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 .   15 ,   N o .   1 ,  M   a r c h   20 26 ,   pp.   40 5 ~ 41 3   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 15 i 1 . pp 40 5 - 41 3             405       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   D e t e c t io n  m od e l  f or  p u l m o n a r y   t u b e r c u lo si s an d  p e r f or m a n c e   e v al u at io n  on  h is t ogr a m  e n h a n c e d  au g m e n t e d  X - r ay s       Abd u l   K ar im   S id d iq u i 1 ,   Vij ay   K u m ar   Gar g 2   1 S c h oo l  of  C o mput e r  S c i e n c e  a nd   A ppl i c a ti o n,  L ove l y  P r of e s s io na l  U ni ve r s it y , P ha gw a r a , I ndi a   2 S c h oo l  of  C o mput e r  S c i e n c e  a nd   E ng in e e r in g,  L ove l y  P r of e s s i o na l  U ni ve r s it y , P ha gw a 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   23,   2024   R e vi s e d  S e p  28,   2025   A c c e pt e d  N o v   5,   2025       T u b e rcu l o s i s   (T B)  h as   r em a i n ed   a  b i g   co n ce r n   fo r   d ec a d e s .   B ei n g   c o n t ag i o u s   mi l l i o n s   o f  l i v e s   h av e  b een   faci n g   l i f e   t h r e at s ,   e s p eci al l y   i n   u n d e r   d ev e l o p i n g   c o u n t ri e s   w h o   h a v e   l e s s   re s o u r ce s   t o   n eu t ral i z e   i t .   T h e  d e p ri v e d   s o ci e t y   y i e l d s   T B  i n f ec t i o n   d u e   t o   i n c o m p l e t e   t re at me n t s   an d   t h e   l e s s   o r  n o   p re v e n t i v e  me as u r e s .   T h e  c u rr e n t   t i me   d em an d s   an   e ff ec t i v e  e ffo rt   t o   e rad i c at e   p u l m o n ar y   T B  d i s e as e .   T B  affec t s   l u n g s   i n   mo s t   c as e s   w i t h   s o me  o t h e r   s o ft   o rg a n s   w h e n   n o t   t r e at ed   p ro p e rl y .   D ee p   l e ar n i n g   ( DL )   h as   p o t e n t i al   t o   p red i c t   a n d   d i a g n o s e  t h e   s ev e ri t y   o f  p u l mo n ar y   an d   e x t ra  p u l m o n ar y   c as e s .   I t   i s   a  s u b s e t   o f  m a c h i n e   l e arn i n g   ( ML )   t h at   c l as s i fi e s   i n c u rab l e  an d   fat al   p ro b l em s   w i t h   mu l t i - n e u ra l   ar c h i t ec t u re s .   I t   h e l p s   me d i c a l   p rac t i t i o n e rs   t o   i d e n t i f y   b a c t e r i al   i n f ec t i o n s   i n   t h e   e ar l y   s t ag e .   I t   h as   al s o   e n ab l ed   p ro p e r   d i ag n o s i s   a n d   t r e at men t   fo r   p u l mo n ary   TB .   T h i s   p ap e r   i n t ro d u ce s   a n   i m p ro v ed   me t h o d   fo r   d e t ec t i n g   an d   d i s t i n g u i s h i n g   b e t w ee n   p u l m o n ar y   T B  an d   n o r m al   c as e s   u s i n g   cl i n i c a l   X - r ay   i m a g e s .   I t   u s e s   e n h an ced   rad i o g rap h s ,   p ro ce s s ed   t h ro u g h   h i s t o g ra m   e q u al i zat i o n ,   an d   ap p l i e s   t h em   t o   co mm o n l y   u s e d   cl as s i fi e rs .   T w o   b e s t   p e rfo r m i n g   b as e   c l as s i fi e rs   w e r e  p as s e d   i n t o   s t ac k ed   e n s em b l e   c l as s i fi e r .   B y   co m b i n i n g   mu l t i p l e   m o d e l s ,   X G Bo o s t   c o u l d   r e d u ce   v ari a n ce   i n   p re d i c t i o n s ,   l e a d i n g   t o   h i g h e r  a ccu ra cy .   T h e  e n s em b l e   cl as s i fi e r  s h o w ed   t h e  b e s t   acc u ra cy   9 9 . 6 %   o n   p re p ro ce s s ed   ch e s t   X - ra y s .   K e y w o r d s :   De e p  l e a r ni ng   I n t e l l i g e n t   m o de l   P u l m o n a r y   T B   T B   de t e c t i o n   T ub e r c u l o s i s   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 :   Ab du l   K a r i m   S i dd i qu i     S c h o o l   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  A pp li c a t i o n ,   L o v e l y   P r o f e s s i o n a l   U ni ve r s i t y   P h a gwa r a ,   I n d i a   E m a i l :  a b du l . m o m e n t u m @h o t m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON   T ub e r c u l o s i s   ( TB )   i s   t e r m e d  a s   o n e   o f   t h e   s e v e r e   c o n t a gi o us   i s s ue s   wo r l dw i de .   A   pe r s o n   s u f f e r i n g   f r o m   T B   m a y   c o n t a i n   my c o b a c t e r i u m   T B   b a c t e r i a   a n d  m a y   t r a n s mi t   t h e   i n f e c t i o n   dur i n g  c o ughi ng  o r   whi l e   t a l k i ng  to   a   pe r s o n   n e a r   t h e m .   T h e   dr o pl e t s   t h a t  e xi s t   i n   t h e   a i r   m e d i u m   c a n   b e   pa s s e d  e v e n   by   s n e e z i n g.   I t  m u l t i p l i e s   whe n   a   h e a l t hy   pe r s o n   c o m e s   i n   c l o s e   phy s i c a l   c o n t a c t  wi t h   a   T B - i nf e c t e d  pe r s o n .   I t  h ur t s   o n e 's   l u n gs   a n d  i s   c a ll e d  pu l m o n a r y   T B .   I t  h a s   r e m a in e d  a   g l o b a l   c h a ll e n g e   f o r   de c a de s .   De v e l o p i ng  c o un t r i e s   a pp l y   t h e   t r a di t i o n a l   T B   d i a g n o s t i c   pr a c t i c e s   to  e r a d i c a t e   i t   f r o m   s o c i e t y .   A s   pe r   W HO   da t a ,   T B   i s   o n e   o f   t h e   f a t a l   l i f e - t h r e a t e ni ng  c h a ll e n ge s .   M o s t l y ,   t h e   S o u t h   As i a n   c o un t r i e s   ha v e   hi g h   f a t a l i t y   r a t e s .   M i ll i o n s   o f   t h e   y o u n g  ge n e r a t i o n   a r e   a t   r i s k.   R e ga r d i n g  I n d i a n   s u bc o n t i n e n t ,   t h e   r ur a l   I n d i a ns   n e e d  pr o pe r   a tt e n t i o n   a n d  c a r e ,   wh e r e   e f f e c t i ve   h e a l t h c a r e   s e t ups   m a n da t e s   n e ut r a l i z a t i o n   o f   T B .   B u i l d i ng  o n   pr e vi o us   wo r k  [ 1]   a da p ted  a   T B   de t e c t i o n   m o du l e   to   f o c us   o n   l u n g  f i e l d  s e g m e n t a t i o n   a n d  a tt e m pt e d  95. 6%   a c c ur a c y .   M L   c a n   a c qui r e   f r o m   un s up e r vi s e d  da t a .   E v e n   w he n   i n put   i s   u n s t r uc t u r e d  o r   l a c k s   pr o pe r   l a b e li ng,   i t   pr e d i c t s   m o r e   s o phi s t i c a l ly .   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 .   15 ,   N o.   1 ,  M a r c h   20 26 :  40 5 - 41 3   406   M u l t i - l a y e r   n e ur a l   n e t wo r k   c o n s i s t s   o f   s e v e r a l   l a y e r s   o f   n e ur o ns ,   s e r vi n g  a s   a   uni qu e   m o de l   t o  a dd r e s s   v a r i o us   r e a l - wo r l d  s c e n a r i o s .   I t  d o e s   pr e di c t i o ns   s o m e h o w  a s   h u m a n   be i ngs .     B y   up  s c a li ng  t h e   s e l f - l e a r ni ng  f e a t ur e ,   DL   p r o c e s s e s   da t a   to  b r i n g  m e a ni ng f u l   r e s u l t s .   T h e   c o n n e c t e d  n o de s   a r e   r e f e r r e d  to  a s   n e ur o n s .   F i l t e r i ng  a n d  ga m m a   c o r r e c t i o n   we r e   s up p l i e d  by   [ 2]   i n   t h e   T B   m o de l .   A bb a s   e t  al.   [ 3]   w o r ke d   o n   De T r a C   us i ng  t r a n s f e r   l e a r ni ng.   He   us e d  i m ba l a n c e d  da t a s e t s .   B y   i n t r o duc i n g  pa r a m e t r i c   va r i a t i o ns   i n   C NN   a r c hi t e c t ur e ,   h e   b r o ugh t  de t e c t i o n   o f   P T B - p o s i t i v e   c a s e s .   H oo da     e t  al.   [ 4 ]   us e d  a   DL   to  e x a m i ne   T B   i n   bi na r y   c l a s s i f i c a t i o n s   a n d  s e c ur e d  82%   a c c ur a c y .   S c hl o a r   [ 5]   p r e s e n t e d   a   C A D  s y s t e m   f o r   l u n g  i m a ge   pa tt e r n   r e c o gni t i o n   o n   C NN s .   He   g ot   a n   a c c ur a c y   o f   88% .   M e r a j   e t  al.   [ 6]   c o m pa r e d  t h e   v a r i o us   c l a s s i f i e r s ,   vi z .   VG Gs ,   Go ogL e N e t ,   a n d  R e s i dua l   Ne t 50.   Ya da v   e t  al.   [ 7]   s ke tch e d  T B   d i a g n o s t i c s   o n   a   s i mi l a r   C NN - b a s e d  t r a n s f e r   l e a r ni ng,   ge tt i n g  94%   a c c ur a c y .   R a hm a n   e t  al.   [ 8]   e x a mi ne d   ni ne   C NN   c l a s s i f i e r s   f o r   t h e   s e g m e n t a t i o n   pr o c e s s   a n d  f o r   t h e   c l a s s i f i c a t i o n .   He   s e c ur e d  96%   a c c ur a c y   i n   hi s   wo r k .   Da s a n a y a ka   a n d  D i s s a n a y a ke   [ 9] ,   h e   u s e d  a n   e ns e m b l e   m o de l   o n   t wo  b a s e   c l a s s if i e r s   u s i n g  T B   r a d i o gr a ph s .   He   m e n t i o ne d  a n   a c c ur a c y   o f   0. 971.   T h e   i nve s t i ga t o r s   [ 10 ]   us e d  i m a g e   e nh a n c e m e n t   t e c hni que s   a n d  f e d  t h e   r a di o gr a phs   i n t o  t h e   R e s Ne t ,   a n d  a   f e w   ot h e r   DL   m o de l s   t o  ge t   hi g h e r   a c c ur a c y   t h a t   e xi s t e d  89% .   T h e   i nv e s t i ga t o r s   [ 11]   pr o p o s e s   C NN s   to  c l a s s if y   o b t a i n e d  c l i n i c a l   i m a ge s ’   a bn o r m a li t i e s   i n   a n   e ns e m b l e   e nvi r o nm e n t .   T h a t   s t udy   [ 12]   us e d  a   ge n e r a li z e d   pr e - t r a i n e d  s y s t e m .   T h e y   go t  a c c ur a c i e s   o f   81. 25%   wi t h  im a ge   a ug m e n t a t i o n   a n d  80%   w i t h o u t   i t   s i m u l t a n e o us ly .   T he i r   s t udy   i nc o r po r a t e d  l e a d i ng  s t a t e - of - t h e - a r t   pr e - t r a i n e d  de e p  C NN s   f o r   c h e s t   r a d i o gr a ph s   f o r   t h e   c l a s s if i c a t i o n .   I t   di s t i n gu i s h e d  b e t we e n   n o r m a l   a n d  P T B - i n f e c t e d  c a s e s .   L o pe s   a n d  Va li a t i   [ 13]   us e d  publ ic  X - r a y   l a b e l e d  da t a s e t s .   P r e - t r a i n e d  C NN s   we r e   us e d  a s   c l a s s if i e r s   a n d  c l a im e d  a n   a c c ur a c y   o f   up  to  96. 1 % .   M i z a n   e t  al.   [ 14] ,   DC NN s   a r e   h i g hly   e f f e c t i ve   f o r   TB   de t e c t i o n   f r o m   c h e s t   X - r a y   i m a ge s ,   w i t h   R e s Ne t 50  e m e r g i ng  a s   t h e   m o s t   e f f i c i e n t   m o de l   a m o n g  t h o s e   t e s t e d.   C a o   e t  a l.   [ 15]   e m p ha s i z e d  C NN s   a s   hi g hly   e f f e c t i v e   f o r   c l a s s i f yi ng  T B   wh e n   c o m bi ne d  w i t h   his to gr a m   m a t c hi ng  t e c h ni qu e s ,   b ut   t h e i r   s t udy   l a c ks   s e g m e n t a t i o n .   T h e   r e s e a r c h e r s   [ 16]   a i m e d  to  c o m pa r e   a   c us to m   C NN   t r a i n e d  f r o m   s c r a t c h   w i t h   s e ve r a l   pr e - t r a i ne d  C NN   m o de l s   u s i n g  t r a ns f e r   l e a r ni ng,   w i t h   a   c l a im e d   a c c ur a c y   o f   87% .   E T DH DN e t ,   p r o p o s e d  by   [ 17] ,   i s   a   De ns e Ne t - b a s e d  m o de l   t o   i n t e gr a t e   e x t e n de d  t e x t u r e   de s c r i pt o r s .   T h e   wor k  a c hi e v e d  A U C   s c o r e s   o f   m o r e   t h a n   99  %   a s   c l a i m e d.   T h e   i n t r o duc t i o n   de s c r i be s   t h e   s e v e r i t y   o f   t h e   pr o bl e m   a n d  wo r l dw i de   e f f o r t s   to  e r a di c a t e   pul m o n a r y   TB .   R e l a t e d  w o r ks   i n   t hi s   d i r e c t i o n  us i n g  i n t e ll i ge n t   m o de l s   a r e   de s c r i b e d.   S e c t i o n   2  pr e s e n t s   t h e   m e t h o do l o g y   f o r   t h e   de t e c t i o n  s y s t e m ,   hi g hli g h t i n g  pr e pr o c e s s i ng,   da t a   s e t s   de s c r i pt i o n ,   t h e   pr o p o s e d  s y s t e m ,   a n d  e x pe r i m e n t s .   S e c t i o n   3  e x p l a i n s   t h e   r e s u l t s   a n d  d i s c u s s i o ns   o n   v a r i o us   C N N  m o de l s   o n   T B   de t e c t i o n   w i t h   a n d  w i t h o ut  hi s t o g r a m   e qu a l i z a t i o n ,   a n d  a   t r ue   pi c t ur e   o f   e n s e m bli ng  b a s e   c l a s s if i e r s   i n t o  a   s t a c ke d  c l a s s i f i e r .   T h e   c o n c l u s i o n   i s   i n   s e c t i o n   4  wi t h  f ut ur e   w o r k   a n d  s t udy   t o  i n c o r por a t e .       2.   RE S E AR CH  M E T HO D     T h e   o v e r a l l   pr o po s e d  m e t h o do l o g y   t o  de t e c t  a n d  c l a s s if y   P T B   c a s e s   u s i n g  o nli ne   a n d  o f f li ne   C h e s t   X - r a y   i m a ge s   i s   de s c r i be d  i n   t h e   m e t h o do l o g y   s e c t i o n .   I t   us e s   pr e pr o c e s s i n g  a n d  a ug m e n t a t i o n   o f   t h e   da t a s e t ,   I n put   e n ha n c e d  by   hi s t o gr a m   e qu a l i z a t i o n .   T h e   e ns e m bl e   s t a c ke d  m o de l   s h o ws   t h e   b e s t   o f   t h e   f us e d  a tt r i b ut e s   o f   t w o  di f f e r e n t   c l a s s i f i e r s .   S to r i n g  t h e   da t a s e t  i s   c r uc i a l   a n d  i s   t h e   i ni t i a l   s t e p  i n   pr e d i c t i o n   m o de l   de s i g n .   I t  de c i de s   t h e   pa t t e r n   w i t hi n   s upe r vi s e d  l e a r ni ng.   I t  a l s o   e x t r a c t s   i m po r t a n t   c h a r a c t e r i s t i c s   dur i n g   t h e   DL   pr o c e s s .   T h us ,   i t   i s   o f   ut m o s t   i m po r t a n c e   to   c o n v e r t  i m a g e   da t a   i n t o  a   s t r uc t ur e d   a n d  s t a n da r d i z e d  f o r m a t .     2. 1.     D at as e t s   d e s c r ip t ion     T h e   M .   C o un t y   C X R   s e t   i s   d i s t i n gu i s he d  by   i t s   i n c l u s i o n   o f   m a n ua ll y   s e g m e n t e d  l u n g  m a s ks   f o r   a   s ubs e t   o f   i t s   138   DI C OM - f o r m a t .   T h e s e   i m a g e s ,   c o m pr i s i ng  80  n or m a l   a n d  58  pot e n t i a l ly   T B - po s i t i v e   c a s e s ,   a r e   a c c o m pa ni e d  by   de t a i l e d  r a d i o l o g y   r e a d i ngs   in   t e x t   f i l e s .   I n   c o n t r a s t ,   t h e   S .   H o s p i t a l   C X R   S e t ,   a c qu i r e d   f r o m   S h e n z h e n ,   C hi na ,   o f f e r s   a   l a r ge r   c o l l e c t i o n   o f   662  J P E G - f o r m a t   i m a ge s — 326  n o r m a l   a n d  336   a bn o r m a l — s pa nni ng  b o t h   a du l t   a n d  pe d i a t r i c   c a s e s .   T h e   NI A I D  T B   P o r t a l s   P r o gr a m   s t a n d s   o u t   a s   a   c o m pr e h e ns i ve   i n t e r n a t i o n a l   r e po s i t o r y ,   i n t e gr a t i n g  o v e r   4, 200  r a d i o gr a ph s   ( 3, 500  n o r m a l   a n d  700  T B - po s i t i v e )   w i t h   m u l t i - do m a i n  da t a   l i nke d  t o  i n d i v i d ua l   pa t i e n t s .   T h i s   i nc l ud e s   r a d i o l o g i c a l   im a ge s ,   c l ini c a l   a n d   l a b o r a tor y   r e po r t s ,   ge n o m i c   da t a ,   a n d  s o c i o e c o n o m i c   a n d  ge o gr a phi c   c o n t e x t .   D a t a   f r o m   T B   s us pe c t s ,   i nc l ud i ng  o u t pa t i e n t   pr e s c r i pt i o n s   a n d  im a g i ng  r e c o r ds   f r o m   H A HC H  i n  Ne w  De l h i ,   we r e   c o l l e c t e d  b e t we e n   J u l y   2021  a n d  J u n e   2024,   o f f e r i n g  a   r i c h   r e s o ur c e   f o r   h o l i s t i c   T B   r e s e a r c h   a n d  pr e d i c t i v e   m o de l i ng.       2. 2.     Ches t   X - r ay  an d   f e at u r e   e x t r ac t ion   T h e   ga i ne d  c h e s t   X - r a y   im a ge s   e xhi bi t   v a r i a t i o n s   i n  s i z e   a n d  m a y   b e   e i t h e r   c o l o r - gr a y s c a l e   o r   R GB   due   to   a v a i l a bil i t y   f r o m   t h e   d i ve r s e   s o ur c e s .   T o   gu a r a n t e e   unif o r m i t y ,   a l l   a c qu i r e d  r a w  da t a   we r e   c o nv e r t e d  to   gr a y s c a l e .   T h e   c o nn e c t e d  l a y e r s   t h a t   c o m po s e   C NN   a r c hi t e c t ur e   i n s e r t   c o n s i s t e n t   i m a ge   d im e ns i o ns .   P r e pr o c e s s i n g  o f   a ll   c li n i c a l   im a g e s   s e r v e s   t h e   pur po s e   o f   e nh a n c i ng  da t a   qua l i t y   by   m o d if yi ng  un de s i 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         De tec ti on  mode l  f or   pulmonar y   tuber c ulos is   and  p e r f or manc e   e v aluat ion  on  …   ( A bdul  K ar im  Siddi q ui )   407   d i s t o r t i o n s   a n d  a c c e n t i n g  r e l e v a n t   f e a t ur e s   f o r   s u b s e que n t   pr o c e s s i n g  a n d  a n a ly s i s .   T h e   R OI ,   de n ot i n g  t h e   a r e a   o f   i n t e r e s t ,   i n   pr o p o s e d  c a s e - t h e   c a vi t i e s   o n   t h e   l u n g  s ur f a c e ,   i s   we l l   r e c o gni z e d  by   t h e   s e g m e n t a t i o n .   T hi s   i s   i m po r t a n t  s t e p  to  a dm i t   s ubs e que n t   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   f o c us e s   o n   r e l e v a n t   r e g i o n s   o f   i n t e r e s t .   T h e s e   f e a t ur e s   i n c l ude   s h a pe ,   i n t e ns i t y ,   t e x t ur e ,   a n d  s t a t i s t i c a l   m e a s ur e s .     2. 3.     I m age   p r e p r oc e s s in g   P r e pr o c e s s i n g  i s   t h e   i ni t i a l   s t e p  to wa r ds   da t a   p r e pa r a t i o n   [ 18] .   B e f o r e   t h e   i ns e r t i o n   o f   t h e   i nput   im a ge   i n t o  t h e   pr o p o s e d  A I   m o de l ,   da t a s e t s   a r e   c l e a ne d  t h r o ugh   v a r i o us   pr e pr o c e s s i n g  t e c hni que s .   I n   t h e   pr o p o s e d  w o r k ,   b ot h   o nl i ne   a n d  o f f li ne   X - r a y   im a g e s   h a d  d if f e r e n t   i m pur i t y   i s s u e s .   T h e   o nl i ne   im a ge   da t a s e t s   h a d  s i z e   v a r i a bil i t y   w i t h   d i f f e r i n g  im a ge   t y p e s   a nd  c o l o ur   i s s ue s .   S i mi l a r l y ,   t h e   o f f - li ne   c h e s t   X - r a y   i m a g e s   h a d  pr o bl e m s   li ke   i m a ge   i nve r s i o n ,   r ot a t i o n ,   gr a y s c a l e   a n d  c o l o ur e d  i m a ge s ,   f li pp i ng  i s s ue ,   unc r o ppe d   im a ge s ,   e t c .   Al l   t h e s e   t y p e s   o f   o dd  p o i n t s   we r e   r e m o v e d  us i ng  t h e   pr o c e s s   o f   c r o ppi n g,   f li pp i ng,   r e s i z i ng,   gr a y s c a l i ng,   r ot a t i o n ,   a n d  t y p e   c o n v e r s i o n .   Al t h o ugh   t h e   m a j o r   X - r a y s   c o n t a i ne d  o n e   c o l o ur   c h a nne l ,   s o m e   o f   t h e m   ha d  t h r e e   c o l o ur   c h a nn e l s .   T o  hi de   t h e   e f f e c t   o f   bl ue   c o l o ur ,   s uc h   i m a ge s   we r e   c o n v e r t e d  f r o m   R GB   to  gr a y s c a l e .   T h e   P NG   f o r m a t   wa s   a pp li e d  t o   di m e ns i o ns   o f   250  X  250  X  3  r e s o l ut i o n .   F i gur e   1  c o n t a i ns   T B   i n f e c t e d  a r e a s   o v e r   l u n g s .   F i gur e   1( a )   i s   s h o w i n g   i nf e c t i o n   o n   t h e   r i g h t   uppe r   l o b e ,   F i gur e   1( b )   on   lym p h  n o de ,   F i gur e   1( c )   o n   l e f t   uppe r   l o b e   a n d  F i gur e   1( d)   a s   a i r   s pa c e   o pa c i t i e s .               ( a )   ( b )   ( c )   ( d)     F i gur e   1.   I n f e c t e d  a r e a   o f   T B   o n   l u n gs :  ( a )   c o a l e s c in g  a i r   s pa c e   o pa c i t y   o n   t h e   r i g h t   uppe r   l o b e ,   ( b )   e nlar ge d  hil a r   a n d  m e d i a s t i n a l   lym p h   n o de s ,   ( c )   T hi c k - wa ll e d  c a vi t a r y   l e s i o n   i n   t h e   l e f t   uppe r   l o b e ,   a n d  ( d)   bi l a t e r a l   a p i c a l   t hi c k - wa ll e d  c a vi t i e s   m u l t if o c a l   s a t e l li t e   a i r   s pa c e   o pa c i t i e s       2. 4.     Au gm e n t at ion   an d   d at s e t s   p ar t ion   I m a ge   a ug m e n t a t i o n   i s   r e s o l ut e   s t e p   i n   c o m put e r   vi s i o n   a n d  i n   DL - b a s e d  c l a s s if i c a t i o n s .   I t   e n r i c he s   i ns o ur c e d  c l i n i c a l   im a ge s   by   f i r s t   r e m o vi ng  u nn e c e s s a r y   de t a i l s   [ 19] .   I t   s h o ul d  b e   a pp li e d  dur i ng  t r a i n i ng   o nl y ,   n o t  dur i n g  i nf e r e n c e   a s   s h o wn   i n   F i gur e   2.   T r a i ni ng  da t a s e t s   a r e   c h a n ge d  i n t o  n o r m a li z e d  s i z e s   to  a v o i d   o v e r - f i t t i n g.           F i gur e   2.   Un c l e a n s e d   X - r a y   im a ge s       A ug m e n t a t i o n   i s   us e d  a l o n g s i d e   da t a s e t   pa r t i t i o ni n g   w i t h   t h e   tot a l   i m a g e   c o l l e c t i o n   d i v i de d  i n t o   70%   f o r   tr a i ni ng,   15%   f o r   v a l i da t i o n ,   a n d  15%   f o r   t e s t i n g.   A   tot a l   o f   6221  c h e s t   X - r a y   i m a ge s   c o n t a i ni ng  b o t h   n o r m a l   a n d  pu lm o n a r y   T B   c a s e s   we r e   c o l l e c t e d,   w i t h   4355  a l l o c a t e d  f o r   t r a i ni ng,   933  f o r   v a l i d a t i o n ,   a n d   t e s t i n g,   r e s pe c t i v e ly   a s   s h o wn   i n   T a bl e   1.   Hi s t o gr a m   E qua l i z a t i o n   i s   ba s i c a ll y   a   r e d i s t r i b ut i o n  o f   p i x e l  i n t e n s i t i e s   s o   t h a t   t h e y   b e c o m e   m o r e   unif o r m ly   d i s t r i b ut e d  a c r o s s   t h e   e n t i r e   a v a il a bl e   i n t e ns i t y   r a nge .   T hi s   t r a n s f o r m a t i o n   e ns ur e s   t h a t   t h e   o u t pu t   hi s t o gr a m   i s   a ppr o xi m a t e l y   u ni f o r m   [ 20] .   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 .   15 ,   N o.   1 ,  M a r c h   20 26 :  40 5 - 41 3   408   T a bl e   1.   I m a ge   da t a s e t s   i n   t h e   pr o p o s e d  w o r k   D a ta s e ts     N O R M L   P T B   T r a in   V a li da ti o n   T e s t   T ot a l   T r a in   V a li da ti o n   T e s t   T ot a l   M.   C o unt y   56   12   12   80   41   8   9   58   S.   H o s pi ta l   227   49   49   325   235   51   50   336   N I A D   1674   358   358   2390   490   105   105   700   B e la r us   0       0   0   700   150   150   1000   H A H C  H o s pi ta l   222   48   48   318   710   152   152   1014   T O T A L   2179   467   467   3113   2176   466   466   3108       2. 5.     P r op os e d   m e t h od   T e n   d i f f e r e n t   DC NN s   a r e   s t ud i e d  s o   t h a t   t h e   o u t c o m e s   w i ll   h a ve   a t r i b ut e d  X - r a y s ’   a bn o r m a li t y  de t e c t i o ns   a n d  t h us   t h e   i ni t i a l   TB   s c r e e ni n g  a n d  r e l a t e d  pr e di c t i o n   c a n   b e   a c hi e v e d.   On   t h e   b a s i s   o f   c o l l e c t e d  C he s t   r a di o gr a ph s ,   a l l   s t a t e - of - t h e - a r t   c l a s s i f i e r s   w e r e   t r a i n e d  o n   t h e   gi v e n   T r a i ni ng  da t a s e t s   ( 70%   o f   t h e   tot a l   o nl i ne   a n d  r e a l   i m a g e   da t a s e t s ) .   On   f i ne - t uni ng  of   hy pe r - pa r a m e t e r s ,   15%   v a l i da t i o n   da t a s e t s   we r e   f e d  i n t o  t h e   pr e - t r a i n e d  m o de l .   T h e   r e m a i ni ng  15%   o f   t h e   un t o uc h e d  da t a s e t s   we r e   t e s t e d  o n   a   pr e - tr a i ne d  m o de l   us i n g  t r a n s f e r   l e a r ni ng.   On   c o m pa r i n g  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   a l l   t h e   c l a s s if i e r s ,   t h e   t w o  b e s t - pe r f o r m i ng  ba s e   c l a s s if i e r s   ( R e s Ne t 50  a n d  De n s e N e t 169)   we r e   pa s s e d  i n t o   a   s t a c ke d  e n s e m b l e   c l a s s i f i e r .   F e a t ur e s   a r e   e x t r a c t e d  f r o m   t h e s e   m o de l s '   i n t e r m e d i a t e   l a y e r s .   T h e s e   e x t r a c t e d  f e a t ur e s   a r e   t h e n   c o n c a t e n a t e d  i n t o   a   s i n g l e   f e a t ur e   v e c to r ,   whi c h   s e r v e s   a s   t h e   i n put   f o r   t h e   m e t a - l e a r n e r .   T h e   XG B oo s t   m o de l   i s   t r a i ne d  to  m a ke   t h e   f i na l   bi na r y   c l a s s i f i c a t i o n   pr e d i c t i o n   ( P T B - p o s i t i ve   o r   P T B - n e ga t i ve ) .   A s   s h o wn   i n   F i gur e   3.   T h i s   m e t h o d  b r i ngs   t h e   p o we r f u l   f e a t ur e   e x tr a c t i o n   a bil i t i e s   of   t h e   C NN s   whil e   us i n g  XG B o o s t  to  l e a r n   h o w   to   b e s t  c o m bi ne   t h e i r   ( p re - tr a i n e d  b a s e   c l a s s i f i e r s )   pr e di c t i o n s   [ 21] .           F i gur e   3.   M e t h o d o l o gy   f o r   t h e   pr o p o s e d  s y s t e m       2. 6 .     E x p e r im e n t s   T r a n s f e r   l e a r ni ng  s uppo r t s   m o de l s   to   p o we r   pr e vi o us l y   a c qu i r e d  l e a r ni ng s   f r o m   o n e   t a s k  a n d  a pp ly  t h e m   to   a   s i mi l a r   t a s k.   T hi s   a ppr o a c h   c o n s t i t ut e s   a   pr e - t r a i n e d  m o de l ,   w hi c h   h a s   a l r e a d y   b e e n   t r a i n e d  o n   a   l a r ge   da t a s e t  c o m pr i s i n g  4355  i m a ge s   o f   b o t h   n o r m a l   a n d  P T B   c a s e s   i n   t h e   pr o p o s e d  w o r k .   B y   do i n g  s o ,   i t   c o n s i de r a bl y   r e duc e s   t r a i ni ng  t i m e   a n d  c o m put a t i o n a l   r e qu i r e m e n t s   f o r   n e w  m o de l   r unni ng  w hi l e   e nh a n c i n g   m o de l   a c c ur a c y   a n d  m i t i ga t i n g  t h e   po s s i bl e   i s s ue   o f   o v e r f i t t i n g.   I n   C NN - ba s e d  a r c hi t e c t ur e ,   T L   pr o v e s   h e l p f u l   w h e n   de a li ng  w i t h   s m a ll   im a ge   d a t a s e t s ,   e l im i na t i n g  t h e   n e c e s s i t y   f o r   e x t e n s i ve   da t a   c o l l e c t i o n   a n d   mi n im i z i ng  t h e   t r a i ni ng  t i m e .   I n   t h e   s h a r e d  a r c hit e c t ur e ,   i n t e r m e d i a t e   we i g h t s   r e m a i n   n o n - t r a i n a ble,   whi l e   f i na l   l a y e r   we i g h t s   un de r go   tr a i ni ng,   w i t h   t h e   S i g m o i d  a c t i va t i o n   f u n c t i o n   i n   t h e   f i na l   l a y e r .   HE - e nh a nc e d   im a ge s   we r e   pa r t i t i o n e d  i n t o  t r a i ni ng,   v a l i da t i o n ,   a n d  t e s t i n g  s e t s .   F o r   t r a i ni ng,   70%   o f   t h e   tot a l   i mage s ,   a n d   30%   f o r   v a l i da t i o n   a n d  t e s t i n g  we r e   ke pt   r e s pe c t i v e ly .   S k l e a r n . m o de l _ s e l e c t i o n   i m po r t  t r a i n _t e s t _s p l i t   wa s   s e t   wi t h   a   r a n do m   s t a t e   o f   22  f o r   r e pr o duc i bil i t y .   T h e   s y s t e m   a l s o   i n c o r por a t e s   t h e   A da m   o pt i m i z e r   a l o n gs i d e   B i n a r y   C r o s s - E n t r o py   a s   t h e   l o s s   f u n c t i o n .   T h e   pr o c e s s   wa s   e x e c ut e d  o n   t h e   G oo gl e   C o l a b   us i ng  T e n s o r F l o w  us i n g  P y t h o n   3. 7. 10.   T h e   tr a i ni ng  pr o c e dur e   wa s   f i ne - t un e d  ke e p i ng  b a t c h   s i z e   o f   64  a n d  a   de f a u l t   t h r e s h o l d   o f   0. 5.   T o   p r e v e n t   o v e r f i t t i n g,   e po c h s   we r e   r e duc e d  f r o m   15  to   5 ,   e n s ur i n g  o p t i m a l   ge n e r a li z a t i o n   a n d   a l i g nm e n t   b e t we e n   t r a i ni ng,   v a li da t i o n ,   a n d  t e s t i n g   pe r f o r m a n c 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         De tec ti on  mode l  f or   pulmonar y   tuber c ulos is   and  p e r f or manc e   e v aluat ion  on  …   ( A bdul  K ar im  Siddi q ui )   409   3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON     A I   b a s e d  d e t e c t i o n   m o de l   ne e ds   t o   b e   v e r i f i e d   o n   d i f f e r e n t   a s s e s s m e n t   pa r a m e t e r s ,   e s pe c i a ll y   m e d i c a l   d i a g n o s t i c   s y s t e m s   a r e   v a li da t e d  o n   t h e   f o l l o w i ng  e va l u a t i o n   m e t r i c s :  1.   S e n s i t i vi t y   2.   P r e c i s i o n   3.   S pe c i f i c i t y   4.   A c c ur a c y   5.   F 1  s c o r e   a n d  6.   R OC .     3. 1.     P e r f o r m an c e   of   CN Ns   on   X - r ay  d at as e t   wit h ou t   HE   T a bl e   2  i s   s h o wn   t o  c o m pa r e   t h e   pe r f o r m a n c e   of   s t a t e - of - t h e - a r t  C NN s   f o r   bi n a r y   c l a s s if i c a t i o n  w i t h o ut  us i n g  hi s t o gr a m   e qua l i z a t i o n .   T h i s   c o m pa r i s o n   i s   m a d e   o n   p r e pr o c e s s e d  i m a ge   i n put s   c o l l e c t e d   f r o m   f i ve   r e po s i t o r i e s ,   vi z .   M .   C o un t y ,   S .   H o s p i t a l   [ 2 2] ,   NI A D   [ 23] ,   B e l a r us   da t a s e t   [ 24]   a n d  i m a ge s   c o l l e c t e d   dur i n g  36  m o n t hs   f r o m   t h e   H A HC   h o s p i t a l .         T a bl e   2.   P e r f o r m a nc e   m a t r i x   o f   c l a s s i f i e r s   –   W i t h o ut  HE   M o de l   R e s ne t5 0   R e s ne t  101   R e s ne t  152   I nc e pt i o n  V3   V G G   16   V G G   19   D e ns e n e t  121   D e ns e N e t  169   D e ns e n e t  201   M o bi l e ne t   A c c u r a c y   99.1   98.4   98.8   94.7   97.8   98   98   98   98.6   98   S e ns it i v it y   99.1   98.5   98.9   93.3   97.9   96.9   98.2   96.6   98.4   98.3   S pe c ifi c it y   99.1   98.3   98.8   97   97.7   99   97.2   99.2   98.3   97.5   P r e c is i o n   99.1   98.2   98.9   97.3   97.5   98.9   97.3   98.8   98.2   97.4   F1 - s c o r e   99.1   98.5   98.8   96   97.7   97.9   98   97   98.4   98       T h e   pe r f o r m a n c e   i s   m e a s ur e d  o n   s i x  pa r a m e t e r s ,   b a s i c   c r i t e r i a   to   c h e c k  t h e   qua l i t y   o f   a ny   m e d i c a l  d i a g n o s t i c   s y s t e m .   I t  i s   f o un d  t h a t   b ot h   R e s Ne t 50  a n d  R e s N e t 152  o u t pe r f o r m   t h e   r e s t   o f   t h e   C NN s   w i t h o u t  t h e   us e   o f   t h e   hi s t o gr a m   a l go r i t hm .   R e s Ne t 50  a l l o ws   gr a d i e n t s   to   f l o w  t h r o ugh   t h e   n e t w o r k   m o r e   e a s i ly ,   wh e r e a s   De n s e Ne t 201  i s   i n t e n s i ve   due   to   c o m put a t i o n a ll y   d e n s e r   c o nn e c t i o n s .   Al s o ,   R e s Ne t 50  e x e m p li f i e s   t h e   t r a n s f e r   l e a r ni ng  h e r e .   Ot h e r   c l a s s if i e r s   h a ve   s h o wn   i m pr e s s i o n s   s uc h   a s   R e s Ne t 101,   De n s e Ne t 201,   De ns e Ne t 169,   a n d  De n s e Ne t 121.   F i gur e   4,   wh e n   e v a l ua t i n g  t h e   pr o c e s s e d  c h e s t   X - r a y s   i n   n e ur a l   ne t w o r ks   w i t h o ut   h i s t o g r a m   e qua l i z a t i o n ,   R e s Ne t 50  a n d  R e s Ne t 152  h a v e   o v e r l a pp i ng  R OC   c ur v e s ,   a n d  b o t h   h a v e   o u t s t a n d i n g  R OC ,   f o l l o we d  by   R e s Ne t 101.   De n s e Ne t   a l s o   h a s   a   b e t t e r   R OC   t h a n   ot h e r   c l a s s if i e r s .   He r e ,   de e pe r   n e t wo r ks   n e e d  n o t   pe r f o r m   b e t t e r   r e s u l t s ;   i ns t e a d,   R e s n e t 50  s h o ws   a n   e f f e c t i ve   e xa m p l e   f o r   tr a n s f e r   l e a r ni ng.   A   c o nf u s i o n   m a t r i x   i s   im po r t a n t   f o r   s um m a r i z a t i o n   o f   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   a   pr o p o s e d  s y s t e m   o n   467   n o r m a l   a n d  466  P T B   t e s t  r a di o gr a ph s   i n   F i gur e   5.   F i gur e   5( a )   s h o ws   c o nf us i o n   m a r i x   f o r   R e s Ne t 50   a n d  F i gur e   5( b )   f o r   R e s Ne t 152  w i t h o ut   hi s t o gr a m   e qua li z a t i o n .             F i gur e   4.   R OC   –   Va r i o us   c l a s s i f i e r s   w i t h o ut  HE   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 .   15 ,   N o.   1 ,  M a r c h   20 26 :  40 5 - 41 3   410     ( a )       ( b )     F i gur e   5.   C o nf u s i o n   m a t r i x -   w i t h o ut   H E   ( a )   R e s n e t 50  a n d  ( b )   R e s n e t 152       3. 2.     P e r f o r m an c e   of   c l a s s i f ie r s   wit h   HE   T a bl e   3  i s   s h o wn   to  c o m pa r e   t h e   s a m e   s e t s   o f   da ta  i n put   e x p l a i ne d  i n   s e c t i o n   3. 1.   T h e   pe r f o r m a nc e   o f   a ll   10  bi na r y   c l a s s i f i e r s   i s   e v a l ua t e d  o n   f i ve   e v a l ua t i o n   m a t r i c e s   a n d  R OC   c ur v e s   o n   a pp lyi ng  HE .   I t   i s   f o u n d  t h a t   b ot h   R e s Ne t 50  a n d  De n s e Ne t 169  h a ve   o u t m a t c h e d  t h e   r e s t   o f   t h e   C NN s   by   e nh a n c i ng  im a ge s   w i t h  c o n t r a s t   e n h a nc e m e n t .   R e s Ne t 50  a l l o ws   gr a d i e n t s   to   f l o w  t h r o ugh   t h e   n e t wo r k  m o r e   e a s i ly ,   wh e r e a s   De ns e Ne t 169  i s   i n t e n s i ve   due   to   c o m put a t i o n a ll y  de n s e r   c o nn e c t i o n s .   E f f e c t i v e   s e n s i t i v i t y   i n  De ns e Ne t 169   c o m pa r e d  t o   R e s Ne t 50  s h o ws   i m pr o v e d  qua l i t y   o f   i de n t i f yi ng  t r ue   po s i t i v e s .   Al s o ,   R e s Ne t 50  e x e m p li f i e s   t h e   t r a n s f e r   l e a r ni ng  h e r e .   Ot h e r   c l a s s if i e r s   h a v e   s ho wn   a n   i m pr e s s i o n ,   s uc h   a s   R e s Ne t 152,   R e s Ne t101,   a n d  De ns e Ne t 121.   R e s Ne 50  h a s   a   s i g nif i c a n t   R OC ,   a s   i n   t h e   a b o v e   c a s e   o f   s e ns i t i vi t y   o f   t h e   m o de l   w i t ho u t  HE ,   R e s Ne t 152  a n d  101  a l s o   h a v e   f e w e r   f a l s e   n e ga t i ve s ,   m a k i ng  t h e m   a   m o r e   r e l i a bl e   m o de l   f o r   de t e c t i o n .   VG G16  a n d  De n s e Ne t 201  o v e r l a p  i n   t h e   R OC   C ur v e   pr e s e n t e d  i n   F i gur e   6.       T a bl e   3.   P e r f o r m a nc e   m a t r i x   o f   c l a s s i f i e r s   –   w i t h   HE   M o de l   R e s ne t5 0   R e s ne t  101   R e s ne t  152   I nc e pt i o n  V3   VGG   16   V G G   19   D e ns e n e t  121   D e ns e N e t  169   D e ns e n e t  201   M o bi l e ne t   A c c u r a c y   99.36   99   99.1   95   98.3   98   99   99.25   98.6   96.5   S e ns it i v it y   99.36   99.1   99.14   95.6   98.4   98.96   98.6   99.36   98.4   96.2   S pe c ifi c it y   99.36   99   98.8   94.8   98.23   97.1   99.6   99.14   98.7   97.1   P r e c is i o n   99.36   98.6   98.7   94.51   98.1   96.95   99   99.14   98.61   96.6   F1 - s c o r e   99.36   99   98.9   94.83   98.2   97.5   99.13   99.2   98.5   96.5           F i gur e   6.   R OC   –   Va r i o us   c l a s s i f i e r s   w i t h   HE   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         De tec ti on  mode l  f or   pulmonar y   tuber c ulos is   and  p e r f or manc e   e v aluat ion  on  …   ( A bdul  K ar im  Siddi q ui )   411   F i gur e   6  pr e s e n t s   R OC   o n   di f f e r e n t   c l a s s i f i e r s   us i n g  HE   e n h a nc e d  X  r a y s .   F i gur e   7  de p i c t s   c o nf us i o n   m a t r i x   o n   t wo   b e s t   pe r f o r m i ng  c l a s s if i e r s .   B i n a r y   c l a s s if i e r   R e s N e t 50  r e t ur n e d  3  o u t   o f   466  T B   t e s t   r a d i o gr a ph s   m i s c l a s s if i e d  a s   n o r m a l   a s   i n   F i gur e   7( a ) .   3   o u t  o f   467  n o r m a l   c h e s t   t e s t  r a di o gr a ph s   we r e   mi s c l a s s if i e d  a s   T B   X - r a y .   I n   t h e   e v a l ua t i o n   o f   De ns e Ne t 169,   o nl y   3  o ut   o f   466  T B   t e s t   gr a p h s   w e r e   mi s c l a s s if i e d  a s   n o r m a l   a s   i n  F i gur e   7( b ) .   4  o u t   o f   467  n o r m a l   C XR   t e s t   gr a ph s   we r e   mi s c o un t e d  a s   T B   im a ge s   [ 25] .          ( a )       ( b )     F i gur e   7.   C o nf u s i o n   m a t r i x -   w i t h   HE   ( a )   De n s e Ne t 169  a n d  ( b )   R e s n e t 50       3. 3.     P e r f o r m an c e   m at r ics   of   e n s e m b l e   s t ac k e d   c l as s if ie r   T h e   XG B o o s t   m o de l   l e a r n t   t h e   o p t i m a l   w a y   t o  c o m bi ne   t h e   f e a t ur e s   f r o m   b o t h   R e s Ne t 50  a n d   De ns e Ne t 169  to   ge t   t h e   b e s t   pe r f o r m a nc e   by   e a c h   R e s Ne t 50  a n d  De ns e Ne t 169  s e pa r a t e l y   o n   t h e   gi ve n   t e s t   da t a s e t s .   C a l c u l a t i n g  t h e   f i na l   m o d e l 's   pe r f o r m a n c e   us i n g  bi na r y   c l a s s i f i c a t i o n ,   s uc h   a s   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e ,   a n d  A U C - R OC   o n   t h e   s a m e   t e s t   da t a s e t s ,   vi z .   467  n o r m a l   a n d  466  P T B   p o s i t i v e   i mage s ,   t h e   f o l l o w i n g  f i gur e s   c a m e   o u t .   F i gur e   8  pr e s e n t s   to   vi e w  t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x   f o r   T P ,   T N,   F P ,   a n d  F N.   I t  s h o ws   t h e   o u t pe r f o r m i ng  c l a s s if i e r s ,   vi z .   De n s e Ne t 169  a n d  R e s Ne t 50.   T h e   c o m bi ne d  f e a t ur e s   r e v e a l e d  f r o m   t h e   t w o   b a s e   c l a s s if i e r s ,   t h e   t e s t   da t a s e t s   b r o ugh t   t h e   be s t   pe r f o r m i ng  bi na r y   c l a s s i f i e r   f r o m   t h e   XG B o o s t  s t a c ke d  c l a s s if i e r ,   a s   2  o u t   o f   466  T B   t e s t   r a di o gr a ph s   mi s c l a s s if i e d  a s   n o r m a l ,   2  o u t   o f   467  n o r m a l   c h e s t   t e s t  r a d i o gr a ph s   we r e   m i s c l a s s if i e d  a s   T B   X - r a y .   I t  g ot  t h e   b e s t   e v e r   a c c ur a c y   o f   99. 57% .   B y   e va l ua t i n g   c l a s s if i c a t i o n   pe r f o r m a n c e   us i n g  hi s t o gr a m   m a t c hin g  a c r o s s   10  de e p   C NN   m o de l s ,   o ur   a ppr o a c h   r e s ul t e d  i n   a   m o r e   r e l i a bl e   a n d  e f f i c i e n t   s y s t e m ,   a c hi e vi ng  a   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   o f   99. 57  pe r c e n t   a s   s h o wn   i n   T a bl e   4.           F i gur e   8.   C o nf u s i o n   m a t r i x -   e n s e m b l e   c l a s s if i e r       T a bl e   4.   P e r f o r m a nc e   m a t r i x   o f   ba s e   c l a s s i f i e r s   a nd   s t a c ke d  c l a s s if i e r   C la s s if ie r   B a s e   c la s s if i e r - 1   B a s e   c la s s if i e r - 2   B a s e   c la s s if i e r - 1   B a s e   c la s s if i e r - 2   E ns e mbl e   c la s s if i e r   mo d e l   R e s ne t5 0    ( w it ho u t  H E )   R e s ne t  152    ( w it ho u t  H E )   R e s ne t  50    ( w it h H E )   D e ns e N e t  169    ( w it h H E )   X G B oo s t    ( w it h H E )   A c c ur ac y   99.1   98.8   99.36   99.25   99.57   Se ns it iv it y   99.1   98.9   99.36   99.36   99.57   Spe c ifi c it y   99.1   98.8   99.36   99.14   99.57   P r e c is io n   99.1   98.9   99.36   99.14   99.57   F1 - s c or e   99.1   98.8   99.36   99.2   99.57   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 .   15 ,   N o.   1 ,  M a r c h   20 26 :  40 5 - 41 3   412   4.   CONC L USI ON   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   r e s u l t s   f o r   t h e   pul m o na r y   TB   pr e d i c t i o n   m o de l   r e v e a l   a n   e x c e pt i o n a ll y   hi g h   l e v e l   o f   d i a g n o s t i c   a c c ur a c y .   Out   o f   a ll   c a s e s   e v a l ua t e d,   464  we r e   c o r r e c t l y   i de n t i f i e d  a s   TB   ( T r ue   P o s i t i ve s ) ,   whi l e   o nl y   2  c a s e s   we r e   mi s s e d  ( F a l s e   Ne ga t i v e s ) ,   i n d i c a t i n g  a   v e r y   l o w  r a t e   o f   u n de r   d i a g n o s i s .   S i mi l a r ly,   a m o n g   t h e   n o r m a l   c a s e s ,   465  we r e   a c c ur a t e l y   c l a s s if ied  a s   n o n - T B   ( T r ue   Ne ga t i v e s ) ,   w i t h   j u s t   2  i n s t a n c e s   mi s c l a s s if i e d  a s   T B   ( F a l s e   P o s i t i v e s ) .   T hi s   ne a r - pe r f e c t   b a l a n c e   b e t we e n   s e ns i t i vi t y   a n d  s p e c i f i c i t y   un de r s c o r e s   t h e   m o de l ’ s   r o b us t n e s s   a n d  r e l i a bil i t y .   T h e   m i n im a l   m i s c l a s s if i c a t i o n   s ugge s t s   t h a t  t h e   s y s t e m   is   hi g hly   e f f e c t i ve   i n   d i s t i n gu i s h i ng  be t we e n   T B   a n d  n o r m a l   c a s e s ,   m a k i ng  i t   s u i t a bl e   f o r   c li ni c a l   de p l o ym e n t   o r   i n t e gr a t i o n   i n t o   a u to m a t e d  s c r e e ni n g  wo r k f l o ws .   T h e   c o n s i s t e n t   pe r f o r m a nc e   o f   t h e   e n s e m bl e   M e t a   l e a r n e r   a c r o s s   l a r ge   a n d  v a r i e d  da t a s e t s   hi g hl i g h t s   t h e   r o b us t n e s s   a n d  ge n e r a li z a bil i t y   o f   o ur   pr o p o s e d  a ppr o a c h .         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.         AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT   T hi s   j o ur n a l   u s e s   t h e   C o n t r i b ut or   R o l e s   T a x o n o m y   ( C R e d i T )   to  r e c o gni z e   i n d i v i dua l   a ut h o r   c o n t r i b ut i o ns ,   r e duc e   a ut h or s hi p  d i s put e s ,   a n d  f a c il i t a t e   c o l l a b o r a t i o n .     Nam e   of   Aut h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ab du l   K a r i m   S i dd i qu i                               V i j a y   K u m a r   Ga r g                                   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   t h a t  s uppor t   t h e   f i nd i ngs   o f   t hi s   s t ud y   a r e   a v a il a bl e   o n   r e que s t   f r o m   t h e   c o r r e s po n d i n g   a ut h o r ,   [ S i dd i qu i ,   AK ] .   T h e   da t a ,   whi c h   c o n t a i n   i nf o r m a t i o n   t h a t  c o ul d  c o m pr o m i s e   t h e   pr i v a c y   o f   r e s e a r c h   pa r t i c i pa n t s ,   a r e   n ot  publ i c ly   a v a il a bl e   due   to   c e r t a i n   r e s t r i c t i o ns .       RE F E R E NC E S     [ 1]   S .  V a jd a   e t  al . ,  “ F e a tu r e   s e l e c ti o n  f or   a ut o ma ti c   tu be r c ul o s is   s c r e e ni ng  in   f r o nt a l   c h e s t  r a di o g r a phs ,”   J our nal   of   M e di c al   Sy s te m s ,  vo l.  42, n o . 8, J un. 2018, d o i:  10.1007/s 10916 - 018 - 0991 - 9.   [ 2]   P .  C hhi ka r a ,  P .  S in gh,  P .   G upt a ,  a nd  T .  B ha ti a ,  “ D e e p  c onvo lu ti o na l  ne u r a l  n e tw o r k  w it h  tr a ns f e r   le a r ni ng  f o r   d e te c t in g  pne um o ni a   o n  c he s t  x - r a y s ,”   in   A dv anc e s   in   B io in f or m at ic s ,  M ul ti m e di a,  and  E le c tr oni c s   C ir c ui ts   and  Si gnal s ,  S pr in ge r   S in ga po r e , 2019, pp. 155 – 168.   [ 3]   A . A bba s , M .  M . A bde ls a me a , a nd M . M . G a be r , “ D e T r a c :  t r a ns f e r  l e a r ni ng  of   c la s s  de c o mp o s e d m e di c a l  im a ge s  i n  c o n vo lu ti o na l   ne ur a l  n e tw o r ks ,”   I E E E  A c c e s s , vo l.  8, pp. 74901 – 74913, 2020,  do i:  10.1109/a c c e s s .2020.2989273.   [ 4]   R .  H oo da ,  S .  S of a t,   S .  K a ur ,  A .  M it ta l,   a nd  F .  M e r ia ude a u,  “ D e e p - l e a r ni ng:   A   pot e nt ia l  me th o d  f or   tu be r c u l o s is   de te c ti o n  us in g   c h e s t  r a di o g r a ph y ,”   in   2017  I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   o n  Si gnal   and  I m age   P r oc e s s in g  A ppl ic at io ns   ( I C SI P A ) ,  S e p.  2 017,   pp. 497 – 502, do i:  10.1109/i c s ip a .2017.8120663.   [ 5]   L .   G . C .  E v a lg e li s ta  a nd E .  B .   G ue d e s , “ C o mput e r - a id e d t ub e r c ul o s is  d e te c ti o n   f r o m  c h e s t  x - r a y   im a ge s  w it h   c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  ne tw o r ks ,”  O c t.  2018, d o i:  10.5753/ e ni a c .2018.4444.   [ 6]   S .  S .  M e r a j,   R .  Y a a ko b,   A .  A z ma n,  S .  N .   M .  R um,  A .  S .   A .  N a z r i,   a nd  N .  F .  Z a ka r ia ,  “ D e t e c ti o n  of   pul m o na r y   tu b e r c ul o s is   ma ni f e s ta ti o n i n  c h e s t  X - R a y s  us in g di f f e r e nt   c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  ne tw o r k  ( C N N )  m o d e ls ,”   I nt e r nat io nal  J our nal  of  E ngi ne e r in g   and A dv anc e d T e c hnol ogy , v o l.  9, n o . 1, pp. 2270 – 2275, O c t.  2 019, do i:  10.35940/i je a t. a 2632.109119.   [ 7]   O . Y a da v , K .  P a s s i,  a nd  C . K . J a in , “ U s in g de e p l e a r n in g t o  c la s s if y   x - r a y  i ma g e s  of  p o t e nt ia l  tu b e r c ul o s is  pa ti e nt s ,”  i n  2018 I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   on  B io in f o r m at ic s   and  B io m e di c in e   ( B I B M ) ,  D e c .  2018,  pp.  2368 – 2375,  do i:   10.1109/bi bm.2018.8621525.   [ 8]   T .  R a hma n  e t  al . ,  “ R e li a bl e   tu b e r c ul o s is   de t e c t i o n  us in g  c he s t   x - r a y   w it h  d e e p  l e a r ni ng,  s e g me nt a ti o n  a nd  v is ua li z a ti o n,”   I E E E   A c c e s s , v o l.  8, pp. 191586 – 191601, 2020, d o i:  10.1109/a c c e s s .2020.3031384.     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         De tec ti on  mode l  f or   pulmonar y   tuber c ulos is   and  p e r f or manc e   e v aluat ion  on  …   ( A bdul  K ar im  Siddi q ui )   413   [ 9]   C .  D a s a na y a ka   a nd  M .  B .  D is s a na y a ke ,   “ D e e p  l e a r ni ng   m e t ho ds   f or   s c r e e ni ng   pul m o na r y   tu be r c u l o s is   us in g  c h e s t  x - r a y s ,”   C om put e r   M e th ods   in   B io m e c hani c s   and  B io m e di c al   E ngi ne e r in g:   I m agi ng  & am p;   V is ual iz at io n ,  vo l.   9,  n o .  1,  pp.  39 – 49,  A ug.  2020, do i:  10.1080/21681163. 2020.1808532.   [ 10]   K .  M una di ,  K .  M uc h ta r ,  N .  M a ul in a ,  a nd  B .   P r a dha n,  “ I ma g e   e nha nc e m e nt   f or   tu b e r c ul o s is   d e te c ti o n   us in g  d e e p   le a r ni ng,”   I E E E   A c c e s s , v o l.  8, pp. 217897 – 217907, 2020, d o i:  10.1109/a c c e s s .2020.3041867.   [ 11]   M .  T .  I s la m,  M .  A .  A o w a l,   A .  T .  M in ha z ,  a nd  K .  A s hr a f ,  “ A bno r ma li t y   d e t e c ti o n  a nd  l oc a li z a t io n   in   c h e s t  x - r a y s   us in g  de e p  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r ks ,”   ar X iv  pr e pr in t  ar X iv : 1705.098 50 , 2017.   [ 12]   M .  A hs a n,  R .  G o m e s ,  a nd  A .  D e nt o n,  “ A ppl i c a ti o n  of   a   c o n vo lu ti o na l  n e u r a l  ne twor k  us in g  tr a ns f e r   le a r n in g  f o r   tu b e r c ul o s is   de t e c t i o n,”   in   2019  I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on   E le c tr o  I nf o r m at io n  T e c hnol ogy   ( E I T ) ,  M a y   2019,  pp.  427 – 433,  do i:   10.1109/e it .2019.8833768.   [ 13]   U .  K .  L o p e s   a nd  J .  F .  V a li a ti ,  “ P r e - tr a in e d  c o n vo lu t i o na l  ne ur a l  n e tw o r ks   a s   f e a tu r e   e x t r a c t or s   f or   tu be r c ul o s is   de te c ti o n,”   C om put e r s  i n B io lo gy  and M e di c in e , v o l.  89, pp. 135 – 143, O c t.  2017, do i:  10.1016/j . c o mpbi ome d.2017.08.001.   [ 14]   M .  B .  M iz a n,  M .  A .  M .  H a s a n, a nd  S .  R .  H a s s a n,  “ A   c o mpa r a t iv e   s tu d y   of   tu be r c u l o s is   de te c ti o n  us in g  de e p  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l   ne tw o r k,”  i n  2020  2nd  I nt e r nat io nal  C onf e r e n c e  on A dv anc e d I nf or m at io n and C om m uni c at io n T e c hnol ogy  ( I C A I C T ) , N ov . 20 20,   pp. 157 – 161, do i:  10.1109/i c a i c t5 1780.2020.9333464.   [ 15]   K .  C a o ,  J .  Z ha ng,  M .  H ua ng,  a nd  T .   D e ng,   “ X - r a y   c la s s if i c a ti on  of   tu b e r c ul o s is   ba s e d  o n   c o n vol ut i o na l  n e tw o r ks ,”   in   2021   I E E E   I nt e r nat io nal   C on f e r e nc e   on  A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e   and   I ndus tr ia l  D e s ig n  ( A I I D ) ,  M a y   2021,  pp.  125 – 129,  do i:   10.1109/a ii d51893.2021.9456476.   [ 16]   E .  S h o w ka ti a n,  M .  S a le hi ,  H .  G ha f f a r i,   R .  R e ia z i,   a nd  N .  S a di ghi ,  “ D e e p  l e a r ni n g - ba s e d  a ut o ma ti c   d e t e c ti o n  of   tu b e r c ul o s is   di s e a s e  i n c h e s t  X - r a y  i ma g e s ,”   P ol is h J our nal  of  R adi ol ogy , v o l.  87, pp. 118 – 124, F e b. 2022, d o i:  10.5114/p jr .2022.113435.   [ 17]   A .  S ha ti ,  A .  D a tt a ,  A .  M a ns o o r ,  a nd  G .  M .  H a s s a n,  “ E T D H D N e t:   A n  a dv a n c e d  D e ns e N e t - b a s e d  e x t e nd e d  te xt ur e   de s c r ip t o r   f or   e f f ic i e nt   tu b e r c ul o s is   pr e di c ti o n  in   C X R   im a ge s ,”   I nt e ll ig e nc e - B as e d  M e di c in e ,  v o l.   12,  p.  100269,  2025,  do i:   10.1016/j .i bme d.2025.100269.   [ 18]   M .   S a lv i,   U .  R .   A c ha r y a ,  F .   M ol in a r i,   K .   M .  M e ib ur g e r ,   “ T he   im pa c t  of   p r e -   a nd  p o s t - im a ge   pr oc e s s in g  t e c hn iq ue s   o n  de e p  le a r ni ng  f r a m e w o r ks :  A   c ompr e he ns i ve   r e vi e w   f o r   di gi ta l  pa t ho l o g y   im a ge   a na l y s is , ”   C om put e r s   in   B io lo gy   and   M e di c in e ,   vo l.   128, 2021,   do i:  10.1016/j . c o mpbi ome d.2020.104129.   [ 19]   S.   P a r k,  J.   K im ,  S.   W a ng,  a nd  J .   K im ,  “ E f f e c ti v e n e s s   of   i ma ge   a ugme nt a ti o n  t e c hni qu e s   o n  n o n - p r o te c ti ve   p e r s o na l  e qui pm e nt   de t e c t i o n us i ng Y O L O v 8 , ”   A ppl ie d Sc ie nc e s ,  v o l.   15 , n o .  5 ,  p.  2631 ,   2025 ,  do i :  10.3390/a pp15052631 .   [ 20 ]   R.   M.   D y k e   a nd  K .  H o r ma nn,  “ H is t o gr a m  e qua li z a ti o n  us in g  a   s e le c ti ve   f il t e r , ”   V is ual   C om put e r ,   vo l.   39,  pp.  6221 – 6235 .  20 23 ,   do i :  10.1007/s 00371 - 022 - 02723 - 8 .   [ 21]   W.   Su   e t  al . ,   “ A n  X G B oo s t - B a s e d  kn o w l e dg e   t r a c in g   m o d el , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   C om put at io nal   I nt e ll ig e nc e   Sy s te m s ,   vo l.   16,  no .  13 ,   2023 ,   d o i :  10.1007/s 44196 - 023 - 00192 - y .   [ 22]   I nde x   of   publ i c / T ube r c u l o s is - C he s t - X - r a y - D a ta s e ts ,  “ N a ti o na l  li b r a r y   of   m e d ic in e , ”   2024 - 08 - 28.  [ O nl in e ] .  A v a il a bl e :h tt ps :/ /d a ta .l hnc b c .nl m.ni h.g ov /p ub li c / T ub e r c ul o s is - C he s t - X - r a y - D a ta s e ts /i nd e x .ht ml     [2 3 ]   N I A I D   T B   P or ta ls   P r o gr a m,  “ N a ti o na l  I ns ti tu te   of   a ll e r g y   a nd   in f e c ti o us   di s e a s e s , ”   J ul y ,   2025.  [ O nl in e ] .   A v a il a bl e :h tt ps :/ /t bp o r ta ls .ni a id .ni h.g ov /   [2 4 ]   T ub e r c ul o s is   ( T B )   C he s t  X - r a y   D a ta ba s e ,  ka ggl e ,  2020.   [ O nl in e ] .  A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w .ka ggl e .c o m/ da ta s e ts /t a w s i f ur r a hma n /t ube r c ul o s is - tb - c h e s t - x r a y - da ta s e t   [2 5 ]   G l o ba l  T ube r c u l o s is   R e p o r t  2025,   W H O ,  2025 - 11 - 12.[ O nl in e ] .   A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w .w ho .i nt /p ubl i c a ti o ns /i /i t e m/ 9789240116924       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        A bd u l   Ka ri m   Si dd i q u i           rece i v e d   h i s   fi rs t   d e g r ee   f ro m   S H U A T S ,  A l l a h a ba d - In d i a ,   i n   C o m p u t e r   A p p l i c at i o n ,   i n   2 0 0 7   an d   t h e   Ma s t e rs   fro m  A K T U ,   L u ck n o w - In d i a  i n   Co m p u t e r   A p p l i c at i o n ,   i n   2 0 1 1 .   H e  i s   e n r o l l e d   as   r eg u l ar  Ph . D .   p ro g ra m  fr o m   L PU -   Pu n j ab ,   I n d i a .   H i s   m a i n   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   fo cu s   o n   d ee p   l e ar n i n g ,   d at a  mi n i n g ,   p ro g ra mmi n g   an d   i m ag e   p ro ce s s i n g   an d   MP L .   H e   m a y   b e   co n t a c t ed   at   emai l :   ab d u l . m o men t u m @ h o t m ai l . co m .         D r  V i ja y   K um a r   Ga rg           k ee p s   a  d o c t o rat e   d e g r ee  i n   C o m p u t e r   S c i en ce .   H e  i s   p ro fe s s o r   i n   S ch o o l   o f  C o m p u t e r  S ci e n ce   an d   En g i n ee r i n g   –   L PU -   Pu n j ab ,   In d i a.   H i s   s p e c i a l i z ed   ar e a  i s   DL ,  ML ,  o b j ec t - o r i en t ed   p ro g ra mmi n g ,   h u m an   c o m p u t e r   i n t e ra c t i o n   a n d   i m ag e   p ro ce s s i n g .   H e   h as   p u b l i s h ed   m o r e   t h a n   4 0   re s e a rc h   p ap e rs   an d   t en s   o f  b o o k   c h ap t e rs .   Cu rren t l y ,   h e   i s   p ro g ram   C o o r d i n at o r  i n   t h e   d e p art me n t   o f  Sci e n ce   a n d   T e ch n o l o g y   i n   L P U - Ph ag w ara .   H e  c an   b e   co n t ac t e d   at   em a i l :   v i j a y . g arg @ l p u . co . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.