I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   5 Octo b er   20 25 ,   p p .   4 7 5 1 ~ 4 7 6 1   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 5 . pp 4 7 5 1 - 4 7 6 1           4751       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Efficien ma s r e g io n - ba sed co nv o lutiona l neural n et wo rk - ba sed a rchitec tur for C O VI D - 19  detec tion  from  co mputed  tom o g ra phy   da ta       Na der  M a hm o ud 1, 2 ,   Ash ra f   B .   E l - Si s i 1   1 C o m p u t e r   S c i e n c e   D e p a r t me n t ,   F a c u l t y   o f   C o m p u t e r a n d   I n f o r mat i o n ,   M e n o u f i a   U n i v e r si t y ,   S h e b i n   El - K o m,  E g y p t   2 C y b e r s e c u r i t y   D e p a r t m e n t ,   En g i n e e r i n g   a n d   I n f o r mat i o n   Te c h n o l o g y   C o l l e g e ,   B u r a y d a h   P r i v a t e   C o l l e g e s,   B u r a y d a h ,     K i n g d o o f   S a u d i   A r a b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 4 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J u n   5 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J u n   3 0 ,   2 0 2 5       Th e   wo rl d wid e   e ffe c o f   th e   c o r o n a v iru d ise a se   (COV ID - 19)   p a n d e m ic  h a b e e n   c a tas tro p h ic,   lea d in g   to   a   si g n ifi c a n t   n u m b e r   o f   fa talit ies   w o r ld wid e .   In   re sp o n se   to   th e   o u t b re a k ,   h e a lt h   c a re   in stit u ti o n h a v e   p ro p o se d   t h e   u se   o f   c h e st  c o m p u ted   to m o g ra p h y   (CT a a n   imp o rtan d iag n o sis  t o o l   fo ra p i d   d iag n o sis,   lev e ra g i n g   d e e p   lea rn i n g   a p p r o a c h e f o d ise a se   d e tec t io n .   T h is   p a p e a ims   to   p r o g re ss   a   r o b u st  m e th o d o lo g y   to wa rd a c c u ra te  d i a g n o sis  o f   COV ID - 1 9   b a se d   o n   d e e p   lea rn i n g   a p p ro a c h e with   c h e st  CT  ima g e s.  We   p ro p o se   a   m a sk   re g io n - b a se d   c o n v o lu ti o n a l   n e u ra n e tw o rk   ( M a sk   R - CNN )   m o d e a rc h it e c tu re   th a is  we ll - t ra in e d   a n d   u se d   to   d isc rimin a te  b e twe e n     COV ID - 19 - in fe c ted   a n d   u n in fe c ted   c a se s.  In   o r d e to   imp ro v e   fe a tu re   e x trac ti o n ,   t h e   p r o p o se d   m o d e l   in c o r p o ra tes   a   fu z z y   c o l o e n h a n c e m e n t   p re p ro c e ss in g   tec h n iq u e   th a re d u c e ima g e   fu z z in e ss   a n d   i n c re a se c o n tras t .   p u b li c l y   a v a il a b le  c h e st   C d a tas e is   c o n sid e re d   fo r   q u a n ti tati v e   e v a lu a ti o n   o t h e   p ro p o se d   a rc h it e c tu re   m o d e l,   w h ich   in c l u d e v a rio u s   fro n tal  ima g e   v iew o COV ID - 1 9   a n d   n o n - COV ID - 1 9   c a se s.  Th e   p ro p o se d   a p p ro a c h   y iel d e d   a n   a c c u ra c y   o 9 8 . 8 %   with   9 8 . 4 %   p re c isio n   a n d   9 8 . 5 %   re c a ll .   Ad d it io n a ll y ,   t h e   p r o p o se d   m o d e l   a rc h it e c tu re   h a b e e n   q u a n ti tati v e ly   e v a lu a ted   i n   c o m p a riso n   wit h   b e n c h m a rk   a p p ro a c h e s,  y ield i n g   su p e rio r   p e rfo rm a n c e   in   term s o f   c o n v e n ti o n a e v a l u a ti o n   m e tri c s .   K ey w o r d s :   C h est co m p u ted   to m o g r ap h y     C OVI D - 19   Dee p   lear n in g   Fu zz y   co lo r   tec h n iq u e   Ma s k   r eg io n - b ased   co n v o l u tio n al  n e u r al  n etwo r k   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nad er   Ma h m o u d   C o m p u ter   Scien ce   Dep ar tm e n t,  Facu lty   o f   C o m p u ter s   an d   I n f o r m atio n ,   Me n o u f ia  Un iv er s i ty   Sh eb in   E l - Ko m ,   E g y p t   E m ail: n ad er . m a h m o u d @ ci. m en o f ia. ed u . eg       1.   I NT RO D UCT I O N   T h co r o n av ir u s   d is ea s ( C O VI D - 1 9 )   r is in g   in   W u h an ,   C h in a,   2 0 1 9 ,   h as  q u ick l y   ev o l v ed   in to   g lo b al  h ea lth   c r is is .   T h v ir u s   s p r ea d s   p r im a r ily   t h r o u g h   r esp ir ato r y   d r o p lets ,   th u s   ac c u r ate  an d   e f f icien d iag n o s is   is   v ital  in   p r ev en tin g   tr an s m is s io n   an d   m an ag in g   p atien ca r e.   T h r ev er s tr an s cr ip tio n   p o ly m e r ase  ch ain   r ea ctio n   ( R T - PC R )   was  th p r in cip le  d iag n o s tic  tech n i q u th at  h as  b ee n   u s ed   g lo b ally   in   o r d er   t o   d etec t   v ir al  r ib o n u cleic   ac i d   ( R NA )   f r o m   n aso p h ar y n g ea l   s wab s   [ 1 ] .   W h ile  R T - PC R   is   s p ec if ic  an d   wid ely   ad o p ted ,   it  s u f f er s   f r o m   n u m b er   o f   lim itatio n s ,   s u ch   as  l o n g   p r o ce s s in g   tim es,  h ig h   d e p en d e n cy   o n   s p ec ialized   r ea g en ts   an d   e q u ip m e n t,  an d   m o d er ate  s en s itiv ity   r ates,  with   s tu d ies  r ep o r tin g   s en s itiv ities   as  lo as  7 1 [ 2 ] C o m p u ted   to m o g r a p h y   ( C T )   i m ag in g   is   well - k n o wn   m ed i ca im ag in g   m o d ality   th at  all o ws  f o r   n o n - in v asiv v is u aliza tio n   o f   in ter n al  b o d y   s tr u ctu r es  an d   is   wid ely   u tili z ed   in   a   v ar iety   o f   ap p licatio n s   [ 3 ] .   C T   s ca n s   h av e   d em o n s tr ated   s ig n if ican s e n s itiv ity   wh en   co n s id er ed   f o r   d etec tin g   C OVI D - 19 - r elate d   p u lm o n ar y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 Octo b e r   20 25 :   4 7 5 1 - 4 7 6 1   4752   ab n o r m alities r ep o r ted   to   b e   as  h ig h   as  9 8 [ 4 ] .   C T   s ca n s   ar ca p ab le  o f   ex p lo itin g   ch ar ac ter is tic  f ea tu r es  s u ch   as  g r o u n d - g lass   o p ac ities   an d   o th er   lu n g   ir r eg u lar ities ,   ev en   with   p atien ts   wh o   ar e   asy m p to m atic  o r   h av e   n eg ativ R T - PC R .   As  r esu lt,  s ev er al  h ea lth ca r in s titu tio n s   h av a d o p ted   C T   im ag in g   a s   co m p lem e n tar y   o r   alter n ati v d ia g n o s tic  to o l,  p ar ticu lar ly   d u r i n g   ea r ly - s tag e   in f ec tio n s   o r   in   s ce n ar io s   r e q u ir in g   r ap id   p atien t   tr iag [ 5 ] .   Desp ite  its   ad v an tag es,  ac cu r ate  in ter p r etatio n   o f   ch est  C T   im ag es  is   s till   v er y   d if f icu lt,  wh er e   d iag n o s tic  in d icato r s   ca n   v ar y   wid ely   d ep e n d in g   o n   th e   s tag o f   in f ec tio n   a n d   w h eth e r   co m o r b id ities   ar e   p r esen t.  Mo r eo v er ,   m a n u al  i n ter p r etatio n   is   tim e - co n s u m i n g   an d   also   s u b ject   to   i n ter - o b s er v er   v ar iab ilit y   t h at   ty p ically   in cr ea s es  an d   b ec o m es  an   is s u in   ca s o f   h ig h   p at ien v o lu m es  d u r in g   th p an d em ic.   Du t o   th ese   lim itatio n s ,   th er is   in cr ea s in g   in ter est  in   u s in g   th e   ap p licati o n   o f   ar tific ial  in tellig en ce   a n d   d ee p   lear n in g   to   m ed ical  im ag in g ,   in   o r d er   t o   p r o v i d f ast,  co n s is ten t,  an d   s ca lab le  d iag n o s tic  ass is tan c [ 6 ] .   Sev e r al  d ee p   lear n in g   m o d els  h av b ee n   r e s ea r ch ed   r ec en tly   f o r   C OVI D - 1 9   d etec tio n   an d   s eg m en tatio n   task s   f r o m   ch est   X - r ay   an d   C T   m ed ical  im ag e s .   Pre lim in ar y   r esear ch   wo r k s   h av ac h iev ed   p r o m is in g   cl ass if icatio n   r esu lts   lev er ag in g   co n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k s   ( C NNs)  m ed ical  im ag in g   d atasets   [ 7 ] ,   [ 8 ] .   Ho wev er ,   th e   clin ical   r elev an ce   o f   th ese  m o d els  was  lim ited   d u to   th eir   lack   o f   s p atial  awa r en ess   an d   in ab ilit y   to   lo ca te  d is ea s ed   tis s u es.  Seg m en tatio n    b ased   f r am ewo r k s ,   in cl u d in g   U - Net,   wer p r o p o s ed   to   tack le  th is   p r o b lem ,   wh ich   allo ws  f o r   p ix el - lev el  d etec tio n   an d   id e n tific atio n   o f   in f e ctio n   r eg io n s .   Desp ite  th ef f ec tiv en ess   o f   th ese  m o d els,  th ey   s till   s tr u g g le  wit h   g en er alizin g   to   im a g es with   v ar iab le  q u ality   o r   s u b tle  s ig n s   o f   d is ea s e.   Dif f er en ad v a n ce d   s eg m en ta tio n   tech n iq u es  h a v b ee n   r e s ea r ch ed h o wev er ,   m ask   r eg io n - b ased   co n v o l u tio n al  n eu r al  n etwo r k   ( Ma s k   R - C NN)   [ 9 ]   h as  em er g ed   as  an   ef f icien an d   p o wer f u ap p r o ac h ,   wh ic h   u n iq u ely   co m b in es  o b ject   d ete ctio n   an d   s em an tic  s eg m en tati o n   in   u n if ied   f r am ewo r k   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   I h as  b ee n   s tu d ied   an d   s h o wn   ef f ec tiv i n   r an g o f   m ed ical  im ag i n g   task s ,   in clu d in g   lu n g   n o d u le  d etec tio n   [ 1 2 ] ,   liv er   an d   m u lti - o r g an   s eg m en tatio n   [ 1 3 ]   ,   b r ea s tu m o r   class if icatio n   [ 1 4 ] ,   an d   ea r ly   ca n ce r   d i ag n o s is   [ 1 5 ] .   Ma s k   R - C NN  is   well - s u ited   f o r   id en tify in g   C OVI D - 19 - in f ec te d   r eg io n s   d u e   to   its   ab ilit y   t o   d eliv er   ac cu r ate,   in s tan ce - lev el,   p ix el - wis p r e d ictio n s .   Ho wev er ,   m a n y   o f   its   cu r r en ap p licatio n s   o v er lo o k   th im p o r tan ce   o f   p r ep r o ce s s in g ,   esp ec ially   in   ca s es wh er lo im ag co n tr ast  m ak es in f ec ted   r e g io n s   h ar d er   to   id en tify .   T o   t a c k l e   t h es e   d r a w b a c k s ,   w p r o p o s e   a   n o v e l   f r a m e w o r k   t h a t   b r i n g s   t o g e t h e r   a   Ma s k   R - C N N - b a s ed   s e g m e n t a ti o n   m o d e l   w i t h   f u zz y   l o g i c - b a s e d   c o n t r as e n h a n c e m e n t .   F u z z y   l o g ic   is   w e ll - s u i t e d   t o   h a n d l e   t w o   p r o m i n e n t   c h a l l e n g e s   i n   m e d i ca l   i m a g e   a n a l y s is ,   w h i c h   a r e   u n c e r t a i n t y   a n d   a m b i g u i t y .   T h e   p r o p o s e d   a p p r o a c h   t r a n s f o r m s   C T   i m a g es   i n t o   f u z z y   d o m a i n   u s i n g   a d a p t i v f u z z i f i e r s   t o   i d e n t i f y   c r o s s o v e r   p o i n t s ,   w h i c h   i s   t h e n   f o l l o w e d   b y   a   c o n t r a s t   e n h a n c e m e n t   o p e r a t o r   t h a t   a m p l if i e s   h i g h - i n t e n s i t y   r e g i o n s   ( e. g . ,   l e s i o n s )   w h i le   s u p p r e s s i n g   b a c k g r o u n d   n o i s e .   T h i s   p r e p r o c es s i n g   s t e p   s i g n i f i c a n t l y   i m p r o v e s   t h q u a l i t y   o f   i n p u t   i m a g es   a n d   e n h a n c e s   t h e   s e g m e n t a ti o n   a c cu r a c y   o f   t h e   p r o p o s e d   m o d e l .   T h i s   p a p e r   m a k e s   t h e   f o l l o wi n g   k e y   c o n t r i b u t i o n s :   a.   I n tr o d u ce   f u zz y   lo g ic - b ased   im ag co n tr ast  en h an ce m en tech n iq u d esig n e d   to   h ig h lig h lo w - co n tr ast  C OVI D - 1 9   in f ec tio n   r e g io n s   i n   C T   im ag es o f   ch est.    b.   Dev elo p in g   a n   en h a n ce d   Ma s k   R - C NN  s eg m en tatio n   f r am ewo r k   th at  ef f ec tiv ely   lev er a g es  th co n tr ast - en h an ce d   in p u t im a g es,  an d   al lo ws f o r   p r ec is p ix el - lev el  in f ec tio n   d etec tio n .   c.   E x ten s iv ex p er im e n tal  v alid atio n   o n   p u b lic  C OVI D - 1 9   C T   d ataset,   s h o win g   im p r o v ed   p er f o r m an ce   o v er   b aselin a n d   s tate - of - t h e - ar t m o d els in   ter m s   o f   s tan d ar d   p er f o r m an ce   m etr ics.   T h r em ai n in g   o f   th e   p ap e r   is   o r g an ized   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   p r o v id es  an   o v er v iew   o f   r el ated   wo r k   in   C OVI D - 1 9   d etec tio n   an d   s eg m en tatio n   f r o m   C T   s ca n s ,   a lo n g   with   cr itical  an aly s is   o f   r ec en ap p r o ac h es.   Sectio n   3   d etails  th e   p r o p o s ed   m eth o d o lo g y ,   in clu d i n g   t h f u zz y   e n h an ce m en p r o ce s s   an d   th e   Ma s k   R - C NN  ar ch itectu r e.   T h e x p er im e n ta s etu p ,   p er f o r m an ce   m etr ics,   an d   q u a n titativ m o d el  ev al u atio n   o n   a   p u b lic  d ataset  ar p r o v i d ed   in   s ec tio n   4 .   T h c o n clu s io n   an d   p o ten ti al  f u tu r d ir ec tio n s   ar d is cu s s ed   in   s ec tio n   5.       2.   RE L AT E WO RK     W p r esen s u r v ey   o f   r esear ch   wo r k   f o c u s ed   o n   d ee p   lear n in g - b ased   d etec tio n .   Ou r   em p h asis   is   o n   ap p r o ac h es  th at  h a v s ig n if ic an tly   co n t r ib u ted   to   d iag n o s ti task s   f r o m   C T   an d   X - r ay   i m ag in g   m o d alities ,   an d   we  h ig h lig h th eir   m eth o d o lo g ies,  f i n d in g s ,   an d   th r em ain in g   c h allen g es  o u r   wo r k   aim s   to   a d d r ess .     J in   et  a l [ 1 6 ]   d ev elo p e d   co m p r eh e n s iv d ee p   lear n in g   s y s tem   th at  p er f o r m ed   lu n g   s eg m en tatio n   an d   lo ca lized   in f ec tio u s   s lices  f o r   C OVI D - 1 9   d iag n o s is .   Desp ite,   th eir   wo r k   h as  ac h iev ed   en c o u r ag in g   r esu lts ,   it  r elied   o n   m an u ally   c o n s tr u cte d   p ip elin es  f o r   s eg m en tatio n ,   wh ich   lim ited   en d - to - e n d   au to m atio n .   I n s p ir ed   b y   th VGG  ar ch itectu r e,   Hu   et  a l [ 1 7 ]   in tr o d u ce d   wea k ly   s u p er v is ed   m u ltis ca le  d ee p   lear n in g   f r a m ewo r k   th at  ef f ec tiv ely   ass im ilates  m u lti - s ca le  lesi o n   f ea tu r es.  Ho wev er ,   th eir   ap p r o ac h   d id   n o le v er ag p i x el - lev el   s eg m en tatio n   ca p ab ilit ies an d   ex h ib ited   lim itatio n s   in   h a n d li n g   h ig h   in ter - class   s im ilar ities .   Po ls in elli  et  a l [ 1 8 ]   p r esen te d   Sq u ee ze Net  C NN  ar ch itectu r e,   in   o r d er   to   p r o v id r a p id   in f er en ce   f o r   C OVI D - 1 9   d iag n o s is   f r o m   C T   s ca n s .   Ho wev er ,   th eir   a p p r o ac h   was  ef f icien in   ter m s   o f   p r o ce s s in g   tim e,   b u b ec au s o f   th s im p lifie d   ar ch itectu r o f   th m o d el,   th lev el  o f   ac cu r ac y   s u f f e r ed .   On   th o th er   h an d ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E fficien t m a s r eg io n - b a s ed   c o n vo lu tio n a l n e u r a l n etw o r k - b a s ed   a r ch itectu r e     ( N a d er Ma h mo u d )   4753   B is wa s   et  a l [ 1 9 ]   in v esti g ated   an   en s em b le   s tr ateg y   co m b in in g   s u cc ess f u n etwo r k   ar c h itectu r es  in clu d in g   VGG - 1 6 ,   R esNet5 0   [ 2 0 ] ,   an d   Xce p tio n   [ 2 1 ] .   T h ei r   m o d el  ac h iev ed   r em ar k a b le  g en er aliza t io n   ca p a b ilit ies  b y   u tili zin g   tr an s f er   lear n in g ,   h o wev er ,   th e n s em b le’ s   co m p u tatio n al  d em an d s   wer s ig n if i ca n tly   h ig h e r ,   th u s   lim itin g   its   p r ac ticality   in   r ea l - wo r ld   clin ical  p r o ce d u r es.  I n   co n tr ast,  Z h a o   et  a l [ 2 2 ]   h av r esear ch ed   a   d if f er en r o u te  t h r o u g h   m o d if y in g   th e   R esNet - v 2   ar ch itect u r e.   I n   o r d er   t o   en h a n ce   tr ai n in g   r eliab ilit y   a n d   o v er all  m o d el  p er f o r m a n ce ,   th ey   im p lem en te d   weig h s tan d ar d izatio n   an d   r e p lace d   b atc h   n o r m aliza tio n   wit h   g r o u p   n o r m aliza tio n .   Alth o u g h   th is   e n h an ce d   t h r o b u s tn ess   o f   th eir   p r o p o s ed   s y s tem ,   it  lack e d   ex p licit  r eg io n - le v el  s eg m en tatio n ,   wh ich   is   ess en tial f o r   m ed ical  d ia g n o s tic  in ter p r etab ilit y .   Sig n if ican ad v an ce m en ts   h a v b ee n   ac h ie v ed   in   o b ject   d etec tio n   f r am ewo r k s   in   a d d itio n   to   class if icatio n   f o cu s ed   r esear c h ,   b e g in n in g   with   R - C NN  [ 2 3 ]   an d   p r o g r ess in g   t h r o u g h   Fas R - C N [ 2 4 ]   a n d   Fas ter   R - C NN  [ 2 5 ] .   T h ese  m o d els  in tr o d u ce d   r e g io n   p r o p o s al  m ec h an is m s   an d   b o u n d in g   b o x   p r ed ictio n ,   wh ich   s ig n if ican tly   im p r o v ed   d etec tio n   ac cu r ac y .   R eg io n   p r o p o s al  n etwo r k s   ( R PNs )   wer in co r p o r ated   in to   Fas ter   R - C NN,   wh ich   r esu lted   in   s ig n if ican s p ee d   an d   ac c u r ac y   im p r o v e m en ts .   Du to   r o b u s tn ess   o f   Fas ter   R - C NN,   it  s er v ed   as  th e   f o u n d atio n   f o r   n u m er o u s   s u b s eq u e n en h an ce m en ts   [ 2 6 ]   a n d   r e m ain s   to p   p er f o r m e r   in   s ev er al  b en ch m ar k s .   R ec en tly ,   Ma s k   R - C N [ 9 ]   h as  b ee n   p r esen ted ,   wh ich   ex te n d in g   th wo r k   o f   Fas ter   R - C NN  f o r   b o th   o b ject  d etec tio n   an d   in s tan t seg m en tatio n   ta s k s   in   co m p u ter   v is io n .   T h m ain   co n tr ib u tio n   o f   Ma s k   R - C NN  is   in   its   ca p ab ilit y   to   p er f o r m   p ix el - wis s eg m en tatio n   in   a d d itio n   to   o b j ec d etec tio n .   T h e   ad d itio n   o f   a n   ex tr “m ask   h ea d ”  b r an c h   im p r o v es  p r ec is e   s eg m en tatio n   m ask s   f o r   in d i v id u al  o b jects.  T h m o d el  also   in tr o d u ce s   two   s ig n if ican ar ch itectu r al  wh ic h   ar alig n m en ts   o f   r eg io n s   o f   in ter est  ( R o I )   co r r ec ted   s p atial  m is alig n m en an d   f ea tu r p y r a m id   n etwo r k s .   R o I   alig n m en tack les  lim it atio n s   o f   tr ad itio n al   R o I   p o o lin g   th r o u g h   b ilin ea r   in ter p o latio n   d u r in g   t h p o o li n g   p h ase.   T h is   lead s   to   im p r o v ed   s eg m en tatio n   ac cu r ac y ,   esp ec ially   wh e n   d ea lin g   with   s m all  o b ject  in s tan ce s .     Desp ite  th ese  ad v an ce m en ts ,   m an y   ex is tin g   r esear ch   wo r k s   eith er   d o   n o s u p p o r f in e - g r ain e d   s eg m en tatio n   o r   s tr u g g le  wit h   ef f ec tiv e   C T   im ag e   p r e p r o ce s s in g   f o r   h an d lin g   lo c o n tr ast  an d   im ag e   f u zz in ess .   Ad d itio n ally ,   n u m b er   o f   r esear ch   wo r k s   r ely   o n   r elativ ely   s m all  d atasets ,   wh ich   lim its   th g en er aliza b ilit y   o f   th eir   r esu lts .   C o n s eq u en tly ,   th is   p ap er   in tr o d u ce s   an   ef f icien M ask   R - C N N b ased   ar ch itectu r tailo r ed   f o r   C OVI D - 1 9   d etec tio n   in   ch est  C T   s ca n s   th at  ef f ec tiv ely   lev e r ag es  th co n tr ast - en h an ce d   i n p u im a g es.  k ey   n o v elty   o f   th p r o p o s ed   ar ch itectu r is   th in tr o d u ctio n   o f   f u zz y   c o lo r   en h an ce m e n p r e p r o ce s s in g   te ch n iq u e   th at  s ig n if ican tly   im p r o v es  im ag e   clar ity   an d   co n tr a s t.  W v alid ate  o u r   m eth o d   o n   lar g e,   p u b licly   a v ailab le  d ataset  an d   b en ch m ar k   its   p er f o r m an ce   ag ain s s ev er al  s tate - of - th e - ar t   m o d els,  d em o n s tr atin g   clea r   a d v an tag es a cr o s s   s tan d ar d   ev a lu atio n   m etr ics.       3.   P RO P O SE M O D E L   A RC H I T E CT U RE   Fig u r 1   d e p icts   th m ain   s tep s   o f   th p r o p o s ed   m o d el  a r ch it ec tu r e.           Fig u r 1 .   Pro p o s ed   m o d el  ar c h itectu r wo r k f lo w       3 . 1 .     I ma g prepro ce s s ing   us ing   f uzzy   co lo enha ncem ent   T o   ad d r ess   th ch allen g es  o f   C T   im ag es,  s u ch   as   lo co n tr ast,  p ar ticu lar ly   in   ea r ly - s tag C OVI D - 19   in f e ct io n s ,   w in co r p o r a ted   a   f u zz y   lo g ic - b a s ed   im ag en h a n ce m en t   t ec h n iq u e   [ 2 7 ]   as   a   p r ep r o c e s s in g   s t ep ,   d eta i led   in   A lg o r i th m   1 .   T h i s   t ec h n iq u a llo w s   f o r   s ig n i f ic an im p r o v em en o f   b r i g h tn e s s   an d   co n tr a s t   ac r o s s   C T   im ag e s ,   th er ef o r en ab lin g   m o r a cc u r at s eg m en ta t io n   in   th s u b s eq u en M ask   R - C NN  s tag e.   T h f u z zy   en h an c em en p r o c es s   b e g in s   b y   d e co m p o s in g   t h im ag i n to   o v er l ap p in g   f u zz y   r eg io n s ,   ea ch   r ep r e s e n t in g   d is t in c o b j ec th a ca p tu r es  v ar y in g   le v e ls   o f   u n ce r ta in ty   in   b r i g h tn e s s   an d   co n tr as t.  I n s te ad   o f   as s ig n in g   h ar d   b o u n d ar ie s ,   ea ch   p ix e i s   g iv en   m em b er s h ip   v alu f o r   e ac h   r eg io n ,   b as ed   o n   h o f ar   awa y   i is   f r o m   th e   ce n te r   o f   t h r eg io n .   T h e s m e m b er s h ip   v alu e s   in f lu en c th p ix e l’ s   c o n tr i b u t io n   d u r in g   v ar i an c ca lcu la tio n s ,   al lo win g   th a lg o r ith m   to   b e t ter   m o d el  u n c er ta in ty   an d   r ev ea s u b t le  s tr u ct u r a d e ta il s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 Octo b e r   20 25 :   4 7 5 1 - 4 7 6 1   4754   th a a r e   cr it ic al   f o r   ea r ly   d i ag n o s i s .   A lg o r ith m   1   d e ta il s   th en h an c em en t   p r o c e s s ,   wh i ch   p r o ce ed s   as   f o llo w s :   a.   F o r   e a c h   p i x el ,   t h m e a n   a n d   v a r i a n c e   wi t h i n   i ts   f u z z y   n e i g h b o r h o o d   a r e   c o m p u t e d ,   w e i g h t e d   b y   t h m e m b e r s h i p   d e g r e e s .   b.   T h e s e   l o c al i z e d   s t a ti s t i cs   a r e   u s e d   t o   a d j u s t   p i x e l   i n te n s it y ,   em p h a s i z i n g   r e g i o n s   o f   i n te r e s t   a n d   s u p p r e s s i n g   b a c k g r o u n d   n o i s e .   c.   T h e   e n h a n c e d   i m a g is   r e c o n s t r u c t e d   b y   a g g r e g a t i n g   t h e   r e s u l ts   f r o m   a l f u z z y   wi n d o w s ,   p r o d u c i n g   g l o b a l l y   c o n s is t e n t   b u t   l o c a ll y   a d a p t i v e   c o n t r a s t   e n h a n c e m e n t .     Alg o r ith m   1 .   Fu zz y   co l o r - b ase d   im ag en h an ce m e n t   Input:    RGB image  I , Window size  w , Fuzzifier parameters  α ,   β   Output : Enhanced image I enhanced   1.   for   each color channel  c     { R ,   G B },  do :   2.         I c   ← extract the channel  c   from  I .   3.         I c enhanced   ← zero matrix of same size as  I c .   4.        for   each   pixel  p   in  I c   do :   5.            W p   ← extract  w × w   window centered at  p .   6.             Initialize  total_weight   ← 0,  weighted_sum   ← 0   7.             for   each   pixel  q      W p do :   8.                ← EuclideanDistance( p,q ).   9.                μ   ←  exp ( - α · d β )     {Membership degree}   10.                total_weight   ←  total_weight + μ .   11.                weighted_sum   ←  weighted_sum +   μ · I c (q) .   12.              End for   13.              mean   ←    _  _      14.              weighted_variance   ← 0   15.              for   each   pixel  q      W p do :   16.                  d ← EuclideanDistance( p,q ).   17.                  μ ← exp ( - α · d β ).   18.                 weighted_variance   ← weighted_variance   μ   · ( I c ( q -   mean ) 2 .   19.               End for   20.               variance     _     _    21.               I c enhanced   ( p ) = Enhance( I c ( p ),  mean variance )   22.          End for    23.          Store  I c enhanced   in output channels   24.       End for   25.       I enhanced   = Merge( I R enhanced I G enhanced I B enhanced )   Return   I enhanced     I n   th is   p ap er ,   th alg o r ith m   was  ap p lied   s ep ar ately   to   ea ch   o f   th th r ee   co lo r   ch an n els  ( R GB )   o f   th C T   im ag e.   T h o u g h   C T   im ag e s   ar o f ten   g r e y s ca le,   s o m d atasets   s to r th em   in   th r ee - ch an n el  f o r m at;  th u s ,   o u r   m eth o d   h a n d les  ea ch   ch a n n el  in   p ar allel  a n d   m er g es  t h o u tp u ts   to   r ec o n s tr u ct  th e   f in al   im ag e.   I n   co n t r ast  to   co n v e n tio n al  tech n iq u es  f o r   en h an ci n g   im a g co n t r ast,  in clu d in g   h is to g r am   e q u aliza ti o n   an d   its   ad ap tiv v ar ian t,  C L AHE ,   f u zz y   en h a n ce m en o f f e r s   two   m ain   ad v a n tag es.  Firstl y ,   it  ef f icien tly   m o d els  u n ce r tain t y ,   wh ich   is   ess en tial  f o r   m ed ical  im ag es,  wh er p ath o lo g ical  ch ar ac ter is tics   ar f r eq u en tly   s u b tle.   Seco n d ly ,   it  ad ju s ts   lo ca lly ,   en h an cin g   v is i b ilit y   with o u in tr o d u cin g   an y   ar tifa cts  o r   n o is e.   Fig u r 2 ( a )   s h o win g   im p r o v ed   co n tr ast  in   l u n g   r eg i o n s   p o ten tially   af f ec ted   b y   in f ec tio n .   Fig u r 2 ( b )   illu s tr ates  th ef f ec o f   f u zz y   co lo r   en h an ce m e n t o n   a   s am p le  C T   s ca n ,             ( a)   ( b )     Fig u r 2 .   Fu zz y   C T   im ag en h an ce m en t ( a)   o r ig in al   C T   im ag an d   ( b )   f u zz y   c o lo r e d   en h a n ce d   im ag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E fficien t m a s r eg io n - b a s ed   c o n vo lu tio n a l n e u r a l n etw o r k - b a s ed   a r ch itectu r e     ( N a d er Ma h mo u d )   4755   3 . 2 .     M a s k   R - CNN - ba s ed  s eg m ent a t io n a nd   cla s s if ica t io n   I n   th e   s ec o n d   s tep   o f   o u r   p ip e lin e,   we  ap p ly   a   Ma s k   R - C NN  f r am ewo r k   o u tlin ed   i n   Alg o r ith m   2   to   d etec an d   s eg m en in f ec ted   r e g io n s   f r o m   p r ep r o ce s s ed   C T   im ag es,  as  s h o wn   i n   Fig u r e   1 .   Ma s k   R - C NN  ad d s   o n   to p   o f   Fas ter   R - C NN  a   p ar allel  b r an ch   f o r   p r ed ict in g   p ix el - wis s eg m en tatio n   m ask s ,   allo win g   s im u ltan eo u s   o b ject  d etec tio n   an d   in s tan ce   s eg m en tatio n .   T h ar ch itectu r co n s is ts   o f   th r ee   co r co m p o n en ts ,   as d escr ib ed   in   Alg o r it h m   2 :   a.   B ac k b o n f ea tu r ex tr ac to r   ( R esNet5 0   FP N) W u til ize  R esNet5 0   m o d el  as  th b ac k b o n f o r   f ea tu r ex tr ac tio n   d u e   to   its   a b ilit y   to   b alan ce   b etwe en   d ep th   an d   c o m p u tatio n al  ef f icien c y .   R esNet5 0   is   co m p o s ed   o f   4 8   c o n v o lu tio n al   lay er s ,   alo n g   with   m ax - p o o lin g   lay er   an d   g lo b al  av e r ag p o o lin g   lay er .   Aim in g   to   en h an ce   f ea tu r r ep r esen tatio n   ac r o s s   m u ltip le  s ca les,  we  in co r p o r ate  f ea tu r p y r am id   n etwo r k   ( FP N)   [ 2 5 ]   o n   t o p   o f   R esNet5 0 .   FP co n s tr u cts  f ea tu r p y r am id   th at   ca p tu r es  b o th   l o w - lev el   an d   h ig h - lev el  f ea tu r es,  wh ic h   en h an ce s   th ab ilit y   to   d etec lesi o n s   in   C T   im ag es  o f   d i f f er en s izes  an d   s ca les.  C O VI D - 1 9   lesi o n s ,   e. g .   g r o u n d - g lass   o p ac ities ,   ca n   ap p ea r   at  d if f er e n s izes  an d   in ten s ities ,   s o m etim es  s ca tter ed   in   th l u n g s .   B y   co m b in in g   h ig h   an d   lo r eso lu tio n   f ea tu r es,  FP aid s   in   th e   d etec tio n   o f   b o th   la r g er   a b n o r m alities   an d   tin y   ea r ly - s tag l esio n s .   T h is   is   ess en tial  f o r   r eliab le  d etec tio n   ac r o s s   d is ea s p r o g r ess io n .   b.   R eg io n   p r o p o s al  n etwo r k   ( R PN) T h R PN   g en er ate  r eg io n   p r o p o s als  th r o u g h   ap p ly i n g   a   s m all  n etwo r k   o v er   t h f ea tu r m a p s   g en e r ated   b y   th e   FP N.   T h co o r d i n ates  o f   ea ch   an c h o r   b o x   ar e   f in e - tu n ed   an d   g iv en   an   o b jectn ess   s co r e.   B y   r ed u ci n g   th n u m b e r   o f   p o s s ib le  ar e as  wh er in f ec tio n   m i g h ex is t,  th R PN  h elp s   to   im p r o v th ef f icien cy   o f   th s u b s eq u en t c lass if icatio n   an d   s eg m en tatio n .   c.   R eg io n   o f   in te r est  alig n m en ( R o I Alig n ) T o   ac c u r ately   m a p   th r e g io n   p r o p o s als  o n to   t h f ea tu r m ap ,   we  em p lo y   R o I Alig n   [ 2 8 ] .   T h is   m eth o d   o u tp er f o r m s   co n v en tio n al  R o I   p o o lin g   b y   em p lo y in g   b ilin ea r   in ter p o latio n   in s tead   o f   co a r s q u an tizatio n .   T h is   en s u r e s   s p atial  alig n m en is   p r eser v ed ,   wh ich   is   esp ec ially   cr itical  f o r   m ed ic al  im ag in g   wh er p ix el - lev el   ac cu r ac y   is   cr u cial.   T h R o I Alig n   p r o ce s s   in v o lv es  th s tep s   d etailed   Alg o r ith m   2 .   I n p u ts   ar f ea tu r e   m ap s   an d   r eg i o n   p r o p o s als  g en er ated   b y   FP N   an d   R PN,  r esp ec tiv ely .   R eg io n   p r o p o s als ar s u b d iv id ed   in t o   eq u al - s ized   g r i d s   to   ex tr ac t f ea tu r es f r o m   th e   m atch in g   r eg io n s   in   th i n p u f ea tu r m ap .   T h e   alig n ed   f ea tu r es  f r o m   th ese  g r i d s   r ep r esen th ch ar ac ter is tics   o f   ea ch   p r o p o s al.     Af ter   ac q u ir in g   th s p atially   a lig n ed   f ea tu r es ,   f u ll y   co n v o l u tio n al  n etwo r k   [ 9 ]   is   u s ed   to   g en er ate  b in ar y   m ask s   f o r   ea c h   p r o p o s ed   r eg io n .   I n   p ar allel,   class if icatio n   b r an c h   class if ies  ea ch   r eg io n   in to   o n o f   th p r ed ef in e d   ca teg o r ies  ( e. g . ,   in f ec ted   v s .   n o n - in f ec ted ) .   T h class if icatio n   p ip elin b eg in s   with   co n v o l u tio n al  lay er s   f o ll o wed   b y   f u lly   co n n ec ted   lay er s   w h ich   en c o d e   s p atial  an d   co n t ex tu al  in f o r m atio n   f r o m   th R o I - alig n ed   m ap s .   C o m b in in g   th ese  elem en ts   allo ws  th p r o p o s ed   m o d el  to   ac cu r ately   s eg m en t   C OVI D - 1 9   lesi o n s   f r o m   C T   i m ag es  in   an   en d - to - en d   m an n er ,   class if y   th em ,   an d   en ab l lo ca lizatio n .   T h is   ca p ab ilit y   ad d r ess es  th lim ita tio n   o f   ea r lier   C NN - b ased   m o d els,  wh ich   lack ed   s p atial  lo ca lizatio n   an d   r elied   o n   wh o le - im a g class if icatio n ,   th er ef o r e   r ed u cin g   clin ical  in t er p r etab ilit y .     Alg o r ith m   2 .   C OVI D - 1 9   lesi o n   d etec tio n   u s in g   m ask   R - C NN   Input:  Preprocessed CT image  I   Output : Region - level classifications and segmentation masks   1.   Extract feature maps from  I   using ResNet50 backbone   2.   Construct multi - scale feature maps using Feature Pyramid Network (FPN)   3.   Generate region proposals    using RPN on FPN features        for   each   feature map level  P l   do :             Slide a small 3  ×   3 window over  P l             for   each   window position:                 a. Generate anchor boxes with multiple scales and  aspirations                 b. Predict the objectness score for each anchor (foreground/background)                 c. Regress bounding box offsets for anchor refinement              End for         End for   4.   For each   region proposal  r       do   a.   Apply RoIAlign on  r   to extract a fixed - size feature map   b.   Classify the region  r   using a CNN classifier   c.   Generate a binary segmentation mask using a parallel FCN mask branch   End for    5.   Aggregate classification scores and masks for final prediction   Return   Predicted region classes and corresponding segmentation masks       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   I n   th is   s ec tio n ,   we  p r o v id th o r o u g h   d escr ip tio n   o f   th ex p er im en tal  s etu p ,   in clu d in g   d e tails   o f   th e   d ataset  u s ed ,   th em p l o y ed   e v alu atio n   m etr ics,  a n d   th e   m e th o d o lo g y   f o llo wed   f o r   p er f o r m an ce   ev al u atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 Octo b e r   20 25 :   4 7 5 1 - 4 7 6 1   4756   Fu r th er m o r e ,   we  p r esen r ig o r o u s   q u an titativ ev alu atio n   o f   th p r o p o s ed   m o d el  ar ch ite ctu r e,   co m p ar in g   its   r esu lts   ag ain s t e s tab lis h ed   b en ch m ar k   m o d els to   d e m o n s tr at its   ef f ec tiv en ess   an d   s u p er io r ity .     4 . 1 .     E x perim ent a s et up   a nd   da t a s et   T h p r o p o s ed   m o d el  a r ch itectu r was  ca r r ied   o u t   an d   ev alu ated   o n   a   PC   with   an   I n tel  C o r i5   7 th   g en er atio n   p r o ce s s o r ,   8   GB   o f   R AM ,   GT 1 0 8 0   GPU   with   4   GB   o f   R AM ,   an d   r u n n in g   W in d o ws   o p er atin g   s y s tem .   W u tili ze d   th p u b licly   a v ailab le  C OVI Dx - C T   d ataset  [ 2 9 ] ,   [ 3 0 ]   f o r   th e   ev alu atio n ,   wh ic h   co n s is ts   o f   1 0 4 , 0 0 9   ch est  C T   s lice  co llected   f r o m   1 , 4 8 9   p atien t   ca s es.  T h is   d ataset  ag g r eg ates  c h est  C T   ex am in atio n s   f r o m   m u ltip le  h o s p ital  co h o r ts   ac r o s s   C h in a   as  p ar o f   th C h in a   C o n s o r tiu m   o f   C h est  C T   I m ag I n v esti g atio n   ( C C - C C I I ) .   T h im ag in g   d ata  in clu d ch est  C T   v o lu m es  r ep r esen tin g   th r ee   ca teg o r ies:   C OVI D - 1 9   p n eu m o n ia,   c o m m o n   p n eu m o n ia  r esu ltin g   f r o m   n o n - C OVI D - 1 9   in f e ctio n s ,   an d   n o r m al   ( u n in f ec te d )   ca s es.   Fig u r 3   s h o ws  im ag s am p les  f o r   ea ch   o f   th t h r ee   d a taset  ca teg o r ies:   Fig u r 3 ( a)   s h o ws    C OVI D - 1 9   ca s e,   Fig u r 3 ( b )   s h o ws  n o n - C OVI D - 1 9   p n e u m o n ia  ca s e,   an d   Fig u r 3 ( c)   s h o ws  n o r m al  ca s f r o m   h ea lth y   in d iv i d u al.   T h C OVI Dx - C T   d ataset  is   ch o s en   d u to   its   h ig h   q u ality ,   well - o r g a n ized   s tr u ctu r e,   an d   r ea d i n ess   f o r   d ir ec u s in   b en c h m ar k in g   ev alu atio n .   I ts   s tan d ar d ized   f o r m at  an d   co m p r eh e n s iv co v er ag e   o f   in f ec tio n   ty p es  m ak e   it  p ar t icu lar ly   s u itab le  f o r   c o n s is ten ev alu atio n   an d   co m p ar is o n   o f   d ee p   lear n i n g   m o d el  p er f o r m a n ce .           ( a)   ( b )         ( c)     Fig u r 3 .   Sam p les o f   C OVI Dx - C T   d ataset  ( a)   C OVI D - 1 9   an d   p n eu m o n ia  ca s e ,   ( b )   n o n - C OVI D - 19   p n eu m o n ia  ca s e ,   an d   ( c)   s h o ws a  n o r m al  ca s f r o m   h ea lth y   in d iv id u al       W e   f o ll o w e d   t h e   d is t r i b u t i o n   p r o p o s e d   i n   [ 2 9 ] ,   t h u s ,   w e   a d o p t e d   a   d a t a   s p l it   s t r a t e g y   t h at   d i v i d e s   t h C O V I D x - C T   d a t as e i n t o   6 0 %   t r ai n i n g 2 0 %   te s t 2 0 %   v al i d a t i o n ,   r es p e ct i v e l y .   T o   a v o i d   d a t a   l e a k a g a n d   m a i n t a i n   t h e   i n te g r i t y   o f   t h e   e v a l u a t i o n ,   c a r e   w as   t a k e n   t o   e n s u r e   t h a t   C T   s c a n s   f r o m   a   s i n g l e   p a t ie n t   w e r a l l o c a t e d   j u s t   t o   o n e   o f   t h s et s .   T h e   r es u l t i n g   d i s t r i b u t i o n   is   s u m m a r i z e d   i n   T a b l e   1   a n d   v i s u a l l y   r e p r e s e n t e d   in   F i g u r e   4 .   T h i s   s p l i tt i n g   a p p r o a c h   c o n s i s t e n t l y   p r o d u c e s   t h e   m o s t   c o n s is t e n t   a n d   a c c u r a t e   r e s u l ts   p e r f o r m a n c a c r o s s   al l   e v a l u a te d   b e n c h m a r k i n g   m o d e l s .   T o   f u r t h e r   e n s u r e   f a i r n e s s   a n d   m i n i m i z e   s el e c ti o n   b i a s ,   t h e   d a t a   s p l i w a s   r a n d o m i z e d   f o r   e a c h   e x p e r i m e n t a l   r u n   w h i l e   m a i n t a i n i n g   t h e   o v e r a l l   d i s t r i b u t i o n   p r o p o r t i o n s .   T h i s   s t r a t e g y   c o n t r i b u t e d   t o   a   r o b u s t   a n d   u n b i a s e d   e v al u a t i o n   o f   t h e   p r o p o s ed   a r c h i t e c t u r e   p e r f o r m a n c e .       T ab le  1 .   C OVI Dx - C T   d ataset  d is tr ib u tio n   Ty p e   N o r mal   P n e u mo n i a   C O V I D - 19   To t a l   Tr a i n   2 8 2 0 2   2 1 5 6 8   1 2 6 3 5   6 2 4 0 5   V a l i d a t i o n   8 6 5 8   7 2 5 1   4 8 9 3   2 0 2 8 0 2   Te st   8 6 5 8   7 2 5 1   4 8 9 3   2 0 8 0 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E fficien t m a s r eg io n - b a s ed   c o n vo lu tio n a l n e u r a l n etw o r k - b a s ed   a r ch itectu r e     ( N a d er Ma h mo u d )   4757       Fig u r 4 .   Data s et  d is tr ib u tio n       4 . 2 .     E v a lua t i o m et rics   T o   ev alu ate  th e   p er f o r m a n ce   o f   th p r o p o s ed   m o d el  ar c h i tectu r e,   we  em p lo y   s tan d ar d   ev alu atio n   m etr ics,  in clu d in g   Pre cisi o n ,   R ec all,   F1 - s co r e,   an d   Acc u r ac y :   a.   Pre cisi o n T h p r o p o r tio n   o f   tr u p o s itiv C OVI D - 1 9   ca s es  p r ed icted   b y   th m o d el  to   th to tal  n u m b er   o m o d el  p r ed ictio n s   ( i.e . ,   tr u p o s it iv es  ( T P)  an d   f alse  p o s itiv es  ( FP ) ) .   T h is   m etr ic  p r o v id es  in s ig h ts   ab o u t   th r ate  o f   f alse p o s itiv es.  T h e   lo wer   th n u m b er   o f   f alse p o s itiv es,  th h ig h er   t h y ield .           +         ( 1 )     b.   R ec all:  T h is   is   th s en s itiv ity   o f   th m o d el.   I is   th r atio   o f   p r ed icted   T to   th to tal  n u m b er   o f   ac t u al  p o s itiv in s tan ce s ,   wh ich   in clu d es tr u p o s itiv es a n d   f alse n e g ativ es.       =   +            ( 2 )     c.   F1 - s co r e:  T ak es  in t o   ac co u n t   b o th   f alse  p o s itiv es  an d   f alse n eg ativ es  b y   av e r ag in g   th e   p r e cisi o n   an d   r ec all  m etr ics.  I t is im p o r tan t in   ca s e s   wh er th d is tr ib u tio n   o f   cla s s es i s   u n eq u al.     1    =   2                 +            ( 3 )     d.   Acc u r ac y T h is   is   th m o s o f ten   u s ed   an d   s tr aig h tf o r war d   ca teg o r izatio n   m etr ic.   I is   c alcu lated   as  th e   n u m b er   o f   co r r ec p r ed ictio n s   d iv id ed   b y   th n u m b er   o f   s am p les.  Alth o u g h   h i g h   ac cu r ac y   is   ty p ically   d esira b le,   in   s o m ca s es  wh er th class   d is tr ib u tio n   is   n o s y m m etr ic,   it  m ay   n o b e   an   in f o r m ativ e   ev alu atio n .   I n   th ese  s ce n a r io s ,   p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r o f f er   a   m o r t h o r o u g h   ass ess m en o f   m o d el   p er f o r m an ce .     A cc u r a cy   =     +                 ( 4 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 Octo b e r   20 25 :   4 7 5 1 - 4 7 6 1   4758   4 . 3 .     P er f o r m a nce  ev a lua t io ns   a nd   benc hm a rk ing   T h p r o p o s ed   m o d el  a r ch itect u r h as  u n d er g o n e   tr ain in g   f o r   1 0 0   ep o c h s .   T h p er f o r m an ce   m etr ics  o f   th e   p r o p o s ed   ar c h itectu r e   a r q u an titativ ely   s u m m ar ized   in   T ab le   2   with   b en ch m a r k in g   m o d els.  W h a v co n s id er ed   v ar io u s   b en ch m ar k   m o d els  th at  u s d if f er en d ee p   lear n in g   m o d els  as  th eir   b ac k b o n e.   W ar e   m ain ly   in ter ested   in   b en ch m a r k   m o d els  th at  ap p ly   t o   C T   im ag es.  Mo s o f   th b en ch m a r k   ap p r o ac h es  h a v e   ev alu ated   th eir   ar ch itectu r es  o n   s m all  d atasets in   co n tr ast,  we  h av p er f o r m ed   th is   co m p ar is o n   ev alu atio n   o n   lar g er   d atasets   [ 2 9 ] ,   [ 3 0 ] .   W u s ed   t h s am e   d is tr ib u tio n   o f   d atasets   in to   t r ain ,   v alid atio n ,   an d   test   as   d is cu s s ed   in   s ec tio n   4 . 2   f o r   all   b en ch m a r k   ap p r o ac h es.   T h r esu lts   in   T ab le  2   clea r ly   s h o th at  th p r o p o s ed   Ma s k   R - C NN  m o d el  s ig n if ican tly   o u tp er f o r m s   all  b en ch m a r k   a r ch itectu r es.  T h y ield e d   g ain s   i n   ac cu r a cy ,   r ec all,   a n d   F1 - s co r p o i n to   th e   p r o p o s ed   m o d el' s   ad ap tab ilit y   in   C OV I D - 1 9   d etec tio n   with   m in im u m   f alse  p o s itiv es  an d   f alse  n eg ativ es.  T h at  is   p ar ticu lar ly   v ital  in   clin ical  p r o ce d u r es  wh er ea r ly   a n d   ac c u r ate  d iag n o s is   ca n   s ig n if ican tly   af f ec tr ea tm en t   p lan n in g   a n d   is o latio n   p r o to c o ls .   T h ab ilit y   to   d is tin g u is h   b etwe en   C OVI D - 1 9   an d   o th e r   p n eu m o n ias  f u r th e r   en h an ce s   its   u tili ty   in   r ea l - wo r ld   ap p licatio n s .   Un lik e   p r ev i o u s   m o d els  wh ich   ar e   ty p icall y   tr ain e d   o n   lim ited   d ata,   o u r   p r o p o s ed   m o d el  s h o ws  co n s is ten p er f o r m a n ce   o v er   lar g d ataset,   r ef lectin g   its   g en er aliza b ilit y .   T h s u p er io r   m o d el  p er f o r m a n ce   in   d etec tin g   p ath o g en ic  v a r iatio n s   in   C T   im ag es  co m es  f r o m   th in te g r atio n   o f   FP an d   f u zz y   p r ep r o ce s s in g ,   wh ich   e n s u r b etter   s p atial  r ep r esen tatio n   a n d   well - co n tr asted   im ag in p u ts .   Ad d itio n ally ,   to   ass ess   th co n tr ib u tio n   o f   k ey   ar c h itectu r al   co m p o n e n ts ,   we  co n d u cted   a n   ab latio n   s tu d y ,   as  p r esen ted   in   T a b le  3 .   Sp ec if ically ,   we  ev alu ated   t h ef f ec ts   o f   f u zz y   co lo r   en h a n ce m en t,  FP N,   an d   th R o I Alig n   p r o ce s s .   Fo r   co m p ar is o n ,   we  u s ed   b aselin m o d el  b ased   o n   R esNet  [ 2 0 ] ,   wh ich   ex clu d es th ese  en h an ce m e n ts .   T h b aselin a ch iev ed   p r ec is io n   o f   9 3 . 1 an d   an   F1 - s co r o f   9 1 . 4 %,  wh er ea s   o u r   co m p lete  m o d el  attain ed   9 8 . 4 p r ec is io n   an d   9 7 . 4 F1 - s co r e.   T h g ain ed   p er f o r m an ce   im p r o v e m en em p h asizes  th im p o r tan ce   o f   ev er y   i n co r p o r ated   co m p o n e n t.  Hen ce ,   f u zz y   p r ep r o ce s s in g   en h a n ce s   co n tr ast  an d   s tr u ct u r al  v is ib ilit y   in   C T   s ca n s .   F PN  e n ab les  ef f ec tiv m u lti - s ca le  f ea tu r ex tr ac tio n ,   an d   R o I Alig n   en s u r es  ac cu r ate  s p atial  alig n m en o f   f ea tu r es  d u r in g   s eg m e n tatio n .   T h ese  d ev elo p m en ts   tak en   to g eth er   h elp   to   cr ea te  m o r e   r o b u s t a n d   clin ically   r elev a n C OVI D - 1 9   d etec tio n   s y s tem .   T ab l 4   e v a lu a te s   th e   p r o p o s ed   m o d el   a r ch it ec tu r e   i n   th e   ca s e   o f   u s in g   d i f f er en t   R e s N et   v ar ian t s ,   s u ch   a s   R e s N et4 1 ,   R e s Ne t5 0 ,   an d   R e s N et1 0 1   a s   o u r   b ac k b o n n et wo r k s .   Ac co r d in g   t o   th e   co m p ar at iv e   ev al u a tio n ,   R e s Ne t5 0   o f f er s   th b e s b al an c b et we en   p er f o r m an ce   an d   co m p u ta t io n a ef f i ci en cy .   I t   ac h i ev e s   h ig h   s co r e s   ac r o s s   a l l e v a lu a tio n   m e tr ic s ,   w i th   p r ec i s io n   o f   9 8 . 4 3 %,  r ec al o f   9 8 . 5 1 % ,   F1 - s co r e   o f   9 7 . 4 6 % ,   an d   ac cu r ac y   o f   9 8 . 8 2 %.   O n   o n h an d ,   R e s Ne t4 1   en ab le s   f a s t er   p r o ce s s in g   tim e s   a th e   ex p en s e   o f   ac cu r ac y   an d   r e ca ll ,   wh er th n u m b er   o f   co n v o lu t io n al  la y er s   i s   r ed u ce d .   On   th o th er   h an d ,   R e s Ne t1 0 1   d o es  n o b r in g   to o   m an y   i m p r o v em e n t s   in   ter m s   o f   ac cu r ac y   co m p ar ed   to   R e s Ne t5 0 ,   d esp i te  i t s   n e two r k   d ep th   d ef in ed   b y   th q u an t it y   o f   co n v o lu tio n al   l ay er s   an d   lo n g er   p r o ce s s in g   t im e .   T h m ar g in al  g ain   in   ac cu r ac y   ( o n l y   0 . 1 2 o v er   R e s Ne t5 0 )   d o e s   n o ju s ti f y   t h ad d it io n a co s in   m o s p r ac ti ca s ce n ar io s .   T h er e f o r e,   R e s N et 5 0   em er g e s   as   th m o s t   s u i tab le  b ac k b o n f o r   o u r   ar ch i te ctu r e,   o f f er in g   an   o p tim al  tr ad e - o f f   b e tw ee n   s p ee d ,   m o d el   s i z e,   an d   d e te ct io n   p er f o r m an ce ,   m ak in g   it   w el l - s u it ed   f o r   d ep lo y m en i n   r e al - wo r l d   c lin ic al   s et t in g s .       T ab le  2 .   C o m p a r is o n   o f   th p r o p o s ed   m o d el  ar c h itectu r an d   b en ch m a r k   ar c h itectu r e   M o d e l   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1   A c c u r a c y   V G G   1 6 - b a s e d   mo d e l   [ 7 ]   9 3 . 2 0 %   9 4 . 1 0 %   9 3 . 6 0 %   9 4 . 1 0 %   B a y e s i a n - b a se d   m o d e l   [ 3 1 ]   9 2 . 4 0 %   9 2 . 8 0 %   9 2 . 1 0 %   9 2 . 5 0 %   D e n sN e t - b a se d   m o d e l   [ 3 2 ]   9 3 . 3 0 %   9 4 . 1 0 %   9 2 . 5 0 %   9 3 . 7 0 %   R e sN e t - b a se d   m o d e l   [ 8 ]   9 3 . 8 0 %   9 3 . 4 0 %   9 3 . 6 0 %   9 3 . 9 0 %   Pr o p o sed   m o d e l   a r c h i t e c t u r e   9 8 . 4 0 %   9 8 . 5 0 %   9 7 . 4 0 %   9 8 . 8 0 %       T ab le  3 .   Ab latio n   s tu d y : p e r f o r m an ce   co m p ar is o n   with   a n d   with o u t k ey   e n h an ce m en ts   A r c h i t e c t u r e   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1   A c c u r a c y   B a se l i n e   R e sN e t   [ 2 0 ]   9 3 . 1 %   9 3 . 6 %   9 1 . 4 %   9 3 . 6 %   P r o p o se d   f u l l   m o d e l   9 8 . 4 %   9 8 . 5 %   9 7 . 4 %   9 8 . 8 %       T ab le  4 .   Pro p o s ed   m o d el  ar c h itectu r ev alu atio n   with   r esp ec t   to   d if f er e n t b ac k b o n e   lay er s   B a c k b o n e   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1   A c c u r a c y   R e sN e t 4 1   9 3 . 7 3 %   9 0 . 1 3 %   9 4 . 6 4 %   9 3 . 7 2 %   R e sN e t 5 0   9 8 . 4 3 %   9 8 . 5 1 %   9 7 . 4 6 %   9 8 . 8 2 %   R e sN e t 1 0 1   9 8 . 8 9 %   9 8 . 8 1 %   9 7 . 9 5 %   9 8 . 9 4 %     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         E fficien t m a s r eg io n - b a s ed   c o n vo lu tio n a l n e u r a l n etw o r k - b a s ed   a r ch itectu r e     ( N a d er Ma h mo u d )   4759   Fig u r 5   d ep icts   th co n f u s io n   m atr ix   f o r   th p r o p o s ed   m o d el  ar ch itectu r e .   T h an aly s is   o f   m is class if icatio n s   r ev ea ls   th at   3 3   n o n - C OVI D - 1 9   p n eu m o n ia  im ag es  wer m i s clas s if ied   as  n o r m al,   an d   1 3   C OVI D - 1 9   im ag es  wer e   m is c lass if ied   as  n o r m al.   Fu r th e r ,   t h p r o p o s ed   m o d el  m is class if ied   4 2   C OVI D - 1 9   ca s es  a s   n o n - C OVI D - 1 9   p n eu m o n ia,   wh ile  5 4   n o n - C OVI D - 1 9   ca s es  wer m is cla s s if ied   a s   C O VI D - 1 9 .   T h is   in d icate s   d if f icu lty   in   d is tin g u is h in g   b etwe en   t h ese  two   clin ically   s im ilar   co n d itio n s ,   w h ich   is   im p o r tan in   clin ical  p r o ce d u r es   wh er co r r ec tr ea tm en d ep en d s   o n   p r o p er   class if icatio n .   T h m is clas s if icatio n s   o f   C OVI D - 1 9   as n o n - C OVI D - 1 9   p n eu m o n ia  ( f alse n eg ativ es)  ar cr itical  co n ce r n ,   as th ey   m ay   lead   to   d elay e d   o r   im p r o p er   tr ea tm e n d ec is io n s .   C o n v er s ely ,   th m is cl ass if icatio n s   o f   n o n - C OVI D - 1 9   p n eu m o n ia  as  C OVI D - 1 9   ( f alse  p o s itiv es)  co u ld   r esu lt  in   u n n ec ess ar y   is o latio n ,   th o u g h   th e y   p o s lo wer   r is k   in   ter m s   o f   p u b lic  h ea lth   m an a g em en t.   C o n s id er in g   th e   m o d el  s en s itiv ity   an d   s p ec if icity ,   th e   y ield ed   s en s itiv ity   d etec tio n   f o r   C OVI D - 1 9   is   9 8 . 8 7 %,  wh ile  th s p ec if icity   is   9 9 . 4 4 %.  So m m is class if icatio n s   r esu lt  f r o m   th e   r ad io lo g ical  s im ilar ities   b etwe en   C OVI D - 1 9   an d   o th er   f o r m s   o f   p n eu m o n ia,   wh ich   m ak d i s tin ctio n   d if f icu lt.           Fig u r 5 .   C o n f u s io n   m atr i x   r e p r esen tin g   th class if icatio n   r e s u lts   o f   th p r o p o s ed   m o d el  o n   th d ataset   [ 2 9 ]       5.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s ed   an   ef f ec t iv Ma s k   R - C NN - b ased   ar ch itectu r f o r   th d iag n o s is   o f   C OVI D - 19  f r o m   c h est  C T   im ag es.  T h e   p r o p o s ed   ar ch itectu r e   in co r p o r ates  n o v el  im a g e n h an ce m en tech n iq u b ase d   o n   f u zz y   l o g ic,   y ield in g   n o ta b le  im p r o v em en ts   in   co n tr ast   an d   r ed u ce s   C T   im a g am b ig u ity .   Mo r eo v er ,   ad d itio n al  c o m p o n en ts   ar e   in teg r ated ,   s u ch   as  FP a n d   R o I Alig n ,   wh ich   en h an ce   s p atial  f ea tu r e   r ep r esen tatio n   a n d   class if icatio n   ac cu r ac y .   T h p r esen ted   ar ch itectu r is   q u an titativ ely   ass ess ed   o n   g e n er al  d ataset,   h en ce   y ield s   s u p er i o r   p er f o r m a n ce   o v er   s ev e r al  b en ch m ar k   m o d els  with   an   ac cu r ac y   o f   9 8 . 8 %.  T h ese  f in d in g s   s h o th m o d el’ s   r eliab ilit y   an d   r o b u s tn e s s ,   m ak in g   it  p r o m is in g   ca n d id ate  f o r   clin ical  s u p p o r in   th ea r ly   d etec tio n   o f   C OVI D - 1 9 .   Ap ar f r o m   it s   im m ed iate  ap p licatio n   to   C OVI D - 1 9   d iag n o s is ,   th m o d el' s   m o d u lar   d esig n   an d   ad a p tab ilit y   im p ly   g r ea p o s s ib ilit y   f o r   e x ten s io n   to   o th er   ch est - r elate d   d is ea s es,  s u ch   as  n o n - C OVI D - 1 9   p n eu m o n ia  o r   lu n g   f i b r o s i s .   Fu r th er m o r e ,   its   p er f o r m an c o n   a   lar g d ataset  en h an ce s   its   g en er aliza b ilit y   an d   p r ac tical  p r ep a r atio n   f o r   ap p licatio n   in   m e d ical  im ag in g   s y s tem s .   I n   s u m m ar y ,   th e   ef f ec tiv en ess   o f   th p r o p o s ed   a r ch itectu r d e m o n s tr ates  h o tailo r ed   p r ep r o ce s s in g   an d   d ee p   lear n in g   ar ch itectu r es  ca n   s i g n if ican tly   im p r o v d is ea s d etec tio n   ac c u r ac y .   Fu tu r e   wo r k   c o u ld   ex p l o r e   in co r p o r atin g   a d d itio n al  clin ic al  m etad ata s u ch   as  p atien s y m p to m s ,   m ed ical  h is to r y ,   o r   lab o r ato r y   r esu lts ,   wh ich   co u ld   f u r th e r   im p r o v e   m o d el’ s   ca p ab ilit y   to   d if f er en tiate  b etwe en   v is u ally   s im ilar   C T   s ca n s   an d   im p r o v d iag n o s tic  p r ec is io n .       F UNDING   I NF O R M A T I O   T h au th o r s   d ec lar th at  n o   f u n d in g   was r ec eiv e d   f o r   th is   s tu d y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   5 Octo b e r   20 25 :   4 7 5 1 - 4 7 6 1   4760   AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Nad er   Ma h m o u d                               Ash r af   B .   E l - Sis i                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ataset  u s ed   in   th is   s tu d y   is   av ailab le  at  h ttp s : //g ith u b . co m/h a yd en g u n r a j/C OV I DN et - CT r ef er en ce   n u m b e r   [ 3 0 ] .       RE F E R E NC E   [ 1 ]   T.   O z t u r k ,   M .   Ta l o ,   E.   A .   Y i l d i r i m,  U .   B .   B a l o g l u ,   O .   Y i l d i r i m,   a n d   U .   R a j e n d r a   A c h a r y a ,   A u t o ma t e d   d e t e c t i o n   o f   C O V I D - 1 9   c a ses   u si n g   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k w i t h   X - r a y   i ma g e s,   C o m p u t e rs  i n   Bi o l o g y   a n d   M e d i c i n e ,   v o l .   1 2 1 ,   Ju n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mp b i o m e d . 2 0 2 0 . 1 0 3 7 9 2 .   [ 2 ]   F .   K h a t a mi   e t   a l . ,   A   m e t a - a n a l y s i o f   a c c u r a c y   a n d   se n si t i v i t y   o f   c h e st   C T   a n d   R T - P C R   i n   C O V I D - 1 9   d i a g n o s i s,   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 9 8 - 020 - 8 0 0 6 1 - 2.   [ 3 ]   M .   A h m a d   e t   a l . ,   D e e p   b e l i e f   n e t w o r k   mo d e l i n g   f o r   a u t o mat i c   l i v e r   se g me n t a t i o n ,   I E EE   Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   2 0 5 8 5 2 0 5 9 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e ss. 2 0 1 9 . 2 8 9 6 9 6 1 .   [ 4 ]   T.   A i   e t   a l . ,   C o r r e l a t i o n   o f   c h e s t   C T   a n d   R T - P C R   t e s t i n g   f o r   c o r o n a v i r u d i s e a se  2 0 1 9   ( C O V I D - 1 9 )   i n   C h i n a :   A   r e p o r t   o f   1 0 1 4   c a ses ,   Ra d i o l o g y ,   v o l .   2 9 6 ,   n o .   2 ,   p p .   E3 2 E 4 0 ,   A u g .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 8 / r a d i o l . 2 0 2 0 2 0 0 6 4 2 .   [ 5 ]   J.  S h a t r i   e t   a l . ,   Th e   r o l e   o f   c h e st   c o mp u t e d   t o mo g r a p h y   i n   a s y m p t o ma t i c   p a t i e n t o f   p o s i t i v e   c o r o n a v i r u s   d i se a se  2 0 1 9 :   A   c a se   a n d   l i t e r a t u r e   r e v i e w ,   J o u r n a l   o f   C l i n i c a l   I m a g i n g   S c i e n c e ,   v o l .   1 0 ,   p .   3 5 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 5 2 5 9 / j c i s_ 5 8 _ 2 0 2 0 .   [ 6 ]   S .   S i d d i q u e   a n d   J .   C .   L.   C h o w ,   M a c h i n e   l e a r n i n g   i n   h e a l t h c a r e   c o mm u n i c a t i o n ,   En c y c l o p e d i a ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   2 2 0 2 3 9 ,   F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n c y c l o p e d i a 1 0 1 0 0 2 1 .   [ 7 ]   K .   M .   M .   U d d i n   e t   a l . ,   F e a t u r e   f u si o n   b a se d   V G G F u s i o n N e t   m o d e l   t o   d e t e c t   C O V I D - 1 9   p a t i e n t s u t i l i z i n g   c o m p u t e d   t o m o g r a p h y   sca n   i m a g e s,   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 022 - 2 5 5 3 9 - x.   [ 8 ]   Y .   S o n g   e t   a l . ,   D e e p   l e a r n i n g   e n a b l e a c c u r a t e   d i a g n o si o f   n o v e l   c o r o n a v i r u ( C O V I D - 1 9 )   w i t h   C i ma g e s,   I EEE / A C M   T ra n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   Bi o l o g y   a n d   B i o i n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   6 ,   p p .   2 7 7 5 2 7 8 0 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C B B . 2 0 2 1 . 3 0 6 5 3 6 1 .   [ 9 ]   J.  W .   J o h n s o n ,   A u t o ma t i c   n u c l e u s   seg m e n t a t i o n   w i t h   M a sk - R C N N ,   i n   A d v a n c e s   i n   C o m p u t e r   V i si o n ,   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 9 9 4 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 1 7 7 9 8 - 0 _ 3 2 .   [ 1 0 ]   K .   L i n   e t   a l . ,   F a c e   d e t e c t i o n   a n d   s e g me n t a t i o n   b a se d   o n   i mp r o v e d   mas k   R - C N N ,   D i s c re t e   D y n a m i c i n   N a t u re  a n d   S o c i e t y   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 1 1 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 9 2 4 2 9 1 7 .   [ 1 1 ]   H .   A l m u b a r a k ,   Y .   B a z i ,   a n d   N .   A l a j l a n ,   Tw o - st a g e   M a s k - R C N N   a p p r o a c h   f o r   d e t e c t i n g   a n d   se g me n t i n g   t h e   o p t i c   n e r v e   h e a d ,   o p t i c   d i s c ,   a n d   o p t i c   c u p   i n   f u n d u s   i m a g e s,”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 1 ,   p .   3 8 3 3 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 0 1 1 3 8 3 3 .   [ 1 2 ]   S .   M u l a y ,   G .   D e e p i k a ,   S .   J e e v a k a l a ,   K .   R a m,   a n d   M .   S i v a p r a k a sa m,   L i v e r   se g m e n t a t i o n   f r o mu l t i m o d a l   i m a g e u s i n g   H ED - M a s k   R - C N N ,   i n   M u l t i s c a l e   M u l t i m o d a l   Me d i c a l   I m a g i n g ,   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 1 9 ,   p p .   6 8 75 ,   doi 1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 3 7 9 6 9 - 8 _ 9 .   [ 1 3 ]   J. - H .   S h u ,   F . - D .   N i a n ,   M . - H .   Y u ,   a n d   X .   Li ,   A n   i m p r o v e d   M a sk   R - C N N   mo d e l   f o r   m u l t i o r g a n   se g me n t a t i o n ,   M a t h e m a t i c a l   Pro b l e m s i n   En g i n e e ri n g ,   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 1 1 ,   Ju l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 8 3 5 1 7 2 5 .   [ 1 4 ]   J. - Y .   C h i a o ,   K . - Y .   C h e n ,   K .   Y . - K .   Li a o ,   P . - H .   H s i e h ,   G .   Z h a n g ,   a n d   T . - C .   H u a n g ,   D e t e c t i o n   a n d   c l a ssi f i c a t i o n   t h e   b r e a s t   t u m o r s   u si n g   mas k   R - C N N   o n   s o n o g r a ms,   Me d i c i n e ,   v o l .   9 8 ,   n o .   1 9 ,   p .   e 1 5 2 0 0 ,   M a y   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 7 / m d . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 2 0 0 .   [ 1 5 ]   T.   S h i b a t a ,   A .   T e r a m o t o ,   H .   Y a m a d a ,   N .   O h m i y a ,   K .   S a i t o ,   a n d   H .   F u j i t a ,   A u t o ma t e d   d e t e c t i o n   a n d   s e g m e n t a t i o n   o f   e a r l y   g a st r i c a n c e r   f r o e n d o sc o p i c   i m a g e u si n g   M a s k   R - C N N ,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 1 ,   p .   3 8 4 2 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 0 1 1 3 8 4 2 .   [ 1 6 ]   C .   J i n   e t   a l . ,   D e v e l o p me n t   a n d   e v a l u a t i o n   o f   a n   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   s y st e f o r   C O V I D - 1 9   d i a g n o si s,   N a t u re   C o m m u n i c a t i o n s v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 4 6 7 - 020 - 1 8 6 8 5 - 1.   [ 1 7 ]   S .   H u   e t   a l . ,   W e a k l y   su p e r v i se d   d e e p   l e a r n i n g   f o r   C O V I D - 1 9   i n f e c t i o n   d e t e c t i o n   a n d   c l a ssi f i c a t i o n   f r o C i ma g e s,   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   1 1 8 8 6 9 1 1 8 8 8 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e ss. 2 0 2 0 . 3 0 0 5 5 1 0 .   [ 1 8 ]   M .   P o l si n e l l i ,   L.   C i n q u e ,   a n d   G .   P l a c i d i ,   A   l i g h t   C N N   f o r   d e t e c t i n g   C O V I D - 1 9   f r o m   C s c a n s   o f   t h e   c h e st ,   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   1 4 0 ,   p p .   9 5 1 0 0 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t r e c . 2 0 2 0 . 1 0 . 0 0 1 .   [ 1 9 ]   S .   B i sw a s,  S .   C h a t t e r j e e ,   A .   M a j e e ,   S .   S e n ,   F .   S c h w e n k e r ,   a n d   R .   S a r k a r ,   P r e d i c t i o n   o f   C O V I D - 1 9   f r o c h e s t   C i m a g e u si n g   a n   e n sem b l e   o f   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l s,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 5 ,   p .   7 0 0 4 ,   J u l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 1 1 5 7 0 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.