## PEMANFAATAN DEEP LEARNING UNTUK SEGMENTASI PARU- PARU DARI CITRA X-RAY DADA
(UTILIZATION OF DEEP LEARNING TO SEGMENT THE LUNGS FROM CHEST X-RAY IMAGES)
Dinar Wakhid Putranto 1) , Andi Sunyoto 2) , dan Asro Nasiri 3)
1) Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta, 2,3) Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Padjajaran Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, DIY e-mail: dinarwp@students.amikom.ac.id 1) , andi@amikom.ac.id 2) , asro@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pemeriksaan  rontgen  dada  atau  thoraks  merupakan  pemeriksaan  penunjang  yang  paling  umum  digunakan dalam  pendiagnosaan  penyakit  paru-paru.  Selain  karena  cepat  pemeriksaan  rontgent  lebih  ekonomis dibandingkan  pemeriksaan  CT-scan  atau  pemeriksaan  darah  di  laborat.  Sebelum  menentukan  penyakir  yang tampak dari gambar paru-paru di dalam citra rontgent dada, dokter terlebih dahulu menentukan batas area paru- parunya.  Tidak  setiap  citra  X-Ray  dada  memiliki  gambaran  paru-paru  yang  normal,  sebagian  menampilkan gambaran yang tidak normal terlihat kabut putih atau perubahan morfologi dikarenakan adanya proses penyakit paru-paru. Sebagai salah satu arsitektur dari CNN yang dapat digunakan dalam melakukan segmentasi paru-paru adalah  UNET  yang  merupakan  arsitektur  encode-decoder.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  melatih  model pembelajaran  mendalam  dengan  arsitektur  CNN  U-Net.  Dari  hasil  percobaan  yang  kami  lakukan  model  yang diusulkan  tersebut  dapat  menunjukkan  kemampuan  dalam  mengenali  batas  paru-paru  meskipun  terdapat gambaran  paru-paru  yang  tidak  normal  atau  berkabut.  Performa  dari  model  dihitung  dengan  mengukur  nilai akurasi piksel dan nilai tumpang tindih dengan Jaccard Index (IoU), didapatkan nilai keduanya secara berurutan adalah 98,25% dan 94,54%.
Kata Kunci : paru-paru, pembelajaran mendalam, rontgen, segmentasi.

## ABSTRACT
Chest or thoracic X-ray examination is the most commonly used supporting examination in the diagnosis of lung diseases. In addition to being quick, X-rays are more economical than CT scans or laboratory blood tests. Before determining the disease that appears from the lung image in the chest X-ray image, the doctor first determines the boundaries of the lung area. Not every chest X-Ray image has a normal lung image, some display abnormal images that look white haze or morphological changes due to lung disease processes. As one of the CNN architectures that can be used in segmenting the lungs is UNET which is an encode-decoder architecture. This research tries to train a deep learning model with U-Net CNN architecture. From the results of our experiments, the proposed model can show  the  ability  to  recognize  lung  boundaries  even  though  there  are  abnormal  or  foggy  lung  images.  The performance of the model is calculated by measuring the pixel accuracy value and the overlap value with Jaccard Index (IoU), the values of both are 98.25% and 94.54% respectively.
Keywords : deep learning, lung, segmentation, x-ray.

## I. P ENDAHULUAN
emeriksaan rontgen dada merupakan pemeriksaan  penunjang  yang  paling  umum digunakan  dalam  menentukan  diagnosa penyakit paru-paru. Hal ini dikarenakan pemeriksaan rontgen mudah dilakukan oleh rumah sakit  dengan  biaya  operasional  yang  rendah  dan risiko  radiasi  yang  wajar.  Ada  banyak  penyakit paru-paru  yang  dapat  ditegakkan  berdasarkan pemeriksaan X-Ray dada,  misalnya  seperti tuberkulosis,  pneumothorax,  emfisema,  dan  lain- lain. Apabila tidak didiagnosa sejak awal penyakit-
penyakit  tersebut  dapat  menyebabkan  kondisi kesehatan  yang  buruk  atau  bahkan  kematian. Untuk dapat meningkatkan performa dalam proses deteksi  penyakit  diperlukan  sistem Computer Assisted  Diagnostic (CAD)  yang  handal.  Sistem CAD yang handal perlu mendukung lebih banyak variasi  dari  bentuk  paru-paru  yang  dimungkinkan mengalami  perubahan  morfologi  dikarenakan terdapat penyakit di dalamnya[1].
Segmentasi sebagai salah satu proses yang tidak terpisahkan dari CAD dalam melakukan klasifikasi penyakit.  Segmentasi  paru-paru  pada  citra X-Ray dada  dapat  dilakukan  menggunakan  metode
P
pengolahan citra seperti deteksi tepi menggunakan teknik Canny  Edge [2]  yang  mana  teknik  tersebut dapat  menunjukkanperforma  hingga  80,9%  untuk skor  IoU.  Teknik  tersebut  tidak  memerlukan dataset yang banyak untuk melakukan pengembangan  namun  akan  sangat  menyulitkan apabila  terdapat  banyak  citra  dalam  jumlah  besar yang harus disegmentasi. Berikutnya teknik deteksi tepi untuk mengenali batas paru-paru dikembangkan  dengan  menambahkan  struktur Random Forest menjadi Structured Edge Detection (SED)[3].  Teknik  tersebut  dapat  menunjukkan performa yang lebih tinggi daripada sekedar teknik deteksi  tepi  sebelumnya,  namun  teknik  SED mengalami kegagalan di dalam menentukan batas tepi  dari  paru-paru  pada  citra X-Ray dada  yang memiliki  perubahan  morfologi  paru-paru  karena penyakit  tertentu.  Percobaan  untuk  melakukan segmentasi  paru-paru  juga  dilakukan  oleh  Zotin menggunakan deteksi tepi yang dipadukan dengan Otsu  Thresholding kemudian  dilanjutkan  dengan ekstraksi  fitur  menggunakan  GLCM  untuk klasifikasi  penyakit[4].  Pada  percobaan  tersebut citra X-Ray dada diberi perlakuan Noise Reduction dan Contrast  Adjustment agar  kualitas  gambar meningkat  menjadi  lebih  jelas.  Dari  hasil segmentasi didapatkan nilai IoU 91,5%.
Tantangan  di  dalam  melakukan  segmentasi untuk jumlah citra yang cukup banyak dapat diatasi dengan  memanfaatkan Deep  Learning (DL) sebagai  metode  dalam  melatih  kemampuan komputer. Seiring dengan perkembangan teknologi GPU  saat  ini  DL  dapat  dikembangkan  dengan memanfaatkan kemampuan GPU dalam melakukan pelatihan segmentasi citra[1]. Pelatihan model segmentasi menggunakan metode DL dapat memanfaatkan  Jaringan  Konvolusi  Penuh  yang membaca  Input  berupa  citra  dan  mengeluarkan Output dalam bentuk kemungkinan atau probabili- tas setiap piksel sebagai paru-paru atau bukan.
Segmentasi berdasarkan  klasifikasi piksel dapat menggunakan metode Shallow Learning (SL) dan DL. Metode DL dapat mengungguli performa dari SL  yang  mana  SL  melakukan  ekstraksi  fitur menggunakan metode konvensional[5]. Segmentasi citra medis menggunakan metode DL yang  populer  menggunakan  SegNet  dan  U-Net. Arsitektur  U-Net  pertama  kali  ditemukan  dan diperkenalkan  oleh[6]  sebagai  model  Jaringan Konvolusi Penuh yang terdiri dari bagian encoder
dan decoder .  Arsitektur  tersebut  tidak  mengalami kesulitan  dalam  melakukan  pembelajaran  untuk segmentasi  meskipun  jumlah  dataset  pada  citra medis yang terbatas.
Problem  dari  pelatihan  model  DL  adalah  kebu- tuhan akan dataset dalam jumlah yang sangat besar sedangkan  dataset  dari  bidang  medis  sangat terbatas sehubungan dengan sulitnya mendapatkan data  pemeriksaan  pasien  secara  bebas.  Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan sebuah arsitektur DL  yang  dapat  dilatih  dengan  jumlah  dataset terbatas.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  membuk- tikan bahwa metode segmentasi menggunakan ar- sitektur CNN U-Net dapat dilatih meskipun hanya dengan  jumlah  dataset  yang  sedikit  sebagaimana pada saat U-Net diperkenalkan[6].

## II. STUDI PUSTAKA
Di dalam melaksanakan  tugas segmentasi paru- paru  dari  citra X-Ray dada  dapat  dilakukan berbagai metode mulai dari metode yang sederhana seperti  pengolahan  citra  konvensional  hingga metode  yang  menggunakan  teknik  pembelajaran mesin.  Salah  satu  metode  menggunakan  teknik pengolahan  citra  dapat  menggunakan  teknik deteksi tepi[3]. Pada penelitian tersebut gambar X- Ray dada diambil dari dataset publik JSRT. Untuk mendapatkan area dari paru-paru yang diinginkan dilakukan  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  yaitu dimulai dengan melakukan deteksi tepi menggunakan Structured  Edge  Detector (SED) yang dikembangkan dari Random Decision Forest . Untuk  menentukan  batas  tulang  dada  dan  tulang rusuk  digunakan  metode Canny  Edge  Detector . Metode  yang  dilakukan  tersebut  menunjukkan performa yang baik dalam mendeteksi batas paru- paru  dengan  nilai  IoU  94,6%.  Metode  tersebut memiliki kelemahan dalam mendeteksi batas paru- paru pada citra X-Ray dada dengan gambaran paru- paru  berkabut.  Untuk  gambar  paru-paru  berkabut tidak berhasil dilakukan deteksi tepi sehingga area paru-paru  tidak  dapat  ditentukan  dan  terkadang berhasil pada sebagian citra namun area paru-paru tidak rasional.
Percobaan  untuk  melakukan  segmentasi  paru- paru dari citra X-Ray dada juga dilakukan oleh[4] menggunakan teknik deteksi tepi yang dikolaborasikan  dengan Otsu  Thresholding untuk mendapatkan batas area paru-paru. Agar paru-paru
menjadi  bersih  dan  tegas  ditambahkan  tahapan Noise  Reduction dan Contrast  Adjustmen .  Dari hasil tersebut dilakukan ekstraksi fitur menggunakan  GLCM,  tidak  hanya  sampai segmentasi  namun  hasil  ekstraksi  fitur  digunakan untuk melakukan klasifikasi menggunakan
Probability Neural  Network (PNN) untuk menentukan  apakah  paru-paru  normal  atau  tidak normal. Performa dari model segmentasi menunjukkan  nilai  IoU  91,5%  sedangkan  tingkat akurasi  dari  klasifikasi  menunjukkan  angka  pada rentang 94,98% hingga 95,77%.
CNN  dapat  mengungguli  metode  tradisional dalam melakukan segmentasi paru-paru pada citra CT-Scan  dada[7].  Pada  penelitian  tersebut  CNN diimplementasikan menggunakan arsitektur AlexNet dan algoritma klasterisasi tanpa supervisi dengan bahasa pemrograman MATLAB. Performa dari  model  tersebut  dievaluasi  menggunakan perhitungan Dice Similarity Coefficient (DSC) dan dibandingkan dengan hasil dari metode tradisional. CNN  pada  penelitian  tersebut  menunjukkan performa  DSC  dengan  nilai  96,71%  menungguli metode  tradisional Iteration,  Improved  Otsu, Watershed dan Region Growing .
CNN  pernah  dicoba  untuk  diterapkan  dalam segmentasi  paru-paru  dari  citra X-Ray dada[8]. Pada penelitian tersebut CNN diterapkan menggunakan  arsitektur  AlexNet  sebagai  model utama di dalam klasifikasi piksel. Setiap piksel di dalam  citra  dikelaskan  menjadi  paru-paru  atau bukan paru-paru. Metode yang diusulkan diterapkan menggunakan dataset dari Montgomery County (MC) dengan jumlah 138 citra X-Ray dada yang menghasilkan nilai akurasi 96,97% dan  IoU 88,07%.  Hasil  dari  segmentasi  model  tersebut masih  perlu  ditingkatkan  menggunakan  metode rekonstruksi  agar  batas  area  paru-paru  lebih  baik pada citra paru-paru yang tidak normal.
Sebagai  tahapan  yang  sangat  penting  di  dalam menegakkan  diagnosa  penyakit,  segmentasi  paru- paru  menjadi  bagian  tidak  terpisahkan  di  dalam pendeteksian  penyakit  Covid-19  yang  menjadi pandemi sejak tahun 2019. CNN dengan arsitektur U-Net dapat melakukan segmentasi paru-paru dari irisan citra CT-Scan dada pasien terinfeksi Covid- 19[9].  Penelitian  tersebut  menggunakan  dataset CT-Scan  dari  pasien  yang  terinfeksi  Covid-19. Arsitektur  U-Net  diterapkan  dengan  beberapa skenario  yaitu  U-Net  asli  dan  U-Net  dengan
pengurangan  jumlah  lapisan  hingga  tersisa  1 lapisan.  Performa  dari  U-Net  menunjukkan  nilai 93,76% untuk tingkat akurasi pada U-Net asli dan 92,46% pada U-Net 1 layer.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mencoba  untuk  melakukan pelatihan  terhadap  model  segmentasi  paru-paru menggunakan  teknologi Deep  Learning dengan arsitektur  U-Net  yang  berupa  jaringan  konvolusi penuh.  Untuk  performa  dari  model  yang  dilatih akan  dibandingkan  dengan  performa  dari  model atau metode segmentasi lain yang pernah dilakukan oleh peneliti lainnya.

## Gambar 1. Bagan Alur Penelitian

## A. Dataset
Untuk  melatih  model  dalam  mempelajari segmentasi  batas  dan  area  paru-paru  diperlukan referensi  atas  batas  dari  paru-paru  tersebut. Referensi  yang  baik  didapatkan  dari  proses penggambaran batas oleh ahli radiologi, namun hal ini  sulit  didapatkan  karena  proses  pembuatan anotasi yang cukup rumit dan lama, ahli radiologi harus  melakukan  pembuatan  anotas  dengan melakukan  klik  sedikit  demi  sedikit  menyusuri batas dari paru-paru pada setiap citra X-Ray dada yang tersedia[1].
Terdapat beberapa dataset citra X-Ray dada yang tersedia  dan  dapat  diakses  untuk  diunduh  secara publik[1]. Dataset yang pertama berasal dari Japa- nese  Society  of  Radiological  Technology (JSRT), dataset kedua berasal dari U.S. National Library of Medicine  yang  terdiri  atas  2  dataset  yaitu  Mont- gomery County dan Shenzen, dataset ketiga berasal dari Belarus dan yang terakhir dari New Delhi. Dari
Pengunduhan Dataset Training Model U-Net Evaluasi : IoU Perbandingan Model Pra Pemrosesan Dataset Padding Square Resize 512x512px
seluruh dataset yang disebutkan hanya dataset yang berasal dari Montgomery County (MC) dan JSRT yang menyediakan referensi anotasi batas paru-pa- runya.
Pada penelitian ini menggunakan dataset MC ka- rena dataset tersebut yang memiliki pola deformasi paru-paru  yang  disebabkan  oleh  adanya  penyakit tuberkulosis.  Dataset  MC  juga  memiliki  referensi batas  paru-paru  yang  digambarkan  langsung  oleh spesialis radiologi.

## B. Persiapan Model dan Arsitektur
Pelatihan  model  segmentasi  memanfaatkan library  yang  telah  tersedia  secara  publik.  Model dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman python  dengan  library  yang  digunakan  untuk konvolusi adalah Keras dan Tensorflow. Tensorflow diperlukan agar model dapat mengaktifkan  perangkat  keras  GPU  sebagai perangkat utama dalam melakukan komputasinya. Perangkat  GPU  dapat  lebih  cepat  di  dalam melakukan metode Deep Learning, GPU memiliki kemampuan  4  hingga  5  kali  lebih  cepat dibandingkan dengan CPU[10].
Pada  percobaan  ini  digunakan  GPU  RTX2060 dengan  dikombinasikan  CPU  AMD  Vishera  fx- 6300,  memori  ram  DDR3  16  Gigabyte.  Untuk persiapan  perangkat  lunak  diperlukan  instalasi pendukung  tensorflow  yaitu  driver  CUDA, Microsoft  Visual  Studio  (bukan  Visual  Studio Code),  NVidia  CUDA  Toolkit,  cuDNN  dengan versi  yang  sesuai  untuk  versi  Tensorflow  yang digunakan.

## Gambar 2. Gambaran arsitektur U-Net

## C. Aktivasi
Dalam  setiap  satu  langkah  penuh  arsitektur  U- Net dilakukan aktivasi untuk ekstraksi fitur. Fungsi
aktivasi  pada  metode  pembelajaran  U-Net menggunakan ReLU.

## 0, 0 ,   0
Dimana x adalah nilai dari input.

## D. Metode Evaluasi dan Pengujian
Untuk  menghitung  nilai  performa  dari  model yang  dilatih  digunakan  perhitungan  yang  telah dikenal  secara  luas  di  dalam  bidang  penelitian segmentasi  citra  medis  [8].  Matrik  evaluasi  yang digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah  akurasi dan Jaccard Index atau yang dikenal juga dengan Intersection over Union (IoU).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan untuk melatih model U-Net dil- akukan dengan 100 epoch. Pada setiap akhir epoch dilakukan pengukuran fungsi loss, akurasi dan IoU. Dari  seluruh  epoch  yang  telah  dilakukan didapatkan  hasil  pengukuran  yang  dapat  dilihat pada grafik di dalam gambar 3, gambar 4 dan gam- bar 5.

## Gambar 3. Grafik akurasi model
Tingkat  akurasi  selama  dilakukan  pelatihan model  dapat  terlihat  pada  gambar  3  dengan  garis berwarna kuning, sedangkan untuk akurasi validasi ditampilkan  dengan  garis  berwarna  biru.  Terlihat akurasi saat validasi menurun tajam pada epoch ke-
8. Tingkat akurasi dari validasi tidak jauh berbeda dari akurasi dari training.
Gambar 4. Grafik fungsi loss
Gambar 5. Grafik IoU
Gambar 6. Hasil dari prediksi batas paru-paru 1
Pada  grafik  fungsi  loss  terlihat  antara  training dan validasi cukup selaras hanya terjadi penurunan loss pada epoch ke-8 dimana pada epoch tersebut validasi  akurasi  juga  berkurang.  Pada  grafik  IoU juga  demikian,  angka  IoU  saat  validasi  menurun pada epoch ke-8.
Dapat  dilihat  pada  gambar  hasil  prediksi  batas paru-paru  bahwa  garis  berwarna  biru  merupakan hasil  prediksi  dari  model  setelah  dilakukan pelatihan  dan  pengujian.  Terlihat  garis  biru  tidak terlalu  jauh  dari  garis  berwarna  merah  yang merupakan batas paru-paru Ground Truth . Secara visual terlihat hasil segmentasi paru-paru menunjukkan  batas  yang  tegas  dan  jelas  pada gambaran citra X-Ray dengan paru-paru normal.
Gambar 7. Hasil dari prediksi batas paru-paru 2
Untuk  hasil  prediksi  dari  gambaran  paru- paru  dengan  perubahan  morfologi  berhasil dilakukan  namun  terdapat  beberapa  bagian  yang tidak  tepat.  Garis  batas  paru-paru  prediksi  tidak sepenuhnya rata sesuai dengan Ground Truth -nya dan masih terdapat sebuah area kecil di luar paru- paru  yang  terdeteksi  sebagai  salah  prediksi  paru- paru (lihat pada gambar dengan lingkaran kuning).
Gambar 8. Hasil prediksi batas paru-paru berkabut
Tabel 1. Perbandingan Performa dengan Metode Sebelumnya Metode IoU Akurasi Dataset SED [3] 94,6% - JSRT, CRASS ED+Otsu [4] 91,5% - MC AlexNet [8] 88,07% 96,97% MC U-Net 95,46% 98,26% MC
Dapat dilihat pada tabel perbandingan performa antara  metode  segmentasi  menggunakan  DL dengan metode segmentasi menggunakan pengolahan citra kovensional. Metode segmentasi pada penelitian ini dapat menungguli performa dari metode pengolahan citra konvensional dan metode segmentasi  menggunakan  CNN  AlexNet.  Dengan dataset  yang  sama  U-Net  yang  kami  gunakan menunjukkan  angka  IoU  95,46%  dan  dapat mengungguli  metode Edge  Detection  +  Otsu Thresholding dengan  angka  IoU  91,5%.  Dataset yang sama juga dicoba pada metode CNN AlexNet dengan nilai IoU 88,07% jauh di bawah metode U- Net yang kami gunakan.
Metode  segmentasi  menggunakan  pengolahan citra konvensional tidak menunjukkan hasil akurasi dikarena  tidak  terdapat  proses  klasifikasi  piksel pada metode tersebut. Akurasi hanya dapat diukur pada metode menggunakan CNN karena segmentasi  pada  CNN  merupakan  klasifikasi terhadap setiap piksel di dalam citra input. Akurasi dari  metode  U-Net  yang  digunakan  dapat mengungguli  metode  CNN  AlexNet  dengan  nilai 98,26% : 96,97%.
Pada metode yang diterapkan di dalam penelitian ini  dapat  menunjukkan  bahwa  model  segmentasi menggunakan  U-Net  dapat  dilatih  hanya  dengan jumlah dataset di bawah 100 gambar rontgen dada. Hal tersebut dapat menjadi solusi terhadap problem keterbatasan dataset pada bidang medis.

## V. K ESIMPULAN
Segmentasi  paru-paru  pada  citra  X-Ray  dada menggunakan metode Deep Learning menunjukkan kemampuan untuk dapat mengenali batas  paru-paru  pada  X-Ray  dada  dengan gambaran  paru-paru  yang  tidak  normal.  Hal tersebut  menunjukkan  keunggulan  metode  Deep Learning dibandingkan dengan metode pengolahan citra  konvensional.  Metode  DL  juga  dapat mengungguli performa dari metode lain yang telah disebutkan  dengan  nilai  akurasi  98,25%  dan  nilai IoU 94,55%.
Meskipun  demikian  di  dalam  melakukan pelatihan  terhadap  model  DL  diperlukan  biaya perangkat  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  hanya menggunakan metode pengolahan citra sederhana. Selain  itu  masih  terdapat  kesalahan  di  dalam mengenali  sebagian  batas  paru-paru  dari  citra  X- Ray dengan gambaran paru-paru tidak normal, hal ini  mungkin  masih  belum  dapat  sepenuhnya dijadikan pertimbangan dalam pengambilan tindakan medis secara otomatis.
Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan percobaan untuk melakukan segmentasi paru-paru  dari  citra  X-Ray  dada  dari  hasil pemeriksaan pasien dengan posisi yang lain. Selain itu  perlu  dicoba  untuk  dapat  menjadikan  metode segmentasi  tersebut  dapat  diintegrasikan  dengan Sistem  Informasi  di  Rumah  Sakit  sebagai  sistem pendukung  pemeriksaan  penunjang  di  Instalasi Radiologi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Candemir  and  S.  Antani,  “A  review  on  lung boundary detection in chest X-rays,” Int. J. Comput. Assist.  Radiol.  Surg. ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  563–576, 2019, doi: 10.1007/s11548-019-01917-1.
[2] M.  N.  Saad,  Z.  Muda,  N.  S.  Ashaari,  and  H.  A. Hamid, “Image segmentation for lung region in chest X-ray images using edge detection and morphology,” Proc.  -  4th  IEEE  Int.  Conf.  Control  Syst.  Comput. Eng. ICCSCE 2014 , no. September 2021, pp. 46–51, 2014, doi: 10.1109/ICCSCE.2014.7072687.
[3] W. Yang et al. , “Lung Field Segmentation in Chest Radiographs  From  Boundary  Maps  by  a  Structured Edge Detector.,” IEEE J. Biomed. Heal. informatics , vol.  22,  no.  3,  pp.  842–851,  May  2018,  doi: 10.1109/JBHI.2017.2687939.
[4] A.  Zotin,  Y.  Hamad,  K.  Simonov,  and  M.  Kurako, “ScienceDirect ScienceDirect Lung boundary detection for chest X-ray images classification based Lung  boundary  detection  for  chest  X-ray  images classification  based  on  GLCM  and  probabilistic neural  networks  on  GLCM  and  probabilistic  neural networks,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  159,  pp. 1439–1448, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.09.314.
[5] T.  Agrawal  and  P.  Choudhary,  “Segmentation  and classification  on  chest  radiography:  a  systematic survey,” Vis.  Comput. ,  vol.  39,  no.  3,  pp.  875–913, 2023, doi: 10.1007/s00371-021-02352-7.
[6] O.  Ronneberger,  P.  Fischer,  and  T.  Brox,  “U-Net: Convolutional  Networks  for  Biomedical  Image Segmentation,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) , vol. 9351, no. Cvd, pp. 12–20, 2015, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28.
[7] M. Xu et al. , “Segmentation of lung parenchyma in CT  images  using  CNN  trained  with  the  clustering
algorithm  generated  dataset  08  Information  and Computing Sciences 0801 Artificial Intelligence and Image Processing Robert Koprowski,” Biomed. Eng. Online ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  1–22,  2019,  doi: 10.1186/s12938-018-0619-9.
[8] J. C. Souza, J. O. Bandeira Diniz, J. L. Ferreira, G. L. França da Silva, A. Corrêa Silva, and A. C. de Paiva, “An  automatic  method  for  lung  segmentation  and reconstruction  in  chest  X-ray  using  deep  neural networks,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. , vol. 177, pp. 285–296,
2019, doi: 10.1016/j.cmpb.2019.06.005.
[9] K.  Asipong,  S.  Gabbualoy,  and  P.  Phasukkit, “Coronavirus  Infected  Lung  CT  Scan  Image
Segmentation  using  Deep  Learning,” Smart  Electr.
Syst. Technol. , 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ECTI- CON51831.2021.9454944
[10] E.  Buber  and  B.  Diri,  “Performance  analysis  and CPU  vs  GPU  comparison  for  deep  learning,” 2018 6th Int. Conf. Control Eng. Inf. Technol. CEIT 2018 , no. October,
pp. 1–6, 2018,
doi: 10.1109/CEIT.2018.8751930.