I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   4 3 ,   N o .   3 ,  S e p t e m b e r   202 6 ,   pp.   817 ~ 823   I S S N:  2502 - 4752,   DO I :  10 . 11591/i j e e c s . v 4 3 .i 3 . pp 8 1 7 - 823             817     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e c s . iaes c or e . c om   E xp la i n ab le   m ac h in e  l e ar n in g  f or  l e u k ae m ia   d ia gn o si s:   e n h an c in g i n t e r p r e t ab il ity  an d  t r u st       Ham z a  Abu   Owid a 1 ,   M o h am m ad   R.   Has s an 2 ,   N id al   T u r ab 3 ,  S u h ail a  Abu owaid a 4   1 D e pa r tm e nt   of   M e di c a l  E ngi n e e r in g, F a c ul t y   of   E ngi n e e r in g,  A l - A hl i y y a  A mm a n U ni ve r s it y , A mm a n, J or da n   2 D e pa r tm e nt   of   C o m muni c a ti o ns  a nd C o mpu te r  E ngi n e e r in g, F a c ul t y   of  E ng in e e r in g, A l - A hl i yy a  A mm a n U ni v e r s it y , A m ma n, J o r da n   3 D e pa r tm e nt   of  N e tw or ks  a nd C y be r  S e c u r it y ,  F a c ul t y   of   I n f o r ma ti o n  T e c hn o l o g y , A l - A hl i yy a  A mm a n U ni ve r s it y , A mm a n, J o r da n   4 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e , F a c ul t y   of   I n f o r ma ti o n  T e c h no l o g y , A l  a l - B a y t  U ni ve r s it y , M a f r a q, J o r da n       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   21 ,  202 4   R e vi s e d  J u l   1 7 ,  202 6   A c c e pt e d  A ug   1 9 ,  2026       O n e   o f  t h e   m a j o r   c h al l e n g e s   i n   ap p l y i n g   m a c h i n e  l e arn i n g   (ML )   to  l eu k a emi a  d i a g n o s i s   i s   t h e   l i m i t e d   i n t e rp r e t ab i l i t y   o f  d ee p   l e ar n i n g   mo d el s   s u c h   as   art i f i c i a l   n e u ra l   n e t w o rk s   ( A N N s )  a n d   c o n v o l u t i o n al   n e u ra l   n e t w o r k s   (CN N s ).   W h i l e  t h e s e  mo d el s   e x cel   at   d e t e c t i n g   co m p l ex   p at t e rn s   i n   me d i c al   d at a,   t h ey   o ft e n   fu n c t i o n   as   “ b l ack   b o x e s , ”   p ro v i d i n g   l i t t l e  t ran s p are n cy   i n t o   t h e i r   d eci s i o n - m ak i n g   p ro ce s s e s .   T h i s   l a ck   o f  e x p l ai n a b i l i t y   ra i s e s   c o n ce rn s   i n   cl i n i c a l   p rac t i ce ,   w h e r e   u n d e rs t an d i n g   w h y   a  m o d el   p red i c t s   a  s p e ci fi c  l eu k a emi a  s u b t y p e   i s   c r i t i c al   fo r  g u i d i n g   t re at me n t   d eci s i o n s ,   i n c l u d i n g   c h emo t h e rap y   a n d   b o n e  m arro w   t ran s p l an t at i o n .   T o   ad d re s s   t h e s e  c o n ce rn s ,   re s e ar ch e rs   ar e  i n c r e as i n g l y   a d o p t i n g   e x p l ai n ab l e  A I  (X A I )  t ec h n i q u e s .   Me t h o d s   s u ch   as   s al i e n cy   m ap s ,   fe at u r e   i m p o rt an ce   ra n k i n g s ,   an d   at t e n t i o n   mec h a n i s m s   a l l o w   c l i n i c i a n s   t o   v i s u al i z e   h o w   s p ec i fi c  fa c t o rs   s u ch   as   g en e t i c  m u t at i o n s ,   b i o m ar k e rs ,   o r  cel l   m o rp h o l o g y   co n t ri b u t e   t o   d i ag n o s t i c  o u t co me s .   T h e s e   i n t e rp re t ab i l i t y   t o o l s   n o t   o n l y   en h a n ce   t ran s p aren cy   b u t   al s o   fo s t e r  t ru s t   amo n g   h e al t h c ar e   p ro v i d e rs   an d   p at i en t s .   By   b ri d g i n g   t h e  g ap   b e t w een   c o m p u t at i o n al   a cc u ra cy   an d   c l i n i c al   r el i ab i l i t y ,   X A I   en s u re s   t h at   ML   m o d e l s   c a n   b e   s af e l y   i n t e g rat ed   i n t o   d i ag n o s t i c   w o r k fl o w s .   U l t i m at el y ,   e x p l ai n ab l e   ap p ro ach e s   s t re n g t h en   co n f i d en ce   i n   A I - d ri v e n   l eu k a emi a  d i a g n o s i s ,   s u p p o rt i n g   m o r e  i n fo r med   med i c al   d eci s i o n s   an d   i m p ro v i n g   p at i en t   c ar e.   K e y w o r d s :   B l o o d  c e l l s   C h r o ni c   l e uke mi a   L e uke mi a   M a c hi ne   l e a r ni ng   M a l i g na n t   c a n c 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 da l   T ur a b   De pa r t m e n t   o f   Ne t w o r ks   a n d  C y b e r   S e c ur i t y ,   F a c u l t y   o f   I nf o r m a t i o n   T e c hn o l o g y   Al - Ahliyy a   Amm a n   U ni ve r s i t y   Amm a n ,   J o r da n   E m a i l :  N. t ur a b @Amm a n u. e du. j o       1.   I NT RODU C T I ON   L e uke mi a   i s   a   m a li g n a n t   c a n c e r   o f   t h e   b o n e   m a r r o w  a n d  bl o o d,   c h a r a c t e r i z e d  by   t h e   a bn o r m a l  pr o l i f e r a t i o n   o f   bl o o d   c e l l s ,   pa r t i c u l a r ly   w hi t e   bl o o d   c e l l s   ( W B C s ) .   I t  i s   c l a s s i f i e d  i n t o  f o ur   m a j o r   s ub t y pe s :  a c ut e   l ym p h o bl a s t i c   l e uke mi a   ( AL L ) ,   a c ut e   m y e l o i d  l e uke mi a   ( A M L ) ,   c h r o ni c   l ym p h o c y t i c   l e uke mi a   ( C L L ) ,   a n d  c h r o ni c   my e l o i d  l e uke mi a   ( C M L )   [ 1 ] [ 4] .   E a r l y   a n d  a c c ur a t e   d i a g n o s i s   i s   c r i t i c a l ,   a s   e a c h  s ub t y pe   r e qu i r e s   a   di s t i nc t   t h e r a pe ut i c   a ppr o a c h   [ 5 ] ,   [ 6 ] .   F i gur e   1  i l l u s t r a t e s   s pe c i m e n s   o f   n o r m a l   l e uko c y t e s   a l o n g s i d e   r e pr e s e n t a t i v e   im a ge s   o f   t h e   f o ur   l e uke mi a   s u b t y pe s ,   hi g hli g h t i n g  t h e   m o r ph o l o g i c a l   d i f f e r e n c e s   t h a t  un de r p i n   d i a g n o s t i c   e v a l ua t i o n .   F i gur e   1( a )   s h o ws   he a l t hy   l e uko c y t e s   a s   a   r e f e r e n c e   f o r   n or m a l   c e l l   m o r p h o l o g y .   F i gur e   1( b )   s h o ws   A L L ,   whil e   F i g ur e   1( c )   p r e s e n t s   C L L .   F i gur e   1( d)   i ll u s t r a t e s   C M L ,   a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,  Vo l .   4 3 ,   N o .   3 ,   S e p t e m b e r   20 2 6 :   8 1 7 - 823   818   F i gur e   1( e )   s h o ws   A M L .   T h e s e   i m a ge s   hi g hli g h t   t h e   m o r ph o l o g i c a l   d i f f e r e n c e s   b e t we e n   h e a l t hy   l e uko c y t e s   a n d  t h e   f o ur   m a j o r   l e uke mi a   s u b t y pe s .   T r a di t i o n a l   d i a g n o s t i c   m e t h o ds   i n c l ud i ng   pe r i p he r a l   bl o o d  s m e a r s ,   b o n e   m a r r o w  bi o ps i e s ,   f l o w   c y t o m e t r y ,   c y t o ge n e t i c   a n a ly s i s ,   a n d  m o l e c u l a r   t e s t i n g   r e m a i n   t h e   go l d  s t a n da r d.   H o we v e r ,   t h e s e   a pp r o a c h e s   a r e   o f t e n   l a b o r - i n t e ns i ve ,   s ubj e c t i v e ,   a n d  pr o n e   to  i n t e r - o b s e r v e r   v a r i a bil i t y   [ 7 ] [ 10] .   I n   r e c e nt   y e a r s ,   m a c hi ne   l e a r ni ng  ( M L ) ,   a   s u b s e t   o f   a r t i f i c i a l   i n t e l li ge n c e   ( A I ) ,   h a s   ga i ne d  pr o m i ne nc e   f o r   i t s   a bil i t y   to  a n a ly z e   c o m p l e x   da t a s e t s   a n d  un c o v e r   hi dd e n   pa tt e r n s   t h a t  m a y   e l ud e   h u m a n   e x pe r t s .   B y   l e v e r a g i ng   di v e r s e   da t a   s o ur c e s   s uc h   a s   m e d i c a l   r e c o r ds ,   bl o o d  t e s t s ,   i m a g i ng,   a n d  ge n o m i c s ,   M L   m o de l s   c a n   a uto m a t e   d i a g n o s t i c   wo r kf l o ws ,   i m pr o v e   a c c ur a c y ,   a n d  r e duc e   t u r n a r o un d  t i m e s   [ 11 ] [ 13] .   T hi s   r e vi e w  pr o vi de s   a   c o m pr e he n s i ve   a n a ly s i s   o f   t h e   c ur r e n t   s t a t e   o f   M L   a pp l i c a t i o ns   i n   l e uke mi a   d i a g n o s i s .   It   e x a m i ne s   s upe r vi s e d,   un s upe r vi s e d ,   de e p   l e a r ni ng,   a n d  r e i nf o r c e m e n t   l e a r ni ng  t e c hni que s ,   o u t l i n i ng  t h e i r   r e s pe c t i ve   s t r e n gt h s   a n d  l im i t a t i o n s   i n   c l i n i c a l   c o n t e x t s .   F ur t h e r m o r e ,   i t   di s c u s s e s   t h e   c h a ll e n g e s   o f   i n t e gr a t i n g  M L   i n t o   m e d i c a l   pr a c t i c e   pa r t i c u l a r ly   i s s ue s   o f   i n t e r pr e t a bil i t y   a n d  t r us t   a n d  pr o p o s e s   f ut ur e   di r e c t i o n s   to  a dv a n c e   A I - dr i v e n   l e uke mi a   d i a g n o s t i c s   to wa r d   r e l i a bl e ,   tr a n s pa r e n t ,   a n d   pa t i e n t - c e n t e r e d  h e a l t h c a r e .                 ( a )   ( b )   ( c )   ( d)   ( e )     F i gur e   1 .   I m a ge   s a m p l e   o f ;   ( a )   h e a l t hy   l e uko c y t e s ,   ( b )   A c ut e   l y m p h o bl a s t i c   l e uke mi a   ( AL L ) ,     ( c )   C h r o ni c   l ym p h o c y t i c   l e uke mi a   ( C L L ) ,   ( d)   C h r oni c   m y e l o i d  l e uke mi a   ( C M L ) ,   a n d  ( e )   A c ut e   m y e l o i d  l e uke mi a   ( A M L )         2.   B AC K GROUND   ON  L E U K E M I A  AN D  DI AG NOS I S   L e uke mi a   i s   a   h e t e r o ge n e o us   d i s e a s e   w i t h   m u l t i p l e   s u b t y p e s ,   e a c h   r e qu i r i ng  a   s pe c if i c   d i a g n o s t i c   a ppr o a c h .   A c ut e   l e uke mi a ,   i n c l ud i ng  A L L   a n d  AM L ,   i s   c h a r a c t e r i z e d  by   t h e   r a p i d  a c c u m u l a t i o n   o f   im m a t ur e   W B C s   ( bl a s t s )   i n   t h e   b o n e   m a r r o w,   l e a d i ng  to   a n   a b r upt   o n s e t   o f   s y m pt o m s   s uc h   a s   f a t i gue ,   f e v e r ,   a n d   bl e e d i ng.   C h r o ni c   l e uk e m i a ,   i nc l ud i ng  C L L   a n d  C M L ,   pr o gr e s s e s   m o r e   s l o w l y   a n d  m a y   b e   a s ym pt om a t i c   in  i t s   e a r ly   s t a ge s   [ 1 ] ,  [ 13 ] .   T h e   d i a g n o s i s   o f   l e uke mi a   i nv o l v e s   a   c o m pr e he ns i ve ,   m u l t i - s t e p  pr o c e s s   a i m e d  a t   a c c ur a t e l y  i de n t i f y i ng  t h e   t y pe   a n d  s t a ge   o f   t h e   d i s e a s e .   On e   o f   t h e   f i r s t   a n d  m o s t   c r i t i c a l   d i a g n o s t i c   t oo l s   i s   a   c o m p l e t e  bl o o d  c o un t   ( C B C ) ,   whi c h   m e a s ur e s   t h e   n u m be r   a n d  t y pe s   o f   bl o o d  c e l l s ,   i nc l ud i ng  W B C s ,   r e d  bl oo d   c e l l s   ( R B C s ) ,   a n d  p l a t e l e t s .   A bn o r m a l   c o un t s   i n   t h e s e   c e l l s   c a n   pr o vi de   a n   i ni t i a l   i nd i c a t i o n   o f   l e uke mi a .   E l e v a t e d  W B C   c o un t s   o r   un us ua ll y   l o w  R B C   a n d  p l a t e l e t   l e v e l s   a r e   c o m m o n   i n  l e uke mi a   pa t i e n t s .   A dd i t i o n a ll y ,   a n  i nc r e a s e   i n   i mm a t ur e   c e l l s ,   s uc h   a s   bl a s t s ,   o f t e n   s ugge s t s   t h e   pr e s e n c e   o f   l e uke mi a ,   a s   t h e s e   c e l l s   s h o u l d  n o t  t y p i c a ll y   a ppe a r   i n   t h e   pe r i p h e r a l   bl o o d  i n   l a r ge   n u m be r s   [ 14 ] ,  [ 15 ] .   F o l l o w i ng  t h e   C B C ,   a   m i c r o s c o pi c   e x a mi na t i o n   o f   a   bl o o d  s m e a r   i s   pe r f o r m e d  t o   i de n t i f y   a ny   a bn o r m a l   c e ll s ,   e s p e c i a ll y   bl a s t s ,   whi c h   a r e   a   h a ll m a r k  o f   l e uk e m i a .   T hi s   t e s t   pr o vi de s   vi s ua l   c o nf i r m a t i o n   o f   a bn o r m a l   bl o o d  c e l l   m o r ph o l o g y   a n d  t h e   pr e s e nc e   o f   i mm a t ur e   whi t e   c e l l s ,   w hi c h   s uppo r t s   th e   s u s p i c i o n   o f   l e uk e m i a   [ 16 ] ,  [ 17 ].   A   m o r e   de f i ni t i ve   t e s t   i s   a   b o n e   m a r r o w  bi o ps y ,   whi c h   i s   e s s e n t i a l   f o r   c o nf i r mi ng  t h e   d i a g n o s i s   o f   l e uke mi a .   T hi s   pr o c e dur e   i nv o l ve s   e x t r a c t i n g  a   s m a ll   s a m p l e   o f   b o n e   m a r r o w,   t y p i c a ll y   f r o m   t h e   pe l v i s ,   to  a s s e s s   t h e   pe r c e n t a ge   o f   pr e s e n t   bl a s t s .   I n   h e a l t hy   b o n e   m a r r o w,   bl a s t s   m a ke   up  l e s s   t h a n   5%   o f   c e ll s ,   b ut   i n  l e uke mi a ,   t hi s   pe r c e n t a ge   c a n   s i g ni f i c a n t l y   i nc r e a s e .   A   hi g h   bl a s t   pe r c e n t a ge   n ot  o nl y   c o nf i r m s   t h e   di a g n o s i s   b ut   a l s o   h e l p s   i n   de t e r m i n i ng   t h e   s pe c if i c   s ub t y p e   o f   l e uke mi a ,   w hi c h   i s   c r i t i c a l   f o r   tr e a t m e n t     p l a nni ng  [ 18 ] ,  [ 19 ].   F l o w   c y t o m e t r y   i s   a n o t h e r   c r uc i a l   d i a g n o s t i c   t e c h ni que   us e d  to  a n a ly z e   t h e   e x pr e s s i o n   o f   s pe c if i c   c e l l   s ur f a c e   m a r ke r s   o n   l e uke mi c   c e l l s .   T hi s   m e t h o d  e n a bl e s   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   l e uke mi a   i n t o   s ub t y pe s ,   s uc h   a s   a c ut e   A L L   o r   A M L ,   by   i de n t i f yi ng  d i s t i n c t   pa tt e r n s   o f   s ur f a c e   a n t i g e n s   o n   t h e   a bn o r m a l     c e l l s   [ 20 ] [ 22 ] .   Ge n e t i c   t e s t i n g  a l s o   pl a y s   a   ke y   r o l e   i n   l e uke mi a   d i a g n o s i s .   C h r o m o s o m a l   a bn o r m a li t i e s ,   s uc h   a s   t r a n s l o c a t i o n s   ( e . g. ,   t h e   P hil a de l p hi a   c h r om o s o m e   i n   C M L   a n d  m ut a t i o n s   i n   AM L ,   pr o vi de   i m po r t a n t   d i a g n o s t i c   a n d  pr o gn o s t i c   i nf o r m a t i o n .   T h e s e   g e n e t i c   c h a n g e s   c a n   gu i de   t r e a t m e n t   de c i s i o n s ,   a s   s o m e   m ut a t i o n s   a r e   a s s o c i a t e d  wi t h   s pe c if i c   t a r ge t e d  t h e r a p i e s ,   i nf l ue n c i n g  t h e   o v e r a l l   m a na ge m e n t   a n d  pr o gn o s i s   o f   t h e   d i s e a s e   [ 23 ] [ 25 ].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752         E x plai nable  mac hine   lear ning  f or   leuk ae mia  diag nos is :   e nhanc ing  int e r pr e tabi li ty  …  ( Ham z a  A bu  O w ida )   819   De s p i t e   t h e   a v a il a bi li t y   o f   t h e s e   d i a g n o s t i c   m e t h o ds ,   c h a l l e nge s   r e m a i n  i n   e n s ur i ng  t h e   t i m e ly   a n d   a c c ur a t e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   l e uke mi a   s u b t y p e s .   ML   h a s   t h e   p ot e n t i a l   t o  a ddr e s s   t h e s e   c h a ll e n g e s   by   a u to m a t i n g   d i a g n o s t i c   wo r kf l o ws ,   r e duc i ng  i n t e r - o b s e r ve r   va r i a bil i t y ,   a n d  e nha n c i ng  t h e   i n t e r pr e t a t i o n   o f   c o m p l e x  da t a s e t s   [ 13] .       3.   M AC HI NE   L E AR NI NG   F UN DA M E NT AL S   ML   i s   a   ke y   s u bs e t   o f   A I   t h a t   e m po we r s   c o m put e r s   to  l e a r n   f r o m   da t a ,   i d e n t i f y   pa t t e r n s ,   a n d  m a k e   pr e d i c t i o n s   o r   de c i s i o ns   w i t h o ut   b e i n g  e x p li c i t l y  pr o g r a m m e d.   B y   t r a i ni ng  M L   m o de l s   o n   l a r ge   da t a s e t s ,   t h e s e   s y s t e m s   c a n   r e c o gni z e   c o m p l e x   r e l a t i o n s hi p s   w i t hi n   t h e   da t a   a n d  a ppl y   t h e   kn o w l e dg e   ga i n e d   to  n e w,   un s e e n   i ns t a n c e s .   T hi s   c a pa bi li t y   m a ke s   ML   highl y   v a l ua bl e   a c r o s s   v a r i o us   f i e l ds ,   i n c l ud i ng  he a l t h c a r e     [ 26 ] ,  [ 27 ] .   F i gur e   2  e x p l o r e   t h e   ML   wo r kf l o w.           F i gur e   2 .   T h e   ML   wo r kf l o w       T h e r e   a r e   s e v e r a l   t y p e s   o f   ML   a l go r i t hm s ,   e a c h   s u i t e d  to   di f f e r e n t   t a s ks   a n d  da t a   t y pe s .   S upe r vi s e d   l e a r ni ng  i s   t h e   m o s t  us e d  a ppr o a c h ,   wh e r e   t h e   m o de l   i s   tr a i ne d  o n   l a b e l e d  da t a ,   m e a ni n g  t h a t   e a c h   i n put   i s   a s s o c i a t e d  w i t h   a   k n o wn   o u t pu t   [ 28 ] .   F o r   e x a m p l e ,   i n   m e d i c a l   d i a g n o s i s ,   i n p ut   da t a   s uc h   a s   pa t i e n t   c h a r a c t e r i s t i c s   a n d  i m a g i ng  r e s u l t s   a r e   pa i r e d  w i t h   t h e   c or r e c t   di a g n o s i s .   T h e   m o de l   l e a r ns   to  m a p  i nput s   to  o u t pu t s   s o   i t   c a n   pr e d i c t   d i a g n o s e s   f o r   n e w  p a t i e n t s .   T hi s   i s   pa r t i c u l a r l y   u s e f u l   i n  a pp li c a t i o n s   li k e   d i s e a s e   de t e c t i o n   a n d  c l a s s i f i c a t i o n   [ 29 ].   Uns upe r vi s e d  l e a r ni ng  d i f f e r s   i n   t h a t  t h e   m o de l   i s   t r a i n e d  o n   da t a   wi t h o ut  l a b e l e d  o u t c o m e s .   I n s t e a d  o f   pr e d i c t i n g  a   kn o wn   r e s u l t ,   t h e   m o de l   s e e ks   to   u n c o v e r   hi dde n   pa t t e r n s   a n d  s t r uc t u r e s   wi t hi n   t h e   da t a .   T h i s   a ppr o a c h   i s   us e f u l   i n   d i s c o v e r i ng  n e w  s u b t y pe s   of   d i s e a s e s   or   c l us t e r i n g  pa t i e n t s   i n to   g r o ups   b a s e d   o n   t h e i r   s y m pt o m s   o r   ge n e t i c   da t a ,   p ot e n t i a ll y   l e a d i ng  to   b e tt e r   pe r s o n a l i z e d  t r e a t m e n t s   [ 30 ].   S e m i - s upe r vi s e d  l e a r ni ng  i s   a   hy br i d  o f   s upe r vis e d  a n d  u ns upe r vi s e d  l e a r ni n g.   I t   i s   pa r t i c u l a r l y  us e f u l   w h e n   l a b e l e d  da t a   i s   s c a r c e   b ut   l a r ge   a m o unt s   o f   u nl a b e l e d  da t a   a r e   a v a il a bl e .   T hi s   a ll o ws   t h e   m o de l   t o  l e v e r a ge   i n f o r m a t i o n   f r o m   b ot h   da t a   t y pe s   t o   i m p r o v e   i t s   pe r f o r m a n c e   [ 31 ] .   L a s t l y ,   r e i nf o r c e m e n t   l e a r ni ng   i nv o l ve s   t r a i ni n g  a   m o de l   t o   m a ke   de c i s i o ns   by   i n t e r a c t i n g  w i t h   a n   e nvi r o nm e n t   a n d  r e c e i v i ng  f e e d b a c k  i n   t h e   f o r m   o f   r e wa r ds   o r   pe n a l t i e s .   T h o ugh   l e s s   c o m m o n   i n  m e d i c a l   d i a g n o s i s ,   r e i nf o r c e m e n t   l e a r ni n g  h o l d s   pot e n t i a l   f o r   o p t i mi z i ng  t r e a t m e n t   s t r a t e gi e s ,   e s pe c i a ll y   i n   pe r s o na l i z e d  m e d i c i ne ,   by   s i m u l a t i n g  d i f f e r e n t   t r e a t m e n t   pa t h s   a n d  pr e d i c t i n g  t h e   o u t c o m e s   [ 32 ].   T h e   s uc c e s s   o f   M L   m o de l s   de pe n d s   o n   t h e   qua l i t y   o f   t h e   da t a   t h e y   a r e   t r a i n e d  o n .   I n   t h e   c o n t e x t  o f   l e uke mi a ,   r e l e v a n t   da t a   t y pe s   i n c l ude   c li n i c a l   r e c o r ds ,   bl o o d   t e s t  r e s ul t s ,   i m a g i n g  da t a ,   ge n e t i c   pr of i l e s ,   a nd   pr ot e o m i c s .   P r o pe r   da t a   pr e pr o c e s s i n g,   f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   a n d  s e l e c t i o n   a r e   c r uc i a l   s t e ps   to  e n s ur e   t h a t   t h e   m o de l   c a n   l e a r n   m e a ni ng f u l   pa t t e r n s   f r o m   t h e   da t a   [ 33 ].       4.   ML   AP P L I CA T I ONS   I N  L E UK E M I A  DI AGNOS I S   On e   o f   t h e   m o s t  wi d e l y   r e s e a r c h e d  a pp li c a t i o n s   o f   ML   i n   l e uke mi a   d i a g n o s i s   i s   t h e   a u to m a t e d  a n a ly s i s   o f   bl o o d  s m e a r   im a ge s .   B l o o d  s m e a r s   a r e   c o m m o nly   us e d  i n  t h e   d i a g n o s t i c   pr o c e s s   t o  i de n t i f y  a bn o r m a l   c e ll s ,   i n c l ud i ng  l e uk e m i c   bl a s t s .   T r a di t i o n a ll y ,   pa t h o l o g i s t s   vi s u a l ly   e x a mi ne   s m e a r s   un de r   a   mi c r o s c o pe ,   whi c h   i s   a   t i m e - c o n s u mi ng  a n d  s u bj e c t i v e   pr o c e s s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,  Vo l .   4 3 ,   N o .   3 ,   S e p t e m b e r   20 2 6 :   8 1 7 - 823   820   A c c o r d i n g  to  S a s a ki   e t  al.   [ 34 ] ,   i m pr o vi n g  t r e a tm e n t   o u t c o m e s   a n d  i n c r e a s i ng  s ur vi va l   r a t e s   f o r   C M L   pa t i e n t s   a r e   de pe n de n t   o n   us i n g  s u i t a bl e   a nd  e f f e c t i v e   M L   c l a s s if i e r s .   Al t h o ugh   A I   f o r   C M L   i s   s t i ll   i n   i t s   e a r ly   p ha s e s ,   pr e l i mi na r y   s t ud i e s   h a ve   s h o wn  pr o m i s i ng  r e s u l t s   i n   im po r t a n t   a r e a s   s uc h   a s   d iagn o s i s ,   pr o gn o s i s ,   a n d  pe r s o n a li z e d  t r e a t m e n t .   Us i n g  bloo d  a n d  b o n e   m a r r o w  s a m p l e s ,   A I   m e t h o ds   h a ve   s h o wn  r e m a r ka bl e   a c c ur a c y   i n  d i a g n o s i n g  l e uka e m i a   s u b t y pe s   l i ke   C M L .   C o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wor ks   ( C NN s )   a c hi e ve d  a b o v e   95%   a c c ur a c y   i n  d i f f e r e n t i a t i n g  C M L   c e ll s   f r o m   m i c r o s c o p i c   im a ge s ,   a c c o r d i n g  t o   a   s t udy   by  Hua n g  e t  al.   [ 35 ] .   AI   h a s   t h e   a bil i t y   t o   gr e a t l y   im pr o v e   di a g n o s t i c   a c c ur a c y   a n d  e f f i c i e n c y ,   a s   de mo n s t r a t e d   by   t hi s   e xc e pt i o na l ly   hi g h   l e ve l   o f   a c c ur a c y .   F ur t he r m o r e ,   a   pl e t h o r a   o f   A I   m o de l s   h a v e   be e n   de ve l o pe d  t h a t   o u t pe r f o r m   c o n ve n t i o na l   pr o gn o s t i c   r a t i n gs   i n   pr e d i c t i n g  t h e   pr o gr e s s i o n   o f   d i s e a s e s   a n d  t h e   e f f ic a c y   o f   t r e a t m e n t s .   I n   t h e i r   a r t i c l e   t i t l e d  “ P h a s e   c l a s s i f i c a t i o n   o f   C M L   us i ng  C NN s , ”   Kh o s l a   a n d  R a m e s h   [ 36 ]   us e d  T e n s o r F l o w  to   tr a i n   a   C NN   m o de l   t o   c a t e g o r i s e   C M L   hi s t o l o g y   im a ge s .   Us i n g  s t a t e - of - t h e - a r t  C NN   a r c hi t e c t ur e ,   r e s e a r c h e r s   ha v e   m a ppe d  o u t  t h e   s t e ps   i nv o l ve d  i n   C M L   de v e l o p m e n t .   T h e   b e s t   c o ur s e   o f   t r e a t m e n t   f o r   C M L   de pe n ds   o n   a c c ur a t e l y   i de n t i f yi ng  t h e   pa t i e n t 's   c ur r e n t   s t a ge   o f   t h e   d i s e a s e .   T h e   r e s u l t s   s h o we d  t h a t   t h e   C NN   h a s   a   99. 6  %   s uc c e s s   r a t e   i n   pr e d i c t i n g  d i f f e r e n t   s t a ge s   o f   C M L .     I n   o r de r   t o   c o n duc t  t h e i r   s t ud y ,   De s e   e t  al.   [ 37 ]   o b t a i n e d  250  pe r i p h e r a l   bl o o d  s m e a r s   f r o m   t h e   h a e m a t o l o g y   de pa r t m e n t   a t  J i m m a   U ni ve r s i t y   med i c a l   c e n t r e   i n   E t hi o p i a .   E o s i n ,   m e t hyl e n e   bl ue   ( w r i g h t   s t a i n ) ,   a n d  S uda n   bl a c k  B   we r e   us e d  to  s t a i n   t h e   s m e a r s   i n   o r de r   to   m a ke   i t   e a s i e r   to  i de n t i f y   t h e   s u b t y pe s   o f   l e uka e mi a .   T h e   d i a g n o s i s   o f   l e uka e mi a   wa s   r e a c h e d  a f t e r   t w o  e x pe r i e n c e d  h a e m a t o l o g i s t s   e x a mi ne d  t h e   s m e a r s   u n de r   t h e   m i c r o s c o pe   s e pa r a t e l y .   T h e   d ig i t a l   im a ge s   w e r e   pr o c e s s e d  us i ng  K - m e a n s   c l us t e r i n g  to   s e pa r a t e   whi t e   bl o o d  c e l l s ,   R B C s ,   a n d  p l a t e l e t s .   T h e   c o m put e r - a s s i s t e d  t e c h ni que   wa s   a bl e   t o   di a g n o s e   a n d   c l a s s if y   l e uka e mi a   s u b t y pe s   w i t h   a   s e ns i t i vi t y   o f   97. 86%   a n d  a   s pe c i f i c i t y   o f   100% .   A n   a ut o n o m o us   ML   l e uka e mi a   c l a s s if i c a t i o n   a n d  d i a g n o s t i c   m o de l   wa s   c r e a t e d  a n d   t e s t e d  by   S a kt hi r a j   [ 38 ] .   T h e   l e uka e m ia   da t a s e t   wa s   us e d  to  t r a i n   a   hy br i d  C NN   t h a t   c o ul d  c l a s s if y   s a m p l e s   w i t h   t h e   h e l p  o f   a   S o f t M a x - C NN   l a y e r   a n d  e x t r a c t  f e a t ur e s .   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   w a s   f ur t h e r   e nh a n c e d  by   i nc o r po r a t i n g  a n   HC NN - I AS.     T o  i de n t i f y   s u b t y p e s   o f   l e uka e mi a   f r o m   m i c r o s c o pi c   i m a ge s   us i ng  C NN s ,   Ahm e d  e t  al.   [ 39 ]   u t i l i s e d   t h e   publ i c ly   a v a il a bl e   AL L - I DB   a n d  A S H  i m a ge   b a n k  da t a s e t s .   Da t a   wa s   e n h a nc e d  us i ng  s e v e n   d i f f e r e n t   p i c t ur e   pr o c e s s i n g  a l go r i t hm s .   I n   a dd i t i o n ,   a   C NN   a r c hi t e c t ur e   wa s   de s i g n e d  t o   de t e c t   a l l   v a r i e t i e s   o f   l e uka e mi a .   T r a d i t i o na l   ML   m e t h o ds   i n c l ud i ng  de c i s i o n   t r e e ,   n a i v e   b a y e s ,   s uppo r t  v e c to r   m a c hi ne ,   a n d  k - n e a r e s t   n e i g hb o r   we r e   a l s o   e x p l o r e d  w i t h   C NN   m o de ll i ng.   I n   o r de r   to  a s s e s s   pe r f o r m a nc e ,   a   5 - f o l d  c r o s s - v a li da t i o n   a ppr o a c h   wa s   us e d.   R e s u l t s   s h o we d  t h a t   C NN   m o de l   a c hi e v e d  88. 25%   a c c ur a c y   f o r   l e uk a e m i a   vs   h e a l t hy   c l a s s i f i c a t i o n   a n d  81. 74%   a c c ur a c y   f o r   m u l t i c l a s s   c a t e gor i z a t i o n   o f   a l l   s u b gr o ups .   B a i g  e t  al.   [ 40 ]   us e d  C NN   a r c hi t e c t ur e   to   c l a s s if y  d i f f e r e n t   f o r m s   o f   l e uka e m i a   i n   im a g e s   o f   bl o o d   s m e a r s .   C NN   m o de l   b a s e d  o n   de e p  l e a r ni n g  pr in c i p l e s   to   c l a s s i f y   s a m p l e s   a s   AL L ,   AM L ,   o r   M M   us i n g   mi c r o s c o pi c   s m e a r   i m a g e s .   T h e   C NN   m o de l   c o n s is t e d  o f   t w o  di s t i nc t   C NN   bl o c ks ,   C NN - 1  a n d  C NN - 2.   T h e   c a pa bi li t y   t o   i de n t i f y   c a nc e r o us   l e uka e mi a   c e ll s   t h r o ugh   m i c r o s c o pi c   e x a mi na t i o n   wa s   pr o v e n  by   t h e   s ugge s t e d  f r a m e wo r k.   W h e n   c o m pa r e d  to   t h e   ot h e r   c l a s s i f i c a t i o n   a l go r i t hm s ,   t h e   b a gg i ng  e n s e m b l e   m e t h o d  pe r f o r m e d  t h e   be s t ,   wi t h   a   c a l c u l a t e d  a c c ur a c y   r a t e   o f   m o r e   t h a n   97. 04%   On e   s u c c e s s f u l   a pp li c a t i o n   o f   M L   i n   t hi s   a r e a   i s   t h e   us e   o f   de c i s i o n   t r e e s   a n d  r a n do m   f o r e s t s   to  c l a s s if y   l e uk e m i a   s u b t y pe s   b a s e d  o n   s ur f a c e   m a r k e r   e x pr e s s i o n   pa t t e r n s .   T h e s e   m o de l s   c a n   ha n d l e   th e   hi g h - d i m e n s i o na l   na t ur e   o f   f l o w  c y t o m e t r y   da t a   a n d  pr o vi de   i n t e r pr e t a bl e   r e s u l t s ,   m a k i ng  t h e m   us e f u l   f o r   c l i n i c a l   de c i s i o n - m a k i ng  [ 12 ].       5.   CHAL L E NG E S   AN D  L I M I T AT I ONS   De s p i t e   t h e   pr o m i s i ng  pot e n t i a l   M L   m o de l s   i n   l e u ke m i a   d i a g n o s i s ,   s e v e r a l   c h a ll e n ge s   r e m a i n.   T h e s e   i nc l ude   e ns ur i n g  m o de l   i n t e r pr e t a bi li t y ,   o v e r c omi ng  da t a   qua l i t y   i s s ue s ,   a n d  a ddr e s s i ng  t h e   l im i t e d   a v a il a bil i t y   o f   l a r ge ,   a nn o t a t e d   da t a s e t s .   A dd i t i o n a ll y ,   m o de l s   m us t   b e   r o b us t   a n d  ge n e r a l i z e d  a c r o s s   di ve r s e   pa t i e n t   po pul a t i o ns   to   b u i l d  t r us t  a m o n g  c l i n i c i a ns   f o r   r e l i a bl e   i n t e gr a t i o n   i n t o   r o u t i n e   m e d i c a l   pr a c t i c e   [ 41 ].   ML   m o de l s   t r a i n e d  o n   s pe c if i c   da t a s e t s   m a y   n o t   g e n e r a li z e   we ll   t o   n e w,   di v e r s e   pa t i e n t   p o pul a t i o n s .   T h e   l a c k  o f   ge n e r a li z a t i o n   r e duc e s   t h e   t r us t   c l i n i c i a ns   c a n   p l a c e   i n   t h e s e   m o de l s ,   a s   pr e d i c t i o n s   m a y   n o t  b e   r e l i a bl e   a c r o s s   di f f e r e n t   de m o gr a phi c s   o r   c l i n ica l   s e t t i n gs .   A dd i t i o n a ll y ,   m a ny   M L   m o de l s   h a v e   n ot  un de r go n e   r i go r o us   c l i n i c a l   v a li da t i o n ,   w hi c h   i s   c r uc i a l   t o   e n s ur e   t h e i r   s a f e t y   a n d  e f f e c t i ve n e s s   i n   r e a l - wo r l d   a pp l i c a t i o ns   [ 42 ].   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   ML   m o de l s   i s   hi g hly   de pe nde n t   o n   t h e   qua l i t y   a n d  qua n t i t y   o f   da t a   us e d  f o r   t r a i ni ng.   I n   l e uke mi a   d i a g n o s i s ,   o b t a i ni ng  l a r ge ,   we l l - a nn o t a t e d   da t a s e t s   f r o m   d i v e r s e   po pul a t i o n s   c a n   b e   c h a ll e n g i ng.   F ur t h e r m o r e ,   i nc o m p l e t e ,   or   n o i s y   da t a   m a y   i n t r o duc e   bi a s e s   o r   i n a c c ur a c i e s   i n  t h e   m o de l ' s   pr e d i c t i o n s ,   f ur t h e r   c o m p li c a t i n g  t h e   m o de l ' s   i n t e r pr e t a bi li t y   a n d  l im i t i ng  i t s   c l i n i c a l   ut i l i t y   [ 43 ].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752         E x plai nable  mac hine   lear ning  f or   leuk ae mia  diag nos is :   e nhanc ing  int e r pr e tabi li ty  …  ( Ham z a  A bu  O w ida )   821   T h e   us e   o f   ML   m o de l s   i n   h e a l t h c a r e ,   pa r t i c u l a r ly  f o r   di a g n o s i n g  c r i t i c a l   c o n d i t i o n s   li ke   l e uk e m i a ,   r a i s e s   e t hi c a l   a n d  l e ga l   c o n c e r ns .   F o r   i ns t a n c e ,   i n   c a s e s   w h e r e   t h e   m o de l   pr o vi de s   a   d i a g n o s i s   t h a t   c on t r a d i c t s   a   h u m a n   e x pe r t ' s   j udg m e n t ,   de t e r m i n i ng  a c c o un t a bil i t y   c a n   b e   c h a ll e n g i ng.   I f   a n   M L - dr i ve n   d i a g n o s i s   l e a d s   to  i n c o r r e c t  t r e a t m e n t   o r   pa t i e n t   h a r m ,   t h e   que s t i o n   o f   l i a bil i t y   b e c o m e s   c o m p l e x .   T h e   o pa que   n a t ur e   o f   m a n y   M L   m o de l s   e x a c e r b a t e s   t h e s e   c o n c e r ns ,   a s   i t   c a n   b e   d i f f i c u l t   to   tr a c e   e r r o r s   b a c k  to  s pe c i f i c   f a c to r s   o r   de c i s i o n s   [ 44 ].   An o t h e r   l im i t a t i o n   l i e s   i n   t h e   s t e e p  l e a r ni ng  c ur ve   f o r   h e a l t h c a r e   pr o f e s s i o n a l s   t o  un de r s t a n d  a n d   e f f e c t i v e ly   u s e   ML   too l s .   E v e n   w i t h   i n t e r pr e t a bl e   m o de l s ,   t h e r e   i s   a   ga p  i n   t h e   t e c hni c a l   k n o w l e dg e   n e e de d   by   c li n i c i a ns   to  un de r s t a n d  t h e   un de r l yi ng  pr i n c i p l e s   a n d  f u n c t i o n a li t y   o f   ML   a l go r i t hm s .   W i t h o ut  a de qua t e   t r a i ni ng,   c l i n i c i a ns   m a y   r e s i s t   a do p t i n g  t h e s e   t e c h n o l o g i e s   o r   m a y   m i s i n t e r pr e t  t h e   m o de l 's   o u t pu t s ,   f ur t h e r   r e duc i n g  t r us t   i n   M L - dr i ve n   de c i s i o n s   [ 45 ] [ 48 ].   A ddr e s s i ng  t h e s e   c h a ll e n g e s   r e qu i r e s   o n go i n g  r e s e a r c h   a n d  de v e l o p m e n t   i n   b o t h   ML   a n d  c l i n i c a l   i n f o r m a t i c s .   I m pr o vi ng  m o de l   i n t e r pr e t a bil i t y ,   e nh a n c i ng  t r a n s pa r e n c y ,   a n d  e n s ur i ng  r o b us t  c l i n i c a l   v a li da t i o n   w il l   b e   c r uc i a l   f o r   b u i l d i ng  t r us t  i n   ML   a pp l i c a t i o n s   f o r   l e uke mi a   d i a g n o s i s ,   u l t i m a t e l y   l e a d i n g  t o  b e t t e r   i n t e gr a t i o n   i n t o   c l i n i c a l   pr a c t i c e   a n d  im pr o v e d  pa t i e n t   o u t c o m e s .       6.   CONC L USI ON   T h e   i n t e gr a t i o n   o f   M L   i n t o   l e uk e m i a   d i a g n o s i s   r e pr e s e n t s   a   t r a n s f o r m a t i v e   a d va n c e m e n t   i n   m e d i c a l  pr a c t i c e ,   o f f e r i ng  t h e   p ot e n t i a l   t o  i m pr o v e   e a r l y   de t e c t i o n ,   d i a g n o s t i c   a c c ur a c y ,   a n d  e f f i c i e nc y   in   c l i n i c a l  de c i s i o n - m a k i ng.   B y   l e v e r a g i ng  l a r ge - s c a l e   da t a s e t s   i nc l ud i ng  ge n e   e x pr e s s i o n   pr o f i l e s ,   bi o m a r k e r s ,   a n d  im a g i ng  da t a   M L   m o de l s   c a n   u n c o v e r   c o m p l e x   pa tt e r n s   t h a t   m a y   b e   d i f f i c u l t   f o r   c l i n i c i a n s   t o  de t e c t ,   t h e r e by  e n a bli ng  e a r l i e r   i n t e r v e n t i o n   a n d  i m pr o v e d  pa t i e nt  o u t c o m e s .   Ho we v e r ,   t h e   w i de s pr e a d  a do pt i o n   of   M L   i n  o n c o l o g y   i s   hi nd e r e d  by   c h a ll e n ge s   o f   i n t e r pr e t a bil i t y   a n d  tr us t.   De e p  l e a r ni ng  m o de l s ,   whi l e   po we r f u l ,   o f t e n  o pe r a t e   a s   “ bl a c k  b o xe s , ”   o b s c ur i ng  t h e   r a t i o n a l e   b e hi nd  t h e i r   pr e d i c t i o n s .   T hi s   l a c k  o f   t r a n s pa r e nc y   r a i s e s   c o n c e r ns   a b o ut  r e l i a bil i t y ,   a c c o un t a bi li t y ,   a n d  e t hi c a l   i m p li c a t i o ns ,   pa r t i c u l a r ly   i n   hi g h - s t a ke s   s c e n a r i o s   s uc h  a s   l e uke mi a   d i a g n o s i s ,   wh e r e   m i s c l a s s i f i c a t i o n   c a n   ha v e   l if e - t h r e a t e ni n g  c o n s e qu e n c e s .   T o  a ddr e s s   t h e s e   c h a ll e n g e s ,   t h e   de v e l o p m e n t   o f   e x p l a i na b l e   A I   ( XA I )   m e t h o ds   i s   e s s e n t i a l .   T e c hni qu e s   s uc h   a s   S HA P   ( s h a p l e y   a dd i t i v e   e x p l a n a t i o n s )   a n d  l o c a l   i n t e r pr e tabl e   m o de l - a g n o s t i c   e x p l a n a t i o n s   ( L I M E )   pr o v i d e   i n s i g h t s   i n t o   t h e   c o n t r i b ut i o n   o f   f e a t ur e s   s uc h   a s   ge n e t i c   m ut a t i o n s ,   bl o o d  c e l l   c o un t s ,   o r   p r ot e i n   m a r ke r s   to  d i a g n o s t i c   o u t c o m e s .   T h e s e   too l s   b r i dge   t h e   ga p  b e t we e n   c o m put a t i o n a l   pr e d i c t i o n s   a n d  c l i n i c a l   e x pe r t i s e ,   e n a bli ng   phy s i c i a ns   t o   v a l i da t e   A I - dr i v e n   r e c o m m e n da t i o ns   w i t h   c o nf i de n c e .   U l t i m a t e l y ,   t h e   s uc c e s s f u l   i n t e gr a t i o n   o f   M L   i n t o   l e uke mi a   d i a g n o s i s   r e qu i r e s   pr i o r i t i z in g  i n t e r pr e t a bi li t y   a l o n g s i de   pe r f o r m a n c e .   B y   f o s t e r i n g   t r a n s pa r e n c y   a n d  t r us t   t h r o ugh   XA I ,   ML   c a n   e v o l v e   f r o m   r e s e a r c h   a pp li c a t i o ns   i n t o   r e l i a bl e ,   pa t i e n t - c e n t e r e d  too l s   i n   r e a l - wo r l d  o n c o l o g y ,   pa v i ng  t h e   wa y   f o r   s a f e r   a n d  m o r e   e f f e c t i v e   A I - a s s i s t e d  h e a l t h c a r e .       RE F E R E NC E S   [ 1]   I .  K a r una r a th na ,  S .  B a nda r a ,  A .  J a y a w a r da na ,  K .  D e   A l v is ,  P .  G una s e na ,  a nd  S .  G una th il a k e ,  “ L e uk e mi a :  c la s s if i c a ti o n,   r is k   f a c t o r s ,  a nd  di a gn o s ti c   c ha ll e ng e s , ”   R e s e ar c hG at e ,   no .   J une ,  pp.  1 – 11,   2024,  [ O nl in e ] .   A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w .r e s e a r c hga t e .ne t/ publ i c a ti o n/ 381847043   [ 2]   M .  U me da   e t  al . ,  “ A   ne w   ge n o mi c   f r a m e w o r k  t o   c a te g or i z e   p e di a tr i c   a c ut e   m y e l o id   l e uk e mi a , ”   N at ur e   G e ne t ic s ,  v o l.   56,  n o .  2,   pp. 281 – 293, 2024, do i:  10.1038/s 41588 - 023 - 01640 - 3.   [ 3]   H .  K a nt a r ji a n,  E .  J a bbo u r ,  a nd  S .  O ’ B r i e n,  “ C hr o ni c   m y e l o g e n o us   le uk e mi a , ”   in   M ol e c ul ar   H e m at ol ogy ,  W il e y ,  2024,  pp.  83 – 97.   do i:  10.1002/978139418 0486. c h6.   [ 4]   O .  K .  W e in be r g  e t  a l. ,  “ T h e   in t e r na ti o na l  c o ns e ns us   c la s s i f i c a ti o n  of   a c ut e   m y e l o id   l e uk e mi a , ”   V ir c how s   A r c hi v ,  vo l.   482,  n o.  1,  pp. 27 – 37, 2023, do i:  10.1007/s 00428 - 022 - 03430 - 4.   [ 5]   F .  M .  T a la a t  a nd  S .   A .  G a m e l,   “ M a c hi n e   l e a r ni ng   in   d e t e c ti o n  a nd   c la s s i f i c a ti o n  of   l e uke m ia   us in g  C - N M C _L e uk e m ia , ”   M ul ti m e di a T ool s  and A ppl ic at io ns ,  vo l.  83, n o . 3, pp. 8063 – 80 76, 2024, do i:  10.1007/s 11042 - 023 - 15923 - 8.   [ 6]   T .  M us ta qi m,  C .  F a ti c ha h,  a nd  N .  S uc ia ti ,  “ D e e p  l e a r ni ng  f or   th e   d e t e c t i o n  of   a c ut e   l y mph o bl a s ti c   l e uke mi a   s ubt y p e s   o n  mi c r o s c o pi c   im a g e s :  a   s y s t e ma ti c   li t e r a tu r e   r e v i e w , ”   I E E E   A c c e s s ,  v o l.   11,  pp.  16108 – 16127,  2023,  do i:   10.1109/AC C E S S .2023.3245128.   [ 7]   A .  R .  J .   B e gum  a nd  T .  A .   R a z a k,  “ D ia gno s in g  l e uk e mi a   f r o m  mi c r o s c o pi c   im a g e s   us in g  im a ge   a na l y s is   a nd  pr oc e s s in g   te c hni que s, ”   in   P r oc e e di ngs   -   2nd  W or ld   C ongr e s s   on  C om p ut in g  and  C om m uni c at io n  T e c hnol ogi e s ,  W C C C T   2017 ,  2017,   pp.  227 – 230. do i:  10.1109/WC C C T .2016.63.   [ 8]   I .  A buna di   a nd  E .  M .  S e na n,  “ M ul ti - m e th o d  di a gn o s is   of   bl oo d  mi c r o s c o pi c   s a mpl e   f o r   e a r l y   de t e c ti o n  of   a c u te   l y mph o bl a s ti c   le uk e mi a  ba s e d  o n de e p l e a r ni ng a nd h y br id   te c hni qu e s , ”   Se ns or s , v o l.  22, n o . 4, 2022, d o i:  10.3390 /s 22041629.   [ 9]   A .  S ha h,  S .  S .  N a q v i,   K .  N a ve e d,  N .  S a l e m,  M .  A .  U .  K ha n,  a nd  K .  S .   A li mg e e r ,  “ A ut o ma te d   di a gn o s is   of   le uk e mi a :  a   c o mpr e h e ns iv e   r e v i e w, ”   I E E E   A c c e s s , v o l.  9, pp. 132097 – 1321 24, 2021, do i:  10.1109/AC C E S S .2021.3114059.   [ 10]   A .  A l - M o ma ni ,  M .  N .   A l - R e f a i,   S .  A buo w a id a ,  M .  A r a bi a t,   N .  A ls hda if a t,   a nd  M .  N .   A .  R a hma n,   “ T he   e f f e c t  of   t e c hn o l ogi c a l  c o nt e x t  o n  s ma r t  h o m e   a d o pt i o n  in   J o r da n , ”   I ndone s ia n  J our nal   of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in g  and  C om put e r   Sc ie nc e ,  v ol .  33,  n o .  2,  pp. 1186 – 1195, 2024, do i:  10.11591/i je e c s .v 33. i2 .pp1186 - 1195 .   [ 11]   A .  E .  A b y ,  S .  S a la ji ,  K .  K .  A ni lk uma r ,  a nd  T .  R a ja n,  “ A   r e v i e w   o n  le uk e mi a   d e t e c t i o n  a nd  c la s s if i c a ti o n   us in g  A r ti f i c ia l  I nt e ll ig e n c e - ba s e d   te c hni qu e s , ”   C om put e r s   and  E le c tr ic al   E ngi ne e r in g ,  vo l.   118,  p.  109446,   2024,  do i:   10.1016/j .c o mp e l e c e ng.2024.109446.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,  Vo l .   4 3 ,   N o .   3 ,   S e p t e m b e r   20 2 6 :   8 1 7 - 823   822   [ 12]   M .  R a m  e t  al . ,  “ A ppl ic a ti o n  of   a r ti f i c ia l  in t e ll ig e n c e   in   c hr o ni c   m y e l oi d  le uk e mi a   ( C M L )   di s e a s e   pr e di c ti o n  a nd  ma na ge m e nt :  a   s c o pi ng  r e v ie w , ”   B M C  C anc e r , v o l.  24, n o . 1, p. 1026, 2024, d o i:  10.1186/s 12885 - 024 - 12764 - y.   [ 13]   M .  A r a bi a t,   S .  A buo w a id a ,  A .  A l - M o ma ni ,  N .  A ls hda i f a t,   a nd  H .  Y .  C ha n,  “ D e pt h  e s ti ma ti o n  me th o d  ba s e d  o n  r e s id ua l  ne tw o r ks   a nd s e - ne t  m o d e l, ”   J our nal  of  T he or e ti c al  and A ppl ie d I nf o r m a ti on T e c hnol ogy , vo l.  102, n o . 3, pp. 866 – 871, 2024.   [ 14]   A .  O ga s a w a r a   e t  al . ,  “ A   s im pl e   s c r e e n in g  m e th o d  f or   th e   di a gno s is   of   c hr o ni c   m y e l o id   l e uk e mi a   us in g  th e   pa r a m e t e r s   of   a   c o mpl e t e  bl oo d c o un t  a nd di f f e r e nt ia ls , ”   C li ni c a C hi m ic a A c ta , vo l.  489, pp. 249 – 253, 2019, d o i:  10.1016/ j. c c a .2018.08.038.   [1 5 ]   M .  H a ll e k  a nd  O .  A l - S a w a f ,  “ C hr o ni c   l y mph o c y t ic   l e uke mi a :  2022  upda te   o n  di a gno s ti c   a nd  th e r a pe u ti c   pr oc e dur e s , ”   A m e r ic an   J our nal  of   H e m at ol ogy , v o l.  96, n o . 12, pp. 1679 – 1705, 2021, d o i:  10.1002/ajh.26367.   [ 16 ]   M .  Y a ma gi s hi   a nd  T .  W a ta na be ,  “ M o le c ul a r   ha ll ma r ks   of   a dul t  t  c e ll   l e u k e mi a , ”   F r ont ie r s   in   M ic r obi ol ogy ,  v o l.   3,  p.  334,  2012,   do i:  10.3389/ f mi c b.2012.00334.   [ 17 ]   H .  A .   O w id a ,  “ R e c e nt   bi o mi m e ti c   a ppr o a c h e s   f o r   a r ti c ul a r   c a r ti la ge   t is s ue   e ngi n e e r in g   a nd  th e i r   c li ni c a l  a ppl i c a ti o ns :  na r r a ti ve   r e v i e w   of  t h e  l it e r a t u r e , ”   A dv anc e s  i n O r th ope di c s , v o l.  2022, n o . 1, p. 8670174, 2022, d o i:   10.1155/2022/ 8670174.   [ 18 ]   A .  O r a z i  e t  al . ,  “ C hr o ni c   m y e l o m o n oc y ti c   le uk e mi a :  th e   r o l e   of   b o n e   ma r r o w   bi o ps y   im mun o hi s to l o g y , ”   M ode r n  P at ho lo gy ,  vo l.   19, no . 12, pp. 1536 – 1545, J a n. 2006, do i :  10.1038/m o dpa th o l. 3800707.   [ 19 ]   S .  D unn - V a la de z   e t   al . ,  “ U ti li t y   of   e nd   of   in du c ti o n   b o n e   ma r r o w   bi o ps y   a nd   s ur vi v a l  o ut c o m e s   in   a c ut e   pr o m y e l oc y ti c   l e uk e mi a   tr e a t e d  w it h   f i xe d - d o s e   in du c ti o n  r e gi me n, ”   L e uk e m ia   and  L y m phoma ,  vol .  64,  n o .   10,  pp.  1673 – 1680,   2023,   do i :  10.1080/10428194.2 023.2234529.   [ 20 ]   E .  G .  W e i r   a nd  M .  J .  B o r o w it z ,  “ F l o w   c y t o m e t r y   in   th e   di a gn os is   o f   a c ut e   le uk e mi a , ”   Se m in ar s   in   H e m at ol ogy ,   v o l.   38,  n o .  2,   pp.   124 – 138, 2001, do i:  10.1016/ S 0037 - 1963( 01 ) 90046 - 0.   [ 21 ]   S .  A buo w a id a   e t  al . ,  “ P r o po s e d  e nha nc e d  f e a tu r e   e x tr a c ti o n  f o r   mul ti - f oo d  de t e c ti o n  me th o d, ”   J our nal   of   T he or e ti c al   and  A pp li e d  I nf or m at io n T e c hnol ogy , v o l.  101, n o . 24, pp. 8140 – 8146, 2023 .   [ 22 ]   Q .  C a i  e t   al . ,  “ F lo w   c y t o m e tr y   in   a c ut e   m y e l o id   le uk e mi a   a nd  de t e c t i o n  of   m in im a l  r e s id ua l  di s e a s e , ”   C li ni c a  C hi m ic a  A c ta ,  vo l.   564, p. 11994 5, 2025, do i:  10.1016/j . c c a .2024.119945.   [ 23 ]   K .  T a w a na ,  M .  W .  D r a z e r ,  a nd  J .  E .  C hur p e k,  “ U ni ve r s a l  ge n e ti c   t e s ti ng  f or   in h e r it e d   s us c e pt ib il it y   in   c hi ld r e n  a nd  a dul ts   w it h  m y e l o d y s pl a s ti c   s y nd r o me   a nd  a c ut e   m y e l o id   l e uke mi a :  A r e   w e   th e r e   y e t ? , ”   L e uk e m ia ,   vo l.   32,  no .  7,  pp.  1482 – 1492,  2018,  do i:   10.1038/s 41375 - 018 - 0051 - y.   [ 24 ]   V .  N a r di   a nd  R .  P .  H a s s e r ji a n,  “ G e ne ti c   te s ti ng  in   a c ut e   m y e l oi d  le uk e mi a   a nd  m y e l o d y s p la s ti c   s y ndr o m e s , ”   Sur gi c al   P at ho l ogy   C li ni c s , v o l.  9, n o . 1, pp. 143 – 163, 2016, d oi :  10.1016/ j. pa th .20 15.10.004.   [ 25 ]   K .  R .  B ha tt a r a i  e t  al . ,  “ I n ve s ti ga ti o n  of   in h e r it e d  n o nc o di ng  g e n e ti c   v a r ia ti o n  im pa c ti ng  th e   pha r ma c o ge n o mi c s   of     c hi ld h oo d  a c ut e   l y mph o bl a s ti c   le uk e mi a   tr e a tm e nt , ”   N at ur e   C om m uni c at io ns ,  v o l.   15,  no .  1,  p.  3681,  2 024,     do i:  10.10 38/ s 41467 - 024 - 48124 - 4.   [ 26 ]   S .  K ha n,   “ E th e m  a lp a y di n.  in t r o duc t i o n  t o   ma c hi n e   l e a r ni ng   ( a da pt iv e   c o mput a ti o n  a nd  ma c hi n e   l e a r ni ng   s e r i e s ) .  T he   M I T   P r e s s ,   2004.  I S B N :  0  262  01211   1  P r ic e   £32.95  /  $50.00   ( ha r d c ov e r ) .  xxx + 415  pa g e s ., ”   N at ur al   L anguage   E ngi ne e r in g ,  vol .  14,  n o.  1,  pp. 133 – 137, J a n. 2008, do i:  10.1017/s 1351324906004438.   [ 27 ]   B .  M a he s h,  “ M a c hi ne   le a r ni ng  a lg or it hms   -   a   r e v i e w , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   o f   Sc i e nc e   and   R e s e a r c h  ( I J SR ) ,  v o l.   9,  n o .  1,  pp.   381 – 386, J a n. 2020, do i:  10.21275/ar t2 0203995.   [ 28 ]   P .  C unni ngha m,  M . C o r d,  a nd  S .  J .  D e la n y ,  “ S upe r v is e d  l e a r ni ng, ”   C ogni ti v e   T e c hnol ogi e s ,  pp.  21 – 49,   2008,  do i:   10.1007/978 - 3 - 540 - 75171 - 7_2.   [ 29 ]   R .  K a v ul ur u,  A .  R io s ,  a nd  Y .  L u,  “ A n  e mpi r ic a l  e v a lu a ti o n  of   s upe r v is e d  l e a r ni ng  a ppr o a c h e s   in   a s s ig ni ng  di a gno s is   c o d e s   to   e l e c t r o ni c   m e di c a l  r e c o r ds , ”   A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e   in   M e di c in e ,  vo l.   65,   n o .  2,   pp.  155 – 166,   2015,  do i:   10.1016/j .a r tm e d.2015.04.007.   [ 30 ]   K .  R a z a ,  “ A  t o ur   of   uns upe r v is e d  d e e p  le a r n in g  f o r   m e di c a l  i ma ge   a na l y s is , ”   C ur r e nt   M e di c al   I m ag in g  R e v ie w s ,  vo l.   17,  n o .  9,   pp. 1059 – 1077, 2022, do i:  10.2174/18756603m te z o n z mk0.   [ 31 ]   M .  S e e g e r ,  “ A  ta xo n o m y   f or   s e m i - s upe r vi s e d  le a r ni ng   me th o d s, ”   Se m i - Supe r v is e d  L e ar ni ng ,  pp.  15 – 32,  2026,  do i:   10.7551/m it pr e s s /6 173.003.0005.   [ 32 ]   C .  S z e p e s v á r i,   “ A lg o r i th ms   f or   r e in f or c e me n t  le a r ni ng, ”   Sy nt h e s is   L e c tu r e s   on  A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e   and  M ac hi ne   L e a r ni ng ,  vo l.   9, pp. 1 – 89, 2010, do i:  10.2200/ S 00268E D 1V 01Y 201005AI M 009.   [ 33 ]   J .  Z ho u,  A .  H .  G a nd o mi ,  F .  C he n,  a nd  A .  H ol z in g e r ,  “ E v a lu a ti ng  th e   qua li t y   of   ma c hi n e   l e a r ni ng  e x pl a na ti o ns :  A   s ur v e y  o n   me th o ds  a nd me t r ic s , ”   E le c tr oni c s  ( Sw it z e r la nd) ,  vo l.  10, n o . 5,  p. 593, 2021, do i:  10.3390/ e l e c tr o ni c s 10050593.   [ 34 ]   K .  S a s a ki   e t  al . ,  “ T h e   le uk e mi a   a r ti f i c ia l  in te ll ig e nc e   pr o g r a m  ( L E A P )   in   c h r o ni c   m y e l o id   l e uk e mi a   in   c hr o ni c   pha s e :  a   mo d e l  to   im pr ov e  pa ti e nt   o ut c o m e s , ”   A m e r ic an J our nal  o f  H e m at ol ogy ,  vo l.  96, n o . 2, pp. 241 – 250, 2021, d o i:  10.1002/ajh.26047.   [ 35 ]   F .  H ua ng  e t  al . ,  “ A M L ,  A L L ,  a nd  C M L   c la s s i f i c a ti o n  a nd  di a gno s is   ba s e d  o n  b o n e   ma r r o w   c e ll   m o r ph o l o g y   c o mbi n e d  w it h  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l   n e tw o r k:   A   S T A R D   c o mpl ia nt   di a gn o s is   r e s e a r c h, ”   M e di c in e   ( U ni te d  St at e s ) ,  vo l.   99,  n o .  45,   p.  E 231 54,   2020, do i:  10.1097/M D .0000000000023154.   [ 36 ]   E .  K h o s la   a nd  D .  R a me s h,  “ P ha s e   c la s s if i c a ti o n  of   c hr o ni c   m ye l o id   l e uke m ia   us in g  c o n vo lu ti o n  n e ur a l  ne twor ks , ”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   4t h  I E E E   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  R e c e nt   A dv anc e s   in   I nf or m at io n  T e c hnol ogy ,  R A I T   2018 ,  2018,  pp.  1 – 6.  do i:   10.1109/R A I T .2018.8389068.   [ 37 ]   K .  D e s e   e t  al . ,  “ A c c u r a te   ma c h in e - l e a r ni ng - ba s e d  c la s s if i c a ti o n  of   le uk e mi a   f r o m  bl oo d  s me a r   im a g e s , ”   C li ni c al   L y m pho m a,   M y e lo m a and L e uk e m ia , v o l.  21, n o . 11, pp.  e 903 – e 914, 2021,  do i:  10.1016/j . c lm l. 2021.06.025.   [ 38 ]   F .  S .  K .  S a kt hi r a j,   “ A ut o n o m o us   l e uk e mi a   de t e c ti o n  s c h e m e   b a s e d  o n  h y br id   c o n vo lu ti o na l  n e u r a l  n e tw o r k  m o d e l  us in g  le a r ni ng   a lg o r it h m, ”   W ir e le s s  P e r s onal  C om m uni c at io ns , v o l.  126, n o . 3 , pp. 2191 – 2206, 2022, do i:  10.1007/s 11277 - 021 - 08798 - 1.   [ 39 ]   N .  A hme d,  A .  Y ig it ,  Z .  I s ik , a nd  A .   A lp ko c a k,  “ I de nt i f i c a ti o n  of   l e uk e mi a   s ubt y p e s   f r o m  mi c r o s c o pi c   i ma g e s   us in g  c o n vo lu ti ona l  ne ur a l  n e tw o r k, ”   D ia gnos ti c s , vo l.  9, n o . 3, p. 104, 2019, d o i:  1 0.3390/di a gno s ti c s 9030104.   [ 40 ]   R .  B a ig ,  A .  R e hma n,  A .  A lm uha im e e d,  A .  A lz a hr a ni ,  a nd  H .  T .  R a u f ,  “ D e t e c t in g  ma li gna nt   le uk e mi a   c e ll s   us in g  mi c r o s c o pi c   bl oo d  s m e a r   i ma g e s :  a   de e p  l e a r ni ng  a ppr o a c h, ”   A ppl ie d   Sc ie nc e s   ( Sw it z e r la nd) ,  vo l.   12,  n o .  13,  p.  6317,  2022,   do i:   10.3390/a pp12136317.   [ 41 ]   H .  T .  S a la h,  I .  N .  M uhs e n,  M .  E .  S a la ma ,  T .  O w a id a h,  a nd  S .  K .  H a s hmi ,  “ M a c hi ne   le a r n in g  a ppl ic a ti o ns   in   th e   di a gn o s i s   of   le uk e mi a :  c u r r e nt   tr e nds   a nd  f ut u r e   di r e c ti o ns , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   o f   L abor at or y   H e m at ol ogy ,  v o l.   41,  no .  6,  pp.  717 – 7 25,  2019, do i:  10.1111/i jl h.13089.   [ 42 ]   F . D o s hi - V e l e z  a nd  B .   K im ,  “ C o ns id e r a ti o ns   f o r   e v a lu a ti o n  a nd  ge n e r a li z a ti o n  i n i nt e r p r e ta bl e  ma c hi n e  l e a r ni ng, ”   pp. 3 – 17,  20 18,   do i:  10.1007/978 - 3 - 319 - 98131 - 4_1.   [ 43 ]   S .  F .  A .  A bu o w a id a ,  H .  Y .  C ha n,  N .  F .  F .  A ls hda i f a t,   a nd  L .  A bua li ga h,  “ A   nove l  in s ta nc e   s e gm e nt a ti o n  a lg o r it h m  ba s e d   o n   im pr ov e d  d e e p  l e a r ni ng  a lg or it hm  f o r   mul ti - o bj e c t  im a ge s , ”   J or dani an  J our nal   o f  C om put e r s   and   I nf o r m at io n  T e c hnol ogy ,   v ol .  7,   no . 1, pp. 74 – 88, 2021, d o i:  10.5455/j jc i t. 71 - 1603701313.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752         E x plai nable  mac hine   lear ning  f or   leuk ae mia  diag nos is :   e nhanc ing  int e r pr e tabi li ty  …  ( Ham z a  A bu  O w ida )   823   [ 44 ]   N .  F .  F .  A ls hda i f a t,   M .  A .  O s ma n,  a nd  A .  Z .   T a li b,  “ A n  im p r ove d  mul ti - o bj e c t  i ns ta nc e   s e g me nt a ti o n   ba s e d  o n  d e e p  l e a r ni ng, ”   K uw ai t  J our nal  of  Sc ie nc e , v o l.  49, n o . 2, 2022, d o i :  10.48129/ kj s .10879.   [ 45 ]   S .  F .  A .  A bu o w a id a   a nd  H .  Y .  C ha n,  “ I mpr ove d  d e e p  l e a r ni n g  a r c hi t e c tu r e   f or   d e pt h  e s ti ma ti o n  f r o m  s in gl e   im a g e , ”   J or dani an  J our nal   of   C om put e r s  and I nf o r m at io n T e c hnol ogy , v o l.  6, n o .  4, pp. 434 – 445, 2020, do i:  10.5455/j jc i t. 71 - 1593368945.   [ 46 ]   B .  A l‐ na a mi ,  H .  F r a ih a t,   H .   A .  O w id a ,  K .   A l‐ ha ma d,  R .  D e   F a z i o ,  a nd  P .  V is c o n ti ,  “ A ut o ma te d  d e t e c ti o n  of   l e f t  bundl e   br a nc h   bl oc k   f r o m  E C G   s ig na l  ut il i z in g  th e   ma x im a l  ove r la p  di s c r e t e   w a v e le t   tr a ns f o r m  w it h  A N F I S , ”   C om put e r s ,  vo l.   11,  n o .  6,  p.   93,   2022, do i:  10.3390/ c o mput e r s 11060093.   [ 47 ]   H .  A .  O w id a ,  B .  A . - H .  M o h ’ d,  a nd  M .  A l  T a kr o ur i,   “ D e s ig ni ng  a n  in te gr a te d  l o w - c o s t  e l e c tr o s pi nni ng  de v i c e   f o r   na n of ib r o us   s c a f f ol d  f a br i c a ti o n, ”   H ar dw ar e X ,  vo l.  11, p.  e 00250, 2022.   [ 48 ]   H .  A .  O w id a ,  T .  D e   L a s   H e r a s   R ui z ,  A .  D hi ll o n,  Y .  Y a ng,  a nd   N .  J .   K ui pe r ,  “ Co - c ul tu r e   of   c h o ndr o ns   a nd  me s e nc h y ma l  s tr oma l   c e ll s   r e duc e s   th e   l o s s   of   c o l la ge n  V I   a nd  im p r ov e s   e x tr a c e ll ul a r   ma tr i x   pr o du c ti o n, ”   H is to c he m is tr y   and  C e ll   B io lo gy ,  vo l.   148,   no . 6, pp. 625 – 638, 2017, d o i:  10.1007/s 00418 - 017 - 1602 - 4.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        Ha m z a   A bu   Ow i da           Ph . D .   i n   Bi o m e d i c al   E n g i n e e ri n g ,   as s i s t an t   p ro fe s s o r  at   t h e   Me d i c al   E n g i n e e ri n g   D e p art m e n t ,   A l - A h l i y y a  A m m an   U n i v e rs i t y ,   J o rd an .   Re s e arc h   i n t e re s t s   fo c u s e d   o n   b i o m e d i c al   s e n s o rs ,   n an o t e c h n o l o g y ,   an d   t i s s u e   e n g i n e e ri n g .   H e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   e m ai l :   h . ab u o w i d a@ a mm an u . e d u . j o .       M o h a m m a d  R .   Ha s s a n           h as   c o m p l e t e d   h i s   Ph . D .   fro m  Bak u   St at e   U n i v e rs i t y ,   A ze rb ai j an .   H e   i s   an   as s o ci at e   p ro f e s s o r  i n   t h e   C o mp u t e r  E n g i n ee ri n g   D e p art me n t   at   t h e  Fac u l t y   o f   E n g i n ee r i n g   at   A l - A h l i y y a   A mm an   U n i v e rs i t y .   H as s an   i s   a  mem b e r  o f  t h e   J o rd an i a n   E n g i n ee r i n g   A s s o ci at i o n .   H e  h as   p u b l i s h ed   n u me ro u s   r e s e ar ch   p ap e rs   i n   v ari o u s   j o u rn al s   an d   co n f e r en ce s ,   co v e r i n g   t o p i c s   s u c h   as   mac h i n e  l e arn i n g ,   c o m p u t e r  n e t w o r k s ,   i n t el l i g en t   t ran s p o rt at i o n   s y s t em s ,   an d   m o b i l e   l e ar n i n g   a d ap t at i o n   m o d e l s .   H e  c an   b e   c o n t ac t ed   at   em ai l :   mh as s an @ a mm an u . ed u . j o .       N i da l   T u ra b          Ph . D .   i n   c o m p u t e r  s c i en ce   p ro f e s s o r   at   t h e  N e t w o rk s   a n d   C y b er   Sec u r i t y   D e p art me n t ,   A l - A h l i y y a   A mm an   U n i v e rs i t y ,   J o rd an .   H i s   re s e ar c h   i n t e r e s t s   i n c l u d e  W L A N   s ecu ri t y ,   c o m p u t e r  n e t w o r k s   s ec u r i t y   an d   c l o u d   co m p u t i n g   s ecu ri t y ,   e L e arn i n g ,   a n d   I o T .   H e   c a n   b e  c o n t ac t e d   at   em ai l :   N . t u rab @ a mm a n u . e d u . j o .       Suh a i l a   A bu o w a i da           rece i v e d   t h e   B. S c .   d e g r ee s   i n   C o m p u t e r  I n f o r m at i o n   S y s t em,   M. Sc.   d eg r ee s   i n   C o m p u t e r   S c i en ce   fr o m   A L   al Ba y t   U n i v e rs i t y ,   J o rd a n ,   i n   2 0 1 2   an d   2 0 1 5 ,   re s p ec t i v el y ,   a n d   t h e   P h . D .   d e g r ee  i n   Co m p u t e r  S ci en ce  fro m  U n i v e rs i t i   Sai n s   Mal a y s i a,   Mal a y s i a,   i n   2 0 2 3 .   D r.   A b u o w ai d a  i s   cu rr e n t l y   w o rk i n g   as   an   as s i s t an t   p ro fe s s o r  w i t h   t h e  Co m p u t e r  S c i en ce   D e p art men t ,   Z arq a  U n i v e rs i t y ,   J o rd a n .   H e r  r e s e ar c h   i n t e re s t s   i n c l u d e   d ee p   l e ar n i n g ,   d e p t h   e s t i m at i o n ,   p o i n t   cl o u d ,   a n d   co m p u t e r  v i s i o n .   S h e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   em ai l :   s u h i l a o w i d a @ g m a i l . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.