I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
1
5
,
N
o
.
2
,
J
un
e
20
2
6
,
pp.
7
5
0
~
7
5
8
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
5
i
2
.
pp
7
5
0
-
7
5
8
750
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
D
ia
b
e
t
ic
r
e
t
in
op
at
h
y
d
e
t
e
c
t
io
n
u
si
n
g S
WIN t
r
an
sf
or
m
e
r
S
h
e
e
t
al
J.
Nagar
1
,
Nik
h
il
Gon
d
al
iya
2
1
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
/I
T
E
ngi
n
e
e
r
in
g
,
G
uj
a
r
a
t
T
e
c
hn
o
l
o
gi
c
a
l
U
ni
ve
r
s
it
y
, A
hme
da
ba
d, I
ndi
a
2
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
I
n
f
or
ma
ti
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
G
H
P
a
te
l
C
o
ll
e
g
e
of
E
ngi
ne
e
r
in
g
a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
C
ha
r
ut
a
r
V
id
y
a
M
a
nda
l
U
ni
ve
r
s
it
y
, V
a
ll
a
bh V
id
y
a
na
ga
r
, 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
A
ug
23,
2025
R
e
vi
s
e
d
A
pr
4,
2026
A
c
c
e
pt
e
d
A
pr
15,
2026
D
i
ab
e
t
i
c
r
e
t
i
n
o
p
at
h
y
(
D
R)
i
s
a
d
i
ab
e
t
e
s
rel
at
ed
ey
e
d
i
s
o
r
d
e
r
t
h
at
d
a
m
a
g
e
s
t
h
e
re
t
i
n
a
.
D
R
i
s
a
m
o
n
g
t
h
e
m
o
s
t
s
p
e
c
i
f
i
c
c
o
m
p
l
i
c
at
i
o
n
s
o
f
d
i
ab
e
t
e
s
.
A
v
i
t
al
c
h
a
l
l
en
g
e
f
o
r
au
t
o
m
at
ed
d
e
t
ec
t
i
o
n
s
y
s
t
em
s
i
n
med
i
c
a
l
i
m
ag
e
d
i
a
g
n
o
s
i
s
i
s
t
o
mi
n
i
m
i
z
e
t
h
e
fa
l
s
e
n
eg
at
i
v
e
r
at
e
fo
r
p
at
i
e
n
t
s
’
t
i
me
l
y
t
r
e
at
men
t
.
T
h
i
s
p
ap
e
r
p
re
s
e
n
t
s
a
n
o
v
e
l
s
t
rat
e
g
y
em
p
l
o
y
i
n
g
t
h
e
s
h
i
ft
ed
w
i
n
d
o
w
(SW
IN
)
T
ran
s
fo
rme
r
f
o
r
e
ffi
ci
e
n
t
l
y
mo
d
el
i
n
g
l
o
c
a
l
a
n
d
g
l
o
b
al
v
i
s
u
al
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
t
o
ad
d
r
e
s
s
t
h
i
s
ch
al
l
en
g
e.
W
e
h
av
e
p
ro
p
o
s
ed
o
u
r
w
o
rk
t
o
m
ax
i
mi
ze
t
h
e
t
ru
e
p
o
s
i
t
i
v
e
rat
i
o
an
d
mi
n
i
m
i
z
e
t
h
e
fal
s
e
n
e
g
at
i
v
e
rat
i
o
fo
r
t
h
e
au
t
o
m
at
e
d
p
ro
ce
s
s
o
f
d
i
a
g
n
o
s
i
n
g
t
h
e
l
ev
e
l
o
f
D
R,
s
o
t
h
at
p
at
i
en
t
s
w
i
t
h
p
o
s
i
t
i
v
e
s
i
g
n
s
o
f
D
R
c
a
n
b
e
p
red
i
c
t
e
d
mo
s
t
acc
u
rat
e
l
y
an
d
c
a
n
s
av
e
v
i
s
i
o
n
.
T
h
e
re
s
u
l
t
s
s
u
g
g
e
s
t
t
h
at
SW
IN
T
ran
s
fo
r
me
r
ar
c
h
i
t
e
c
t
u
r
e
,
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
co
n
t
r
as
t
-
l
i
m
i
t
e
d
a
d
ap
t
i
v
e
h
i
s
t
o
g
ra
m
e
q
u
a
l
i
zat
i
o
n
(C
L
A
H
E
)
t
ec
h
n
i
q
u
e
,
p
ro
v
i
d
e
s
a
ro
b
u
s
t
o
p
t
i
o
n
fo
r
d
ev
e
l
o
p
i
n
g
a
r
e
l
i
ab
l
e
DR
d
e
t
ec
t
i
o
n
s
y
s
t
em
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
at
e
t
h
at
t
h
e
p
ro
p
o
s
e
d
ap
p
ro
ach
ach
i
ev
e
s
9
6
%
w
e
i
g
h
t
e
d
r
ec
al
l
a
c
ro
s
s
al
l
t
h
e
l
e
v
el
s
o
f
D
R
d
e
t
ec
t
i
o
n
an
d
9
7
.
4
5
%
v
al
i
d
at
i
o
n
a
cc
u
ra
cy
fo
r
t
h
e
ey
e
PA
CS
D
R
d
e
t
ec
t
i
o
n
d
at
as
e
t
,
as
w
e
l
l
as
9
9
%
w
ei
g
h
t
ed
r
ec
al
l
a
c
r
o
s
s
al
l
t
h
e
l
ev
el
s
o
f
D
R
d
e
t
ec
t
i
o
n
,
al
o
n
g
w
i
t
h
9
9
.
2
6
%
v
al
i
d
at
i
o
n
a
cc
u
ra
cy
f
o
r
A
PT
O
S
2
0
1
9
B
l
i
n
d
n
e
s
s
D
e
t
ec
t
i
o
n
d
at
as
e
t
.
T
h
u
s
,
t
h
i
s
s
t
u
d
y
a
i
me
d
t
o
d
e
v
el
o
p
a
D
R
d
e
t
ec
t
i
o
n
s
y
s
t
em
fo
cu
s
ed
o
n
mi
n
i
m
i
z
i
n
g
fa
l
s
e
n
e
g
at
i
v
e
s
u
s
i
n
g
t
h
e
SW
IN
t
ran
s
fo
rme
r
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
C
L
A
HE
D
i
a
b
e
t
i
c
r
e
t
i
n
o
pa
t
hy
F
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
r
e
duc
t
i
o
n
M
e
d
i
c
a
l
im
a
ge
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
S
W
I
N
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
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
:
N
i
k
hil
Go
n
d
a
l
iy
a
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
G
H
P
a
t
e
l
C
o
l
l
e
ge
o
f
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
C
ha
r
ut
a
r
Vi
d
y
a
M
a
n
da
l
U
ni
ve
r
s
i
t
y
,
Va
ll
a
bh
V
i
d
y
a
n
a
ga
r
,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
ni
k
hi
l
go
n
d
a
l
iy
a
@gc
e
t
.
a
c
.
i
n
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
D
i
a
b
e
t
e
s
i
s
a
wo
r
l
dw
i
de
d
i
s
e
a
s
e
a
n
d
d
i
a
b
e
t
i
c
r
e
t
i
n
o
pa
t
hy
(
DR
)
,
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
mi
c
r
o
v
a
s
c
u
l
a
r
c
o
n
s
e
que
n
c
e
o
f
d
i
a
b
e
t
e
s
,
i
s
b
e
c
o
m
i
ng
a
n
i
nc
r
e
a
s
i
ng
c
a
us
e
o
f
bl
i
nd
ne
s
s
a
n
d
vi
s
ua
l
i
m
p
a
i
r
m
e
nt.
D
R
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
p
l
i
c
a
t
e
d
d
i
s
o
r
de
r
o
f
d
iab
e
t
e
s
a
n
d
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d
to
di
a
g
n
o
s
e
d
i
a
b
e
t
e
s
[
1]
.
A
s
pe
r
W
HO
,
642
m
il
l
i
o
n
pe
o
p
l
e
a
r
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
to
h
a
v
e
d
i
a
b
e
t
e
s
by
2040,
w
i
t
h
224
m
il
l
i
o
n
(
35%
)
de
v
e
l
o
p
i
n
g
DR
a
n
d
70
m
il
li
o
n
(
11%
)
de
v
e
l
o
p
i
n
g
s
i
g
h
t
-
t
h
r
e
a
t
e
ni
ng
r
e
t
i
n
o
pa
t
hy
.
I
m
m
e
d
i
a
t
e
a
n
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
c
t
i
o
n
i
s
r
e
qui
r
e
d
to
c
o
n
tr
o
l
d
i
a
b
e
t
e
s
a
n
d
w
i
t
h
i
t
,
d
i
a
b
e
t
i
c
r
e
t
i
n
o
pa
t
hy
.
A
we
l
l
-
o
r
ga
ni
z
e
d
a
ppr
o
a
c
h
i
s
r
e
qu
i
r
e
d
f
o
r
t
i
m
e
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
t
r
e
a
t
m
e
n
t
to
s
a
v
e
pa
t
i
e
n
t
s
'
vi
s
i
o
n
[
2]
.
M
a
n
ua
l
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
by
o
ph
t
h
a
lm
o
l
o
g
i
s
t
s
i
s
m
o
r
e
t
i
m
e
c
o
n
s
u
m
i
ng
a
n
d
c
a
us
e
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
di
s
c
o
m
f
o
r
t
dur
i
n
g
t
e
s
t
i
n
g.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
t
h
e
t
e
c
h
ni
que
s
o
f
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng,
a
uto
m
a
t
e
d
s
y
s
t
e
m
s
c
a
n
b
e
de
v
e
l
o
pe
d
f
o
r
a
n
a
l
y
s
is
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
s
e
v
e
r
i
t
y
l
e
ve
l
f
o
r
m
e
d
i
c
a
l
i
m
a
g
e
s
,
whi
c
h
he
l
ps
i
n
e
a
r
l
y
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
DR
.
Us
i
n
g
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
da
t
a
-
e
f
f
i
c
i
e
n
t
i
m
a
ge
e
nha
n
c
e
m
e
nt,
S
W
I
N
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
n
d
f
i
ne
-
t
uni
ng,
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
f
e
r
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
DR
l
e
v
e
l
s
.
T
h
e
i
n
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
di
a
b
e
t
i
c
r
e
t
i
n
o
pa
t
hy
(
I
C
DR
)
i
s
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
nly
u
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
DR
[
3
]
.
I
t
c
l
a
s
s
if
i
e
s
DR
i
n
t
o
5
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
,
s
uc
h
a
s
No
A
ppa
r
e
n
t
DR
,
M
il
d
n
o
n
pr
o
l
if
e
r
a
t
i
ve
DR
(
NPDR
)
,
M
o
de
r
a
t
e
NPD
R
,
S
e
v
e
r
e
NPDR
a
n
d
pr
o
l
if
e
r
a
t
i
ve
d
i
a
b
e
t
i
c
r
e
t
i
n
o
pa
t
hy
(
P
DR
)
.
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
Diabe
ti
c
r
e
ti
nopathy
de
tec
ti
on
us
ing
SW
I
N
tr
ans
f
o
r
me
r
(
Sh
e
e
tal
J
.
N
agar
)
751
F
i
gur
e
1
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
a
r
e
t
i
na
l
im
a
ge
s
h
o
w
i
n
g
b
o
t
h
a
n
o
r
m
a
l
r
e
t
i
n
a
[
4]
a
n
d
a
r
e
t
i
n
a
a
f
f
e
c
t
e
d
by
DR
[
4]
.
T
h
e
l
a
tt
e
r
di
s
p
l
a
y
s
a
bn
o
r
m
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
,
s
uc
h
a
s
h
e
m
o
r
r
h
a
ge
s
,
c
o
tt
o
n
woo
l
s
po
t
s
a
n
d
h
a
r
d
e
x
uda
t
e
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
d
i
s
e
a
s
e
d
r
e
t
i
n
a
m
a
y
e
xhi
b
i
t
i
r
r
e
g
u
l
a
r
bl
o
o
d
v
e
s
s
e
l
gr
o
wt
h
.
F
i
gur
e
1.
N
o
r
m
a
l
r
e
t
i
n
a
a
n
d
r
e
t
i
n
a
w
i
t
h
DR
[
3]
2.
RE
L
AT
E
D
WORK
S
Da
s
e
t
al.
[
5
]
h
a
v
e
im
p
l
e
m
e
n
t
e
d
T
e
s
Ne
t
50,
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3,
E
f
f
i
c
i
e
n
t
Ne
t
B
4
a
n
d
De
ns
e
Ne
t
201.
T
h
us
,
t
h
e
y
m
a
de
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
o
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
n
d
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
u
l
t
wa
s
o
b
s
e
r
v
e
d
by
E
f
f
i
c
i
e
n
t
Ne
t
B
4
wi
t
h
79.
11%
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
L
uo
e
t
al
.
[
6
]
pe
r
f
o
r
m
e
d
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
s
uc
h
t
h
a
t
c
ou
l
d
t
a
ke
a
dv
a
n
t
a
ge
o
f
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
a
m
o
n
g
f
e
a
t
ur
e
s
o
f
l
o
c
a
l
pa
t
c
h
e
s
o
f
t
h
e
im
a
g
e
s
a
n
d
a
pp
li
e
d
l
o
n
g
r
a
n
ge
pa
t
c
h
e
s
i
n
t
o
C
NN
n
e
t
wo
r
k
.
T
h
e
i
r
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
e
xhi
b
i
t
83.
6
%
a
c
c
ur
a
c
y
,
86.
5
%
s
e
n
s
i
t
i
vi
t
y
,
69.
3%
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
,
81.
9%
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
8
2.
6%
F
1
-
s
c
o
r
e
.
Z
h
a
n
g
e
t
al.
[
7]
de
v
e
l
o
pe
d
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
o
f
a
gr
a
ph
c
o
nvo
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
t
wo
r
k
to
i
de
n
t
i
f
y
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
o
f
r
e
t
i
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
,
whi
c
h
we
r
e
l
e
a
r
n
t
by
l
a
y
e
r
s
o
f
C
NN
.
T
h
e
y
a
pp
li
e
d
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
o
n
t
wo
da
t
a
s
e
t
s
whi
c
h
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
89.
9
%
a
c
c
ur
a
c
y
,
88.
2%
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
a
n
d
91.
3%
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
f
o
r
e
y
e
P
AC
S
da
t
a
s
e
t
a
n
d
91.
8%
a
c
c
ur
a
c
y
,
90.
2%
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
a
n
d
93.
0%
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
f
o
r
M
e
s
s
i
do
r
da
t
a
s
e
t.
M
ut
a
wa
e
t
al
.
[
8]
us
e
d
da
t
a
s
e
t
s
f
r
o
m
t
h
r
e
e
c
o
un
tr
i
e
s
,
n
a
m
e
ly
As
i
a
P
a
c
i
f
i
c
T
e
l
e
Op
h
t
h
a
lm
o
l
o
g
y
S
o
c
i
e
t
y
f
r
o
m
In
d
i
a
,
E
y
e
P
i
c
t
ur
e
A
r
c
hi
ve
C
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
f
r
o
m
t
h
e
Uni
t
e
d
S
t
a
t
e
s
a
n
d
Oc
u
l
a
r
D
i
s
e
a
s
e
I
nt
e
l
li
ge
n
t
R
e
c
o
gni
t
i
o
n
f
r
o
m
C
hi
na
.
T
h
e
y
a
pp
l
i
e
d
a
ge
o
m
e
t
r
i
c
tr
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
i
r
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
s
h
o
we
d
m
a
xim
u
m
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
l
l
a
s
89.
10%
f
o
r
E
y
e
P
A
C
S
w
i
t
h
De
ns
e
Ne
t
121
m
o
de
l
a
n
d
m
a
xim
u
m
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
ll
a
s
98.
50%
f
o
r
A
P
T
OS
wi
t
h
De
n
s
e
Ne
t
121
a
n
d
M
o
bil
e
Ne
t
V2
m
o
de
l
s
.
S
a
i
t
[
9]
e
m
p
l
o
y
e
d
th
e
n
o
i
s
e
r
e
m
o
v
a
l
t
e
c
hni
que
,
YO
L
O
v
7
t
e
c
hni
que
to
e
x
tr
a
c
t
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
QM
P
A
t
e
c
h
ni
que
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
H
i
s
s
ugge
s
t
e
d
m
o
de
l
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
98.
0%
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
9
3.
7%
F
1
-
s
c
or
e
f
o
r
A
P
T
OS
da
t
a
s
e
t
a
n
d
98.
4%
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
93.
1%
F
1
-
s
c
o
r
e
f
o
r
e
y
e
P
AC
S
da
t
a
s
e
t
.
S
ue
dum
r
on
g
e
t
al.
[
10
]
r
e
m
o
v
e
d
unne
c
e
s
s
a
r
y
b
a
c
kgr
o
un
d
f
r
o
m
t
h
e
E
y
e
P
A
C
S
da
t
a
s
e
t
a
n
d
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
a
s
m
a
l
l
e
r
a
n
d
f
l
e
xi
b
l
e
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
to
e
nh
a
n
c
e
r
e
s
u
l
t
o
f
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
t
h
e
y
c
o
n
c
l
ude
d
w
i
t
h
90.
60%
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
o
ua
t
i
e
t
al.
[
11]
i
n
t
r
o
duc
e
d
t
h
e
C
o
m
pa
c
t
C
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
T
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
m
o
de
l
,
ut
i
li
z
i
ng
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
t
e
c
hni
que
s
a
n
d
a
c
c
o
m
p
li
s
h
e
d
95%
a
c
c
ur
a
c
y
.
S
a
r
a
ny
a
et
al.
[
12
]
u
t
i
li
z
e
d
t
h
e
S
up
po
r
t
Ve
c
to
r
M
a
c
hi
ne
c
l
a
s
s
if
i
e
r
f
o
r
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
i
de
n
t
i
f
i
e
d
DR
l
e
v
e
l
t
h
r
o
ugh
t
h
e
pr
e
s
e
n
c
e
o
f
r
e
d
l
e
s
i
o
ns
,
s
uc
h
a
s
mi
c
r
o
a
n
e
ur
y
s
m
s
a
n
d
h
e
m
o
r
r
h
a
g
e
s
.
T
h
e
y
o
b
t
a
i
n
e
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pr
o
v
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
94.
5%
o
n
A
P
T
OS
da
t
a
s
e
t
a
n
d
93.
3%
a
c
c
ur
a
c
y
o
n
I
DR
i
D
da
t
a
s
e
t,
b
u
t
l
o
w
r
e
c
a
l
l
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
s
75.
6%
o
n
A
P
T
OS
da
t
a
s
e
t
a
n
d
78.
5
%
o
n
I
DR
i
D
da
t
a
s
e
t
.
B
utt
e
t
al.
[
13
]
pe
r
f
o
r
m
e
d
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
f
o
r
b
ot
h
bin
a
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
by
c
o
m
bi
n
i
ng
s
t
a
ge
1
to
s
t
a
ge
4
i
n
o
n
e
c
l
a
s
s
a
s
DR
a
n
d
s
t
a
ge
0
a
s
ND
R
a
s
we
l
l
a
s
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
n
g
A
P
T
OS
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
y
a
pp
l
i
e
d
a
hy
br
i
d
a
ppr
o
a
c
h
us
i
n
g
Goo
gl
e
Ne
t
,
R
e
s
Ne
t
-
18
a
n
d
a
c
l
a
s
s
if
i
e
r
a
s
s
uppo
r
t
v
e
c
t
or
m
a
c
hi
ne
.
B
y
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
,
t
h
e
y
e
xhi
b
i
t
e
d
97.
80%
bi
na
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
89.
2
9%
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
M
e
n
a
o
ue
r
e
t
al.
[
14]
a
l
s
o
a
pp
l
i
e
d
a
hy
br
i
d
t
e
c
hnique
o
f
De
e
p
C
NN
a
n
d
t
w
o
VG
G
m
o
de
l
s
,
n
a
m
e
ly
VG
G16
a
n
d
VG
G19
a
n
d
y
i
e
l
d
e
d
90.
60%
a
c
c
ur
a
c
y
,
95%
r
e
c
a
l
l
a
n
d
94%
F
1
-
s
c
o
r
e
f
o
r
A
P
T
OS2019,
M
e
s
s
i
d
o
r
-
2
a
n
d
L
o
c
a
l
publi
c
DR
im
a
ge
da
t
a
s
e
t
s
.
Na
hi
duz
z
a
m
a
n
e
t
al.
[
15
]
e
m
p
l
o
y
e
d
a
pa
r
a
ll
e
l
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
to
r
e
duc
e
t
i
m
e
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
n
d
e
x
t
r
e
m
e
l
e
a
r
ni
n
g
m
a
c
hi
ne
tec
hni
que
s
,
whi
c
h
s
h
o
we
d
91.
78%
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
e
y
e
P
A
C
S
da
t
a
s
e
t
a
s
we
l
l
a
s
97.
27%
a
c
c
ur
a
c
y
,
95%
r
e
c
a
l
l
a
n
d
9
5%
pr
e
c
i
s
i
o
n
f
o
r
A
P
T
OS
2019
da
t
a
s
e
t.
Al
wa
k
i
d
e
t
al.
[
16]
pe
r
f
o
r
m
e
d
im
a
g
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
u
s
i
n
g
c
o
n
t
r
a
s
t
l
i
mi
t
e
d
a
da
pt
i
v
e
hi
s
t
o
gr
a
m
e
qua
li
z
a
t
i
o
n
a
n
d
a
n
E
nh
a
n
c
e
d
S
upe
r
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
Ge
ne
r
a
t
i
v
e
A
d
v
e
r
s
a
r
i
a
l
N
e
t
wor
k
to
f
e
e
d
t
h
e
s
e
im
a
ge
s
t
o
C
NN
to
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
.
T
he
y
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
97.
83
%
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
98%
r
e
c
a
l
l
us
i
ng
t
h
e
i
r
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
.
Xu
e
t
al.
[
17
]
e
m
p
h
a
s
i
z
e
d
o
n
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
b
o
t
h
l
o
c
a
l
a
n
d
g
l
o
ba
l
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
a
c
c
ur
a
t
e
l
e
s
i
o
n
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
ut
i
li
z
e
d
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
o
f
E
f
f
i
c
i
e
n
t
Ne
t
m
o
de
l
s
a
n
d
S
w
i
n
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
to
o
p
t
i
m
i
z
e
th
e
hy
br
i
d
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
t
h
e
y
a
pp
l
i
e
d
Ga
us
s
i
a
n
bl
ur
m
e
t
h
o
d
a
n
d
r
e
c
e
i
v
e
d
95%
r
e
c
a
l
l
,
98%
s
pe
c
i
f
i
c
it
y
,
97%
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
97%
A
U
C
a
s
t
h
e
i
r
o
u
t
c
o
m
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
.
1
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
7
5
0
-
7
5
8
752
3.
E
XI
S
T
I
NG
DA
T
ASE
T
S
AN
D
DR
DE
T
E
C
T
I
O
N
M
E
T
HO
DS
I
n
t
h
i
s
s
e
c
t
i
o
n
,
tw
o
DR
i
m
a
ge
da
tas
e
ts
a
r
e
di
s
c
us
s
e
d
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
a
u
to
m
a
ted
DR
d
e
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
3.
1
.
e
ye
P
AC
S
d
at
as
e
t
f
r
om
K
aggl
e
T
h
e
r
e
s
i
z
e
d
a
n
d
c
r
o
ppe
d
DR
d
e
t
e
c
t
i
o
n
c
o
m
p
e
t
i
t
i
o
n
d
a
t
a
s
e
t
,
a
pub
l
i
c
ly
a
v
a
il
a
bl
e
da
t
a
s
e
t
,
h
a
s
be
e
n
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
[
18]
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
pr
o
vi
de
s
a
v
a
s
t
n
u
m
b
e
r
o
f
i
m
a
ge
s
,
m
a
k
i
ng
De
e
p
L
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
l
e
a
r
n
we
ll
.
T
hi
s
im
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
ut
i
li
z
e
s
t
h
e
r
e
s
i
z
e
d
v
e
r
s
i
o
n
o
f
t
h
e
K
a
gg
l
e
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
,
c
o
m
pr
i
s
i
ng
a
tot
a
l
o
f
35,
126
i
m
a
g
e
s
c
a
t
e
gor
i
z
e
d
i
n
to
f
i
v
e
d
i
s
t
i
nc
t
l
e
v
e
l
s
.
F
o
r
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
r
a
n
do
m
ly
70%
o
f
t
h
e
s
e
i
m
a
ge
s
a
r
e
t
a
ke
n
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
r
e
m
a
i
n
i
ng
30%
i
m
a
ge
s
a
r
e
us
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g.
3.
2
.
AP
T
OS
d
at
as
e
t
f
r
o
m
K
aggl
e
A
P
T
OS
E
y
e
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
i
n
DR
da
t
a
s
e
t
i
s
do
wnl
o
a
de
d
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
,
whi
c
h
wa
s
c
r
e
a
t
e
d
f
o
r
A
P
T
OS
2019
B
l
i
nd
n
e
s
s
De
t
e
c
t
i
o
n
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
[
4]
.
T
hi
s
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
n
s
DR
im
a
ge
s
w
i
t
h
f
i
ve
d
i
f
f
e
r
e
n
t
d
i
a
g
n
o
s
t
i
c
v
a
l
ue
s
r
a
n
g
i
ng
f
r
o
m
0
to
4,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
s
e
v
e
r
i
t
y
l
e
v
e
l
o
f
DR
.
I
m
a
ge
s
a
r
e
a
c
c
e
s
s
i
bl
e
f
r
o
m
t
w
o
s
e
pa
r
a
t
e
f
o
l
de
r
s
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g.
3662
i
m
a
ge
s
f
o
r
tr
a
i
ni
n
g
a
n
d
1928
i
m
a
ge
s
a
r
e
a
v
a
il
a
bl
e
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g.
T
h
e
i
m
a
ge
s
we
r
e
ga
t
h
e
r
e
d
f
r
o
m
m
u
l
t
i
p
l
e
c
l
i
n
i
c
s
u
s
i
n
g
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
c
a
m
e
r
a
s
o
v
e
r
a
n
e
x
t
e
n
de
d
pe
r
i
o
d
o
f
t
i
m
e
,
whi
c
h
i
n
t
r
o
duc
e
s
f
ur
t
h
e
r
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
.
3.
3
.
DR
d
e
t
e
c
t
ion
m
e
t
h
od
s
F
i
gur
e
2
s
h
o
ws
v
a
r
i
o
us
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
f
o
r
a
u
to
m
a
t
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
DR
.
S
upe
r
vi
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
p
l
a
y
s
a
vi
t
a
l
r
o
l
e
i
n
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
,
w
i
t
h
t
h
e
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
(
C
NN
s
,
R
NN
s
,
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
)
b
e
i
ng
t
h
e
l
e
a
d
i
ng
t
e
c
h
ni
que
s
.
M
o
de
l
s
s
uc
h
a
s
VG
G16,
G
oo
gl
e
Ne
t
,
R
e
s
Ne
t
,
a
n
d
E
f
f
i
c
i
e
n
t
Ne
t
B
3
h
a
v
e
s
h
o
wn
gr
e
a
t
p
oten
t
i
a
l
in
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
c
l
a
s
s
i
f
yi
ng
r
e
t
i
n
a
l
im
a
ge
s
f
o
r
DR
.
M
e
a
n
w
hil
e
,
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
h
a
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
e
m
e
r
ge
d
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng,
m
a
k
i
ng
i
t
e
a
s
i
e
r
to
de
pl
o
y
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
in
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
c
li
n
i
c
a
l
s
e
t
t
i
n
g
s
.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
t
h
e
s
e
a
dv
a
nc
e
d
t
e
c
h
ni
que
s
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
s
e
ve
r
i
t
y
o
f
D
R
c
a
n
be
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
im
pr
o
v
e
d
f
o
r
t
i
m
e
ly
t
r
e
a
tm
e
n
t
o
f
t
h
e
di
s
e
a
s
e
.
F
i
gur
e
2.
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
4.
P
ROP
OS
E
D
M
E
T
HO
DOL
OG
Y
4.
1
.
Ar
c
h
it
e
c
t
u
r
e
of
S
WI
N
t
r
an
s
f
o
r
m
e
r
T
h
e
s
t
r
uc
t
ur
e
o
f
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
i
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
3.
T
h
e
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
i
s
a
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
t
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
m
o
de
l
us
e
f
u
l
f
o
r
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng.
I
t
i
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
to
i
m
pr
o
v
e
c
o
m
p
ut
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
hi
g
h
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
i
m
a
ge
s
.
I
t
c
o
m
bi
ne
s
s
e
v
e
r
a
l
ke
y
c
o
m
po
n
e
n
t
s
t
h
a
t
e
n
a
bl
e
l
o
c
a
l
a
tt
e
n
t
i
o
n
,
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
ve
g
l
o
b
a
l
c
o
n
t
e
x
t
m
o
de
l
i
ng.
F
o
r
pa
t
c
h
pa
r
t
i
t
i
o
n
,
th
e
i
nput
im
a
ge
i
s
f
i
r
s
t
di
vi
de
d
i
n
t
o
n
o
n
-
o
v
e
r
l
a
pp
i
ng
pa
t
c
h
e
s
.
F
o
r
i
n
s
t
a
nc
e
,
a
n
i
m
a
ge
o
f
s
i
z
e
H
×
W
×
3
i
s
pa
r
t
i
t
i
o
n
e
d
i
n
t
o
pa
t
c
h
e
s
o
f
s
i
z
e
4
×
4,
c
r
e
a
t
i
n
g
a
s
e
que
n
c
e
o
f
f
l
a
t
t
e
n
e
d
pa
t
c
h
v
e
c
t
o
r
s
.
E
a
c
h
pa
t
c
h
a
c
t
s
a
s
a
vi
s
u
a
l
t
o
ke
n
.
T
hi
s
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
r
e
duc
e
s
t
h
e
s
pa
t
i
a
l
s
i
z
e
a
n
d
i
nc
r
e
a
s
e
s
pr
o
c
e
s
s
i
ng
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
[
1]
,
[
19]
.
E
a
c
h
f
l
a
t
t
e
n
e
d
pa
t
c
h
i
s
pa
s
s
e
d
t
h
r
o
ugh
a
l
i
ne
a
r
e
m
be
dd
i
ng
l
a
y
e
r
t
h
a
t
m
a
p
s
i
t
i
n
t
o
a
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
or
.
T
hi
s
s
t
e
p
c
o
n
ve
r
t
s
t
h
e
2D
i
m
a
ge
c
o
n
t
e
n
t
i
n
t
o
a
f
o
r
m
a
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
n
t
he
i
m
a
ge
s
c
a
n
b
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
by
t
h
e
a
tt
e
n
t
i
o
n
l
a
y
e
r
o
f
t
h
e
S
W
I
N
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
bl
o
c
k,
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
t
w
o
s
ub
-
uni
t
s
,
a
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
l
a
y
e
r
f
o
l
l
o
we
d
by
a
n
a
tt
e
n
t
i
o
n
m
o
du
l
e
.
A
tt
e
n
t
i
o
n
i
s
c
o
m
p
ut
e
d
o
n
e
a
c
h
w
i
n
do
w
m
a
de
up
o
f
pa
t
c
h
e
s
.
A
t
t
e
n
t
i
o
n
i
s
c
o
m
put
e
d
w
i
t
hi
n
n
o
n
o
v
e
r
l
a
pp
i
ng
w
i
n
do
ws
a
n
d
t
h
e
n
by
s
hi
f
t
i
ng
t
h
e
w
i
n
do
ws
.
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
Diabe
ti
c
r
e
ti
nopathy
de
tec
ti
on
us
ing
SW
I
N
tr
ans
f
o
r
me
r
(
Sh
e
e
tal
J
.
N
agar
)
753
F
i
gur
e
3.
A
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
S
W
I
N
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
I
n
t
h
e
n
e
x
t
l
a
y
e
r
,
t
h
e
w
i
n
do
w
pa
r
t
i
t
i
o
ns
a
r
e
s
hif
t
e
d
(
e
.
g.
,
by
h
a
l
f
t
h
e
w
i
n
do
w
s
i
z
e
)
to
e
n
a
bl
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
e
xc
h
a
n
ge
a
c
r
o
s
s
wi
n
do
w
b
o
un
da
r
i
e
s
.
I
t
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
e
x
t
r
a
c
t
s
f
e
a
t
ur
e
s
by
pe
r
f
o
r
m
i
ng
s
e
l
f
-
a
tt
e
n
t
i
o
n
w
i
t
hi
n
l
o
c
a
l
w
i
ndo
ws
a
n
d
t
h
e
n
i
n
t
r
o
duc
e
s
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
s
b
e
t
we
e
n
t
h
e
s
e
w
i
n
do
ws
t
h
r
o
ugh
a
s
hi
f
t
e
d
wi
n
do
w
a
ppr
o
a
c
h
.
S
wi
n
T
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
us
e
s
P
a
t
c
h
M
e
r
g
i
n
g
a
t
t
h
e
e
n
d
o
f
e
a
c
h
s
t
a
ge
.
A
s
t
h
e
n
e
t
wor
k
pr
o
g
r
e
s
s
e
s
to
de
e
pe
r
l
a
y
e
r
s
,
t
h
e
pa
t
c
h
m
e
r
g
i
ng
l
a
y
e
r
r
e
duc
e
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
pa
t
c
h
to
ke
n
s
.
I
n
e
a
c
h
s
t
a
ge
,
i
t
h
a
l
v
e
s
t
h
e
s
pa
t
i
a
l
d
i
m
e
n
s
i
o
ns
o
f
t
h
e
pa
t
c
h
to
ke
n
s
whil
e
do
ubli
ng
th
e
pr
o
j
e
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
[
20]
.
I
t
c
o
n
c
a
t
e
na
t
e
s
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
o
f
e
a
c
h
gr
o
up
o
f
2×
2
ne
i
g
hb
o
r
i
n
g
pa
t
c
he
s
,
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
to
ke
n
s
by
a
f
a
c
t
o
r
o
f
4
whi
le
i
nc
r
e
a
s
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
di
m
e
ns
i
o
n
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
a
l
l
o
ws
t
h
e
m
o
de
l
t
o
pr
o
g
r
e
s
s
i
ve
ly
l
e
a
r
n
l
a
r
ge
r
s
pa
t
i
a
l
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
s
t
a
ge
s
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
m
u
l
t
i
p
l
e
s
t
a
ge
s
.
A
t
e
a
c
h
s
t
a
ge
,
pa
t
c
h
m
e
r
g
i
ng
o
pe
r
a
t
i
o
n
r
e
duc
e
s
t
h
e
i
m
a
ge
s
i
z
e
a
n
d
i
nc
r
e
a
s
e
s
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
di
m
e
n
s
i
o
n
a
li
t
y
.
A
s
a
r
e
s
u
l
t
,
t
h
e
S
W
I
N
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
b
u
i
l
ds
a
m
u
l
t
i
-
s
c
a
l
e
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
whi
c
h
m
a
ke
s
i
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
4.
2.
Wor
k
f
l
ow
of
p
r
op
o
s
e
d
m
e
t
h
od
u
s
in
g
s
win
t
r
an
s
f
o
r
m
e
r
T
h
e
p
r
op
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
a
i
m
s
to
r
e
d
uc
e
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
i
n
D
R
de
tec
t
i
o
n
by
u
t
i
l
i
z
i
n
g
t
h
e
S
w
i
n
T
r
a
n
s
f
or
m
e
r
a
r
c
h
i
t
e
c
tu
r
e
.
T
hi
s
m
o
d
e
l
h
a
s
a
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
s
tr
uc
tu
r
e
a
n
d
a
s
hi
f
ted
w
i
n
d
o
w
m
e
c
h
a
ni
s
m
,
whi
c
h
h
e
l
ps
to
c
a
p
tu
r
e
b
ot
h
l
oc
a
l
a
n
d
gl
o
b
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
o
l
og
y
i
n
c
l
ude
s
s
e
v
e
r
a
l
ke
y
s
tage
s
a
s
gi
v
e
n
i
n
F
i
gu
r
e
4
.
F
i
gur
e
4.
W
o
r
kf
l
o
w
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
I
n
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
wor
k,
w
e
h
a
v
e
ut
i
li
z
e
d
A
P
T
OS
2019
a
n
d
e
y
e
P
A
C
S
DR
da
t
a
s
e
t
s
f
o
r
t
h
e
im
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
a
D
R
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
h
e
s
e
d
a
t
a
s
e
t
s
pr
o
vi
de
l
a
b
e
l
e
d
hi
g
h
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
u
n
dus
p
h
o
to
gr
a
ph
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
t
a
ge
s
o
f
DR
:
n
o
DR
,
m
il
d,
m
o
de
r
a
t
e
,
s
e
v
e
r
e
,
a
n
d
pr
o
l
i
f
e
r
a
t
i
v
e
.
R
e
s
i
z
i
ng
a
n
d
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
r
e
a
dv
a
n
t
a
ge
o
us
f
o
r
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
t
h
e
s
y
m
pto
m
s
i
n
DR
i
m
a
g
e
s
.
S
o,
im
a
ge
s
a
r
e
c
r
o
ppe
d
to
i
s
o
l
a
t
e
t
h
e
r
e
gi
o
n
r
e
qu
i
r
i
n
g
a
tt
e
n
t
i
o
n
,
e
l
i
mi
na
t
i
n
g
t
h
e
bl
a
c
k
b
o
r
de
r
a
n
d
unne
c
e
s
s
a
r
y
b
a
c
kgr
o
un
d.
T
h
e
c
r
o
ppe
d
r
e
gi
o
n
i
s
r
e
s
i
z
e
d
to
a
un
if
o
r
m
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
o
f
256
×
256
pi
x
e
l
s
,
to
i
n
put
to
t
h
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
.
T
h
e
r
e
s
i
z
e
d
i
m
a
g
e
i
s
s
p
li
t
i
n
t
o
i
t
s
B
l
ue
,
R
e
d
a
n
d
Gr
e
e
n
(
B
R
G)
c
ha
nn
e
l
s
f
o
r
c
o
n
tr
a
s
t
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
.
T
o
e
x
pa
n
d
vi
s
i
b
il
i
t
y
o
f
c
r
i
t
i
c
a
l
r
e
t
i
n
a
l
a
bn
o
r
m
a
l
i
t
ies
s
uc
h
a
s
m
i
c
r
o
a
n
e
ur
y
s
m
s
a
n
d
e
x
uda
t
e
s
,
e
a
c
h
c
ha
nn
e
l
is
i
nde
pe
n
de
n
t
l
y
pr
o
c
e
s
s
e
d
us
i
n
g
c
o
n
t
r
a
s
t
-
l
im
i
t
e
d
a
da
pt
i
v
e
hi
s
t
o
gr
a
m
e
qua
li
z
a
t
i
o
n
(
C
L
A
HE
)
.
T
hi
s
tec
hni
que
e
nh
a
nc
e
s
l
o
c
a
l
c
o
n
t
r
a
s
t
whi
l
e
l
im
i
t
i
ng
n
o
i
s
e
a
m
p
li
f
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
c
h
a
nn
e
l
s
a
r
e
t
h
e
n
m
e
r
ge
d
to
f
o
r
m
a
s
i
n
g
l
e
,
hi
g
h
c
o
n
t
r
a
s
t
i
m
a
g
e
t
h
a
t
h
i
g
hl
i
g
h
t
s
s
u
b
t
l
e
f
e
a
t
ur
e
s
r
e
l
e
v
a
n
t
to
DR
g
r
a
d
i
n
g
[
21]
,
[
22]
.
F
o
r
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
7
5
0
-
7
5
8
754
wo
r
k
,
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
o
n
t
wo
da
t
a
s
e
t
s
:
1
)
A
P
T
OS:
E
y
e
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
i
n
DR
da
t
a
s
e
t
,
a
n
d
2
)
e
y
e
P
AC
s
:
DR
d
e
t
e
c
t
i
o
n
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
d
a
t
a
s
e
t.
S
a
m
p
l
e
i
m
a
g
e
s
f
r
o
m
b
o
t
h
da
t
a
s
e
t
s
,
al
o
n
g
w
i
t
h
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
im
a
ge
s
,
a
r
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
s
5
-
8
.
F
i
gur
e
5.
S
a
m
p
l
e
I
m
a
ge
s
o
f
A
P
T
OS
Da
t
a
s
e
t
F
i
gur
e
6.
P
r
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
I
m
a
ge
s
o
f
A
P
T
OS
Da
t
a
s
e
t
F
i
g
u
r
e
7
.
S
a
m
pl
e
i
m
a
g
e
s
E
y
e
P
A
C
S
DR
d
a
ta
s
e
t
F
i
g
u
r
e
8
.
P
r
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
i
m
a
g
e
s
of
E
y
e
P
A
C
S
DR
d
a
ta
s
e
t
V
i
s
i
o
n
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
o
ut
pe
r
f
o
r
m
C
NN
s
by
us
i
n
g
s
e
l
f
-
a
t
t
e
n
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
to
e
x
t
r
a
c
t
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
f
r
o
m
r
a
w
da
t
a
[
23]
.
F
o
r
i
m
pr
o
v
e
d
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
t
h
e
f
i
ne
s
t
l
e
a
r
ni
ng,
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
i
s
f
i
ne
-
t
un
e
d
us
i
ng
t
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
f
u
n
du
s
im
a
ge
s
.
T
h
e
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
us
e
s
a
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
s
t
r
uc
tur
e
w
i
t
h
s
hif
t
e
d
w
i
ndo
w
-
b
a
s
e
d
s
e
lf
-
a
tt
e
n
t
i
o
n
,
a
ll
o
w
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
t
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
l
e
a
r
n
b
o
t
h
l
o
c
a
l
a
n
d
g
l
o
b
a
l
pa
tt
e
r
n
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
i
s
e
s
pe
c
i
a
ll
y
b
e
ne
f
i
c
i
a
l
f
o
r
r
e
t
i
n
a
l
im
a
ge
s
,
wh
e
r
e
de
t
e
c
t
i
n
g
s
m
a
ll
l
e
s
i
o
ns
r
e
qu
i
r
e
s
b
o
th
de
t
a
i
l
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
a
n
d
s
pa
t
i
a
l
a
wa
r
e
n
e
s
s
[
1]
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
r
a
n
do
m
ly
d
i
v
i
de
d
i
n
t
o
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
s
e
t
s
,
t
y
p
i
c
a
ll
y
us
i
ng
a
70:30
s
p
li
t
.
M
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
a
s
s
e
s
s
e
d
us
i
ng
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
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
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
c
o
l
lec
t
i
v
e
ly
pr
o
vi
de
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
m
o
de
l
's
c
a
pa
bil
it
y
a
c
r
o
s
s
a
l
l
f
i
ve
DR
s
e
v
e
r
i
t
y
l
e
ve
l
s
.
T
h
e
f
i
ne
-
t
un
e
d
S
w
i
n
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
a
c
hi
e
v
e
s
r
o
b
us
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
m
a
k
i
n
g
i
t
a
pr
o
m
i
s
i
ng
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
a
u
to
m
a
t
e
d
DR
s
c
r
e
e
ni
ng
a
n
d
s
e
v
e
r
i
t
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
i
n
c
li
n
i
c
a
l
us
e
.
T
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
DR
f
r
o
m
f
u
n
du
s
i
m
a
ge
s
r
e
qu
i
r
e
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
m
a
ge
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng.
I
t
a
l
s
o
de
pe
n
d
s
o
n
a
n
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
c
a
n
e
x
t
r
a
c
t
b
ot
h
f
i
ne
-
gr
a
i
ne
d
l
e
s
i
o
n
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
a
n
d
b
r
o
a
de
r
r
e
t
i
n
a
l
pa
tt
e
r
n
s
.
T
h
e
C
L
A
HE
m
e
t
h
o
d
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
vi
s
ibi
li
t
y
o
f
mi
c
r
o
-
a
n
e
ur
y
s
m
s
,
e
x
uda
t
e
s
a
n
d
h
a
e
m
o
r
r
h
a
ge
s
.
I
t
pe
r
f
o
r
m
s
l
o
c
a
li
z
e
d
hi
s
t
o
gr
a
m
e
qua
li
z
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
im
a
ge
t
i
l
e
s
w
hil
e
pr
e
v
e
n
t
i
n
g
e
xc
e
s
s
i
ve
n
o
i
s
e
a
m
p
li
f
i
c
a
t
i
o
n
[
16]
,
[2
4
]
.
T
hi
s
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
e
p
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
vis
i
bil
i
t
y
o
f
DR
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
m
o
de
l
t
o
ge
n
e
r
a
li
z
e
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
.
S
W
I
N
T
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
e
n
a
bl
e
s
m
o
de
ll
i
ng
o
f
f
i
ne
-
gr
a
i
ne
d
l
e
s
i
o
n
t
e
x
t
ur
e
a
n
d
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
i
n
r
e
t
i
n
a
l
i
m
a
ge
s
.
I
t
s
s
hi
f
t
e
d
-
w
i
n
do
w
s
e
l
f
-
a
t
t
e
n
t
i
o
n
m
e
c
ha
ni
s
m
s
uppo
r
t
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
e
f
f
i
c
i
e
n
t
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
o
f
hi
g
h
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
i
m
a
ge
s
a
n
d
c
a
pt
ur
e
s
m
u
l
t
i
-
s
c
a
l
e
a
n
a
t
o
m
i
c
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
[2
4
]
,
[2
5
]
.
T
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
C
L
AH
E
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
n
d
t
h
e
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
pr
o
vi
d
e
s
a
r
o
b
us
t
p
i
pe
li
ne
.
C
L
A
HE
r
e
f
i
ne
s
im
a
ge
i
nput
qua
l
i
t
y
a
n
d
t
h
e
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
e
x
t
r
a
c
t
s
s
a
l
i
e
n
t
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
hy
br
i
d
p
i
p
e
l
i
ne
i
nc
r
e
a
s
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
nha
n
c
e
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
de
t
e
c
t
a
b
n
o
r
m
a
li
t
i
e
s
,
t
h
e
r
e
by
m
a
k
i
ng
a
uto
m
a
t
e
d
DR
s
c
r
e
e
ni
ng
s
y
s
t
e
m
s
m
o
r
e
us
e
f
u
l
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
i
n
c
li
n
i
c
a
l
pr
a
c
t
i
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
Diabe
ti
c
r
e
ti
nopathy
de
tec
ti
on
us
ing
SW
I
N
tr
ans
f
o
r
me
r
(
Sh
e
e
tal
J
.
N
agar
)
755
4.
3.
I
m
p
l
e
m
e
n
t
at
ion
an
d
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
m
e
t
r
ic
s
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
a
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
ng
P
y
T
o
r
c
h
,
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
f
r
a
m
e
wo
r
k
de
v
e
l
o
pe
d
by
F
a
c
e
b
o
o
k’
s
A
I
R
e
s
e
a
r
c
h
l
a
b
[
2
6
]
a
n
d
t
h
e
s
k
l
e
a
r
n
li
b
r
a
r
i
e
s
o
f
P
y
t
ho
n
.
P
y
T
o
r
c
h
c
a
n
ut
i
li
z
e
C
UD
A
t
o
pe
r
f
o
r
m
c
o
m
put
a
t
i
o
n
s
o
n
NV
I
DI
A
GPUs
,
whi
c
h
c
a
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
i
nf
e
r
e
n
c
e
t
i
m
e
s
f
o
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
m
o
de
l
s
.
Our
f
o
c
us
f
o
r
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
t
o
m
a
xim
i
z
e
r
e
c
a
l
l
v
a
l
u
e
,
t
h
e
r
e
by
mi
nim
i
z
i
ng
f
a
l
s
e
ne
ga
t
i
v
e
v
a
l
u
e
s
w
hi
l
e
c
o
n
t
r
o
l
l
i
ng
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
wo
r
k
.
A
c
c
u
r
a
c
y
:
“
R
a
t
i
o
o
f
th
e
n
um
b
e
r
o
f
c
or
r
e
c
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
to
th
e
tot
a
l
n
um
b
e
r
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
”
[
2
7
]
.
I
t
d
e
f
i
n
e
s
h
o
w
p
r
e
c
i
s
e
l
y
t
h
e
m
o
d
e
l
i
s
a
b
l
e
to
e
s
t
i
m
a
te
th
e
ou
tpu
t
f
or
t
h
e
DR
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
r
o
m
5
l
e
v
e
l
s
,
i
.
e
.
f
r
o
m
l
e
v
e
l
0
to
l
e
v
e
l
4
.
A
c
c
u
r
a
c
y
=
C
or
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
s
a
m
p
l
e
s
/
T
otal
n
o.
o
f
e
x
a
m
i
n
e
d
s
a
m
p
l
e
s
R
e
c
a
ll
:
“
R
a
t
i
o
o
f
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
d
e
n
t
i
f
i
e
d
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
t
o
t
h
e
tot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
”
.
F
o
r
a
n
i
m
ba
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
,
j
u
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
n
o
t
pr
e
f
e
r
a
bl
e
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
r
a
t
i
o
m
u
s
t
b
e
mi
n
im
i
z
e
d
i
n
t
h
e
h
e
a
l
t
h
do
m
a
i
n
.
T
h
e
hi
g
h
e
r
t
h
e
r
e
c
a
l
l
,
t
h
e
gr
e
a
t
e
r
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
de
t
e
c
t
e
d,
t
h
e
r
e
by
mi
nim
i
z
i
ng
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
ve
va
l
ue
.
W
h
e
ne
v
e
r
a
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
i
s
im
po
r
t
a
n
t,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
o
f
r
e
c
a
l
l
i
s
pr
e
f
e
r
a
bl
e
.
R
e
c
a
l
l
=
C
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
/
T
ot
a
l
n
o
.
o
f
a
c
t
ua
l
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
.
5.
RE
S
UL
T
AN
AL
YS
I
S
R
e
s
u
l
t
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
o
b
s
e
r
ve
d
f
o
r
t
h
e
e
y
e
P
A
C
S
a
n
d
A
P
T
OS
2019
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
s
i
mi
l
a
r
da
t
a
s
e
t
s
us
e
d
by
ot
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
w
i
t
hi
n
las
t
t
h
r
e
e
y
e
a
r
s
.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
e
xhi
b
i
t
e
d
by
v
a
r
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
l
l
f
o
r
e
y
e
P
AC
S
da
t
a
s
e
t
a
n
d
A
P
T
OS
-
2019
B
l
i
nd
n
e
s
s
De
t
e
c
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
i
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
s
1
a
n
d
2
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
a
n
d
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
vi
s
ua
l
a
na
ly
s
i
s
i
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
t
h
r
o
ugh
F
i
gur
e
s
9
a
n
d
10
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
5.
1
.
Anal
ys
is
of
p
r
op
o
s
e
d
wor
k
on
e
ye
P
AC
S
d
at
as
e
t
T
a
bl
e
1
pr
e
s
e
n
t
s
a
de
t
a
i
l
e
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
'
s
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
ga
i
ns
t
va
r
i
o
us
e
s
t
a
bli
s
h
e
d
a
ppr
o
a
c
he
s
o
n
t
h
e
e
y
e
P
AC
S
da
t
a
s
e
t
,
hi
ghli
g
h
t
i
n
g
b
ot
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
ll
m
e
t
r
i
c
s
t
o
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
t
h
e
m
o
de
l
'
s
d
i
a
g
n
o
s
t
i
c
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
pr
o
vi
de
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
w
i
t
h
pr
e
vi
o
us
s
t
ud
i
e
s
a
l
o
n
g
w
i
t
h
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
’
s
po
s
i
t
i
o
n
i
n
c
ur
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
i
s
f
ur
t
h
e
r
e
nh
a
n
c
e
d
t
h
r
o
ugh
vi
s
ua
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
i
n
F
i
gur
e
9.
T
h
e
b
a
r
c
h
a
r
t
i
n
t
hi
s
f
i
gur
e
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
va
l
ua
t
i
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
s
o
n
t
h
e
e
y
e
P
A
C
S
da
t
a
s
e
t,
p
r
e
s
e
n
t
i
n
g
b
o
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
l
l
m
e
t
r
i
c
s
a
c
r
o
s
s
e
i
g
h
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
a
ppr
o
a
c
h
e
s
s
pa
nnin
g
f
r
o
m
2022
to
2025
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
i
n
d
i
c
a
t
e
s
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
l
va
r
i
a
t
i
o
n
i
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
s
t
udi
e
s
,
w
i
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
s
pa
nni
ng
f
r
o
m
79.
11%
to
99
.
40%
a
n
d
r
e
c
a
l
l
r
a
n
g
i
ng
b
e
t
we
e
n
59%
a
n
d
96.
92%
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
wo
r
k
e
x
hi
b
i
t
s
96.
92%
f
o
r
b
ot
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
l
l
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
ba
l
a
n
c
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
t
h
e
s
e
e
va
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
.
T
hi
s
a
n
a
ly
s
i
s
pr
o
vi
de
s
t
h
e
o
u
t
c
o
m
e
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
a
ppr
o
a
c
h
e
s
w
h
e
n
t
e
s
t
e
d
o
n
t
h
e
E
y
e
P
AC
S
da
tas
e
t
.
T
a
bl
e
1.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
ll
f
o
r
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
e
y
e
P
A
C
S
da
t
a
s
e
t
A
ut
ho
r
Y
e
a
r
M
e
th
o
d
A
c
c
u
r
a
c
y
R
e
c
a
ll
[
5]
2022
E
f
f
i
c
i
e
nt
N
e
tB
4
79.11%
79.11%
[
6]
2022
D
e
e
p
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k b
y
m
in
in
g l
oc
a
l
a
nd l
o
ng
‐
r
a
nge
d
e
pe
nd
e
n
c
e
83.60%
86.50%
[
7]
2022
D
ia
be
ti
c
R
e
ti
n
o
pa
th
y
G
r
a
di
ng b
y
D
e
e
p
G
r
a
ph C
o
r
r
e
la
ti
o
n N
e
t
w
o
r
k
89.90%
88.20%
[
8]
2023
D
e
ns
e
N
e
t1
21
89.10%
89.10%
[
9]
2023
A
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
-
o
pt
i
mi
z
e
d M
o
bi
l
e
N
e
t
V
3 m
o
d
e
l
98.40%
92.60%
[
10]
2024
C
N
N
w
it
h i
ma
ge
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
in
g a
nd da
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
90.60%
59.00%
[
11]
2025
C
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
L
a
y
e
r
s
w
it
h t
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
te
c
hni
qu
e
s
95.00%
93.23%
P
r
o
p
o
s
e
d
w
o
r
k
2025
C
L
A
H
E
f
or
i
ma
g
e
c
o
n
tr
a
s
t
e
nha
n
c
e
m
e
nt
of
l
o
w
-
c
o
nt
r
a
s
t
D
R
i
ma
ge
s
w
it
h a
nd
f
in
e
-
tu
ni
ng us
in
g S
W
I
N
T
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
96.92%
96.92%
5.
2
.
Anal
ys
is
of
p
r
op
o
s
e
d
wor
k
on
AP
T
OS
-
2019
b
l
in
d
n
e
s
s
d
e
t
e
c
t
ion
d
a
t
as
e
t
T
a
bl
e
2
pr
e
s
e
n
t
s
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
e
t
h
o
do
l
o
gi
e
s
f
o
r
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
t
h
e
A
P
T
OS
-
2019
B
l
i
nd
n
e
s
s
De
t
e
c
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
c
ur
r
e
n
t
s
t
udy
a
c
hi
e
v
e
s
99%
r
e
c
a
l
l
a
n
d
98.
72%
a
c
c
ur
a
c
y
.
H
i
g
h
r
e
c
a
ll
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
im
po
r
t
a
n
t
i
n
c
l
i
n
i
c
a
l
D
R
s
c
r
e
e
ni
n
g,
a
s
i
t
r
e
f
l
e
c
t
s
a
v
e
r
y
l
o
w
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
r
a
t
e
.
M
i
nim
i
z
i
ng
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
v
e
s
i
s
c
r
i
t
i
c
a
l
b
e
c
a
us
e
u
n
d
e
t
e
c
t
e
d
c
a
s
e
s
c
a
n
r
e
s
u
l
t
i
n
de
l
a
y
e
d
t
r
e
a
t
m
e
n
t
a
n
d
pot
e
n
t
i
a
l
vi
s
i
o
n
l
o
s
s
f
o
r
pa
t
i
e
n
t
s
.
T
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
s
t
r
o
n
g
r
e
c
a
l
l
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
m
e
t
r
i
c
s
s
ugge
s
t
s
t
h
e
m
o
de
l
's
pot
e
n
t
i
a
l
s
u
i
t
a
bil
i
t
y
f
o
r
c
l
i
ni
c
a
l
de
p
l
o
ym
e
n
t
.
F
i
gur
e
10
d
i
s
p
l
a
y
s
a
vi
s
ua
l
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
ll
m
e
t
r
i
c
s
a
c
r
o
s
s
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
i
n
c
l
ude
s
v
a
r
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
a
ppr
o
a
c
h
e
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
dur
i
n
g
2022
a
n
d
2025.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
7
5
0
-
7
5
8
756
F
i
gur
e
9.
R
e
s
u
l
t
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
e
y
e
P
A
C
S
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
T
a
bl
e
2.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
ll
f
o
r
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
A
P
T
OS
-
2019
bl
i
nd
n
e
s
s
de
t
e
c
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
A
ut
ho
r
Y
e
a
r
M
e
th
o
d
A
c
c
u
r
a
c
y
R
e
c
a
ll
[
12]
2022
mul
ti
c
la
s
s
s
uppo
r
t
ve
c
t
o
r
ma
c
hi
n
e
c
la
s
s
if
i
e
r
94.50%
75.60%
[
13]
2022
G
oo
gl
e
N
e
t
M
o
d
e
l
w
it
h S
V
M
c
la
s
s
if
i
e
r
89.29%
80.00%
[
14]
2022
h
y
br
id
d
e
e
p l
e
a
r
ni
ng a
ppr
o
a
c
h us
in
g de
e
p
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
tw
o
r
k (
C
N
N
)
me
th
o
d a
nd t
w
o
V
G
G
n
e
tw
o
r
k
m
o
de
ls
(
V
G
G
16 a
nd V
G
G
19
)
90.60%
95.00%
[
9]
2023
A
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
-
o
pt
i
mi
z
e
d M
o
bi
l
e
N
e
t
V
3 m
o
d
e
l
98.00%
93.90%
[
15]
2023
pa
r
a
ll
e
l
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k
-
ba
s
e
d
f
e
a
tu
r
e
e
x
tr
a
c
t
o
r
a
nd E
L
M
c
la
s
s
i
f
ie
r
97.27%
95.00%
[
16]
2023
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng, C
L
A
H
E
a
nd E
S
R
G
A
N
97.83%
98.00%
[
17]
2024
T
h
e
h
y
b
r
id
ne
u
r
a
l
ne
tw
or
k m
o
d
e
l
ba
s
e
d
o
n E
f
f
i
c
i
e
nt
N
e
t
a
nd S
w
in
T
r
a
ns
f
or
m
e
r
97.00%
95.00%
P
r
o
p
o
s
e
d
w
o
r
k
2025
C
L
A
H
E
f
or
i
ma
g
e
c
o
n
tr
a
s
t
e
nha
n
c
e
m
e
nt
of
l
o
w
-
c
o
nt
r
a
s
t
D
R
i
ma
ge
s
w
it
h a
nd
f
in
e
-
tu
ni
ng us
in
g S
W
I
N
T
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
98.72%
99.00%
F
i
gur
e
10.
R
e
s
u
l
t
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
f
o
r
A
P
T
OS
-
2019
bl
i
nd
n
e
s
s
de
t
e
c
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
5.
3
.
Dat
as
e
t
f
ac
t
or
s
af
f
e
c
t
in
g
m
od
e
l
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
T
h
e
A
P
T
O
S
i
m
a
ge
s
a
r
e
ge
n
e
r
a
l
l
y
c
l
e
a
n
e
r
,
m
or
e
c
e
n
t
e
r
e
d
a
n
d
b
e
tt
e
r
i
l
l
u
m
i
n
a
ted
,
whi
l
e
E
y
e
P
A
C
S
i
m
a
ge
s
v
a
r
y
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
l
y
i
n
s
i
z
e
,
c
o
l
or
ton
e
a
n
d
i
ll
u
m
i
n
a
t
i
o
n
.
Hi
gh
-
q
ua
l
i
t
y
a
n
d
we
l
l
-
f
oc
us
e
d
i
m
a
ge
s
h
e
l
p
t
h
e
m
ode
l
d
e
tec
t
s
ub
t
l
e
r
e
t
i
n
a
l
l
e
s
i
o
n
s
m
or
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
l
y
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
i
m
pr
o
v
e
d
s
e
n
s
i
t
i
vi
t
y
.
E
y
e
P
A
C
S
i
s
a
h
i
ghly
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
da
tas
e
t
p
r
o
vi
d
i
n
g
a
l
a
r
g
e
r
n
um
b
e
r
o
f
s
m
a
l
l
-
s
i
z
e
d
i
m
a
ge
s
w
i
t
h
v
a
r
i
a
bl
e
di
m
e
n
s
i
o
n
l
i
ke
1
02
4
x
9
13
,
1
0
24
x
7
86
a
n
d
1
02
4
x
68
4
.
A
P
T
O
S
o
f
f
e
r
s
f
e
we
r
b
u
t
m
or
e
de
tai
l
e
d,
l
a
r
ge
-
s
i
z
e
d
a
n
d
b
e
tt
e
r
-
p
r
e
p
r
oc
e
s
s
e
d
i
m
a
ge
s
wi
t
h
uni
f
o
r
m
di
m
e
n
s
i
o
n
s
64
0
x
48
0
.
T
h
i
s
h
e
l
ps
t
o
i
m
p
r
o
v
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
a
c
h
i
e
v
e
hi
gh
e
r
r
e
c
a
l
l
i
n
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
s
.
S
u
c
h
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
i
n
p
r
e
pr
oc
e
s
s
i
n
g
r
e
du
c
e
s
i
n
tr
a
-
c
l
a
s
s
v
a
r
i
a
bi
l
i
t
y
a
n
d
m
i
ni
m
i
z
e
s
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
.
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
Diabe
ti
c
r
e
ti
nopathy
de
tec
ti
on
us
ing
SW
I
N
tr
ans
f
o
r
me
r
(
Sh
e
e
tal
J
.
N
agar
)
757
6.
F
UT
UR
E
WORK
F
ut
ur
e
wor
k
c
a
n
f
o
c
us
o
n
e
nha
n
c
i
ng
t
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
t
o
pe
r
f
o
r
m
we
ll
o
n
n
e
w
a
n
d
u
n
s
e
e
n
da
t
a
.
C
l
i
n
i
c
a
l
r
e
a
d
i
ne
s
s
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
w
o
r
k
c
a
n
b
e
e
x
a
mi
ne
d
to
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
i
t
c
a
n
b
e
de
p
l
o
y
e
d
s
a
f
e
ly
a
nd
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
i
n
m
e
d
i
c
a
l
pr
a
c
t
i
c
e
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
c
a
n
b
e
i
m
pr
o
v
e
d
t
h
r
o
ugh
t
e
s
t
i
n
g
o
n
m
u
l
t
i
p
l
e
c
l
i
n
i
c
a
l
da
t
a
s
e
t
s
to
e
n
s
ur
e
i
t
s
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
c
r
o
s
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
im
a
g
i
ng
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
.
A
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
C
L
A
HE
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
o
d
s
m
a
y
o
pt
i
mi
z
e
l
e
s
i
o
n
c
o
n
t
r
a
s
t
a
n
d
he
l
p
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
e
x
p
l
a
i
na
bl
e
A
I
t
e
c
h
ni
qu
e
s
l
i
ke
Gr
a
d
-
C
AM
a
n
d
a
tt
e
n
t
i
o
n
m
a
p
vi
s
ua
li
z
a
t
i
o
n
,
c
a
n
hi
g
hli
g
h
t
t
h
e
r
e
g
i
o
ns
o
f
t
h
e
r
e
t
i
n
a
l
i
m
a
ge
s
us
e
d
by
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
l
i
t
y
c
a
n
h
e
l
p
to
m
a
k
e
t
h
e
m
o
de
l
's
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
m
o
r
e
tr
a
n
s
p
a
r
e
n
t
.
7.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
wo
r
k
p
r
e
s
e
n
t
s
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
C
L
A
HE
-
b
a
s
e
d
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
c
o
n
t
r
a
s
t
e
n
ha
n
c
e
m
e
n
t
i
n
t
h
e
i
m
a
ge
s
a
n
d
f
i
ne
-
t
uni
n
g
w
i
t
h
t
h
e
S
W
I
N
T
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
.
T
h
e
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
a
c
hi
e
v
e
d
hi
g
h
v
a
li
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
l
l
a
c
r
o
s
s
t
w
o
s
t
a
n
da
r
d
da
t
a
s
e
t
s
,
w
hi
c
h
c
a
n
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
a
po
we
r
f
u
l
t
oo
l
f
o
r
DR
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
duc
e
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
r
a
t
e
m
a
ke
s
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
we
ll
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
m
e
d
i
c
a
l
s
c
r
e
e
ni
n
g
pr
o
gr
a
m
s
.
I
de
n
t
i
f
yi
n
g
t
h
e
po
s
i
t
i
v
e
DR
c
a
s
e
s
e
a
r
l
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
pr
e
v
e
n
t
pa
t
i
e
n
t
s
f
r
o
m
l
o
s
i
n
g
t
h
e
i
r
vi
s
i
o
n
.
W
i
t
h
t
h
e
r
e
c
a
l
l
r
a
t
e
o
f
96.
92%
f
o
r
e
y
e
P
A
C
S
a
n
d
99%
f
o
r
A
P
T
OS
da
t
a
s
e
t,
t
h
e
m
e
t
h
o
d
pe
r
f
o
r
m
s
e
s
pe
c
i
a
l
ly
we
ll
f
o
r
i
de
n
t
i
f
yi
ng
po
s
i
t
i
v
e
c
a
s
e
s
.
T
hi
s
i
s
c
r
uc
i
a
l
b
e
c
a
us
e
mi
s
s
i
ng
a
po
s
i
t
i
v
e
c
a
s
e
c
a
n
h
a
ve
s
e
r
i
o
us
c
o
n
s
e
que
n
c
e
s
f
o
r
pa
t
i
e
n
t
s
'
h
e
a
l
t
h
.
T
h
e
m
o
de
l
m
a
i
n
t
a
i
ns
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
b
o
t
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
c
a
ll
m
e
t
r
i
c
s
.
T
hi
s
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
ha
t
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
w
o
r
k
c
a
n
pe
r
f
o
r
m
r
e
l
i
a
bly
i
n
t
h
e
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
c
l
i
n
i
c
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
f
o
c
us
e
s
o
n
th
e
DR
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
h
a
s
b
r
o
a
de
r
a
ppl
i
c
a
bil
i
t
y
.
T
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
c
a
n
be
e
x
t
e
n
de
d
t
o
ot
h
e
r
di
a
g
n
o
s
t
i
c
c
h
a
ll
e
n
ge
s
i
n
m
e
d
i
c
a
l
im
a
g
i
ng,
wh
e
r
e
s
im
il
a
r
a
n
a
ly
t
i
c
a
l
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
r
e
n
e
e
de
d.
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
us
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
Au
t
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
S
h
e
e
t
a
l
J
.
Na
ga
r
N
i
k
hil
Go
n
d
a
l
iy
a
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
Da
t
a
a
v
a
i
l
a
bil
i
t
y
i
s
n
ot
a
ppl
i
c
a
bl
e
to
t
h
i
s
pa
pe
r
a
s
n
o
n
e
w
d
a
t
a
we
r
e
c
r
e
a
t
e
d
or
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
u
dy
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
Z
.
L
iu
e
t
a
l.
, “
S
w
in
t
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
:
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
v
is
i
o
n t
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
us
in
g s
hi
f
t
e
d w
in
d
o
w
s
,”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
I
E
E
E
I
n
te
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on C
om
put
e
r
V
is
io
n
, I
E
E
E
, O
c
t.
2021, pp. 9992
–
10
002. do
i:
10.1109/
I
C
C
V
48922.2021.00986.
[
2]
R
.
P
r
a
de
e
pa
a
nd
V
.
M
o
ha
n,
“
E
pi
de
mi
o
l
o
g
y
of
t
y
p
e
2
di
a
be
t
e
s
in
I
ndi
a
,”
I
ndi
an
J
our
nal
o
f
O
pht
hal
m
ol
ogy
,
v
o
l.
69,
no
.
11,
pp. 2932
–
2938, Nov
. 2021, d
o
i:
10.4103/i
j
o
.
I
J
O
_1627_21.
[
3]
“
S
tr
e
ngt
h
e
ni
ng
di
a
gn
o
s
is
a
nd
tr
e
a
tm
e
nt
of
D
ia
be
ti
c
R
e
ti
n
o
pa
t
h
y
in
S
E
A
R
e
g
i
o
n,”
W
or
ld
H
e
a
lt
h
O
r
ga
ni
z
a
ti
o
n
S
o
ut
h
-
E
a
s
t
A
s
ia
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
J
ul
. 27, 2025. [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/ww
w
.w
h
o
.
in
t/
publ
ic
a
ti
o
ns
/i
/i
t
e
m/
9789290227946
[
4]
“
A
P
T
O
S
:
E
y
e
P
r
e
p
r
o
c
e
s
s
in
g
in
D
ia
be
ti
c
R
e
ti
n
o
pa
th
y
.”
A
c
c
e
s
s
e
d:
M
a
r
.
31,
2025.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/ww
w
.ka
ggl
e
.
c
o
m/
c
o
d
e
/r
a
tt
ha
c
ha
t/
a
pt
o
s
-
e
y
e
-
p
r
e
pr
oc
e
s
s
in
g
-
in
-
di
a
b
e
ti
c
-
r
e
ti
n
o
pa
th
y
/d
a
ta
[
5]
D
.
D
a
s
,
S
.
K
.
B
is
w
a
s
,
a
nd
S
.
B
a
ndy
o
pa
dh
y
a
y
,
“
D
e
te
c
ti
o
n
of
di
a
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
us
in
g
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
tw
o
r
ks
f
o
r
f
e
a
tu
r
e
e
x
tr
a
c
ti
o
n
a
nd
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
(
D
R
F
E
C
)
,”
M
ul
ti
m
e
di
a
T
ool
s
a
nd
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
82,
n
o
.
19,
pp.
29943
–
30001,
A
ug.
2
023,
do
i:
10.1007/s
11042
-
022
-
14165
-
4.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
7
5
0
-
7
5
8
758
[
6]
X
.
L
u
o
e
t
al
.
,
“
A
d
e
e
p
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k
f
o
r
di
a
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
d
e
t
e
c
ti
o
n
v
ia
mi
n
in
g
l
oc
a
l
a
nd
l
o
ng
-
r
a
nge
de
p
e
nde
n
c
e
,”
C
A
A
I
T
r
ans
ac
ti
ons
on I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
T
e
c
hn
ol
ogy
, v
o
l.
9, n
o
. 1, pp. 153
–
166, F
e
b. 2024, d
o
i:
10.1049/
c
it
2.12155.
[
7]
G
.
Z
ha
ng
e
t
al
.
,
“
D
ia
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
gr
a
di
ng
b
y
de
e
p
gr
a
ph
c
o
r
r
e
la
ti
o
n
n
e
tw
o
r
k
o
n
r
e
ti
na
l
im
a
g
e
s
w
it
h
o
ut
ma
nua
l
a
nno
ta
ti
ons
,”
F
r
ont
ie
r
s
i
n M
e
di
c
in
e
, vo
l.
9, A
pr
. 2022, d
o
i
:
10.338
9/
f
m
e
d.20
22.872214.
[
8]
A
.
M
. M
ut
a
w
a
,
S
.
A
ln
a
jd
i,
a
nd
S
.
S
r
ut
hi
,
“
T
r
a
ns
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
di
a
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
de
t
e
c
ti
o
n:
a
s
tu
d
y
of
da
ta
s
e
t
c
o
mbi
na
ti
o
n
a
nd
mo
d
e
l
p
e
r
f
or
ma
n
c
e
,”
A
ppl
ie
d Sc
ie
nc
e
s
, vo
l.
13, n
o
. 9, p. 5685,
M
a
y
2023, d
o
i
:
10.3390/a
pp13095685.
[9
]
A
.
R
.
W
a
ha
b
S
a
it
,
“
A
li
ght
w
e
ig
ht
di
a
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
d
e
t
e
c
ti
o
n
m
o
d
e
l
us
in
g
a
d
e
e
p
-
le
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
,”
D
ia
gnos
ti
c
s
,
vo
l.
13,
no
. 19, p. 3120, O
c
t.
2023, d
o
i:
10.3390/di
a
gn
o
s
ti
c
s
13193120.
[
10]
C
.
S
ue
d
umr
o
n
g,
S
.
P
ho
n
gmo
o
,
T
.
A
k
a
r
a
j
a
ka
,
a
nd
K
.
L
e
k
s
a
ku
l,
“
D
ia
be
t
ic
r
e
t
in
o
p
a
t
h
y
de
te
c
ti
o
n
u
s
in
g
c
o
nv
o
lu
ti
o
n
a
l
ne
ur
a
l
ne
two
r
k
s
w
it
h
b
a
c
kg
r
o
un
d r
e
mo
v
a
l,
a
nd
d
a
t
a
a
ug
me
nt
a
ti
o
n,
”
A
p
pl
ie
d
S
c
i
e
nc
e
s
, v
o
l.
1
4,
no
.
1
9,
p
.
88
23
,
S
e
p.
2
02
4,
do
i
:
10
.3
39
0/
a
p
p1
41
98
823
.
[
11]
M
.
T
o
ua
ti
,
R
.
T
o
ua
ti
,
L
.
N
a
n
a
,
F
.
B
e
nz
a
r
ti
,
a
nd
S
.
B
e
n
Y
a
h
i
a
,
“
D
R
C
C
T
:
e
nha
nc
in
g
di
a
be
ti
c
r
e
ti
no
pa
th
y
c
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
w
it
h
a
c
o
mpa
c
t
c
o
nvo
lu
ti
o
na
l
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
r
,”
B
ig
D
at
a an
d
C
ogni
ti
v
e
C
o
m
put
in
g
, v
o
l.
9, no
. 1
, p.
9,
J
a
n. 2
025,
do
i:
10.
3390
/b
dc
c
90100
0
9.
[
12]
P
.
S
a
r
a
n
y
a
,
K
.
M
.
U
ma
ma
he
s
w
a
r
i,
S
.
C
.
P
a
tn
a
ik
,
a
nd
J
.
S
.
P
a
t
y
a
l,
“
R
e
d
l
e
s
io
n
d
e
t
e
c
ti
o
n
in
c
o
l
or
f
undus
im
a
ge
s
f
o
r
di
a
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
d
e
te
c
ti
o
n,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
D
e
e
p
L
e
ar
ni
ng,
C
om
put
in
g
and
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
20
22,
pp. 561
–
569.
do
i:
10.1007/978
-
981
-
16
-
5652
-
1_50.
[
13]
M
. M
.
B
ut
t
,
D
. N
.
F
.
A
.
I
s
k
a
nd
a
r
,
S
.
E
.
A
b
de
lh
a
mi
d,
G
.
L
a
ti
f
,
a
nd
R
.
A
lg
ha
z
o
,
“
D
i
a
be
ti
c
r
e
ti
no
pa
th
y
de
te
c
ti
o
n
f
r
o
m
f
undus
im
a
ge
s
of
t
he
e
y
e
us
in
g hy
br
id
de
e
p l
e
a
r
ni
ng f
e
a
tu
r
e
s
,”
D
ia
gno
s
ti
c
s
,
v
o
l
. 12,
no
. 7,
p. 1
607,
J
u
l.
2
022,
do
i:
10.
3390/
di
a
gno
s
ti
c
s
1207
160
7.
[
14]
B
.
M
e
na
o
ue
r
,
Z
.
D
e
r
ma
n
e
,
N
.
E
l
H
o
uda
K
e
bi
r
,
a
nd
N
.
M
a
tt
a
,
“
D
ia
be
ti
c
R
e
ti
n
o
pa
th
y
C
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
U
s
in
g
H
y
br
id
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
A
ppr
o
a
c
h,”
SN
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
3, n
o
. 5, p. 357, J
ul
. 202
2, do
i:
10.1007/s
4297
9
-
022
-
01240
-
8.
[
15]
M
.
N
a
hi
duz
z
a
ma
n
e
t
al
.
,
“
D
ia
b
e
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
u
s
in
g
pa
r
a
ll
e
l
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k
ba
s
e
d
f
e
a
tu
r
e
e
x
tr
a
c
t
o
r
a
nd E
L
M
c
la
s
s
if
i
e
r
,”
E
x
pe
r
t
Sy
s
te
m
s
w
it
h A
ppl
ic
at
io
ns
, vo
l.
21
7, p. 119557, M
a
y
2023, d
o
i
:
10.1016/j
.
e
s
w
a
.2
023.119557.
[
16]
G
.
A
lwa
ki
d,
W
.
G
o
uda
,
M
.
H
uma
y
un,
a
nd
N
.
Z
.
J
ha
nj
hi
,
“
D
e
e
p
le
a
r
ni
ng
-
e
nha
nc
e
d
di
a
b
e
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
im
a
g
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n,”
D
ig
it
al
H
e
al
th
, vo
l.
9, J
a
n. 2023, d
o
i:
10.1177/205520762
3119
4942.
[
17]
H
.
X
u,
X
.
S
ha
o
,
D
.
F
a
ng,
a
nd
F
.
H
ua
ng,
“
A
h
y
b
r
id
ne
u
r
a
l
ne
tw
o
r
k
a
ppr
o
a
c
h
f
or
c
la
s
s
if
y
in
g
di
a
b
e
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
s
ubt
y
p
e
s
,”
F
r
ont
ie
r
s
i
n M
e
di
c
in
e
, vo
l.
10, J
a
n. 2023, doi:
10.3389/
f
m
e
d.20
23.1293019.
[
18]
“
D
ia
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
de
t
e
c
ti
o
n
c
o
mp
e
ti
ti
o
n
da
ta
s
e
t
r
e
s
i
z
e
d/
c
r
o
ppe
d
.”
A
c
c
e
s
s
e
d:
M
a
r
.
31,
2026.
[
O
n
li
n
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/ww
w
.ka
ggl
e
.
c
o
m/
ta
nl
ik
e
s
ma
th
/d
ia
be
ti
c
-
r
e
ti
n
o
pa
th
y
-
r
e
s
i
z
e
d
[
19]
Z
.
L
iu
e
t
al
.
,
“
S
w
in
tr
a
n
s
f
o
r
me
r
V
2:
s
c
a
li
ng up
c
a
pa
c
it
y
a
nd
r
e
s
o
lu
ti
o
n,”
in
P
r
oc
e
e
di
ng
s
o
f
t
he
I
E
E
E
C
om
put
e
r
S
oc
i
e
ty
C
on
fe
r
e
nc
e
on C
om
pu
te
r
V
i
s
io
n
and
P
at
te
r
n
R
e
c
ogni
t
io
n
,
I
E
E
E
, J
u
n. 2
022,
pp. 1
1999
–
120
09.
do
i:
10.1
109/
C
V
P
R
526
88.2
022.
0117
0.
[
20]
G
.
J
.
F
e
r
d
o
us
,
K
.
A
.
S
a
th
i,
M
.
A
.
H
o
s
s
a
in
,
a
nd
M
.
A
li
A
kb
e
r
D
e
w
a
n,
“
S
P
T
-
S
w
in
:
a
s
hi
f
t
e
d
pa
t
c
h
t
o
k
e
ni
z
a
ti
o
n
s
w
in
tr
a
ns
f
o
r
me
r
f
or
i
ma
ge
c
la
s
s
i
f
ic
a
ti
o
n,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, vo
l.
12, pp. 11
7617
–
11
7626, 2024, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2024.3448304.
[
21]
M
.
H
a
y
a
ti
e
t
al
.
,
“
I
mpa
c
t
of
C
L
A
H
E
-
ba
s
e
d
im
a
g
e
e
nha
n
c
e
m
e
nt
f
o
r
d
ia
be
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
th
r
o
ugh
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng,”
P
r
oc
e
di
a C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
216, pp. 57
–
66, 2022, d
o
i:
10.
1016/j
.pr
o
c
s
.
2022.12.111.
[
22]
O
.
S
ul
e
a
nd
S
.
V
i
r
ir
i,
“
C
o
nt
r
a
s
t
e
nh
a
nc
e
me
nt
o
f
R
G
B
r
e
t
in
a
l
f
un
du
s
im
a
ge
s
f
o
r
im
pr
o
v
e
d
s
e
gme
n
ta
ti
o
n
of
bl
o
o
d
v
e
s
s
e
l
s
us
i
ng
c
o
nv
o
lu
ti
o
n
a
l
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
J
ou
r
na
l
o
f
D
ig
it
a
l
I
m
ag
in
g
,
v
o
l.
3
6
,
no
.
2,
p
p.
4
14
-
43
2,
2
02
3,
do
i:
1
0.
10
07
/
s
1
02
78
-
02
2
-
00
73
8
-
0.
[
23]
I
.
P
a
c
a
l,
“
A
no
v
e
l
S
w
i
n
tr
a
ns
f
o
r
me
r
a
pp
r
o
a
c
h
ut
i
li
z
i
ng
r
e
s
i
du
a
l
m
ul
ti
-
la
y
e
r
pe
r
c
e
p
tr
o
n
f
o
r
di
a
gno
s
i
ng
br
a
in
tu
mo
r
s
in
M
R
I
i
m
a
ge
s
,
”
I
nt
e
r
n
at
io
nal
J
o
u
r
n
al
o
f
M
ac
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
a
nd
C
y
b
e
r
n
e
t
ic
s
, v
o
l.
1
5
,
no
.
9,
p
p.
3
57
9
-
3
59
7,
2
0
2
4,
do
i:
1
0.
10
07
/
s
1
30
42
-
02
4
-
02
11
0
-
w.
[
24]
S
.
Z
ha
ng,
C
.
A
.
B
.
W
e
b
e
r
s
,
a
nd
T
.
T
.
J
.
M
.
B
e
r
e
nds
c
h
o
t,
“
C
omput
a
ti
o
na
l
s
in
gl
e
f
undus
im
a
ge
r
e
s
t
o
r
a
ti
o
n
te
c
hni
qu
e
s
:
a
r
e
v
i
e
w
,”
F
r
ont
ie
r
s
i
n O
pht
hal
m
ol
ogy
, vo
l.
4, J
un. 2024, d
o
i:
10.3389/
f
opht
.2024.1332197.
[
25]
Z
.
Y
a
o
e
t
al
.
,
“
F
unS
w
in
:
A
de
e
p
le
a
r
ni
ng
m
e
th
o
d
to
a
na
l
y
s
is
d
ia
be
ti
c
r
e
t
in
o
pa
th
y
gr
a
d
e
a
nd
ma
c
ul
a
r
e
d
e
ma
r
is
k
ba
s
e
d
o
n
f
un
dus
im
a
ge
s
,”
F
r
ont
ie
r
s
i
n
P
hy
s
io
lo
gy
, vo
l.
13, J
ul
. 2022, d
o
i:
10.33
89/
f
ph
y
s
.2022.961386
[
26]
A
.
P
a
s
z
ke
e
t
al
.
,
“
P
y
T
or
c
h:
a
n
im
p
e
r
a
ti
ve
s
t
y
l
e
,
hi
gh
-
p
e
r
f
or
ma
nc
e
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
l
ib
r
a
r
y
,”
in
A
dv
anc
e
s
in
ne
ur
al
in
f
or
m
at
io
n
pr
oc
e
s
s
in
g s
y
s
te
m
s
3
2
, 2019. [
O
nl
in
e
]
. A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/p
y
t
o
r
c
h.o
r
g.
[
27]
S
.
J
.
N
a
ga
r
a
nd
N
.
G
o
nda
li
y
a
,
“
I
d
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
s
e
v
e
r
it
y
l
e
ve
l
f
or
di
a
b
e
ti
c
r
e
ti
n
o
pa
th
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
us
in
g
n
e
ur
a
l
ne
twor
ks
,”
in
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
D
at
a Sc
ie
nc
e
and A
ppl
ic
at
io
ns
,
2023, pp. 205
–
220. do
i:
10.1007/978
-
981
-
99
-
7862
-
5_16.Z
.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
Sh
eeta
l
J
.
N
a
g
a
r
s
e
rv
e
s
as
an
A
s
s
i
s
t
an
t
Pro
f
e
s
s
o
r
i
n
t
h
e
C
o
m
p
u
t
e
r
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
D
e
p
art
men
t
at
G
o
v
e
rn
men
t
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
C
o
l
l
e
g
e
(G
E
C)
,
Raj
k
o
t
,
G
u
j
arat
,
I
n
d
i
a.
S
h
e
o
b
t
ai
n
e
d
Bac
h
el
o
r
o
f
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
i
n
C
o
m
p
u
t
e
r
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
an
d
Mas
t
e
r
o
f
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
(ME
)
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
.
Sh
e
h
as
1
5
y
e
ars
o
f
e
x
p
e
ri
en
ce
i
n
t
h
e
ac
a
d
em
i
c
f
i
e
l
d
.
H
e
r
ar
e
as
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
ar
e
d
ee
p
l
e
ar
n
i
n
g
,
med
i
c
a
l
i
m
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
d
at
a
v
i
s
u
al
i
zat
i
o
n
,
c
o
m
p
u
t
e
r
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
an
d
c
o
m
p
i
l
e
r
d
e
s
i
g
n
.
S
h
e
h
as
p
u
b
l
i
s
h
ed
6
p
ap
e
rs
i
n
n
at
i
o
n
al
a
n
d
i
n
t
e
rn
at
i
o
n
a
l
j
o
u
r
n
al
s
an
d
c
o
n
f
e
r
e
n
ce
s
.
S
h
e
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
au
t
h
o
rs
o
f
L
ec
t
u
r
e
N
o
t
e
s
i
n
N
e
t
w
o
r
k
s
an
d
S
y
s
t
em
s
,
V
o
l
u
me
8
1
8
,
p
u
b
l
i
s
h
ed
b
y
Sp
ri
n
g
e
r
N
at
u
r
e
S
i
n
g
ap
o
r
e
.
Sh
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
ed
at
em
ai
l
:
n
ag
ar.
s
h
ee
t
al
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
N
i
khi
l
Go
n
da
l
i
y
a
s
e
rv
e
s
as
t
h
e
Pr
o
f
e
s
s
o
r
an
d
H
e
ad
o
f
t
h
e
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
D
e
p
art
me
n
t
at
G
H
Pat
e
l
Co
l
l
eg
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
&
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
(G
CE
T
),
V
al
l
ab
h
V
i
d
y
an
a
g
ar,
G
u
j
arat
,
I
n
d
i
a.
H
e
o
b
t
ai
n
e
d
D
o
c
t
o
r
o
f
P
h
i
l
o
s
o
p
h
y
i
n
C
o
m
p
u
t
e
r
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
fro
m
G
u
j
arat
T
e
ch
n
o
l
o
g
i
c
al
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
a
n
d
Mas
t
e
r
D
eg
r
ee
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
fr
o
m
Sard
ar
Pat
e
l
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
H
e
h
as
2
0
+
y
e
ars
o
f
e
x
p
e
ri
en
ce
i
n
t
h
e
ac
ad
emi
c
fi
el
d
.
H
e
h
as
p
u
b
l
i
s
h
e
d
m
o
r
e
t
h
an
2
0
p
ap
e
rs
i
n
v
ari
o
u
s
N
at
i
o
n
al
/
I
n
t
e
rn
at
i
o
n
a
l
C
o
n
f
e
r
e
n
ce
s
a
n
d
i
n
t
e
r
n
at
i
o
n
al
co
n
f
e
r
en
ce
s
an
d
j
o
u
r
n
al
s
.
H
e
h
as
g
u
i
d
e
d
mo
r
e
t
h
an
4
0
p
ro
j
ec
t
s
at
U
n
d
e
r
G
rad
u
at
e
l
e
v
el
an
d
mo
r
e
t
h
an
1
2
D
i
s
s
e
rt
at
i
o
n
at
Po
s
t
G
rad
u
at
e
l
ev
e
l
.
H
i
s
ar
e
as
o
f
i
n
t
e
r
es
t
are
A
d
h
o
c
w
i
r
el
e
s
s
n
e
t
w
o
rk
s
,
d
at
a
mi
n
i
n
g
an
d
I
o
T
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
an
d
d
ee
p
l
e
arn
i
n
g
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
ni
k
h
i
l
g
o
n
d
al
i
y
a
@
g
ce
t
.
a
c
.
i
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.