## Penerapan Deep Learning Menggunakan VGG-16 untuk Klasifikasi Citra Glioma
Annisa Putri * , Benny Sukma Negara, Suwanto Sanjaya
Program Studi Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, UIN SUSKA Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1* 11651203497@students.uin-suska.ac.id, 2 bsnegara@uin-suska.ac.id, 3 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11651203497@students.uin-suska.ac.id Submitted: 13/05/2022 ; Accepted: 31/05/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak – Salah satu dari jenis tumor otak pada manusia yaitu glioma. Glioma dianggap sebagai jenis tumor otak primer yang paling umum pada orang dewasa. Untuk menentukan Tindakan lanjutan yang akan dilakukan oleh dokter, grade dari glioma perlu diketahui terlebih dahulu. Glioma terbagi menjadi 3 grade. Untuk bisa membedakan grade dari glioma bisa dilakukan proses  pengklasifikasian  menggunakan  deep  learning  dengan  arsitektur  CNN.  Klasifikasi  grade  glioma  menerapkan preprocessing Histogram Equalization (HE). Model pelatihan menggunakan CNN dengan arsitektur VGG-16. Pembagian data menggunakan split data dengan perbandingan 70% training 30% testing, 80 % traning 20% testing, dan 90% training 10 % testing. Hasil dari penelitian ini penggunaan data original memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan data yang menggunakan preprocessing HE pada pengujian batch size 16 dan split data 90% training 10% testing.
Kata Kunci: Glioma; Deep Learning; CNN; HE; VGG-16
Abstract – One of the types of brain tumors in humans is glioma. Glioma is considered to be the most common type of primary brain tumor in adults. To determine the follow-up action that will be carried out by the doctor, the level of glioma needs to be known first. Glioma is divided into 3 grades. To be able to  distinguish grades from gliomas, a classification process can be carried  out  using  deep  learning  with  CNN  architecture.  Glioma  grade  classification  applies  Histogram  Equalization  (HE) preprocessing. The training model uses CNN with the VGG-16 architecture. data using split data with a comparison of 70% training 30% testing, 80% training 20% testing, and 90% training 10% testing. The results of this study using original data have better results compared to data using HE preprocessing on batch size 16 testing and split data 90% training 10% testing.
Keywords : Glioma; Deep Learning; CNN; HE; VGG-16

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu  dari  jenis tumor otak pada manusia yaitu glioma. Glioma dianggap sebagai  jenis tumor otak primer yang paling umum pada orang dewasa[1]. Menurut sistem penilaian World Health Organization (WHO), glioma didiagnosis dalam tingkat keparahan dari I hingga IV [2]. Glioma grade I bersifat jinak dan memiliki tekstur yang sangat mirip dengan sel normal, Grade II teksturnya sedikit berbeda, glioma grade III memiliki gambaran jaringan abnormal dan termasuk  ganas sedangkan grade IV adalah kelainan jaringan yang paling parah atau bisa dikatakan stadium akhir dari glioma [1].
Dalam beberapa kasus yang rumit, tahap biopsi atau penetapan kelas dan jenis tumor menjadi pekerjaan yang membingungkan dan membosankan bagi dokter atau ahli radiologi [3]. Kasus-kasus  tersebut memerlukan ahli untuk  menganalisa tekstur tumor, melokalisasi  tumor, menerapkan filter pada gambar jika diperlukan agar MRI  menjadi  lebih  jelas  dan  akhirnya  menyimpulkan  tingkat  dari  tumor  otak  tersebut.  Tahapan  ini  relatif menghabiskan waktu, oleh karena itu membutuhkan sistem Computer Aided Diagnosis (CAD) untuk mendeteksi dini tumor otak dalam waktu yang jauh lebih singkat tanpa campur tangan manusia [4]. Salah satu tahapan dalam mendiagnosa tingkat keparahan tumor otak glioma adalah klasifikasi grade glioma [5].
Sistem klasifikasi grade tumor glioma muncul sebagai alat yang efektif untuk mendukung para dokter agar dapat  melakukan  diagnosa  dengan  lebih  cepat  karena  akan  memainkan  peran  utama  dalam  pengobatan  dan pemulihan pasien [6]. Sistem tersebut menggunakan gambar yang ditangkap oleh perangkat pencitraan Magnetic resonance imaging (MRI), yang banyak digunakan oleh ahli radiologi diagnostik otak [7]. Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa penelitian telah diusulkan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan tumor otak menggunakan MRI. MRI umumnya digunakan karena kualitas gambarnya yang unggul [7].
Saat ini metode yang paling popular dalam bidang computer vision termasuk klasifikasi citra adalah deep learning [4]. Dalam beberapa tahun terakhir, Deep Learning telah mencapai hasil yang luar biasa dalam berbagai Machine  Learning  Task  [8].  Untuk  klasifikasi  gambar,  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  telah  terbukti sangat kuat, yang berhasil diterapkan di berbagai bidang seperti prediksi morfologi galaksi [9], pengembangan self driving pada mobil [10], deteksi wajah [11] dan juga sudah ada banyak sistem CAD yang menerapkan CNN untuk mendiagnosis penyakit [12].
Penelitian  terkait  yang  menjadi  landasan  penerapan  deep  learning  dengan  metode  Convolutional  Neural Netrwork  (CNN)  modified  untuk  klasifikasi  tumor  otak  yaitu  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] mengklasifikasikan  jenis  tumor  otak  menjadi  tiga  yaitu  meningioma,  glioma,  dan  pituitary  dan  juga mengklasifikasi grade dari tumor glioma menjadi tiga kelas yaitu grade II, grade III, dan grade IV dengan akurasi masing-masing 96,13% dan 98,7%. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh [13], dengan mengklasifikasi MRI tumor otak dengan menggunakan 4 arsitektur VGG, yaitu VGG-11,VGG-13,VGG-16 dan VGG-19. Pada  penelitian ini
membuktikan  bahwa  transfer  learning  pada  arsitektur  VGG  memiliki  potensi  yang  baik  untuk  klasifikasi  MRI kanker otak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa VGG-16 memiliki performa terbaik, dengan akurasi 96% untuk klasifikasi kanker otak.
Penelitian  terkait  selanjutnya  yaitu  oleh  [14].  Penelitian  ini  mengklasifikasikan  3  jenis  tumor  otak menggunakan  arsitektur  VGG16  dan  juga  menggunakan  feature  extraction  GLCM  (Gray  Level  Co-occurrence Matrix) dan mendapatkan akurasi 96.5%. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh [15] menggunakan arsitektur CNN yang dimodifikasi dan memiliki 6 weight layer yang terdiri dari 4 lapisan konvolusi dan 2 fully-connected layers. Penelitian menggunakan preprocessing Histogram Equalization (HE) dan membandingkan akurasi antara citra menggunakan Histogram Equalization (HE) dan tidak menggunakan Histogram Equalization (HE). Hasil dari penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  menggunakan  Histogram  Equalization  (HE)  pada  citra  menghasilkan kinerja yang lebih baik dari 98,83% menjadi 99,8%.
Berdasarkan  penelitian  terkait  diatas  maka  penelitian  ini  akan  melakukan  eksperimen  future  wrok  yang dilakukan oleh [14] dengan menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan asritektur VGG16 pada citra MRI tumor otak . pada penelitian tersebut mengatakan bahwa tumor otak bisa diklasifikasikan berdasarkan grade atau tingkat keparahan tumor tersebut. Penentuan grade dari tumor otak sangat penting karena berperan dalam menganalisa perkembangan tumor tersebut, menentukan tahap pengobatan dan pemulihan pasien tumor otak. Pada peneilitian ini, tumor otak yang akan diklasifikasikan berdasarkan grade yaitu tumor otak glioma yang berukuran 224 x 224. MRI Glioma diklasifikasi menjadi 3 kelas yaitu Grade II, Grade III dan Grade IV dan pada  penelitian  ini  menambahkan  Histogram  Equalization  (HE)  pada  preprocessingnya  karena  pada  penelitian yang dilakukan oleh [16], menggunakan sebuah metode preprocessing untuk citra seperti Histogram Equalization (HE) dapat meningkatkan akurasi pada model CNN karena model dapat mengenali citra dengan lebih baik lagi dan  mengurangi  kesalahan  pengenalan  citra  yang  disebabkan  oleh  perubahan  kondisi  pencahayaan.  Langkah pertama dilakukan preprocessing menggunakan Histogram Equalization (HE), kemudian hasil dari preprocessing dimasukkan kedalam arsitektur VGG16 dengan langkah awal fiture space dibentuk menggunakan beberapa filter konvolusi 3 × 3 dan kemudian dikurangi dengan pooling layer dalam satu blok. Operasi ini diulangi dengan jumlah filter konvolusi  yang berbeda di  blok berikutnya. Setelah sejumlah blok  telah ditentukan, fully connected layer digunakan dengan fungsi aktivasi untuk mengklasifikasikan input yang diberikan .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan untuk melakukan klasifikasi citra MRI Grade Glioma terdiri dari 5 tahapan utama yaitu pengumpulan data, preprocessing data, pembagian data, arsitektur CNN dan kesimpulan seperti ditunjukkan dalam Gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data pada penelitian ini yaitu mencari data MRI tumor glioma yang didapatkan dari TCIA (The  Cancer  Image  Archive)  public  access  repository,  Repository  of  Molecular  Brain  Neoplasia  Data (REMBRANDT)  [13].  Data  yang  didapat  berupa  data  dalam  format  dcim  kemudian  dilakukan  convert  data sehingga  format  menjadi  jpg.  Data  berisi  110.020  image  dari  130  pasien,  selanjutnya  data  dipilah berdasarkan grade yaitu grade II, grade III dan grade IV [14]. Image grade dari tumor otak yang terdapat didalam data tersebut berukuran 224 x 224 piksel. Data yang dipakai merupakan image pada bagian axial otak dan menghasilkan total keseluruhan data yang akan digunakan yaitu 3206 image dari 73 pasien dengan jumlah 1258 gambar untuk grade II, 1022 gambar untuk grade III, dan 926 gambar untuk grade IV.

## 2.2 Pre-Processing
Metode yang digunakan untuk tahap pre-processing adalah metode Histogram Equaliazation (HE). HE digunakan untuk  meningkatkan  kualitas  sebuah  citra  yang  memiliki  kontras  yang  rendah.  Metode  HE  (Histogram Equalization)  bertujuan  untuk  menghindari  terjadinya  peningkatan  kontras  secara  berlebihan  [17].  Gambar  2. menampilkan contoh gambar hasil proses pre-processing HE pada citra MRI Glioma grade II, III dan IV.
` `
Gambar 3. Citra MRI Glioma menggunakan HE

## 2.3 Pembagian Data
Pembagian data pada penelitian ini menggunakan teknik SpIit Validations. Teknik Split validations ini membagi data menjadi dua bagian berdasarkan perbandingan data yang diinginkan. Dua bagian data yang terdiri dari data training  dan  data  testing  dipilih  secara  random.  Pada  penelitian  ini  pembagian  data  yang  diujikan  yaitu  70% training 30% testing, 80 % traning 20% testing dan 90% training 10% testing.

## 2.4 Arsitektur CNN
Pada tahapan ini akan menggunakan arsitektur dari CNN yang akan dipakai untuk proses training klasifikasi citra MRI  Glioma.  Arsitektur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini    adalah  VGG-16.  VGG  umumnya  memiliki  dua macam  layer  seperti  VGG-16  dan  VGG-19.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  VGG-16.  VGG-16  memiliki kedalam layer sebanyak 16 layer dan di setiap layer-nya terdiri dari zero padding, convolutional layer, max pooling layer,  activation  layer  dan  diakhiri  dengan  fully  connected  layer.  Berikut  Gambar  3  menunjukkan  diagram arsitektur VGG-16.
Gambar 4. Arsitektur VGG-16

## 2.5 Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk menentukan baik atau tidaknya performa suatu model klasifikasi. Berdasarkan confusion matrix  dapat  dilihat  performa  suatu  model  dengan  menghitung  tingkat  akurasi,  precision,  recall  dan  F1-score. Terdapat  4  istilah  sebagai  representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada  confusion  matrix.  Keempat  istilah  tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). Berikut rumus Rumus Confussion Matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix Confusion Matrix Predicted Class Positif Negatif Actual class Positif TP (True Positif) FP (False Positif) Negatif FN (False Negatif) TN (True Negatif) 𝐀𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲 = 𝐓𝐏+𝐓𝐍 𝐓𝐏+𝐅𝐍+𝐅𝐏+𝐓𝐍 𝒙𝟏𝟎𝟎% (1) 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐏 𝒙𝟏𝟎𝟎% (2)
𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐍 𝒙𝟏𝟎𝟎% (3)
𝐅𝟏 − 𝐬𝐜𝐨𝐫𝐞 = 𝟐𝒙 𝐩𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐱 𝐫𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 𝐩𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 + 𝐫𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 𝒙𝟏𝟎𝟎% (4) Keterangan : TP = Jumlah data positif yang terklasifikasi benar TN
= Jumlah data negative yang terklasifikasi benar FP = Jumalh data positif yang terklasifikasi salah FN = Jumlah data negative yang terklasifikasi salah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  proses  uji  model  menggunakan  data  training  dan  testing  dievaluasi  menggunakan  confusion  matrix. Model tersebut menghasilkan nilai akurasi, precision, recall dan F1-score pada masing-masing skenario. Penelitian ini  mengklasifikasikan  tumor  otak  glioma  menjadi  3  grade  dengan  data  berjumlah  3206  terdiri  dari    73  pasiel dengan  jumlah  1258  gambar  untuk  grade  II,  1022  gambar  untuk  grade  III,  dan  926  gambar  untuk  grade  IV berukuran  224  x  224  piksel.  Untuk  pembagian  dataset  digunakan  split  validation  dengan  perbandingan  70% training 30% testing, 80% training 20% testing dan 90 training 10% testing. Data terbagi menjadi dua pengujian yaitu  menggunakan  data  original  dan  data  yang  menggunakan  preprocessing  histogram  equalization  (HE). Parameter yang diujikan yaitu batch size terdiri dari 16 dan 32 dengan epoch 50.Selanjutnya masuk pada tahap penerapan CNN menggunakan arsitektur VGG-16 dan berikut hasil dari pengujian seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian NO Dataset Pembagian Dataset Batch Size Accuracy Precision Recall F1- score Testing Training 1 Original 70% 30% 16 58% 100% 58% 73% HE 16 51% 100% 51% 67% 2 Original 80% 20% 16 85% 100% 85% 92% HE 16 86% 100% 86% 92% 3 Original 90% 10% 16 97% 100% 97% 98% He 16 92% 100% 92% 96% 4 Original 70% 30% 32 59% 100% 59% 74% HE 32 49% 100% 49% 66% 5 Original 80% 20% 32 90% 100% 90% 94% HE 32 86% 100% 86% 92% 6 Original 90% 10% 32 96% 100% 96% 98% HE 32 88% 100% 88% 94%
Berdasarkan  tabel  diatas  pada  penelitian  dengan  split  data  90%  training  10%  testing  dan  batch  size  16 memiliki akurasi, presisi, recall dan f1-score tertinggi. Hasil akurasi, presisi, recall dan f1-score ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian split data 90% training 10% testing Performance matrix  Data Original  Data HE accuracy 97% 92% Precission 100% 100% Recall 97% 92% F1-score 98% 96%
Berdasarkan tabel 3 data original memiliki akurasi 97% dimana akurasi menghitung rasio prediksi grade II, III, dan IV secara benar dari keseluruhan data. Nilai presisi 100% yaitu berapa persen grade glioma yang benar grade II, III atau IV dari keseluruhan data yang diprediksi grade tersebut. Nilai recall 97% artinya berapa persen glioma  yang  diprediksi  grade  II,  III  atau  IV  dibandingkan  keseluruhan  grade  glioma  yang  sebenarnya  grade tersebut. Dan terakhir adalah nilai f1 score 98% dimana f1 score menyatakan keseimbangan antara nilai presisi dan  recall.  Data  original  memiliki  akurasi,  presisi,  recall  dan  f1-score  yang  lebih  tinggi  dari  pada  data  yang menggunakan preprocessing HE untuk mengklasifikasikan grade dari tumor otak glioma. Data menggunakan HE memiliki  nilai  akurasi,  presisi,  recall  dan f1  score  yang  lebih rendah  dikarenakan  data  masih  memiliki  banyak prediksi  yang  salah  dibandingkan  dengan  data  original. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini penggunaan  data  original  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  data  yang  menggunakan preprocessing HE.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  citra  tumor  otak  glioma  meggunakan  VGG-16  dengan  data  yang menggunakan  preprocessing  HE.  Model  diuji  untuk  mendapatkan  perbandingan  akurasi,  presisi,  recall  dan  f1- score  dari  dua  data  pengujian  yaitu  data  original  dan  data  HE.  Berdasarkan  hasil  pengujian  model,  dapat  kita ketahui pada tabel 3 bahwa data original menghasilkan nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score tertinggi, dengan nilai  97%  accuracy,  100%  precission,  97%  recall  dan  98%  f1  score.  Sementara  data  yang  menggunakan preprocessing  HE  memiliki  nilai  akurasi  92%,  precission  100%,  recall  92%  dan  f1  score  96%  dimana  masih terdapat  banyak  data  yang  tidak  diprediksi  benar  dari  data  yang  sebenarnya.  Untuk  lebih  menyempurnakan penelitian  ini,  disarankan  untuk  menanggulangi  beberapa  limitasi  agar  penelitian  selanjutnya  lebih  baik.  Yang pertama disarankan untuk menambahkan jumlah dataset. Hal ini sangat membantu sistem untuk mempelajari citra dalam  jumlah  besar.  Selanjutnya  disarankan  untuk  mencoba  menggunakan  metode  preprocessing  lainnya  agar sistem lebih mengenali citra lebih baik  lagi  seperti AHE atau CLAHE  dan  yang terakhir menambahkan proses segmentasi agar pola dari tumor glioma lebih terbentuk secara detail sehingga model dapat mengklasifikasi grade dari glioma dengan lebih tepat.

## REFERENCES
[1] P. Sun, D. Wang, V. C. Mok, and L. Shi, “Comparison of Feature Selection Methods and Machine Learning Classifiers for  Radiomics  Analysis  in  Glioma  Grading,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  102010–102020,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2928975.
[2] P. Wesseling and D. Capper, “WHO 2016 Classification of gliomas,” Neuropathol. Appl. Neurobiol. , vol. 44, no. 2, pp. 139–150, 2018, doi: 10.1111/nan.12432.
[3] S. Kumar, A. Negi, J. N. Singh, and A. Gaurav, “Brain Tumor Segmentation and Classification Using MRI Images via Fully  Convolution  Neural  Networks,” Proc.  -  IEEE  2018  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun.  Control  Networking, ICACCCN 2018 , pp. 1178–1181, 2018, doi: 10.1109/ICACCCN.2018.8748614.
[4] H.  H.  Sultan,  N.  M.  Salem,  and  W.  Al-Atabany,  “Multi-Classification  of  Brain  Tumor  Images  Using  Deep  Neural Network,” IEEE Access , vol. 7, pp. 69215–69225, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2919122.
[5] Z. Lu et al. , “The classification of gliomas based on a Pyramid dilated convolution resnet model,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 133, pp. 173–179, 2020, doi: 10.1016/j.patrec.2020.03.007.
[6] S. Lahmiri, “Glioma detection based on multi-fractal features of segmented brain MRI by particle swarm optimization techniques,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 31, pp. 148–155, 2017, doi: 10.1016/j.bspc.2016.07.008.
[7] A. Kabir Anaraki, M. Ayati, and F. Kazemi, “Magnetic resonance imaging-based brain tumor grades classification and grading via convolutional neural networks and genetic algorithms,” Biocybern. Biomed. Eng. , vol. 39, no. 1, pp. 63–74, 2019, doi: 10.1016/j.bbe.2018.10.004.
[8] W. Souma, I. Vodenska, and H. Aoyama, “Enhanced news sentiment analysis using deep learning methods,” J. Comput. Soc. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 33–46, 2019, doi: 10.1007/s42001-019-00035-x.
[9] S. Banerjee, B. R. Ghosh, A. Gangapadhyay, and H. S. Chatterjee, “Galaxy morphological image classification using resnet,” Iraqi J. Sci. , vol. 62, no. 10, pp. 3690–3696, 2021, doi: 10.24996/ijs.2021.62.10.27.
[10]  J.  Hu,  X.  Zhang,  and  S.  Maybank,  “Abnormal  Driving  Detection  with  Normalized  Driving  Behavior  Data:  A  Deep Learning Approach,” IEEE Trans. Veh. Technol. , vol. 69, no. 7, pp. 6943–6951, 2020, doi: 10.1109/TVT.2020.2993247.
[11]  W. Yang, L. Zhou, T. Li, and H. Wang, “A Face Detection Method Based on Cascade Convolutional Neural Network,” Multimed. Tools Appl. , vol. 78, no. 17, pp. 24373–24390, 2019, doi: 10.1007/s11042-018-6995-0.
[12]  M. Havaei et al. , “Brain tumor segmentation with Deep Neural Networks,” Med. Image Anal. , vol. 35, pp. 18–31, 2017, doi: 10.1016/j.media.2016.05.004.
[13]  N. Veni and J. Manjula, “High-performance visual geometric group deep learning architectures for MRI brain tumor classification,” J. Supercomput. , Mar. 2022, doi: 10.1007/S11227-022-04384-9.
[14]  O.  N.  Belaid  and  M.  Loudini,  “Classification  of  Brain  Tumor  by  Combination  of  Pre-Trained,”  2020,  doi: 10.22059/jitm.2020.75788.
[15]  H. U. Jang, H. Y. Choi, D. Kim, J. Son, and H. K. Lee, “Fingerprint spoof detection using contrast enhancement and convolutional neural networks,” Lect. Notes Electr. Eng. , vol. 424, pp. 331–338, 2017, doi: 10.1007/978-981-10-4154- 9_39.
[16]  Y.-Q.  Li,  D.-T.  Lin,  and  Z.-W.  Yeh,  “Improving  Deep  Learning  for  Face  Verification  Using  Color  Histogram Equalization Data Augmentation,” Proc. 5th World Congr. Electr. Eng. Comput. Syst. Sci. , no. Mvml, pp. 1–7, 2019, doi: 10.11159/mvml19.103.
[17]  S. S. Pasha, P. S. Babu, and Z. Vakil, “Enhancement of MRI Brain Images with Histogram Equalization Techniques,” 2019 Int. Conf. Emerg. Trends Sci. Eng. ICESE 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICESE46178.2019.9194629.