## Studi Literatur: Transfer Learning Untuk Analisis Penyakit COVID-19 Berdasarkan Dataset Chest X-ray

## Mariana Purba
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia mariana_purba@unisti.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-28 Revised, 2024-06-25 Accepted, 2024-06-29 Urgensi  dari  dampak  penyakit  COVID-19  yang  menyerang  masyarakat  di seluruh  dunia  mendorong  adanya  penelitian  khusus,  terutama  pada  bidang kecerdasan  buatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  studi  literatur yang  berkaitan  dengan  penggunaan  kecerdasan  buatan,  khususnya transfer learning dalam menanalisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X- ray.  Metode  penelitian  dari  riset  ini  mengadaptasi  pedoman  Preferred Reporting  for  Systematic  Reviews  and  Meta-Analysis  (PRISMA).    Hasil analisis  terhadap  data  tersebut  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian mengenai  model  transfer  learning  untuk  analisis  penyakit  COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray diketahui bahwa model yang digunakan yaitu MobileNet,  Inception,  VGG  dan  ResNet.  MobileNetV2  dapat  dioptimasi dengan menambahkan global average pooling layer, dropout layer dan dense layer  dan  mendapatkan  akurasi  sebesar  98,65%.  InceptionV3  dapat digabungkan  dengan  Xception  dan  mendapatkan  akurasi  sebesar  98,8%. VGG-16  dapat  digabungkan  dengan  ResNet-50  Xception  dan  mendapatkan akurasi sebesar 98.93%. ResNet-50 dapat dioptimasi dengan menambahkan dropout layer dan dense layer dan mendapatkan akurasi sebesar 97,65%.
Kata Kunci:
transfer learning COVID-19 MobileNet Inception VGG ResNet

## ABSTRACT
Keywords: transfer learning COVID-19
MobileNet Inception VGG ResNet The urgency of the impact of the COVID-19 disease that attacks people around the  world  encourages  special  research,  especially  in  the  field  of  artificial intelligence. This study aims to conduct a literature study related to the use of artificial  intelligence,  especially  transfer  learning  in  analyzing  COVID-19 disease based on chest X-ray datasets. The research method of this research adapts  the  Preferred  Reporting  for  Systematic  Reviews  and  Meta-Analysis (PRISMA)  guidelines.  The  results  of  the  analysis  of  this  data  to  answer research questions regarding the transfer learning model for the analysis of COVID-19  disease  based  on  the  chest  X-ray  dataset,  it  is  known  that  the models used are MobileNet, Inception, VGG and ResNet. MobileNetV2 can be  optimized  by  adding  a  global  average  pooling  layer,  dropout  layer  and dense layer and get an accuracy of 98.65%. InceptionV3 can be combined with Xception and get 98.8% accuracy. VGG-16 can be combined with ResNet-50 Xception and get 98.93% accuracy. ResNet-50 can be optimized by adding a dropout layer and a dense layer and getting an accuracy of 97.65%.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Mariana Purba, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia Email: mariana_purba@unisti.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  gangguan  pernapasan  seperti  pneumonia  adalah  kondisi  infeksi  paru-paru  secara  umum. Namun semenjak akhir tahun 2019, gangguan pernapasan menjadi salah satu indikator adanya infeksi COVID- 19 [1]. Infeksi dari COVID-19 ini telah menjadi penyakit yang mengancam jiwa yang dan telah berdampak pada seluruh dunia. Virus SARS-CoV-2 (COVID-19) dapat menyebabkan pneumonia berupa infeksi saluran
pernapasan bawah yang fatal di bawah kategori penyakit akut dan telah dilaporkan menjadi penyebab utama kematian  di  seluruh  dunia  [2].  Orang  tua  yang  terjangkit  SARS-CoV-2  memiliki  risiko  tinggi  terkena pneumonia yang mengarah pada kondisi kritis. Sebagian besar jenis pneumonia menginfeksi sebagian besar paru-paru, sementara virus SARS-CoV-2 (COVID-19) dapat menyebar ke paru-paru dengan menyerang sel- sel sistem kekebalan tubuh [3].
Dengan adanya urgensi adanya penyakit COVID-19 yang menyerang manusia secara massif mendorong peneliti untuk melakukan penelitian intensif. Salah satu penelitian yang diambil adalah analisis rontgen dada ( chest x-ray ) untuk mendeteksi adanya infeksi virus SARS-CoV-2 [4]–[6] Analisis citra chest x-ray merupakan analisis yang diyakini dapat menghemat biaya dan non-invasif terutama jika pengetahuan ahli kesehatan dapat digantikan dengan komputer [7]. Analisis yang dilakukan adalah mengidentifikasi kondisi infeksi paru-paru dengan menganalisis citra chest x-ray sebagai alat pendukung untuk proses diagnosis yang efektif dan efisien dengan mengurangi kesalahan dan upaya manusia [8].
Saat ini, peran teknologi komputasi sangat penting dalam pengambilan keputusan di beberapa bidang analisis citra medis [9]–[20]. Kemajuan teknologi terbaru dalam pendekatan image processing dan transfer learning mendukung kinerja yang baik dalam mengidentifikasi pola dan  mengklasifikasikan gambar atau citra chest  X-ray berdasarkan  bentuk  atau  ciri-ciri  infeksi  dari virus  SARS-CoV-2  [21]–[29].  Berdasarkan  latar belakang  diatas,  penelitian  ini  akan  melakukan  studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  transfer learning untuk analisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, metode riset menggunakan pedoman Preferred Reporting for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) digunakan untuk melakukan studi literatur ini [30]. Ruang lingkup penelitian didefinisikan  sebagai  pedoman  untuk  melakukan  studi  literatur.  Pemilihan  artikel  sebagai  data  dan  proses merangkum hasil studi literatur dilakukan berdasarkan rekomendasi yang ada pada kerangka kerja PRISMA. Diagram  alir  yang  digunakan  pada  penelitian  untuk  menjelaskan  proses  pencarian  dan  laporan  hasil  studi literatur dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Penelitian  menggunakan  fitur  pencarian  pada  basis  data  Google  Scholar,  dengan  kata  kunci  seperti ''COVID-19'', ''Chest X-ray'' dan Transfer Learning'' dikombinasikan dengan operasi seperti ''AND'' untuk kata kunci penelusuran yang ada pada Google Scholar. Hasil dari penelusuran ini berupa 27,900 data dengan waktu pencarian 0,16 detik. Hasil pencarian dapat dilihat pada Gambar 2 .
•Google Scholar n=27,900 Identification •Google Scholar n=150 Screening
•Google Scholar n=15 Egibility •Google Scholar n=8 Included
Tahap penyaringan ( screening ) mencatat jumlah artikel yang diidentifikasi dan membuat proses seleksi berdasarkan ruang lingkup studi literatur. Kemudian, artikel diperiksa bedasarkan judul dan abstrak artikel dan mengidentifikasi konten yang tercakup dalam bagian studi literatur. Pada tahap akhir, artikel yang sesuai yang tersisa dari mekanisme penyaringan pada tahap kelayakan digunakan sebagai data studi literatur pada penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  mengenai  penggunaan  transfer  learning  untuk  analisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray . Beberapa pertanyaan penelitian yang akan dijawab dapat dilihat pada Gambar berikut ini.

## Gambar 3 Pertanyaan Penelitian
Berdasarkan hasil studi literatur dengan ruang lingkup penelitian didefinisikan sebagai pedoman pada Gambar  diatas,  didapatkan  artikel  sebagai  data  dan  proses  merangkum  hasil  studi  literatur  dilakukan berdasarkan rekomendasi yang ada pada kerangka kerja PRISMA yang terlihat pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4 Data Penelitian
Berdasarkan  data  penelitian,  maka  dilakukan  analisis  terhadap  data  tersebut  untuk  menjawab  RQ1 (Research Question 1) mengenai model transfer learning yang digunakan untuk analisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray. Adapun model yang digunakan yaitu MobileNet, Inception, VGG dan ResNet seperti yang terlihat pada Tabel 1 .
RQ1 ( Research Question 1 ) Model transfer learning apa yang digunakan untuk analisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray ?
RQ2 ( Research Question 2 ) Bagaimana optimasi yang dilakukan pada model transfer learning untuk meningkatkan akurasi dari model yang digunakan?
Tabel 1 Metode Transfer Learning (RQ1) Model Transfer Learning Artikel MobileNet [31] [32] Inception [33] [34] [35] VGG [35] [34] [36] ResNet [37][35] [33] [34] [38]
MobileNet adalah arsitektur CNN bersifat lightweight dibandingkan dengan model lain yang ada dan diperkenalkan oleh Howard et al. pada tahun 2017 [39]. Arsitektur MobileNet telah banyak dikembangkan dan memiliki  beberapa  versi  seperti  MobileNetV1,  MobileNetV2  dan  MobileNetV3.  Beberapa  penelitian menggunakan model berbasis MobileNet untuk mengklasifikasikan rontgen dada sebagai Pneumonia, COVID- 19  atau  Normal  [31]  [32].  Salah  satunya  penelitian  Kolonne  et  al  pada  tahun  2021  yang  menggunakan MobileNetV2. Hasil penelitian tersebut menunjukkan akurasi 98,65% dan recall rata-rata 98,15%. Penelitian ini memodifikasi MobileNetV2 dengan menambahkan tiga lapisan yaitu global average pooling layer , dropout layer dan dense layer .
Inception adalah model komputasi dan sumber daya yang diperkenalkan oleh Szegedy et al. pada tahun 2015. Model ini terus dikembangkan sehingga menghasilkan beberapa versi seperti Inception V1, Inception V2, Inception V3. Penelitian penggunaan transfer learning untuk analisis COVID-19 dilakukan oleh beberapa peneliti [33] [34] [35], salah satunya oleh Hilmizen et al. pada tahun 2020. Penelitian tersebut menggunakan InceptionV3 yang digabungkan dengan model Xception yang mencapai kinerja akurasi sebesar 98,8% [35].
VGG adalah arsitektur jaringan klasik untuk pengklasifikasian gambar yang diperkenalkan oleh Simon dan  Zisserman  pada  tahun  2014.  Beberapa  pendekatan  telah  menggunakan  model  VGG-16  dengan  Adam optimizer  untuk  mengklasifikasikan  chest  X-ray  yang  terinfeksi  COVID-19  [35]  [34]  [36].  Penelitian  oleh Hilmizen et al., telah menggunakan VGG-16 yang digabungkan dengan ResNet-50 untuk mendeteksi kondisi COVID-19 menggunakan citra X-Ray dengan kinerja akurasi sebesar 98.93% [35].
ResNet  adalah  arsitektur  CNN  modern  yang  diperkenalkan  oleh  He  et  al.  pada  tahun  2016  [40]. Beberapa  penelitian  menggunakan  model  ResNet  untuk  mengklasifikasikan  rontgen  dada  COVID-19  atau Normal [37][35] [33] [34] [38]. Salah satunya penelitian oleh Youssef et al. yang menggunakan arsitektur ResNet-50 dengan menambahkan dua lapisan konvolusional lagi dengan beberapa dropout layer dan dense layer ke lapisan output model ResNet-50. Penelitian ini mendapatkan akurasi mencapai  97,65% [38] Untuk  menjawab  RQ2  (Research  Question  2)  tentang  optimasi  yang  dilakukan  pada  model  transfer learning untuk meningkatkan akurasi dari model yang digunakan, dilakukan analisis mendalam terhadap data penelitian (artikel), sehingga didapatkan hasil yang terlihat pada Gambar 5 .
Transfer Learning MobileNet MobileNetV2 Global average pooling layer, dropout layer dan dense layer 98,65% Inception InceptionV3 Xception 98,8% VGG VGG-16 ResNet-50 98.93% ResNet ResNet-50 Dropout layer dan dense layer 97,65%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  transfer learning untuk analisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray . Metode penelitian dari riset ini mengadaptasi pedoman Preferred Reporting for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA).  Hasil analisis terhadap data tersebut untuk menjawab pertanyaan penelitian mengenai model transfer learning untuk analisis penyakit COVID-19 berdasarkan dataset chest X-ray diketahui bahwa model yang digunakan yaitu MobileNet, Inception, VGG dan ResNet. MobileNetV2 dapat dioptimasi dengan menambahkan global average pooling layer, dropout layer dan dense layer dan mendapatkan akurasi sebesar 98,65%. InceptionV3 dapat digabungkan dengan Xception dan mendapatkan akurasi sebesar 98,8%. VGG-16 dapat digabungkan dengan ResNet-50  Xception  dan  mendapatkan  akurasi  sebesar  98.93%.  ResNet-50  dapat  dioptimasi  dengan menambahkan dropout layer dan dense layer dan mendapatkan akurasi sebesar 97,65%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sjakhyakirti, Palembang, Indonesia yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] A. Dziedzic and R. Wojtyczka, “The impact of coronavirus infectious disease 19 (COVID‐19) on oral health,” Oral Dis. , vol. 27, pp. 703–706, 2021.
[2] T.  Shi et  al. ,  “Global,  regional,  and  national  disease  burden  estimates  of  acute  lower  respiratory infections  due  to  respiratory  syncytial  virus  in  young  children  in  2015:  a  systematic  review  and modelling study,” Lancet , vol. 390, no. 10098, pp. 946–958, 2017.
[3] T. Wang et al. , “Attention should be paid to venous thromboembolism prophylaxis in the management of COVID-19,” Lancet Haematol. , vol. 7, no. 5, pp. e362–e363, 2020.
[4] D.  Meedeniya,  H.  Kumarasinghe,  S.  Kolonne,  C.  Fernando,  I.  De  la  Torre  Díez,  and  G.  Marques, “Chest X-ray analysis empowered with deep learning: A systematic review,” Appl. Soft Comput. , p. 109319, 2022.
[5] V. Ayumi, “Application of Machine Learning for SARS-CoV-2 Outbreak,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 5, pp. 241–248, Oct. 2021.
[6] V. Ayumi and I. Nurhaida, “Klasifikasi Chest X-Ray Images Berdasarkan Kriteria Gejala Covid-19 Menggunakan Convolutional Neural Network,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 2, pp. 147–153, 2021.
[7] M. Khanna, A. Agarwal, L. K. Singh, S. Thawkar, A. Khanna, and D. Gupta, “Radiologist-level two novel  and  robust  automated  computer-aided  prediction  models  for  early  detection  of  COVID-19 infection from chest X-ray images,” Arab. J. Sci. Eng. , pp. 1–33, 2021.
[8] S.  Khobahi,  C.  Agarwal,  and  M.  Soltanalian,  “Coronet:  A  deep  network  architecture  for  semi- supervised task-based identification of covid-19 from chest x-ray images,” MedRxiv , 2020.
[9] S. Budd, E. C. Robinson, and B. Kainz, “A survey on active learning and human-in-the-loop deep learning for medical image analysis,” Med. Image Anal. , vol. 71, p. 102062, 2021.
[10] P.  Sukmasetya,  F.  Nurhidayati,  I.  Permatasari,  A.  Rahmah,  D.  I.  Sensuse,  and  H.  Noprisson, “Developing  mobile  expert  web-based  system  using  brainstorming  method:  Case:  Tetanus  and botulism  diagnosis  and  treatment  in  goat,”  in 2017  International  Conference  on  Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2017, pp. 303–308.
[11] V. Ayumi, E. Ermatita, A. Abdiansah, H. Noprisson, M. Purba, and M. Utami, “A Study on Medicinal Plant  Leaf  Recognition  Using  Artificial  Intelligence,”  in 2021  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 40–45.
[12] Z. P. Putra, D. Setiawan, B. Priambodo, Y. Jumaryadi, and M. DesiAnasanti, “Multi-touch gesture of mobile  auditory  device  for  visually  impaired  users,”  in 2020  2nd  International  Conference  on Broadband Communications, Wireless Sensors and Powering (BCWSP) , 2020, pp. 90–95.
[13] H.  Noprisson,  D.  I.  Sensuse,  Y.  G.  Sucahyo,  and  Lukman,  “Metadata  Development  for Ethnophytomedicine Resources Using Metadata Analysis Approach,” in The 2016 8th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE 2016) , 2016.
[14] D. I. Sensuse, P. Kareen, H. Noprisson, and M. O. Pratama, “Success factors for health information system  development,”  in 2017  International  Conference  on  Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI) , 2017, pp. 162–167.
[15] D. Ramayanti et al. , “Tuberculosis Ontology Generation and Enrichment Based Text Mining,” in 2020 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2020, pp. 429–
434.
[16] I. Nurhaida, V. Ayumi, H. Noprisson, A. Ratnasari, M. Utami, and E. D. Putra, “Web Development Using WISDM and RAD,” in 2020 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2020, pp. 57–61.
[17] V. Ayumi et al. , “Transfer Learning for Medicinal Plant Leaves Recognition: A Comparison with and without a Fine-Tuning Strategy,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[18] D. I. Sensuse, Y. G. Sucahyo, M. Silalahi, I. A. Wulandari, I. F. Akmaliah, and H. Noprisson, “Toward to operationalization of socio-technical ontology engineering methodology,” in 2017 5th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) , 2017, pp. 1–7.
[19] H.  Noprisson,  “Fine-Tuning  Model  Transfer  Learning  VGG16  Untuk  Klasifikasi  Citra  Penyakit Tanaman Padi,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 244–249, 2022.
[20] E. Hidayat, Lukman, H. Noprisson, D. I. Sensuse, Y. G. Sucahyo, and E. D. Putra, “Development of mobile application for documenting traditional knowledge in Indonesia: A Case Study of Traditional Knowledge in Using Medicinal Plant,” in Proceedings - 14th IEEE Student Conference on Research and Development: Advancing Technology for Humanity, SCOReD 2016 , 2017.
[21] P. N. Kieu, H. S. Tran, T. H. Le, T. Le, and T. T. Nguyen, “Applying Multi-CNNs model for detecting abnormal problem on chest x-ray images,” in 2018 10th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) , 2018, pp. 300–305.
[22] S. D. Asri, D. Ramayanti, A. D. Putra, and Y. T. Utami, “Deteksi Roda Kendaraan Dengan Circle Hough Transform (CHT) dan Support Vector Machine (SVM),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, pp. 427– 434, 2022.
[23] S. D. Asri, I. Jaya, A. Buono, and S. H. Wijaya, “Fish Detection in Seagrass Ecosystem using Masked- Otsu in HSV Color Space,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 12, 2022.
[24] D. Ramayanti, S. D. Asri, and L. Lionie, “Implementasi Model Arsitektur VGG16 dan MobileNetV2 Untuk Klasifikasi Citra Kupu-Kupu,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 182–187, 2022.
[25] M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[26] M.  Purba,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  H.  Noprisson,  and  A.  Ratnasari,  “A  Systematic Literature Review of Knowledge Sharing Practices in Academic Institutions,” in 2021 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 337–342.
[27] M. Purba, “Implementation of System Usability Scale Method on Whatsapp as online learning media,” in International Conference On Technical And Vocational Education And Training , 2020, pp. 1–6.
[28] M. Utami and D. Sunardi, “Pemodelan Arsitektur Mobile Commerce Usaha Mikro Menggunakan EAP Dan Togaf ADM Framework,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 290–297, 2020.
[29] M. Utami and E. D. Putra, “Analisis dan Perancangan Aplikasi Pelacakan Alumni (Tracer Study) untuk Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 140–147, 2022.
[30] N. Panic, E. Leoncini, G. De Belvis, W. Ricciardi, and S. Boccia, “Evaluation of the endorsement of the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis (PRISMA) statement on the quality of published systematic review and meta-analyses,” PLoS One , vol. 8, no. 12, p. e83138, 2013.
[31] M. Toğaçar, B. Ergen, and Z. Cömert, “COVID-19 detection using deep learning models to exploit Social  Mimic  Optimization  and  structured  chest  X-ray  images  using  fuzzy  color  and  stacking approaches,” Comput. Biol. Med. , vol. 121, p. 103805, 2020.
[32] S. Kolonne, C. Fernando, H. Kumarasinghe, and D. Meedeniya, “MobileNetV2 Based Chest X-Rays Classification,” in 2021 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA) , 2021, pp. 57–61.
[33] A. K. Das, S. Ghosh, S. Thunder, R. Dutta, S. Agarwal, and A. Chakrabarti, “Automatic COVID-19 detection  from  X-ray  images  using  ensemble  learning  with  convolutional  neural  network,” Pattern Anal. Appl. , vol. 24, no. 3, pp. 1111–1124, 2021.
[34] M. Shorfuzzaman, M. Masud, H. Alhumyani, D. Anand, and A. Singh, “Artificial neural network- based deep learning model for COVID-19 patient detection using X-ray chest images,” J. Healthc. Eng. , vol. 2021, 2021.
[35] N. Hilmizen, A. Bustamam, and D. Sarwinda, “The multimodal deep learning for diagnosing COVID- 19 pneumonia from chest CT-scan and X-ray images,” in 2020 3rd International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI) , 2020, pp. 26–31.
[36] S. Tiwari and A. Jain, “Convolutional capsule network for COVID‐19 detection using radiography images,” Int. J. Imaging Syst. Technol. , vol. 31, no. 2, pp. 525–539, 2021.
[37] A.  Pant,  A.  Jain,  K.  C.  Nayak,  D.  Gandhi,  and  B.  G.  Prasad,  “Pneumonia  detection:  An  efficient
approach using deep learning,” in 2020 11th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) , 2020, pp. 1–6.
[38] T. A. Youssef, B. Aissam, D. Khalid, B. Imane, and J. El Miloud, “Classification of chest pneumonia from  x-ray  images  using  new  architecture  based  on  ResNet,”  in 2020  IEEE  2nd  International Conference on Electronics, Control, Optimization and Computer Science (ICECOCS) , 2020, pp. 1–5.
[39] A.  G.  Howard et  al. ,  “Mobilenets:  Efficient  convolutional  neural  networks  for  mobile  vision applications,” arXiv Prepr. arXiv1704.04861 , 2017.
[40] Z. Liu, J. Li, Z. Shen, G. Huang, S. Yan, and C. Zhang, “Learning efficient convolutional networks through network slimming,” in Proceedings of the IEEE international conference on computer vision , 2017, pp. 2736–2744.