Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM)

## Klasifikasi Kanker dan Artery pada Citra Computed Tomography Menggunakan Deep Learning Convolution Neural Network
Sri Widodo
Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Duta Bangsa Surakarta Jl. KH. Samanhudi No.93, Sondakan, Laweyan, Surakarta, Indonesia
Korespondensi E-mail: sri_widodo@udb.ac.id
Submitted: 31 Oktober 2022, Revised: 17 Desember 2022, Accepted: 21 Desember 2022

## Abstract
Detection of lung cancer can significantly reduce the average death rate from lung cancer. Research on detection of lung cancer has been done. Most research on lung cancer detection always begins with image preprocessing, lung segmentation, lung candidate segmentation and lung cancer detection. These steps can cause the detection process to take a long time. The proposed research is to classify cancer and arterial images on CT-Scan using   Convolution Neural Network (CNN). This research consists of two main points. Starting with the process of determining the region of interest (ROI) from the image of cancer and artery. The second is cancer classification and artery using CNN deep learning. The accuracy obtained from testing is 95%.
Keyword: CNN, CtScan, Deep Learning, Lung Cancer, ROI

## Abstrak
Deteksi  awal  kanker  paru  dapat  menurunkan  rata-rata  angka  kematian  akibat  kanker  paru  secara  signifikan. Penelitian tentang deteksi awal kanker paru sudah banyak dilakukan. Sebagian besar studi mengenai deteksi kanker paru pada CT-Scan selalu diawali dengan preprosesing citra, segmentasi paru, segmentasi kandidat paru dan deteksi kanker  paru.  Langkah-langkah  tersebut  dapat  menyebabkan  proses  deteksi  membutuhkan  waktu  yang  lama. Penelitian  yang  dilakukan  adalah  melakukan  klasifikasi  kanker  dan  arteri  pada  gambar Computed  Tomography menggunakan Convolution  Neural  Network  (CNN) .  Penelitian  ini  terdiri  dari  dua  hal  pokok.  Pertama  adalah preprosesing  dari citra kanker dan artery.  Kedua adalah klasifikasi  kanker dan artery  menggunakan deep learning CNN. Akurasi tertinggi yang didapatkan dari ujicoba adalah 95%.
Kata Kunci: CNN, CtScan, Deep Learning, Lung Cancer, ROI

## Pendahuluan
Secara garis besar kanker paru adalah pertumbuhan  sel-sel  yang tidak terkendali di dalam organ paru (1).  Dokter biasanya menggunakan pemeriksaan radiologi untuk mendiagnosa kanker paru. Selama beberapa  tahun  terakhir  penelitian  tentang  kanker  paru  masih  banyak  dibicarakan  oleh  para  peneliti. Pertama adalah penelitian dari Bhagyashri, yaitu deteksi sel kanker paru pada CT-Scan menggunakan metode  pengolahan  citra(2).  Metode  segmentasi  yang  digunakan  adalah  metode thresholding (pengambangan) dan watershed . Sedangkan untuk memprediksi kanker paru menggunakan pendekatan binerisasi  dan  proses  masking.  Metode  segmentasi  dengan watershed mempunyai  akurasi  85.27% sedangkan  segmentasi  menggunakan thresholding mempunyai  akurasi  81.24%.  Penelitian  kedua  adalah penelitian  dari  Vijay A.Gajdhane adalah deteksi kanker paru pada citra CT-Scan menggunakan berbagai teknik  pengolahan  citra(3).  Pertama  preprosesing  dengan  mengunakan filter gabor dan  segmentasi menggunakan watershed . Untuk ekstraksi Region of Interest (ROI) menggunakan tiga fitur yaitu area adalah jumlah dari piksel warna putih pada bidang yang diekstraksi, perimeter adalah panjang dari batas Region of  Interest  (ROI )  yang  diekstraksi,  dan eccentricity adalah  bentuk  dari  objek  yang  bulat.  Klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machines.
Penelitian  ketiga  adalah  penelitian  dari  Disha  Sharma  adalah  indentifikasi  kanker  paru menggunakan teknik pengolahan citra (4). Penelitian dimulai dengan tahapan preprosesing dari citra yaitu penghilangan noise (derau), dan peningkatan kualitas citra menggunakan filter Wiener . Fitur yang digunakan untuk mengidentifikasi nodul adalah ROI, calcification, bentuk, ukuran nodul dan perbaikan kontras. Akurasi yang didapatkan adalah 80%. Penelitian keempat adalah penelitian dari Mahersia, yaitu deteksi nodul paru dari citra CT-Scan. Dalam penelitiannya menggunakan tiga tahapan untuk mendeteksi nodul
paru,  yaitu:  preprosesing,  segmentasi  paru  dan  klasifikasi  kandidat  nodul  (5).  Penelitian  ini  lebih ditekankan  pada  lokasi  dari  nodul.  Metode  yang  digunakan  adalah  klasifikasi  dan  klastering,  yang meliputi: Fuzzy dan jaringan saraf, SVM dan LDA. Penelitian selanjutnya adalah penelitian dari Mokhled yang  melakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  kanker  paru  menggunakan  teknik image  processing (6). Penelitian dimulai dengan pengolahan citra untuk perbaikan kualitas dari citra menggunakan filter Gabor dan Gausian. Segmentasi menggunakan Binarization and Masking Approach. Fitur yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah pixels percentage and mask-labelling . Akurasi yang didapatkan adalah 85.7%. Dari penelitian di atas dapat diketahui bahwa deteksi kanker paru yang dilakukan, menggunakan tahapan yang sangat panjang, dimulai dari akuisisi data, pemrosesan awal citra, segmentasi organ paru, segmentasi bagian yang dicurigai sebagai kanker, ekstraksi fitur dan terakhir adalah klasififikasi kanker dan bukan kanker. Proses deteksi sangat menggantungkan pada proses segmentasi. Proses segmentasi pada organ paru sangat sulit dilakukan, khususnya jika kanker paru bentuknya sangat besar dan mengenai dinding paru, sehingga batas paru kelihatan tidak jelas pada CT-Scan. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengklasifikasikan  citra kanker dan artery  menggunakan Metode Jaringan Syaraf Konvolusi pada CT-Scan.  Metode Jaringan Syaraf Konvolusi atau Convolutional Neural Network (CNN) merupakan bagian dari Deep Neural Network.
Penelitian tentang deteksi kanker menggunakan deep learning yang pertama adalah penelitian dari Kulkarni (7). Penelitian yang dilakukan adalah mendiagnosis dini kanker paru. Keluaran yang dihasilkan adalah  membedakan  kanker  paru  jinak  dan  ganas.  Klasifikasi  menggunakan  metode Deep  Learning Convolutional  Neural  Network pada  gambar  CTScan.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  metode  ini berhasil mendeteksi kanker, meskipun dataset yang digunakan jumlahnya kecil. Penelitian yang dilakukan oleh  Bijaya  adalah  mendeteksi  kanker  paru-paru  menggunakan  gambar  histopatologi  dengan  metode Convolutional Neural Network (CNN). Hasil klasifikasi berupa gambar kanker jinak, adenokarsinoma, dan karsinoma sel skuamosa. Akurasi yang didapatkan mencapai 96,11% dan 97,20%  (8). Penelitian yang dilakukan oleh Hamdalla adalah membuat sistem berbantuan komputer diperkenalkan untuk mendeteksi kanker paru-paru dalam kumpulan data yang dikumpulkan dari Rumah Sakit Irak dengan CNN, dengan arsitektur  AlexNet  untuk  membantu  diagnosis  kasus  pasien:  normal,  jinak,  atau  ganas.  Model  yang diusulkan memberikan akurasi tinggi hingga 93,548%, nilai sensitivitas 95,714%, dan nilai spesifitas 95% (9).  Kalaivani melakukan deteksi kanker  paru menggunakan  Jaringan Saraf  tiruan dari gambar CT. Proses  klasifikasi  adalah  membedakan  antara  citra  paru-paru  normal  dan  ganas  menggunakan  CNN dengan arsitektur DenseNet dan adaptive boosting algorithm . Dataset yang digunakan berjumlah 201 gambar paru-paru, dimana 85% dari gambar digunakan untuk pelatihan dan 15% dari gambar digunakan untuk pengujian dan klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mencapai akurasi 90,85% (10).
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk mendeteksi kanker paru dengan menggunakan sistem cerdas dengan metode klasik, contohnya adalah Support Vector Machine (SVM). Tahapan yang diusulkan meliputi segmentasi paru, segmentasi kandidat kanker, ekstraksi ciri dan klasifikasi. Untuk klasifikasi citra kanker berbasis global dan berbasis region. Metode berbasis global yang digunakan adalah histogram warna. Metode ini hanya menghitung frekuensi piksel gambar sehingga sangat sensitif terhadap perubahan cahaya dan geometris.  Pendekatan berbasis wilayah dibagi menjadi beberapa wilayah yang mewakili objek. Kelemahan dari metode ini adalah pada saat  melakukan  segmentasi  citra,  seringkali  hasil  segmentasinya  tidak  sesuai  dengan  objek  yang diinginkan. Selain itu tahapannya terlalu panjang dan tingkat akurasinya juga rendah. Sedangkan deteksi kanker menggunakan Deep Learning Convolution Neural Network (CNN) citra yang digunakan adalah citra asli yang ukurannya sangat besar. Hal ini menyebabkan proses deteksi kanker paru memerlukan waktu yang sangat lama, tetapi akurasinya lebih baik dibanding metode klasik.
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Convolution  Neural  Network (CNN)  dengan menggunakan  citra  yang  dilokalisasi  dengan  melakukan  segmentasi.  Segmentasi  pertama  adalah segmentasi paru, sedangkan segmentasi kedua adalah segmentasi citra yang dicurigai sebagai kanker paru. Sehingga  ukuran  dari  citra  semakin  kecil.  Citra  ini  yang  disebut  citra  yang  dilokalisasi,  yang  akan digunakan untuk proses deteksi. Dampaknya adalah waktu yang digunakan untuk proses deteksi dapat dikurangi. Kelas yang digunakan ada dua, yaitu kanker dan artery. Penelitian mempunyai dua tahapan. Tahapan yang pertama adalah pengolahan awal (preprosesing) citra yang meliputi penyamaan ukuran,
penskalaan dan pembuatan data training dari citra kanker dan artery.  Yang kedua adalah klasifikasi  kanker dan artery  menggunakan deep learning CNN.

## Metode Penelitian
Dataset
Citra CT Scan dalam penelitian ini dihasilkan melalui alat Computerized Tomography Scanner (CT- Scan) yang ada di RSUD Ir. Soekarno Sukoharjo, Jawa Tengah, Indonesia. Data gambar yang digunakan citra Ct-Scan kanker dan artery dengan ukuran 60x60 pixel dengan ketebalan 0.5 mm. Data training yang digunakan  sebanyak  140,  dengan  masing-masing  kategori  jenis  sebanyak  70  citra  Ct-Scan.  Gambar  1 menunjukkan gambar CT-Scan kanker dan artery.
Gambar 1. Citra Ct-Scan (a). Kanker, (b) Artery

## Klasifikasi Kanker Dan Artery
Convolutional  Neural  Network  (CNN) adalah  arsitektur  yang  mampu  mengenali    suatu  objek, walaupun  objek  tersebut  dalam  posisi  yang  berbeda  pada  input.  Kontribusi  CNN  adalah  pada convolution dan pooling layer. Convolution bekerja dengan prinsip sliding window dan weight sharing (mengurangi  kompleksitas  perhitungan). Pooling  layer berguna  untuk  merangkum  informasi  informatif yang dihasilkan oleh suatu convolution (mengurangi dimensi). Untuk proses klasifikasi, dilakukan dengan melewatkan satu vektor hasil beberapa operasi convolution dan pooling pada multilayer perceptron (feed-forward neural network) yang dikenal sebagai fully connected layer pada ujung akhir CNN.  Gambar 2 menjelaskan tentang tahapan-tahapan klasifikasi dengan menggunakan Convolution Neural Network (CNN) .
Gambar 2.
Flowchart Klasifikasi Dengan Menggunakan Convolution Neural Network
Berdasakan Gambar 2 di atas dapat diketahui bahwa  dalam arsitektur CNN, terdapat dua bagian, yaitu Feature  Extraction  Layer dan Fully-Connected  Layer . Feature  learning layer  adalah  teknik  yang memungkinkan sebuah sistem berjalan secara otomatis untuk menentukan representasi dari sebuah citra menjadi fitur-fitur yang merepresentasikan citra tersebut. Sedangkan Fully-Connected Layer adalah layer yang digunakan untuk proses klasifikasi berdasarkan hasil dari feature learning. Gambar 3 menunjukkan jika flowchart di atas diubah ke dalam bentuk gambar.

## Gambar 3. Skema Arsitektur Convolution Neural Network
Gambar 3 menunjukkan bahwa konvolusi merupakan tahapan awal dari feature learning. Proses konvolusi dilakukan dengan mengkombinasikan  dua buah deret angka yang menghasilkan deret angka yang ketiga. Hasilnya  berupa matriks array. Pada gambar 3, masukan adalah citra dengan ukuran piksel 60x60x3.  Artinya  bahwa  citra  tersebut  mempunyai  lebar  dan  tinggi  piksel  60,  dan  citra  tersebut merupakan citra RGB, karena citra mempunyai 3 saluran (chanel) yaitu red , green , dan blue. Nilai matriks dari setiap channel piksel berbeda-beda. Selanjutnya citra masukan akan dikonvolusi dengan nilai filter yang sudah dipilih. Untuk menentukan pola apa yang akan dideteksi dengan menggunakan filter tersebut. Konvolusi  dilakukan  dengan  mengalikan  filter  dengan  nilai  pada  matriks  input.    Ukuran kernel yang digunakan pada konvolusi adalah 3x3, dan jumlah filter konvolusi 60 piksel.  Hasil dari konvolusi adalah gambar yang mempunyai 60 fitur map, seperti  ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Konvolusi
Pada Gambar 5 ditunjukkan cara kerja dari proses konvolusi. Citra masukan mempunyai ukuran piksel 5x5.
Gambar 5.

## Gambaran Perhitungan Konvolusi
Ukuran kernel yang digunakan pada proses konvolusi di atas adalah  3x3, sedangkan stride yang digunakan satu. Stride menunjukkan  jumlah pergeseran kernel terhadap matriks masukan dengan jumlah satu. Gambar 6 menunjukkan pergeseran kernel dengan stride satu.

## Gambar 6. Posisi Kernel Stride Satu Pada Konvolusi
Langkah selanjutnya adalah operasi pooling yang dilakukan pada pooling layer. Pooling layer terdiri dari sebuah filter dengan ukuran dan stride tertentu yang bergeser pada seluruh area feature map. Hal ini menyebabkan  proses  komputasinya  memakan  waktu  lama.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  dilakukan dengan mengurangi dimensi dari feature map ( downsampling ) menggunakan pooling layer. Sehingga proses komputasi  berjalan  cepat,  dikarenakan  parameter  yang  harus  di  update  semakin  sedikit  dan  untuk mengatasi overfitting. Pooling yang digunakan adalah Max Pooling .   Gambar 7 menampilkan  gambaran dari proses pooling.

## Gambar 7. Proses Maxpooling
Tahapan  selanjutnya  adalah  klasifikasi  kanker  dan  artery.  Pada  tahapan  klasifikasi  terdapat  dua proses, yaitu Flaten dan Fully Conected. Feature map yang dihasilkan dari feature extraction masih berbentuk multidimensional array, sehingga harus melakukan reshape dari feature map menjadi sebuah vector agar bisa digunakan sebagai input dari fully-connected layer , oleh karena itu harus dilakukan proses flaten .

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  yang  dilakukan  adalah  melakukan  klasifikasi  kanker  paru,  dan  artery  dari  CT-Scan menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN).  Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  nilai  akurasi  yang  didapatkan.  Untuk  mengetahui  akurasi  dari metode yang digunakan dilakukan dengan membandingkan antara hasil deteksi kanker dari metode yang
diusulkan  dengan  hasil  deteksi  kanker  oleh  dokter.  Untuk  menghitung  akurasi  dengan  menggunakan matrik Konfusi. Pengujian dilakukan sebanyak 3 kali. Ketiga pengujian dijelaskan sebagai berikut.

## Pengujian Dengan Dataset Citra CT-Scan Asli
Pada pengujian ini  menggunakan dataset citra CT-Scan asli dengan ukuran 1024 x 1024 piksel. Jumlah epoch sebanyak 30 dan  nilai learning rate 0.001. Data training yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8.

## Citra CT-Asli
Citra CT Kanker Paru (kiri), Citra CT Normal (kanan)
Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  lima  kali.  Dataset  yang  digunakan  sebanyak  200  data  (kanker sebanyak 100, dan artery sebanyak 100). Pengujian pertama sampai kelima menggunakan data training masing-masing 100, 120, 140, 160, dan 180. Sedang data uji yang digunakan dari test kesatu sampai kelima berturut-turut adalah 100, 80, 60,40 dan 20.  Hasil pegujian dengan dataset citra CT asli ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1.

## Hasil Pengujian Dengan CT-Scan Asli
No  Jumlah Data Training Data Testing Akurasi 1 100 100 74% 2 120 80 85% 3 140 60 73.3% 4 160 40 75% 5 180 20 55%
Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  Matrik  Konfusi.  Pengujian  dilakukan sebanyak  5  kali.  Perbandingan  jumlah  data  training  dan  data  testing  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Data training  adalah  data  yang  akan  dilatih  dalam  sistem  cerdas,  sehingga  dapat  mengenali  terhadap  data pengujian, sedangkan data testing adalah data yang digunakan untuk menguji sistem yang tidak terdapat pada data training. Gambar 9 menunjukkan Confusion Matrix pengujian  menggunakan data training 180 dan data testing sebanyak 20 data.

## Gambar 9. Konfusion Matrik  Pengujian Menggunakan Citra CT Asli
Gambar 9   menunjukan hasil  deteksi kanker dengan menggunakan data testing sebanyak 20 data. Dari  20  data  testing,  citra  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  kanker  sebanyak  6,  citra  kanker  dan diklasifikasikan bukan kanker sebanyak 4, citra bukan kanker diklasifikasikan sebagai kanker  sebanyak 1,    dan  citra  bukan  kanker  diklasifikasikan  sebagai  citra  bukan  kanker  sebanyak  9.  Jadi  akurasi  yang dihasilkan dari hasil testing dengan input citra CT-Scan asli, nilai learning rate sebesar 0.001 dan jumlah data training 180 dan data testing sebanyak 20 data, akurasi yang didapatkan sebesar 75%.

## a. Pengujian Kedua Dengan menggunakan Data CT-Scan Area Paru
Pengujian  kedua  menggunakan  data  dari  citra  CT-Scan  Paru  yang  sudah  dipisahkan  dengan jaringan di sekitarnya. Metode yang digunakan untuk segmentasi paru adalah Active Shape Model (ASM) (11).  Data training CT-Scan Paru  ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10.

## Data CT-Scan Paru
Citra CT Paru Dengan Kanker (kiri), Citra CT Paru Normal (kanan)
Pengujian dilakukan sebanyak 5 lima kali. Pengujian pertama sampai kelima menggunakan data training masing-masing 90, 108, 126, 144, dan 162. Sedang data uji yang digunakan dari test kesatu sampai kelima berturut-turut adalah 90, 72, 54, 38 dan 18. Hasil pegujian dengan dataset citra CT asli ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Dengan CT-Scan Area Paru NO JUMLAH DATA TRAINING DATA TESTING AKURASI 1 90 90 85.6% 2 108 72 87.5% 3 126 54 90.7% 4 144 36 91.7% 5 162 18 94.4%
Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  Matrik  Konfusion.  Gambar  11 menunjukkan Confusion Matrix dari salah satu pengujian dengan menggunakan data training 162 dan data  testing  18,  didapatkan  nilai  akurasi  sebanyak  94.4%.    Confusion  Matrix  dari  pengujian  tersebut ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11.

## Konfusion Matrik  Pengujian Menggunakan Citra CT Paru

## Pengujian Ketiga dengan Menggunakan Data CT-Scan yang Dilokalisasi
Pengujian  ketiga  menggunakan  data  dari  citra  yang  dilokalisasi  (kandidat  kanker  atau  kandidat artery ). Metode yang digunakan untuk segmentasi  kandidat kanker dan kandidat artery adalah matematika morfologi  (12),  (13),  (14),  (15).  Data  training  kandidat  kanker  dan  kandidat artery ditunjukkan  pada Gambar 12.
Gambar 12.

## Data CT-Scan Yang Dilokalisasi
Citra CT Kandidat  Kanker (kiri), Citra CT Kandidat artery (kanan)
Pengujian dilakukan sebanyak 5 lima kali. Pengujian pertama sampai kelima menggunakan data training masing-masing 100, 120, 140, 160, dan 180. Sedang data uji yang digunakan dari test kesatu sampai kelima berturut-turut adalah 100, 80, 60, 40 dan 20.   Training progress dari dengan menggunakan data training 180 dan data testing sebanyak 20 data, dengan learning rate 0.001 dan epoch 30 ditunjukkan pada Gambar 13. Hasil pegujian dengan dataset citra CT yang dilokalisasi ditunjukkan pada Tabel 3.
Gambar 13.

## Training Progress
Tabel 3. Hasil Pengujian Dengan CT-Scan Yang Dilokalisasi NO Jumlah Data Training Data Testing Akurasi 1 100 100 87% 2 120 80 83.8% 3 140 60 85% 4 160 40 90% 5 180 20 95%
Confusion Matrix dari salah satu pengujian dengan menggunakan data training kandidat kanker dan kandidat artery sebanyak 180 dan data testing 20, didapatkan nilai akurasi sebanyak 95%.  Confusion Matrix dari  pengujian tersebut ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 14.
Confusion Matriks Pengujian Menggunakan Data Kandidat Kanker Yang Dilokalisasi

## Kesimpulan
Berdasarkan ujicoba yang telah dilakukan dengan menggunakan data training kandidat kanker dan artery dengan input berukuran 60x60 pixel, nilai learning rate sebesar 0.001, ukuran filter 3x3, jumlah epoch 30, data training 180, dan data testing 20, menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 95%. Sehingga untuk  deteksi  kanker  menggunakan  Deep  Learning  pada  citra  CT-Scan  menggunakan  citra  yang dilokalisasi sangat tepat.

## Ucapan Terima Kasih
Kami mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Universitas Duta Bangsa yang telah memberikan dukungan kepada kami melalui program hibah penelitian yaitu Hibah Terapan Internal pada tahun 2021.

## Daftar Pustaka
1. Association AL. State of Lung Cancer [Internet]. 2018. Available from: https://www.lung.org/our- initiatives/research/monitoring-trends-in-lung-disease/state-of-lung-cancer/
2. Patil BG, Jain SN. Cancer Cells Detection Using Digital Image Processing Methods . Int J Latest Trends Eng Technol. 2014;3(4):45 – 9.
3. A.Gajdhane MV, L.M PD. Detection of Lung Cancer Stages on CT scan Images by Using Various Image Processing Techniques . IOSR J Comput Eng. 2014;16(5):28 – 35.
4. Sharma D, Gagandeep J. Identifying Lung Cancer Using Image Processing Techniques . Int Conf Comput Tech Artif Intell.
5. Mahersia H, Zaroug M, Gabralla L. Lung Cancer Detection on CT Scan Images: A Review on the Analysis Techniques .  Int  J  Adv  Res  Artif  Intell  [Internet].  2015;4(4).  Available  from: http://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=4&Issue=4&Code=ijarai&SerialNo=6
6. Sahni P, Mittal N. Breast Cancer Detection Using Image Processing Techniques. Lect Notes Mech Eng. 2019;(March):813 – 23.
7. Tiwari  L,  Awasthi  V,  Patra  RK,  Miri  R,  Raja  H,  Bhaskar  N. Lung  Cancer  Detection  Using  Deep Convolutional Neural Networks . In 2022. p. 373 – 85. Available from: https://link.springer.com/10.1007/978-981-19-1559-8_37 8. Hatuwal BK, Thapa HC. Lung Cancer Detection Using Convolutional Neural Network on Histopathological Images .  Int  J  Comput  Trends  Technol  [Internet].  2020  Oct  25;68(10):21 – 4.  Available  from: http://ijcttjournal.org/archives/ijctt-v68i10p104
9. Al-Yasriy HF, AL-Husieny MS, Mohsen FY, Khalil EA, Hassan ZS. Diagnosis of Lung Cancer Based on CT Scans Using CNN . IOP Conf Ser Mater Sci Eng [Internet]. 2020 Nov 1;928(2):022035. Available from: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/928/2/022035
10. Kalaivani N, Manimaran N, Sophia S, D. Devi D. Deep Learning Based Lung Cancer Detection and Classification . IOP Conf Ser Mater Sci Eng. 2020;994(1).
11. Widodo S, Wijiyanto. Software Development for Three Dimensional Visualization of Lung on Computed Tomography  Scans  Using  Active  Shape  Model  and  Volume  Rendering .  J  Theor  Appl  Inf  Technol. 2014;65(1):154 – 60.
12. Widodo S, Rohmah RN, Handaga B, Arini LDD. Lung Diseases Detection Caused by Smoking Using Support  Vector  Machine .  Telkomnika  (Telecommunication  Comput  Electron  Control. 2019;17(3):1256 – 66.
13. Widodo  S,  Rohmah  RN,  Handaga  B. Classification  of  Lung  Nodules  and  Arteries  in  Computed Tomography Scan Image Using Principle Component Analysis . Proc - 2017 2nd Int Conf Inf Technol Inf Syst Electr Eng ICITISEE 2017. 2018;2018-January(November):153 – 8.
14. Widodo S, Rosyid I, Faizuddin Bin Noor M, Bin Ismail R. Texture Feature Extraction To Improve Accuracy  of  Malignant  and  Benign  Cancer  Detection  on  Ct-Scan  Images .  Int  J  Psychosoc  Rehabil. 2020;24(09):3540 – 54.
15. Widodo S, Duta U, Surakarta B. Improved Accuracy in Detection of Lung Cancer Using Self Organizing Map . J Crit Rev. 2020;7(14).