## Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Citra Penyakit Diabetes Retinopathy
Muslih 1 , Eko Hari Rachmawanto 2*
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia E-mail: 1 muslih@dsn.dinus.ac.id, 2 eko.hari@dsn.dinus.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Diabetic Retinopathy (DR) merupakan suatu komplikasi yang terjadi karena adanya kerusakan pada  pembuluh  darah  retina.  DR  melalui  citra  retina  mata  sudah  pernah  diteliti  menggunakan proses peningkatan kualitas citra maupun teknik filtering. Citra DR, memiliki garis tebal dan tipis pada citra fundus dimana tebal tipisnya digunakan untuk menentukan apakah citra fundus tersebut terkategori sebagai citra DR. Biasanya, teknik filtering diperlukan dalam mempertajam garis pada citra fundus.  Pada  penelitian  ini,  optimasi  dalam  klasifikasi  citra retina  mata  yang  terdiagnosa retinopati telah dilakukan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan tujuan pengenalan pembuluh darah pada retina mata terdiagnosa DR. Urgensi dari penelitian ini yaitu  melakukan  uji  performa  CNN  dalam  proses  klasifikasi  citra  DR  pada  jumlah  data  yang cukup besar tanpa menggunakan preprosesing apapun sehingga dapat disimpulkan bahwa CNN saja sudah mampu mengklasfikasi objek dengan baik. Citra berasal dari Kaggle database dengan total  88702  citra  yang  di  sortir  menjadi  88000  data.  Hasil  klasifikasi  citra  benar  yaitu  82445 dengan  prosentse  93,68%  sedangkan  citra  salah  klasifikasi  yaitu  5555  citra  dengan  prosentase kegagalan yaitu 6,32%.
Kata kunci: Diabetic Retinopathy, Kaggle, CNN

## Abstract
Diabetic  Retinopathy  (DR)  is  a  complication  that  occurs  due  to  damage  to  the  retinal  blood vessels.  DR  through  retinal  images  has  been  investigated  using  image  quality  improvement processes and filtering techniques. The DR image has thick and thin lines on the fundus image where the thickness is used to determine whether the fundus image is categorized as a DR image. Usually, a filtering technique is needed to sharpen the lines on the fundus image. In this study, optimization in the classification of retinal images diagnosed with retinopathy has been carried out using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with the aim of recognizing blood vessels in the retina of eyes diagnosed with DR. The urgency of this research is to test CNN's performance  in  the  DR  image  classification  process  on  a  fairly  large  amount  of  data  without using any preprocessing so that it can be concluded that CNN alone is able to classify objects well. The images come from the Kaggle database with a total of 88702 images sorted into 88000 data. The results of the correct image classification are 82445 with a percentage of 93.68% while the misclassified image is 5555 images with a failure percentage of 6.32%.
Keywords: Diabetic Retinopathy, Kaggle, CNN

## 1. PENDAHULUAN
Retinopati  diabetik  adalah salah  satu  komplikasi  diabetes  yang  paling  mengancam  yang menyebabkan  kebutaan  permanen  jika  tidak  diobati  [1]–[3].  Banyaknya  kasus  diabetic retinopathy  pada  kurun  waktu  Desember  2021  hingga  Februari  2022 sperti  diilustrasikan  pada Gambar  1.  Salah  satu  tantangan  penting  adalah  deteksi  dini,  yang  sangat  penting  untuk keberhasilan pengobatan. Identifikasi yang tepat dari tahap retinopati diabetik terkenal rumit [1], [2],  [4],  [5]  dan  memerlukan  interpretasi  manusia  ahli  dari  gambar  fundus.  Penyederhanaan langkah deteksi sangat penting dan dapat membantu jutaan orang. Jaringan saraf convolutional
(CNN) telah berhasil diterapkan di banyak mata pelajaran yang berdekatan, dan untuk diagnosis retinopati diabetik itu sendiri [5]–[7]. Namun, tingginya biaya kumpulan data berlabel besar, serta inkonsistensi antara dokter yang berbeda, menghambat kinerja metode ini. Dalam makalah ini, dalam penelitian ini telah diimplementasikan metode deep-learning otomatis untuk deteksi jenis retinopati diabetik dengan fotografi tunggal fundus manusia.
Gambar 1. Tren diagnosa penyakit diabetic retinopathy
DR berkembang dengan empat tahap [1]:
1. Retinopati non-proliferatif ringan, tahap paling awal, di mana hanya mikroaneurisma yang dapat terjadi;
2. Retinopati  non-proliferatif  sedang,  suatu  tahap  yang  dapat  digambarkan  dengan  hilangnya kemampuan pembuluh darah untuk mengangkut darah karena distorsi dan pembengkakannya seiring dengan perkembangan penyakit;
3. Retinopati non-proliferatif yang  parah  mengakibatkan  berkurangnya  suplai  darah  ke  retina karena  peningkatan  penyumbatan  lebih  banyak  pembuluh  darah,  sehingga  memberi  sinyal retina untuk pertumbuhan pembuluh darah segar;
4. Retinopati  diabetik  proliferatif  adalah  stadium  lanjut,  di  mana  ciri  pertumbuhan  yang disekresikan oleh retina mengaktifkan proliferasi pembuluh darah baru, tumbuh di sepanjang lapisan dalam retina dalam beberapa gel vitreus, mengisi mata.
Setiap tahap memiliki karakteristik dan sifat tertentu, sehingga dokter mungkin tidak dapat mempertimbangkan beberapa di antaranya, dan dengan demikian membuat diagnosis yang salah. Jadi ini mengarah pada ide penciptaan solusi otomatis untuk deteksi DR. Pada saat yang sama, dokter akan paling sering setuju ketika lesi terlihat. Selain itu, cara diagnosis yang ada saat ini cukup tidak efisien karena durasinya yang lama, dan jumlah dokter mata yang termasuk dalam solusi masalah pasien.  Sumber ketidaksepakatan seperti itu menyebabkan diagnosis yang salah dan kebenaran dasar yang tidak stabil untuk solusi otomatis, yang disediakan untuk membantu dalam  tahap  penelitian  [8],  [9].  Dengan  demikian,  algoritma  untuk  deteksi  DR  mulai  muncul. Algoritma  pertama  didasarkan  pada  algoritma  klasik  yang  berbeda  dari  visi  komputer  dan pengaturan  ambang  batas.  Namun  demikian,  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  pendekatan pembelajaran mendalam telah membuktikan keunggulannya dibandingkan algoritma lain dalam tugas klasifikasi dan deteksi objek. Secara khusus, Convolutional Neural Network (CNN) telah berhasil  diterapkan  di  banyak  mata  pelajaran  yang  berdekatan  dan  untuk  diagnosis  retinopati diabetik itu sendiri.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Manoj Raju [10] yang menggunakan pendekatan berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk diagnosis otomatis diabetes retinopathy dan melatih dataset Kaggle yang tersedia untuk umum. Sekitar 35.000 citra digunakan untuk melatih jaringan,  yang  mengamati  sensitivitas  80,28%  dan  spesifisitas  92,29%  pada  53.000  gambar. Menggunakan 8.810 citra, jaringan dilatih untuk mendeteksi lateralitas mata dan mengamati citra dengan hasil akurasi 93,28%. Penelitian lain yang juga menggunakan deep learning oleh Michael David  Abr`amoff  [2],  menggunakan  standar  referensi  konsensus  yang  dilaporkan  sebelumnya untuk DR yang didefinisikan sebagai Klasifikasi Klinis Internasional Retinopati Diabetik sedang, nonproliferatif berat, DR proliferatif, dan/atau edema makula. Pengujian dilakukan menggunakan perhitungan  Sensitivitas,  spesifisitas,  nilai  prediksi  negatif,  area  di  bawah  kurva  (AUC),  dan interval  kepercayaan  (CI)  dihitung.  Diperoleh  senditivitas  96,8%  (95%  CI:  93,3%–98,8%),
spesifisitas  adalah  87,0%  (95%  CI:  84,2%–89,4%),  dengan  negatif  palsu  6/874,  menghasilkan nilai prediksi negatif sebesar 99,0 % (95% CI: 97,8%–99,6%). Pada penelitian yang dilakukan oleh Sohini [11], dengan mengeksplorasi model klasifikasi multinomial, dan menunjukkan bahwa kesalahan  terutama  terjadi  pada  kesalahan  klasifikasi  penyakit  ringan  sebagai  normal  karena ketidakmampuan  CNN  untuk  mendeteksi  fitur  penyakit  yang  tidak  kentara.  Prapemrosesan dengan  kontras  membatasi  pemerataan  histogram  adaptif  dan  memastikan  verifikasi  masing- masing  label  citra.  Proses  training  pada  model  GoogLeNet  dan  AlexNet  yang  telah  dilatih sebelumnya  dari  ImageNet  untuk  meningkatkan  akurasi  pengujian  puncak  menjadi  74,5%, 68,8%, dan 57,2%.
DR juga pernah diteliti menggunakan algortima lain yaitu Bayesian, Mahalanobis dan KNN seperti  pada  penelitian  Piyush  Samanth  [12],  melakukan  pengujian  pada  134  citra  retina. Pengklasifikasi Mahalanobis memiliki hasil terbaik:  mikroaneurisma, perdarahan, eksudat, dan bercak  kapas  terdeteksi  dengan  sensitivitas  masing-masing  69,  83,  99,  dan  80%.  Proses perbandingan  CNN  dengan  SVM  telah  dilakukan  oleh  Dinial  Utami  Nurul  Qomariah  [9]. Penelitian  ini  mengusulkan  metode  deep  learning  untuk  mengekstraksi  fitur  dan  klasifikasi menggunakan Support Vector Machine. Fitur tingkat tinggi dari lapisan yang terhubung penuh terakhir berdasarkan pembelajaran transfer dari Convolutional Neural Network (CNN) sebagai fitur  input  untuk  klasifikasi  menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Metode  ini mengurangi  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  oleh  proses  klasifikasi  menggunakan  CNN dengan finetuning. Metode yang diusulkan diuji menggunakan 77 dan 70 citra retina dari database Messidor  masing-masing  basis  12  dan  basis  13.  Dari  hasil  percobaan  didapatkan  nilai  akurasi tertinggi masing-masing sebesar 95,83% dan 95,24% untuk base 12 dan base 13.
Deep learning (DL) adalah cabang dari teknik pembelajaran mesin yang melibatkan lapisan hierarkis tahap pemrosesan non-linier untuk pembelajaran fitur yang tidak terawasi serta untuk mengklasifikasikan  pola  [13].  DL  adalah  salah  satu  metode  diagnosis  medis  berbantuan komputer.  Aplikasi  DL  untuk  analisis  citra  medis  meliputi  klasifikasi,  segmentasi,  deteksi, pengambilan, dan registrasi citra. Baru-baru ini, DL telah banyak digunakan dalam deteksi dan klasifikasi DR. Ada banyak metode berbasis DL seperti Mesin Boltzmann terbatas, jaringan saraf convolutional (CNNs), auto encoder, dan sparse coding. Performa CNN meningkat ketika jumlah data  pelatihan  meningkat  karena  peningkatan  fitur  yang  dipelajari  tidak  seperti  metode pembelajaran mesin [5]. Selain itu, metode DL tidak memerlukan ekstraksi fitur buatan tangan. Berdasarkan  keunggulan  yang  dimiliki  oleh  CNN,  maka  dalam  penelitian  ini  digunakan  CNN sebagai algroitma klasifikasi citra DR.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN terdiri dari dua bagian dasar ekstraksi fitur dan klasifikasi. Ekstraksi fitur mencakup beberapa lapisan konvolusi diikuti oleh max-pooling dan fungsi aktivasi. Pengklasifikasi biasanya terdiri dari lapisan yang terhubung penuh. Deep learning adalah proses pelatihan jaringan saraf untuk  melakukan  tugas  yang  diberikan  [14]–[18].  Algoritme  pembelajaran  mendalam  (CNN) menghitung  tingkat  keparahan  DR  dengan  menganalisis  intensitas  piksel  pada  setiap  saluran secara terpisah [2], [6], [8], [19]. Meskipun algoritma tidak mendeteksi lesi pada gambar mata secara eksplisit, algoritma ini belajar mengenalinya menggunakan bobot filter seperti dijelaskan pada Gambar 2.
Gambar 2. Konvolusi pada CNN

## Gambar 3. Konvolusi Layer dengan Filter RGB
Untuk menilai kekuatan dan keterbatasan CNN, beberapa arsitektur dilatih dan diuji dengan fokus khusus pada model kedalaman 22 lapisan yang disebut GoogLeNet. Jaringan yang sangat efisien ini mencapai akurasi tercanggih menggunakan campuran embedding berdimensi rendah dan  filter  spasial  berukuran  heterogen21.  Peningkatan  lapisan  konvolusi  dan  peningkatan pemanfaatan  sumber  daya  komputasi  jaringan  internal  memungkinkan  jaringan  untuk mempelajari fitur lebih dalam [14], [20]. Misalnya, lapisan pertama mungkin mempelajari tepi sementara lapisan terdalam belajar menafsirkan eksudat keras, fitur klasifikasi DR. Jaringan berisi blok konvolusi dengan aktivasi pada lapisan atas yang mendefinisikan pemetaan fungsional yang komp  leks  antara  input  dan  variabel  respons,  diikuti  dengan  normalisasi  batch  setelah  setiap lapisan konvolusi [8], [21]. Ketika jumlah peta fitur meningkat, satu normalisasi batch per blok diperkenalkan  secara  berurutan.  Proses  diskritisasi  max  pooling  berbasis  sampel  dilakukan dengan ukuran kernel 3x3. Jaringan kemudian diratakan ke satu dimensi setelah blok konvolusi akhir seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4. Dropout lapisan jaringan dilakukan hingga mencapai lapisan  keluaran  lima  simpul  yang  padat,  yang  menggunakan  fungsi  aktivasi  softmax  untuk menghitung  probabilitas  label  klasifikasi  [9],  [22].  Aktivasi  unit  linier  terkoreksi  bocor  juga
diterapkan dengan nilai gradien 0,01 untuk mengurangi kemacetan neuron mati selama propagasi balik2.  Jaringan  menggunakan  regularisasi  L2  lapisan  convolutional  untuk  mengurangi  model overfitting,  kehilangan  kesalahan  yang  dihitung  lintas-entropi,  dan  metode  Xavier  untuk menginisialisasi bobot.
Gambar 4. Contoh Penataan Ruang Dimensi pada CNN

## 2.2. Dataset Citra Diabetic Retinopathy
Dataset diambil dari Kaggle dan berisi 88.702 citra resolusi tinggi dengan berbagai resolusi, mulai dari 433x289 piksel hingga 5184x3456 piksel seperti pada Gambar 3, dikumpulkan dari kamera  yang  berbeda.  Semua  gambar  diklasifikasikan  ke  dalam  lima  tahap  DR.  Augmentasi citradibuat untuk meningkatkan ukuran kelas karena jumlah sampel pelatihan yang terbatas untuk beberapa  kelas.  Kecerahan  masing-masing  gambar  yang  dibuat  setelah  pra-pemrosesan disesuaikan dengan mengubah gambar RGB menjadi representasi mengambang  diikuti dengan mengubah  menjadi  tipe  data  asli.  Ini  dilakukan  dengan  menambahkan  nilai  delta  ke  semua komponen citra.

## Gambar 5. Sample Dataset Penelitian
Citra diskalakan dengan tepat dan baik gambar maupun delta diubah menjadi mengambang sebelum ditambahkan. Karena penambahan pada gambar dilakukan di representasi floating point,
delta harus dalam kisaran [0,1] sedangkan nilai piksel berada di [0,1]. Gambar asli dan kecerahan yang disesuaikan kemudian diputar 90 dan 180 derajat yang secara inheren meningkatkan ukuran kelas 6 kali. Citra original yang digunakan dalam penelitian ini dapat diilustrasikan sesuai Gambar 5. Sampel citra dataset pada Gambar 5 di bawah ini merupakan bagian dari 88.702 citra yang telah melalui proses pemilihan secara visual (manual). Dari 88.702 citra di pilih 88.000 citra dan dibagi menjadi beberapa model variasi data seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Variasi Data untuk Proses Pengujian CNN
Model Prosentase Variasi Training Testing Model1 60 : 40 52800 35200 Model2 70 : 30 61600 26400 Model3 80 : 20 70400 17600

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  diimplementasikan  fully  connected  layer  dengan  bantuan  Software Matlab. Dalam pembuatan layer digunakan 28x28x1. Coding dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar  7,  sedangkan  hasil  percobaan  dalam  klasifkasi  citra  menggunakan  KNN  dapat  dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Gambar 6.  Fungsi Pembuatan Layer Dengan Padding

## Gambar 7. Fungsi Pembuatan Kernel Dan Feature Map
Tabel 2. Akurasi pada Iterasi CNN pada Citra Uji Ukuran 192x192 dengan Kedalaman Citra 3-bit
Layer Filter Ukuran filter Ukuran Hasil Input 192x192 Konvolusi 32 4x4 96x96 Konvolusi 32 4x4 95x95 Konvolusi 32 4x4 96x96 Max pool 3x3 47x47 Konvolusi 64 4x4 48x48 Konvolusi 64 4x4 47x47 Konvolusi 64 4x4 48x48 Max pool 3x3 21x21 Konvolusi 128 4x4 22x22 Konvolusi 128 4x4 21x21 Konvolusi 128 4x4 22x22 Max pool 3x3 11x11 Konvolusi 256 4x4 12x12 Konvolusi 256 4x4 11x11 Konvolusi 256 4x4 12x12 Max pool 3x3 8x8 Konvolusi 512 4x4 6x6 Konvolusi 512 4x4 5x5 Max pool 3x3 Dropout Fully connected 1024 Feature pool 512 Dropout Tabel 3. Hasil Klasifikasi dengan CNN Kelas Jumlah seluruh data per kelas Jumlah data berhasil (%) Prosentase berhasil Jumlah data gagal Prosentase gagal (%) No Retinopathy 2760 2639 95,61 121 4,39
Backgound Retinopathy 10903 9240 84,74 1663 15,26 Preproliferative Retinopathy 14525 13521 93,08 1004 6,92 Proliferative Retinopathy 16082 14420 89,66 1662 10,34 No Maculopathy 32202 31336 97,31 866 2,69 Maculopathy Present 2528 2289 90,54 239 9,46 Total seluruh dataset 88000 82445 93,68 5555 6,32
Gambar 8. Perbandingan Data Berhasil Terklasidifikasi dan Tidak Berhasil
Berdasarkan Gambar 8 dan Gambar 9, dapat di lihat bahwa dari 88000 data yang sudah di uji coba, diketahui bahwa dari 6 jenis DR dalam dataset telah menghasilkan akurasi cukup tinggi dimana pada no maculopathy terdeteksi lebih akurat disbanding denga jenis DR lain yaitu 97,31% sedangkan yang paling rendah yaitu pada background retinopathy pada 84,74%.
Gambar 9. Perbandingan Prosentase Hasil Klasifikasi Data (%)

## 4. KESIMPULAN
Pada proses klasifikasi menggunakan CNN, diketahui telah menghasilkan prosentse cukup tinggi pada 93,68% dangan total salah klasifikasi yaitu 6,325. Pada setiap kelas, akurasi cukup tinggi dengan akurasi paling rendah adalah Backgound Retinopathy yaitu 84,74% dan total data salah klasifikasi yaitu 16,26%. Dalam percobaan yang telah dilakukan, belum dapat menghasilkan akurasi  klasifikasi  hingga  100%.  Penambahan  epoch,  layer  atau  fitur  esktraksi  mungkin  dapat dilakukan untuk menghasilkan akurasi lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Zhou,  C.  Wu,  Y.  Yi,  and  W.  Du,  “Automatic  Detection  of  Exudates in  Digital  Color Fundus Images Using Superpixel Multi-Feature Classification,” IEEE Access , vol. 5, no. 1, pp. 17077–17088, 2017.
[2]  M. D. Abràmoff et al. , “Improved automated detection of diabetic retinopathy on a publicly available dataset through integration of deep learning,” Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. , vol. 57, no. 13, pp. 5200–5206, 2016.
[3]  W. L. Alyoubi, W. M. Shalash, and M. F. Abulkhair, “Diabetic retinopathy detection through deep learning techniques: A review,” Informatics Med. Unlocked , vol. 20, p. 100377, 2020.
[4]  M.  Iglicki,  D.  Zur,  and  A.  Loewenstein,  “Detection  of  diabetic  retinopathy  using  deep learning analysis,” Retin. Today , vol. 2021, September, pp. 42–46, 2021.
[5]  R.  Ghosh,  K.  Ghosh,  and  S.  Maitra,  “Automatic  detection  and  classification  of  diabetic retinopathy stages using CNN,” 2017 4th Int. Conf. Signal Process. Integr. Networks, SPIN 2017 , pp. 550–554, 2017.
[6]  B.  Tymchenko,  P.  Marchenko,  and  D.  Spodarets,  “Deep  learning  approach  to  diabetic retinopathy  detection,” ICPRAM  2020  -  Proc.  9th  Int.  Conf.  Pattern  Recognit.  Appl. Methods , pp. 501–509, 2020.
[7]  S.  Aulia,  S.  Hadiyoso,  and  D.  N.  Ramadan,  “Analisis  Perbandingan  KNN  dengan  SVM untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Retinopati  berdasarkan  Citra  Eksudat  dan Mikroaneurisma,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 3, no. 1, p. 75, 2015.
[8]  K.  Xu,  D.  Feng,  and  H.  Mi,  “Deep  convolutional  neural  network-based  early  automated detection of diabetic retinopathy using fundus image,” Molecules , vol. 22, no. 12. 2017.
[9]  D. U. N. Qomariah, H. Tjandrasa, and C. Fatichah, “Classification of diabetic retinopathy and  normal  retinal  images  using  CNN  and  SVM,” Proc.  2019  Int.  Conf.  Inf.  Commun. Technol. Syst. ICTS 2019 , pp. 152–157, 2019.
[10]  M.  Raju,  V.  Pagidimarri,  R.  Barreto,  A.  Kadam,  V.  Kasivajjala,  and  A.  Aswath, “Development of a deep learning algorithm for automatic diagnosis of diabetic retinopathy,” Stud. Health Technol. Inform. , vol. 245, pp. 559–563, 2017.
[11]  S. Roychowdhury, D. D. Koozekanani, and K. K. Parhi, “DREAM: Diabetic Retinopathy Analysis Using Machine Learning,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 18, no. 5, pp. 1717–1728, 2014.
[12]  P. Samant and R. Agarwal, “Machine learning techniques for medical diagnosis of diabetes using iris images,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 157, pp. 121–128, Apr. 2018.
[13]  A.  Mahmood,  M.  Bennamoun,  S.  An,  F.  Sohel,  and  F.  Boussaid,  “ResFeats:  Residual network based features for underwater image classification,” Image Vis. Comput. , vol. 93, Jan. 2020.
[14]  D. M. Mahalakshmi and S. Sumathi, “Brain Tumour Segmentation Strategies Utilizing Mean Shift Clustering and Content Based Active Contour Segmentation,” ICTACT J. Image Video Process. , vol. 9, no. 4, pp. 2002–2008, 2019.
[15]  N. Ani Brown Mary and D. Dharma, “Coral reef image classification employing Improved LDP for feature extraction,” Journal of Visual Communication and Image Representation ,
vol. 49. Academic Press Inc., pp. 225–242, 01-Nov-2017.
[16]  M. J. Schaap, N. J. Cardozo, A. Patel, E. M. G. J. de Jong, B. van Ginneken, and M. M. B. Seyger, “Image-based automated Psoriasis Area Severity Index scoring by Convolutional Neural  Networks,” J.  Eur.  Acad.  Dermatology  Venereol. ,  vol.  36,  no.  1,  pp.  68–75,  Jan. 2022.
[17]  J. Amin, M. Sharif, N. Gul, M. Yasmin, and S. A. Shad, “Brain tumor classification based on DWT fusion of MRI sequences using convolutional neural network,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 129, pp. 115–122, Jan. 2020.
[18]  H. Shah, R. Rajasekaran, and J. Masih, “A Comparative Study of Classification Algorithms with Varying Training Dataset Sizes on Cursive Hiragana Characters,” J. Xi’an Univ. Archit. Technol. , vol. XII, no. Viii, pp. 1388–1396.
[19]  S. Mishra, R. Sachan, and D. Rajpal, “Deep Convolutional Neural Network based Detection System for Real-time Corn Plant Disease Recognition,” Procedia Comput. Sci. , vol. 167, pp. 2003–2010, 2020.
[20]  I.  Gogul  and  V.  S.  Kumar,  “Flower  species  recognition  system  using  convolution  neural networks and transfer learning,” 2017 4th Int. Conf. Signal Process. Commun. Networking, ICSCN 2017 , pp. 1–6, 2017.
[21]  H.  Riaz,  et  al,  “Deep  and  densely  connected  networks  for  classification  of  diabetic retinopathy,” Diagnostics , vol. 10, no. 1. pp. 1-15, 2020.
[22]  A.  Krizhevsky,  I.  Sutskever,  and  G.  E.  Hinton,  “ImageNet  classification  with  deep convolutional neural networks,” Commun. ACM , vol. 60, no. 6, pp. 84–90, 2017.