h e   r e s i dua l   ne ur a l   n e t wor k,   i s   de s i g n e d  w i t h   hi g h  pr e c i s i o n   t h a t   e n a bl e s   us   to  tr a i n   de e p  ne ur a l   n e t wo r ks   e x c e pt i o n a ll y .   T hi s   i nn o v a t i o n   l i e s   i n   t h e   c o n c e pt   o f   “ s k i pp i n g  c o nn e c t i o ns ” ,   whi c h   i s   t h e   c e n t r e pi e c e   o f   i t s   r e m a r ka bl e   s u c c e s s   a n d  t h a t   di s t i n gu i s h e s   i t   f r o m   t r a di t i o na l   n e ur a l   n e t wo r k  s t r uc t u r e s .   I t   i s   s t r a t e g i c a ll y   de s i g ne d  to   e n a bl e   t h e   s m o ot h   f l o w  o f   i n f o r m a t i o n   a c r o s s   l a y e r s ,   s uc h   a s   a   we ll - c o nn e c t e d  n e ur a l   m e t h o d,   a n d  t h e   R e s N e t   m o de l   e f f e c t i v e ly   a ddr e s s e s   t h e   pr o bl e m   o f   v a ni s hi ng  gr a d i e n t s   [ 27] .   T h i s   s im p li f i e s   t h e   t r a i ni ng  pr o c e s s ,   s i n c e   t h e   n e t wo r k   c a n   f o c us   o n   im pr o vi n g  t h e   r e s i due s ,   e n s ur i ng  t h a t  e v e n   i n   t h e   de e pe s t   s tr uc t ur e s ,   a c c ur a c y   i s   n o t  c o m p r o m i s e d  [ 28] ,  [ 29] .   On e   o f   t h e   n o t a bl e   f e a t ur e s   o f   R e s Ne t   i s   i t s   v e r s a t i li t y .   T h e y   a r e   a v a il a bl e   a t   di f f e r e n t   de pt h s ,   i n d ica t e d  by   de s i g n a t i o n s   s uc h   a s   R e s Ne t - 18  a n d  R e s Ne t - 50,   a s   s h o wn   i n   F i gur e   4.   T h e s e   de s i g n a t i o n s   i nd ica t e   t h e   n u m be r   o f   l a y e r s   i n   t h e   s t r uc t u r e ,   a l l o w i ng  pr a c t i t i o n e r s   to  s e l e c t   a   c o n f i gur a t i o n   c o r r e s po n d i n g   to  t h e i r   s pe c i f i c   t a s k  a n d  c o m put a t i o na l   r e s o ur c e s .   W h e t h e r   i t ' s   im a ge   c l a s s i f i c a t i o n ,   o bj e c t   de t e c t i o n ,   or   i m a ge   s e g m e n t a t i o n ,   R e s Ne t   h a s   c o n s i s t e n t l y   pr o v e n   to   b e   pr o f i c i e n t   i n   a   my r i a d  o f   c o m put e r   vi s i o n   t a s ks .           F i gur e   3.   T h e   b a s i c   b u i l d i ng  bl o c k  o f     E f f i c i e n t Ne t B 1   [ 26 ]       F i gur e   4.   T h e   b a s i c   b u i l d i ng  bl o c ks   o f     R e s Ne t - 50   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 las s if ication  o f   br e as t  c anc e r   us ing  a  pr e c is e   de e p  lear ning  mode l  ar c hit e c tur e   ( M ohamm e d  Ghaz al 1 )   937   I n   t h e   p r o p o s e d  m e t h o d,   we   h a v e   c us t o m i z e d  t h e   C NN   l a y e r s   a n d  e m p l o y e d  t h e   Gl o ba l   Av e r a ge   P oo l i ng  i n   t h e   M a x   P oo l i ng  l a y e r   to   r e duc e   m o d e l   wo r kl o a d  by   a v e r a g i n g  v a l ue s   i n s t e a d  o f   s e l e c t i n g  t h e   m a xim u m   va l u e s   i n   t h e   po o l i ng  l a y e r .   M o r e o v e r ,   to  pr e v e n t   o v e r f i t t i n g  t h e   f u n c t i o n   o f   c a l l ba c ks   ( E a r l y _S t o ppi n g  a n d  M o de l _C he c k_po i n t )   a n d  a   dr o p o u t  l a y e r   a r e   us e d.   C a l l ba c k s   h e l p  i n   r e s o l vin g  e r r o r s   a n d  e nh a nc i n g  m o de l   a c c ur a c y   by   i n t e r v e ni ng  d ur i n g  t r a i ni ng.   T h e   dr o p o u t   l a y e r   e nh a n c e s   i n d e pe n de nc e   a m o n g  n e ur o n s   by   r a n do m ly   de a c t i v a t i n g  s o m e   o f   t h e m   dur i ng  e a c h   i t e r a t i o n .   W hil e ,   t h e   M o de l _C h e c k_po i n t   s a v e s   t h e   b e s t   m o de l   pa r a m e t e r s   b a s e d  o n   m o ni t o r i n g  t h e   v a li da t i o n   a c c u r a c y .   T o  c o n t r o l   t h e   l e a r ni ng  r a t e   r e duc t i o n   t h e   f u n c t i o n   o f   ( R e duc e _L R O n _P l a t e a u)   h a s   b e e n   ut i l i z e d  w i t h   a   f a c t o r   o f   0. 31  a n d  e n dur a nc e   o f   2.   T h e   De ns e   l a y e r   c a t e gor i z e d  im a ge s   i n t o   o n e   o f   t h r e e   c l a s s e s   us i ng  t h e   S o f t M a x  f u n c t i o n   f o r   m u l t i - c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n . ”   C a t e go r i c a l   C r o s s   e n t r o py ”   s e r ve d  a s   t h e   l o s s   f u n c t i o n   due   to   t h e   m u l t i - c l a s s   o ut pu t.   T h e   m o de l   e m p l o y e d  t h e   Ada m   o pt i m i z e r   w i t h   a c c ur a c y   a n d  l o s s   a s   m e t r i c s .   F o r   v a li da t i o n ,   a   20%   da t a   s p l i t   wa s   us e d.   E p o c h s   a n d  ba t c h   s i z e   we r e   o p t i mi z e d  us i ng  Ga us s i a n   pr o c e s s ,   m a pp i ng  hy pe r pa r a m e t e r s   to   o u t c o m e s .   T h e   a r g m a x   f u n c t i o n   de t e r m i ne d  t h e   m o s t   l i ke ly   l a b e l   by   s e l e c t i n g   t h e   m a xim u m   va l ue   f r o m   e a c h   pr e d i c t i o n   r o w.   T hi s   v a l ue   i nde x   r e pr e s e n t e d  t h e   o u t c o m e .   T h e   C N N  a r c hi t e c t ur e   i s   de p i c t e d  i n   F i gur e   5.           F i gur e   5.   T h e   b u i l d i ng  bl o c ks   o f   t h e   pr o p o s e d  C N N  m o de l       5.   E XP E R I M E NT AL   WORK   AN D  RE S UL T S   I n   t hi s   wo r k   s e v e r a l   too l s   a n d  l i b r a r i e s   f o r   pr ogr a m mi ng  de e p  l e a r ni ng  a l go r i t hm s   a n d  n e ur a l  n e t wo r k   m o de l li ng  we r e   us e d,   whi c h   h a v e   a   m a j o r   r o l e   i n   t h e   de v e l o p m e n t   a n d  e va l ua t i o n   o f   our   b r e a s t   c a nc e r   c l a s s if i c a t i o n   m o de l s .   T h e s e   li b r a r i e s   i nc l u de d  T e n s o r F l o w,   K e r a s ,   a n d  P y T o r c h .   I n   a dd i t i o n ,   we   h a ve   us e d  M a ny   h e l pe r   l i br a r i e s   s u c h   a s   T qd m ,   Nu m P y,   P a n da s ,   M a t p l ot l i b  a n d  s k l e a r n ,   e a c h   c o n t r i b ut i ng  i t s   o wn   uni que   c a pa bil i t i e s   to  s i m p l if y   da t a   pr o c e s s i ng,   vi s ua l i z a t i o n ,   a n d  pe r f o r m a n c e   e va l u a t i o n .   T h e   s t udy   a i m s   t o  e nh a nc e   c l a s s if i c a t i o n   a c c ur a c y ,   r e duc e   t r a i ni ng  ti m e   f o r   t h e   de e p  l e a r ni ng  m o de l .   Our   e f f o r t s   a r e   b r i e f ly   s u m m a r i z e d  i n  T a bl e   1,   whe r e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   c a r e f u ll y   s e l e c t e d  pr e - t r a i n e d  a r c hi t e c t ur e s   i s   do c u m e n t e d.   Not a bl y ,   e a c h   o f   t h e   pr e - t r a i n e d  n e t wo r ks   s h o we d  r e m a r ka bl e   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y ,   de m o ns t r a t i n g  i t s   s t r e n gt h   i n   t h e   t a s k  o f   de t e c t i n g  b r e a s t   c a n c e r ,   w i t h   s c o r e s   r a n g i ng  f r o m   90. 1%   to   94 . 3% .   A   n o t a bl e   a c hi e ve m e n t   w o r t h   hi g hli g h t i n g  i s   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   o ur   pr o p o s e d  m o de l ,   whi c h   s h o we d  pr o m i s i n g  r e s ul t s   a c r o s s   m u l t i p l e   m e t r i c s ,   i n c l ud i ng  a c c ur a c y ,   a n d  a r e a   un de r   c ur v e   ( A UC ) .     T h e   E f f i c i e n t Ne t B 5  m o de l   wa s   e m p l o y e d  a s   a n   e f f i c i e n t   m o de l ,   h a vi ng  t h e   hi g h e s t   a c c ur a c y   w h e n  a pp l i e d  t o   a   DD S M   da t a s e t .   On   t h e   ot h e r   h a n d,   th e   t r a i ni ng  o f   t h e   E f f i c i e n t Ne t B 1  a n d  R e s Ne t - 50  m o de l s   r e s u l t e d  i n   s l i g h t l y   l o we r   pe r f o r m a nc e .   T h e   de p th   a n d  c o m p l e xi t y   o f   t h e   m o de l   i s   pr oo f   o f   i t s   a c c ur a c y .   Ho we v e r ,   i t   i s   n e c e s s a r y   t o   s t r i ke   a   b a l a n c e   b e t we e n   pe r f o r m a n c e   a n d  r e s o ur c e   u t i li z a t i o n .   T h e   C N N   m o de l   de v e l o pe d  o n   pr e - t r a i ne d  m o de l s ,   t h e   r e s u l t s   o f   w hi c h   a r e   c l e a r ly   s h o wn   i n  F i gur e   6.   T hi s   pr o f o un d  im pr o v e m e n t   i n   a c c ur a c y   u n de r s c o r e s   t h e   s t r e n gt h   o f   t h e   pr o p o s e d  m o de l   a n d  i t s   i m po r t a n c e   i n   de v e l o p i ng   de e p  l e a r ni ng  m o de l s   to   a c c o m p li s h   v e r y   s pe c i f i c   t a s ks   s uc h   a s   a n a ly s i ng  m e d i c a l   im a ge s .   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 .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  933 - 940   938   T a bl e   1.   C o m pa r i s o n   o f   m o de l ’ s   pe r f o r m a n c e   M o de l   A c c u r a c y   AUC   P r e c is i o n   R e c a ll   F1 - s c o r e   P r o p o s e d M o d e l   96.5   96.3   0.95   0.95   0.96   E f f i c i e nt N e tB 5   94.3   96.02   0.94   0.91   0.93   R e s N e t - 101   93.5   95.3   0.94   0.92   0.92   E f f i c i e nt N e tB 1   91.3   92.2   0.91   0.91   0.92   R e s N e t - 50   90.12   91.3   0.9   0.91   0.91             F i gur e   6.   T h e   a c c ur a c y   gr a ph   f o r   t h e   pr o p o s e d  m o de l       6.   CONC L USI ON   I n   t hi s   wo r k,   a   C NN   m o de l   wa s   de s i g n e d  w i t h   i t s   a bil i t y   t o   c l a s s i f y   c o m p l e x   c a s e s   o f   b r e a s t   c a n c e r ,   wh e r e   t h e   da t a   wa s   t r a i n e d  a f t e r   f i ne ly   a d j u s t i n g   t h e   m o de l   a n d  im pr o vi n g  i t   t o   o b t a i n   t h e   m o s t   a c c ur a t e   r e s u l t s   t h a t   c a n   b e   o b t a i n e d  f r o m   m a m m o gr a p hy   i m a ge s ,   a n d  t h e   pr o p o s e d  m o de l   wa s   c o m pa r e d  w i t h  pr e vi o us ly   t r a i n e d  m o de l s .   W hi c h   c o n t r i b ut e d  to   th e   d i s c o v e r y   o f   d i f f e r e n t   wa y s   t o   a c hi e ve   t h e   be s t   a c c ur a c y   i n  t h e   r e s u l t s ,   whi c h   f a c il i t a t e s   t h e   pr o c e s s   o f   d i a g n o s i n g  t h e   d i s e a s e   w i t h   hi g h   a c c ur a c y   a n d  r e l i a bil it y ,   whi c h  b e n e f i t s   t h e   m e d i c a l   s t a f f   wo r ki n g  i n   t h e   f i e l d.       AC K NOWL E DGM E NT   T h e   c ur r e n t   r e s e a r c h   i s   s uppo r t e d  by   a   c o l l a b o r a ti o n   be t we e n   No r t h e r n   T e c hni c a l   U ni ve r s i t y   NT U   a n d  M o s u l   U ni ve r s i t y   i n  I r a q.   T h e   we b s i t e   o f   NT U  i s   h t t ps :/ /www . n t u . e du. i q  a n d  M o s u l   U ni v e r s i t y   i s   h t t ps :/ /www . u o m o s u l . e du. i q .       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 un d i ng  i nv o l ve d.       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   M o h a m m e d  Gh a z a l                               M ur t a dh a     Al - G h a d h a nf a r i                               F a j e r   F a d hil                                 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 .   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 las s if ication  o f   br e as t  c anc e r   us ing  a  pr e c is e   de e p  lear ning  mode l  ar c hit e c tur e   ( M ohamm e d  Ghaz al 1 )   939   I NF ORM E D  CONSE NT     W e   h a v e   o b t a i n e d  i nf o r m e d  c o n s e n t   f r o m   a l l   i nd i vidua l s   i n c l ude d  i n   t hi s   s t ud y .       E T HI CA L   AP P ROV AL     T h e   r e s e a r c h   r e l a t e d  to   h u m a n   us e   h a s   b e e n   c o m p li e d  w i t h   a ll   t h e   r e l e va n t   n a t i o n a l   r e gu l a t i o ns   a n d   i ns t i t ut i o n a l   po l i c i e s   i n  a c c o r da n c e   w i t h   t h e   t e n e t s   o f   t h e   He l s i nk i   D e c l a r a t i o n   a n d  h a s   b e e n   a ppr o v e d  by   t h e   a ut h o r s '   i n s t i t ut i o n a l   r e vi e w  b o a r d  or   e qui v a l e n t   c o m mi t t e e ;   o r :  T h e   r e s e a r c h   r e l a t e d  to   a ni m a l   us e   h a s   b e e n  c o m p li e d  w i t h   a ll   t he   r e l e v a n t   n a t i o na l   r e gu l a t i o n s   a n d  i ns t i t ut i o n a l   po l i c i e s   f o r   t h e   c a r e   a n d  us e   o f   a nim a l s .       DA T A  AV AI L AB I L I T Y    T h e   da t a   t h a t  s uppor t  t h e   f i n d i ng s   o f   t hi s   s t ud y   a r e   o pe nl y   a v a il a bl e   i n   t h e   D i g i t a l   Da t a b a s e   f o r   S c r e e ni ng  M a mm o gr a p hy   ( DD S M )   a t   h tt p:/ /d o i . o r g/10. 7937/K 9/T C I A . 2016. 7O3Z H2D S ,   [ 20] .       RE F E R E NC E S   [ 1]   C .  X u   e t  al . ,  “ A de no s qua mo us   c a r c in o ma   of   th e   b r e a s t:   a   po p ul a ti o n - ba s e d  s tu d y , ”   B r e as t  C anc e r ,  v o l.   28,  pp.  848 - 858,  20 21,  do i:   10.1007/s 12282 - 021 - 01222 - 3 .   [ 2]   S .  J .  S .  G a r de z i,   A .  E la z a b,  B .  L e i,   a nd  T .  W a ng,  “ B r e a s t  c a n c e r   de t e c ti o n  a nd  di a gno s is   us in g  m a mm o gr a phi c   da ta :  S y s te ma ti c   r e v i e w , ”   J our nal  of  m e di c al  I n te r n e t  r e s e ar c h,  v o l.  21, n o . 7, p.  e 14464, 2019, d o i:  10.2196/14464.    [ 3]   M .  A .  A l - A nt a r i,   M .  A .  A l - M a s ni ,  M . - T .  C ho i,   S . - M .  H a n,  a nd  T . - S .  K im ,  “ A   f ul l y   in t e gr a t e d  c o mput e r - a id e d  di a gno s is   s y s te m  f or   di gi ta l   X - r a y   ma mm o g r a ms   vi a   de e p   le a r n in g  d e t e c t i o n,  s e gm e nt a ti o n,  a nd  c la s s if i c a ti o n, ”   I nt e r nat io nal   jo ur nal   of   m e di c al   in f or m at ic s ,  v o l.  117, pp. 44 - 54, 2018, d o i:  10.1016/j .i jm e di n f . 2018.06.003.   [ 4]   Z .  A s s a r i,   A .  M a hl o o ji f a r ,  a nd  N .  A hma di ne ja d,  “ D is c r im in a ti o n  of   be ni gn  a nd  ma li gna nt   s o li d  b r e a s t  ma s s e s   us in g  de e p  r e s id ua l  le a r ni ng - ba s e d  bi m o da l  c o mput e r - a id e d  di a gn o s is   s y s t e m, ”   B io m e di c al   Si gnal   P r oc e s s in g  and  C ont r ol ,  v o l.   73,  p.  103453,  2022,  do i:  10.1016/j .bs p c .2021.103453.   [ 5]   H .  P e z e s hki ,  M .  R a s tg a r po ur ,  A .   S ha r i f i,   a nd  S .   Y a z da ni ,  “ E x tr a c ti o n  of   s p i c ul a te d   pa r ts   of   ma mm o g r a m  tu m or s   t o   im pr ove   a c c ur a c y  of  c la s s if ic a t io n, ”   M ul ti m e di a  T o ol s   an d  A p pl i c at i on s ,  v o l.  7 8,  p p.  1 99 79 - 2 00 03 ,  20 19 ,  do i:   10 .1 00 7/ s 11 04 2 - 0 19 - 7 18 5 - 4.   [ 6]   T .  K oo i   e t  al . ,  “ L a r g e   s c a l e   de e p  l e a r ni ng  f o r   c o mput e r   a id e d  de t e c t i o n  of   ma mm o gr a phi c   le s i o ns , ”   M e di c al   image   anal y s is ,  vo l.   35, pp. 303 - 312, 2017, do i :  10.1016/j .m e di a .2016.07.007.   [ 7]   W .  X ie ,  Y .  L i,   a nd  Y .  M a ,  “ B r e a s t  ma s s   c la s s if ic a ti o n  i n  di gi ta l  ma mm o gr a ph y   ba s e d  o n  e x tr e m e   l e a r ni ng  ma c hi ne , ”   N e ur oc om put in g,  v o l.  173, pp.  930 - 9 41, 2016,, d o i :  10.1016/j .n e u c o m.2015.08.048.   [ 8]   N .  H .  M uka nd   e t  al . ,  “ T he   a s s oc ia ti o n  be tw e e n  ph y s i c a l  he a lt h - r e la t e d  qua li t y   of   l i f e ,  ph y s i c a l  f unc ti o ni ng,  a nd  r is k  of   c o nt r a la t e r a l  br e a s t  c a n c e r   a m o ng  o ld e r   w o m e n, ”   B r e as t  C anc e r ,  vo l.   29,   n o .  2,  p p.  287 - 295,  2022,   d o i:   10.1007/s 12282 - 021 - 01309 - x.   [ 9]   S .  M a qs o o d  a nd  U .  J a v e d,   “ M ul ti - m o da l  me d ic a l  i ma ge   f us i o n  ba s e d  o n   tw o - s c a l e   im a g e   d e c omp o s it io n   a nd  s pa r s e   r e pr e s e n ta ti o n, ”   B io m e di c al  Si gnal   P r oc e s s in g and C ont r ol ,  v o l . 57, p. 101810, 2020, do i:  10 .1016/j .bs p c .2019.101810.   [ 10]   R .  A ga r w a l,   O .  D ia z ,  X .  L la dó,  M .  H .  Y a p,  a nd  R .  M a r tí ,  “ A ut o ma ti c   ma s s   de t e c ti o n  in   ma mm o gr a ms   us in g  d e e p  c o n vo lu ti o na l   ne ur a l  n e tw o r ks , ”   J our nal  of  M e di c al  I m agi ng,  v o l.  6,   n o . 3, pp . 031409 - 031409, 2019, do i :  10.1117/1.J M I .6.3.031409.   [ 11]   N .  C ho uha n,  A .  K ha n,  J .   Z .  S ha h,  M .  H us s na in ,   a nd  M .  W .   K ha n,  “ D e e p  c o n vo lu ti o na l  ne ur a l  n e tw o r k  a nd  e m o ti o na l  le a r ni ng  ba s e d  br e a s t  c a nc e r   de t e c ti o n  us in g  di gi ta l  ma mm o g r a ph y , ”   C om put e r s   in   B io lo gy   and  M e di c in e ,  v o l.   132,  p.  104318,  2021,  do i:   10.1016/j .c o mpbi o m e d.2021.104318.   [ 12]   H .  C ho ug r a d,  H .  Z o ua ki ,  a nd  O .  A lh e y a ne ,  “ D e e p  c o n vo lu ti o n a l  ne ur a l  ne tw o r ks   f o r   br e a s t  c a n c e r   s c r e e ni ng, ”   C om put e r   m e t hods   and pr ogr am s  i n bi om e di c in e ,  v o l.  1 57, pp. 19 - 30, 2018, d o i:  1 0.1016/j .c mpb.2018.01.011.   [ 13]   Y .  B r ha ne   H a g o s ,  A .  G ub e r n  M é r id a ,  a nd  J .  T e uw e n,  “ I mp r ovi ng  br e a s t  c a n c e r   de te c ti o n  us in g  s y mm e t r y   in f o r ma ti o n  w it h  d e e p  le a r ni ng, ”   in   I nt e r nat io nal   W or k s hop  on  R e c ons tr uc ti on  and  A nal y s is   of   M ov i ng  B ody   O r gans ,  2018:  S pr in g e r ,  pp.   90 - 97,  do i:   10.1007/978 - 3 - 030 - 00946 - 5_10.   [ 14]   N .  D hunge l,   G .  C a r ne i r o ,  a nd  A .  P .  B r a dl e y ,  “ A   de e p  le a r ni ng  a ppr o a c h  f o r   th e   a na l y s is   of   ma s s e s   in   ma mm o gr a ms   w it h  mi ni ma l  us e r  i nt e r ve nt i o n, ”   M e di c al  i m age  analy s is ,  vo l.   37, pp. 114 - 12 8, 2017, do i:  10.1016/j . me di a .2017.01.009.   [ 15]   J .  H a r e f a ,  A .  A l e x a nd e r ,  a nd   M .  P r a ti w i,   “ C o mpa r is o n  c la s s if i e r :   s uppo r t  ve c t o r   ma c hi n e   ( S V M )   a nd  K - n e a r e s t  n e ig hb o r   ( K - N N )   in  di gi ta l  ma mm o g r a m i ma ge s , ”   J ur nal  I nf or m at ik a dan Sis te m  I nf or m a s i,   vo l.  2, n o . 2, pp. 35 - 40, 2016.   [ 16]   S .  K .  G h o s h,  A .  M it r a ,  a nd   A .  G ho s h,  “ A   no ve l  in tu it i o ni s ti c   f u z z y   s of t  s e t  e nt r e n c he d  ma mm o gr a m  s e gm e nt a ti o n  u nde r   mul ti gr a nul a ti o n  a ppr ox im a ti o n  f or   br e a s t  c a nc e r   de t e c ti o n  i n  e a r l y   s ta ge s , ”   E x pe r t  Sy s te m s   w it h  A ppl i c at io ns ,  vo l.   169,   p.  114329, 2021, do i:  10.1016/j . e s w a .2020.114329.   [ 17]   M .  A .  A l - A nt a r i   e t   al . ,  “ A n   a ut o ma ti c   c o mpu te r - a id e d  di a gno s is   s y s te m  f or   br e a s t  c a n c e r   in   di gi ta l  ma mm o gr a ms   v ia   d e e p  b e li e f   ne tw o r k, ”   J our nal  of  M e di c al  and B io lo gi c al  E ngi ne e r in g,   vo l.   38, pp. 443 - 456, 2018, do i :  10.1007/s 40846 - 017 - 0321 - 6.   [ 18]   Y .  Q iu   e t  al . ,  “ A   n e w   a pp r o a c h  t o   d e v e l o p  c o mput e r - a id e d  di a gno s is   s c he me   of   b r e a s t  ma s s   c la s s if i c a ti o n  us in g  d e e p  l e a r n in g  te c hn o l o g y , ”   J our nal  of  X - r ay  Sc ie n c e  and T e c hnol ogy ,  vo l.  25,  no .   5, pp. 751 - 763, 2017, d o i :  10.3233/XS T - 16226.   [ 19]   V .  R a ji ni ka nt h,  S .  K a dr y ,  D .   T a ni a r ,  R .  D a ma š e v i č iu s ,  a nd  H .  T .  R a uf ,   “ B r e a s t - c a nc e r   d e t e c ti o n  us in g  th e r ma l  im a ge s   w it h  ma r in e - p r e da t or s - a lg or it hm  s e l e c t e d   f e a tu r e s , ”   in   2021  s e v e nt h  in te r nat io nal   c onf e r e nc e   on  bi o  s ig nal s ,  image s ,  and  in s tr um e nt at io n ( I C B SI I ) , 2021: I E E E , pp. 1 - 6, d o i:  10.1109/ I C B S I I 51839.2021.9445166.   [ 20]   M .  H e a th   e t  a l. ,  “ C ur r e nt   s ta tu s   of   th e   di gi ta l  da ta ba s e   f or   s c r e e ni ng  ma mm o gr a ph y , ”   in   D ig it al   M am m ogr aphy :   N ij m e ge n,  1998 :  S pr in ge r , 1998, pp. 457 - 460, d o i:  10.1007/978 - 94 - 011 - 5318 - 8_ 75 .   [ 21]   P .  O z a ,  P .  S ha r ma ,  S .  P a te l,   a nd  P .  K uma r ,  “ D e e p  c o n vo lu t i ona l  ne ur a l  ne tw o r ks   f o r   c o mput e r - a id e d  br e a s t  c a nc e r   di a gn o s t ic :  a   s ur ve y , ”   N e ur al  c om put in g and appli c at io ns ,  v o l.   34, n o . 3, p p.  1815 - 1836, 2022, do i :  10.1007/s 00521 - 021 - 06804 - y.   [ 22]   R . T e r z i,   e t  al .   “ T he  di gi ta l  e y e   f or  ma mm o g r a ph y :  d e e p  t r a ns f e r   le a r ni ng  a nd m o d e l  e ns e mb le  ba s e d  o p e n - s o ur c e  t oo lk it   f o r   ma s s   de t e c t i o n a nd c la s s i f ic a ti o n,”   Si gnal ,  I m age  and V id e o  P r oc e s s i ng , vo l . 19, n o . 1, p. 170, 2025.   [ 23]   N .  W a is i,   N .  A bdul la h,   a nd  M .   G ha z a l,   “ T h e   A ut o ma ti c   D e te c ti o n  of   U nd e r a ge   T r oo p e r s   f r o m  L i v e - V id e o s   B a s e d  o n  D e e p  L e a r ni ng, ”   P r z e gl ad E le k tr ot e c hni c z ny ,  v o l.  97, n o . 9, 2021, d oi :  10.15199/48.2021.0 9.18.   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 .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  933 - 940   940   [ 24]   M .  T a n  a nd  Q .   V .  L e ,  “ E f f i c i e nt n e t:   I mpr ov in g   a c c ur a c y   a n d  e f f i c ie n c y   th r o ugh  a ut o ml   a nd  m o d e l  s c a li ng, ”   ar X iv   pr e pr in t   ar X iv : 1905.11946,  vo l.  2, n o . 5, p. 11, 2019.   [ 25]   M .  T a n  a nd  Q .  L e ,  “ E f f i c i e nt n e t:   R e th in ki ng  m o d e l  s c a li ng  f o r   c o n vo lu t i o na l  ne u r a l  ne twor ks , ”   in   In te r nat io nal   c onf e r e n c e   on  m ac hi ne  l e ar ni ng , 2019: P M L R , pp. 6105 - 6114.    [ 26]   V .  K r is hna   A di th y a   e t  al . ,  “ E f f U n e t - S pa G e n:   a n  e f f i c i e nt   a n d  s pa ti a l  ge ne r a ti ve   a ppr o a c h  t o   gl a uc o ma   d e t e c ti o n, ”   J our nal   o f  I m agi ng,  vo l.  7, n o . 6, p. 92, 2021, d oi :  10.3390/j im a g in g70600 92.    [ 27]   K .  H e ,  X .  Z ha ng,  S .  R e n,  a nd  J .  S un,  “ D e e p  r e s id ua l  l e a r ni ng  f or   im a ge   r e c o gn it i o n, ”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   I E E E   c onf e r e nc e   on   c om put e r  v is io n and patt e r n r e c ogni ti on , 2016, pp. 770 - 778, doi:  10.1109/C V P R .2016.90.   [ 28]   M . M . A bdul gha ni , M .  T .  G ha z a l,  a nd A .  B . M .  S a li h,  “ D is c ove r  huma n p o s e s  s im il a r it y   a nd a c ti o n  r e c o gni ti o n  ba s e d  o n  ma c hi ne   le a r ni ng, ”   B ul le ti n  of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in g  and  I n f or m at ic s   ( B E E I ) ,  vo l.   12,  no .  3,  pp.  1570 - 1577,  2023,  do i:   10.11591/ee i. v 12i 3. 4930.   [ 29]   R .  A lb a s r a w i,   F .  F .  F a dhi l,   a nd  M .  T .  G ha z a l,   “ D r i ve r   d r o w s in e s s   mo ni t o r in g  s y s t e m  ba s e d  o n  f a c ia l  L a nd ma r k  de t e c ti o n  w it h  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r k  f or   pr e di c ti o n, ”   B ul le ti n  of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in g  and  I nf or m at ic s   ( B E E I ) ,  vo l.   11,  n o .  5,  p p.  26 37 - 2644, 2022, do i:  10.11591/ e e i. v 11i 5.3966.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        M o h a m m ed   G h a z a l           o b t ai n e d   h i s   M. S c .   d e g r ee  fro m  C o m p u t e r   E n g i n ee r i n g   T e ch n o l o g y ,   N o rt h e r n   T ec h n i c a l   U n i v e rs i t y ,   Mo s u l ,   I r aq   i n   2 0 1 6 .   H i s   M. Sc .   t h e s i s   e n t i t l ed :   “ W h ee l ch ai r   Ro b o t   C o n t ro l   U s i n g   E O G   s i g n al s ”   a n d   h i s   c u rr en t   r e s e ar c h   fo cu s e s   o n   t h e  d ev e l o p men t   o f  fa ce  r ec o g n i t i o n   al g o r i t h m .   H e  c an   b e  co n t a c t e d   at   em a i l :   mo h a mme d . g h azal @ n t u . ed u . i q .         M u rta dh a   A l - G h a d h a nf a ri           o b t ai n ed   h i s   Bach e l o r’s   d eg r ee   fro m   C o m p u t er   E n g i n ee r i n g   T ec h n o l o g y ,   N o rt h e r n   T ec h n i c a l   U n i v e rs i t y ,   M o s u l ,   I raq   i n   2 0 0 5   an d   a  m as t e r’s   d eg r ee   i n   Co m p u t e rs   an d   Co mmu n i c at i o n s   fro m  U n i v e rs i t y   K e b a n g s aan   Mal a y s i a  ( U K M),   Ban g u i ,   Mal a y s i a   i n   2 0 2 2 .   M. S c   p ro j ec t   t i t l e d :   “ O 3 B  s at e l l i t e  c o mmu n i c at i o n   p e rfo r m a n ce   e v a l u at i o n ” .   H i s   cu rr e n t   r e s e ar c h   f o c u s e s   o n   RO S.   H e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   em ai l :   mu rt ad h a. g d f @ u o m o s u l . e d u . i q .         F a jer  F a dh i l           recei v e d   t h e   “ C. E ”   Ba ch e l o r  o f  C o m p u t e r  E n g i n ee r i n g   d eg r ee   an d   “ M. E . ”   Mas t e r  o f  C o m p u t e r   E n g i n ee r i n g   i n   E l ec t ri cal   a n d   Co m p u t e r  E n g i n ee ri n g   fro m   T e ch n i c al   Co l l e g e  o f  M o s u l ,   Mo s u l ,   I raq ,   i n   2 0 0 3   an d   2 0 1 2   re s p e c t i v el y .   S h e   i s   cu rr e n t l y   w o rk i n g   at   C o m p u t e r   an d   In t e r n e t   ce n t e r  at   U n i v e rs i t y   o f  Mo s u l ,   M o s u l ,   I raq   as   a  l ec t u r e r.   S h e   w as   w o rk i n g   as   C i s co   A c a d emy   ad mi n i s t rat o r  at   U n i v e rs i t y   o f   Mo s u l ,   Mo s u l ,   I raq .   H e r   c u rr en t   re s e ar c h   i n t e r e s t   i n cl u d e s   o p t i c a l   e n g i n ee ri n g ,   co mm u n i c at i o n   en g i n ee ri n g   an d   c l o u d   c o m p u t i n g .   S h e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   fa j rf e h r @ u o mo s u l . ed u . i q .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.