Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
RANCANGAN PENELITIAN MODEL HYBRID DETEKSI COVID-19 MENGGUNAKAN MARINE PREDATORS ALGORITHM (MPA) DAN INTERPOLASI LINIER
1 Roni J. Simamora * , 2 Paul Saut Marganda L. Tobing, 3 Akim M. H. Pardede 1 Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Dokter, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kaputama, Binjai, Indonesia Email: ronimor4@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No2.pp142-146

## ABSTRACT
The spread of the COVID 19 outbreak that occurred at the end of 2019 started from the city of Wuhan in China, this  outbreak  continues  to  spread  to  all  corners  of  the  world,  this  outbreak  has  also  reached  Indonesia,  in Indonesia this outbreak has also spread to all corners of the country, this problem is the focus the government's attention because until now the epidemic cannot be stopped. The problem that occurs is very complex because of the difficulty of controlling the spread that occurs so that more and more residents are confirmed positive for COVID 19 but do not show symptoms in the sufferer, this incident is now called People Without Symptoms (OTG). The spread of the virus through OTGs has played a major role in spreading COVID 19 to other residents. The government has carried out COVID 19 tests on residents, but it still cannot be carried out optimally, this problem is faced by the cost, speed, and accuracy of test data that cannot be obtained optimally. This study proposes to build a hybrid algorithm that can speed up the process of analyzing data on residents who are confirmed positive for COVID 19 through the development of Marine-Predators-Algorithm (MPA) and Linear Interpolation that can be implemented to speed up CT-Scan results of patients' lungs and speed up test results to provide confirmed information. positive for COVID-19 in patients.
Keyword: Hybrid Model, Marine Predators Algorithm (MPA), Linier Interpolation, Covid-19.

## ABSTRAK
Penyebaran Wabah COVID 19 yang terjadi di akhir tahun 2019 diawali dari kota Wuhan di China, wabah ini terus meluas hingga ke semua penjuru dunia, wabah ini juga sampai ke Indonesia, di Indonesia wabah ini juga menyebar ke seluruh pelosok tanah air, masalah ini menjadi fokus perhatian pemerintah karena sampai saat ini juga wabah tidak dapat dihentikan. Masalah yang terjadi sangat kompleks karena sukarnya kontrol penyebaran yang terjadi sehingga semakin banyak penduduk yang terkonfirmasi positif COVID 19 tetapi tidak menunjukkan gejala pada si penderita, kejadian ini sekarang disebut Orang Tanpa Gejala (OTG). Penyebaran virus melalui para OTG inilah yg sangat berperan besar menyebarkan COVID 19 ke penduduk-penduduk lainnya. Pemerintah telah melakukan uji tes COVID 19 kepada penduduk-penduduk, tetapi masih belum bisa dilakukan secara maksimal, permasalahan ini  dihadapkan  oleh  biaya,  kecepatan  dan  keakuratan  data  tes  yang  belum  bisa  didapatkan  secara  maksimal. Penelitian ini mengusulkan membangun sebuah algoritma hybrid yang dapat mempercepat proses analisa data penduduk  terkonfirmasi  positif  COVID  19  melalui  pengembangan  Marine-Predators-Algorithm  (MPA)  dan Interpolasi Linier yang dapat diimplementasi untuk mempercepat hasil CT-Scan paru pasien dan mempercepat hasil uji untuk memberikan informasi terkonfirmasi positif COVID 19 pada pasien.
Kata Kunci: Model Hybrid, Marine Predators Algorithm (MPA), Interpolasi Linier, Covid-19.

## PENDAHULUAN
Alat  diagnosis  tes  COVID  19  sangat  terbatas, banyak  negara  hanya  menerapkan  tes  COVID-19 menggunakan  Rapid  Tes  pada  Sebagian  besar  warga negaranya walaupun melaui rapid tes sudah diketahui hasil uji tes tersebut kurang akurat dalam memberikan kesimpulan apakah orang yang diuji tersebut terinveksi
codid  19  atau  tidak  (Zhu  et  al.,  2020).  Pada  masa pandemik COVID 19 ini juga ditemukan masalah baru mengenai  kebutuhan  sumberdaya  medis  untuk melaukan diagnosa COVID 19, masalah pendeteksian apakah  apakah  orang  yang  diuji  benar-benar  terpapar COVID 19 atau tidak yang perlu ditangani secara cepat, dan  perlu  dipertimbangkan  untuk  menghasilkan  alat
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
yang  lebih  murah  dan  akurasinya  ketepatannya mendekati 100%.
Banyak  upaya  yang  telah  dilakukan  untuk menemukan metode atau alat yang lebih baik dan cepat untuk mendeteksi pasien yang terinfeksi sebagi deteksi dini konfirmasi COVID 19 (Pardede, Sihombing, et al., 2019),  (Pardede,  Mawengkang,  Zarlis,  &  Tulus, 2019),(Pardede,  Zarlis,  Mawengkang,  &  Tulus, 2019),(Pardede, Novriyenni, & Kadim, 2020),. Deteksi dini  dapat  dilakukan  melaui  pengujian  darah,  air  liur dan  hasil  CT  scan  paru-paru  pasien  (Abdel-Basset, Mohamed,  Elhoseny,  Chakrabortty,  &  Ryan,  2020). Diagnosis COVID 19 dapat direpresentasikan sebagai masalah  segmentasi  gambar  untuk  mengekstrak  fitur utama  dari  penyakit.  Masalah  segmentasi  ini  dapat diselesaikan  dengan  mengembangkan  algoritma  yang memiliki  kemampuan  untuk  mengekstrak  file  daerah serupa  yang  lebih  kecil  yang  dapat  menunjukkan infeksi  COVID  19  dari  hasil  CT  Scan  paru-paru (Abdel-Basset et al., 2020).
Meskipun  ada  banyak  metodologi  yang  ada untuk segmentasi citra medis, tidak ada penelitian yang menyajikan hasil penelitiannya mengenai validasi pada citra  dengan  tingkat  ambang  batas  ( threshold )  tinggi yang  memiliki  kemampuan  dalam  segmentasi  citra dengan banyak wilayah serupa. Selanjutnya, algoritma tersebut mungkin bukan pilihan terbaik untuk mencari wilayah homogen yang lebih kecil dalam gambar medis yang  mungkin  berisi  hasil  terckonfirmasi  positif penyakit  COVID  19.  Sebagai  upaya  untuk meningkatkan  algoritma  untuk  segmentasi  citra  hasil gambar  medis  CT  scan  paru  penderita  COVID  19 diperlukan  algoritma meta-heuristik yang  kuat,  yaitu meningkatkan kemampuan Marine-Predators- Algorithm  (MPA) dan  interpolasi  linier  untuk mengelompokkan hasil citra.
Kendala  yang  ditemukan  selama  pandemik COVID  19  ini  adalah  lambatnya  penangan  tes  virus corona  untuk  mengetahui  apakah  seseorang  sedang mengidap COVID 19 atau tidak (Pardede, Novriyenni, Kadim, & Buaton, 2021), hasil tes dengan diagnostik dengan sampel atau swab terlalu lama, memakan waktu hingga  berhari-hari,  sedangkan  untuk  tes  antibodi ( rapid  test )  dalam  hitungan  detik  tetapi  terbukti hasilnya  tidak  bisa  diandalkan.  Masalah  ini  menjadi pokok  pembahasana  dalam  penelitian  ini  yang diharapkan  dapat  memecahkan  masalah  bagaimana menemukan  model  hybrid  deteksi  COVID-19 menggunakan Marine Predators Algorithm (MPA) dan Interpolasi  Linier,  sehingga  deteksi  dini  hasil  tes diagnosa  terkonfirmasi  positif  COVID  19  dapat dilakukan dalam hitungan detik dan terpercaya.
Adapun  tujuan  dan  sasaran  khusus  dari penelitian ini adalah:
1. Mengembangkan Marine  Predators  Algorithm (MPA) dan Interpolasi Linier sebagai deteksi dini Covid-19.
2. Algoritma yang dikembangkan dapat membaca file gambar  hasil  CT  Scan  paru  pasien  dan menghasilkan  kesimpulan  yang  akurat  dan terpercaya dalam hitungan detik.

## TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  teknik  untuk  menyediakan  alat segmentasi  gambar  yang  efektif,  seperti  segmentasi berbasis wilayah, deteksi berbasis tepi, pengelompokan berbasis  pemilihan  fitur,  dan  segmentasi  berbasis ambang/ threshold telah dilakukan, dan hasil sementara yang  terbaik,  tercepat,  dan  yang  lebih  akurat  adalah segmentasi  berbasis  ambang,  sehingga  teknik menggunakan  ambang  batas  dua  tingkat/dua  level adalah  teknik  yang  paling  banyak  digunakan  pada segmentasi  gambar  (Narayanan,  Hardie,  Kebede,  & Sprague, 2019). Dalam thresholding dua level, gambar dipisahkan  menjadi  dua  wilayah:  objek  dan  latar belakang. Meskipun ambang batas dua sangat berguna dalam  membagi  gambar  menjadi  hanya  dua  bagian, banyak  aplikasi  yang  tertarik  pada  lebih  dari  dua wilayah  (Buaton  et  al.,  2019).  Dalam  kasus  tersebut, teknik threshold (ambang  batas)  lain  yang  disebut ambang multi-level telah digunakan untuk mensegmentasi gambar menjadi lebih dari dua wilayah. Meskipun  meningkatkan  jumlah  wilayah  yang diekstraksi dari gambar, waktu yang dibutuhkan untuk mengelompokkan gambar meningkat secara eksponensial dengan jumlah wilayah yang diamati.
Teknik  ambang  batas  didasarkan  pada  dua pendekatan,  yaitu  Teknik  para  metrik  dan  non- parametrik  (Dirami,  Hammouche,  Diaf,  &  Siarry, 2013).  Dalam  pendekatan  parametrik,  beberapa parameter  untuk  setiap  kelas  pada  citra  perlu dikompilasi menggunakan fungsi densitas probabilitas, namun,  dalam  pendekatan  non  parametrik,  teknik mencari  nilai  ambang  optimal  berdasarkan  pada memaksimalkan  fungsi  yang  sesuai  (seperti  entropi Kapur),  entropi  fuzzy,  dan  fungsi  Otsu  tanpa  perlu menghitung  parameter  di  awalnya  (Kumar,  Gupta,  & Bajaj, 2012).
Karena  waktu  pemrosesan  meningkat  secara eksponensial  dengan  meningkatnya  jumlah  ambang batas,  teknik  tradisional  akan  membutuhkan  banyak waktu  untuk  mencari  ambang  optimal.  Akibatnya, algoritma meta-heuristik telah  digunakan  sebagai teknik meta-heuristik stokastik yang sangat baik untuk
mengatasi masalah waktu pemrosesan dan akurasi yang tinggi  (Abdel-Basset,  Manogaran,  El-Shahat,  & Mirjalili, 2018), (Sayed, Hassanien, & Azar, 2019).
Batas  dan  ambang  potensial  yang  berisi  nilai ambang optimal dengan menggunakan ukuran validitas cluster ,  dan  kemudian  menggunakan Genetic Algorithm (GA)  untuk  mencari  ambang  optimal  dari batas yang ditemukan. GA juga telah diusulkan untuk segmentasi  gambar  berdasarkan crossover biner simulasi  untuk  memaksimalkan  entropi  Kapur  untuk citra medis (Manikandan, Ramar, Willjuice Iruthayarajan,  &  Srinivasagan,  2014).  Di  antara algoritma swarm, Particle Swarm Optimization (PSO) telah  diusulkan  untuk  segmentasi  citra,  di  samping meningkatkan  kinerjanya  dengan  pembelajaran kooperatif  dan  komprehensif  untuk  menghadapi kutukan  dimensionalitas  dan  untuk  mengurangi konvergensi  prematur  dari  masing-masing  swarm (Shree, Revanth, Raja, & Rajinikanth, 2018). PSO yang dimodifikasi  juga  telah  dikembangkan  untuk meningkatkan  kinerjanya  untuk  menyelesaikan masalah  menggunakan  inersia  adaptif  dan  populasi adaptif (Liu, Mu, Kou, & Liu, 2015), PSO Darwinian orde-fraksional  untuk  memecahkan  masalah  ambang batas  level-n  berdasarkan  fungsi  Otsu  untuk memaksimalkan  varian-varian  antar  kelas  (Ghamisi, Couceiro, Martins, & Benediktsson, 2014).
MPA  mensimulasikan  mekanisme  pencarian makanan yang optimal bagi Marine Predator (predator laut) untuk menemukan mangsa: predator menggunakan strategi Lévy ketika konsentrasi mangsa rendah  dan  pergerakan  Brown  ketika  mangsa  banyak (Faramarzi, Heidarinejad, Mirjalili, & Gandomi, 2020). Rasio  kecepatan  v  dari  mangsa  ke  predator  mewakili tradeoff antara strategi Lévy dan Brown, yaitu :
1. Pada  kecepatan  rendah, v  <0 ,1,  strategi  terbaik untuk predator adalah mengikuti jejak Lévy terlepas dari  apakah  mangsanya  bergerak  ke  arah  Brown atau Lévy.
2. Pada  kecepatan  satuan, v  =  1 ,  pemangsa  harus bergerak di Brow jika mangsa bergerak mengikuti kecepatan Lévy.
3. Akhirnya,  pada  kecepatan  tinggi, v  >  10 ,  strategi terbaik untuk predator adalah tetap tidak bergerak, terlepas  dari  apakah  mangsa  bergerak  ke  arah Brown  atau  Lévy.  Model  matematis  MPA  adalah sebagai berikut:
𝑋⃗ =   𝑋⃗ min + 𝑟𝑎𝑛𝑑 (0,1) ∗   𝑋⃗ max − 𝑋⃗𝑚𝑎𝑥 ..(1)
Dimana rand (0, 1) adalah bilangan acak dalam rentang  [0,  1],  dan 𝑋⃗ max 𝑑𝑎𝑛  𝑋⃗𝑚𝑎𝑥 adalah  batas bawah dan batas atas untuk ruang pencarian di setiap dimensi pada masalah optimalisasi.
Setelah melakukan inisialisasi mangsa, kemudian dihitung fitness masing-masing predator, dan predator yang memiliki nilai fitness terbaik ditetapkan menjadi  top  predator.  Berdasarkan survival  of  the fittest , top predator adalah yang terbaik dalam mencari makan,  sehingga  digunakan  untuk  menyusun  matriks yang disebut Elite.

## METODE PENELITIAN
Diagram  alir  penelitian  atau  metode  yang dikembangkan  sebagai  model  yang  diajukan  pada penelitian ini menjadi Model Hybrid Deteksi COVID- 19 Menggunakan Marine Predators Algorithm (MPA) dan  Interpolasi  Linier  ini  pertama  mempelajari  teori dan algoritma konsep Marine Predators Algorithm dan Interpolaso  Linier  yang  digunakan  serta  selanjutnya dilakukan  Analisa  algoritma  pada  Teknik  ambang (threshold)  batas  citra  dikategorikan  sebagai  ambang ( threshold )  batas  dua  tingkat  atau  bertingkat.  Dalam pekerjaan ini, nilai ambang optimal diperoleh dengan menggunakan metode multilevel populer, yaitu entropi Kapur,  yang  menentukan  nilai  ambang  optimal berdasarkan entropi daerah tersegmentasi.
Proses
Pengulangan
Optimasi MPA berdasarkan survival  of  the  fittest ,  predator  teratas adalah  yang  terbaik  dalam  mencari  makan,  jadi  pada tahap  ini  dilakukan  penyusunan  matriks  yang  disebut Elite .  Pada  loop  MPA  utama,  proses  optimasi  dibagi menjadi tiga tahap berdasarkan rasio kecepatan. Berikutnya  dilakukan  Tahap  Eksplorasi  secara bertahap diubah menjadi eksploitasi, dan pada tahap ini akan  didapatkan  model  matematika  dari  tahap eksplorasi. Dan untuk mendapatkan hasil yang optimal dilakukan  pengujian  model  algoritma  dan  simulas model  serta  validasi  model  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  model  tersebut  sudah  berjalan dengan  baik  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Adapun tahapan  penelitian  tersebut  dijelaskan  pada  blok diagram alir penelitian pada gambar 1 dibawah ini :
Vol. 5 No. 2 (Oktober 2021)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian

## ANALISA DAN PEMBAHASAN
Metode  Marine  Predator  Algorithm  (MPA) digunakan  dalam  usulan  penelitian  ini  untuk mendapatkan hasil yang optimal yang didasarkan pada strategi mencari makan yang berbeda di antara predator laut  dan  kebijakan  tingkat  perjumpaan  yang  optimal dalam  interaksi  biologis.  Gerakan  Levy  dan  Brown adalah dua jenis strategi yang dipilih oleh predator laut untuk mencari makan yang optimal, yang diamana jenis pergerakan  dan  kecepatan  mangsa  kebijakan pergerakan  yang  optimal  untuk  pemangsa  (Lévy  atau Brownian)  dilakukan  dengan  cara  memaksimalkan tingkat  pertemuannya  dengan  mangsa.  Dari  sudut pandang pergerakan dan di MPA, masa hidup predator terhadap mangsa dibagi menjadi tiga fase yaitu : saat predator bergerak lebih cepat dari mangsa, saat mangsa bergerak lebih cepat dari predator, dan ketika keduanya bergerak  dengan  kecepatan  yang  hampir  sama.  Di setiap  fase,  kebijakan  pergerakan  optimal  dikaitkan dengan  predator  untuk  menentukan  ukuran  langkah yang diambil untuk mencapai mangsa. Meniru aturan dan  perilaku  strategi  mencari  makan  predator  laut untuk kemungkinan menghadirkan metaheuristik yang terinspirasi oleh alam nyata yang model matematisnya sedekat  dengan  model  alaminya  digunakan  sebagai rancangan MPA.

## KESIMPULAN
Penelitian ini membuktikan analisis konvergensi  MPA  secara  eksperimental  dan  analitis. Analisis  konvergensi  eksperimental  menggunakan
metrik  kualitatif,  termasuk  keragaman  dan  lintasan, sedangkan  analisis  konvergensi  analitik  menyatakan bahwa  MPA  secara  analitis  konvergen  ke  titik  stabil. Kesederhanaan,  kemudahan  aplikasi  serta  hasil  yang efektif  dan  efisien  dapat  menonjolkan  MPA  sebagai algoritme  optimasi  alternatif  dari  metode  klasik. Pemecahan masalah optimasi lain dalam disiplin ilmu yang  berbeda  dianjurkan  untuk  evaluasi  MPA  lebih lanjut.  Karena  MPA  adalah  algoritma  berbasis kecepatan yang mengembangkan versi biner dan multi- tujuan MPA akan menjadi kontribusi yang berharga.
Model Hybrid Deteksi
COVID-19
Menggunakan Marine Predators Algorithm (MPA) dan Interpolasi Linier dalam penelitian ini dapat membaca file  gambar  melalui  hasil  CT  Scan  paru  pasien  dan menghasilkan kesimpulan yang akurat dan terpercaya dalam hitungan detik, DAN Dengan adanya penelitian ini diharapkan akan mempercepat diteksi dini COVID 19 pada pasien, sehingga penanganan pasien terpapar COVID  19  dapat  dilakukan  secara  cepat  dan  tepat sasaran,  sehingga  penyebaran  COVID  19  dapat dihentikan sesegera mungkin.

## DISEMINASI
Artikel  ini  telah  diseminasikan  pada  Seminar Nasional  Inovasi  &  Informatika  (SNIIf  2021)  yang diselenggarakan  oleh  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Methodist  Indonesia  pada  tanggal  23  Juli 2021.
Ya Pengumpulan Data Kajian Pustaka Proses pengulangan optimasi MPA dibagi menjadi tiga tahap berdasarkan rasio kecepatan Menentukan nilai ambang optimal dengan menggunakan metode bertingkat yaitu Kapur’s entropy Uji Algoritma Model Hybrid Deteksi COVID-19 Menggunakan Marine
Predators Algorithm (MPA) dan Interpolasi Linier
Tidak Tahap eksplorasi penentuan trasio kecepatan tinggi

## DAFTAR PUSTAKA
Abdel-Basset, M., Manogaran, G., El-Shahat, D., & Mirjalili, S. (2018). A hybrid whale optimization algorithm based on local search strategy for the permutation flow shop scheduling problem. Future Generation Computer Systems . https://doi.org/10.1016/j.future.2018.03.020 Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Elhoseny, M., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. (2020). A Hybrid COVID-19 Detection Model Using an Improved Marine Predators Algorithm and a Ranking-Based Diversity Reduction Strategy. IEEE Access . https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2990893 Buaton, R., Mawengkang, H., Zarlis, M., Effendi, S., Manaor Hara Pardede, A., Maulita, Y., … Novriyenni, N. (2019). Time Series Optimization on Data Mining. Journal of Physics: Conference Series . https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1235/1/012014
Dirami, A., Hammouche, K., Diaf, M., & Siarry, P.
(2013). Fast multilevel thresholding for image segmentation through a multiphase level set method. Signal Processing . https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.07.010 Faramarzi, A., Heidarinejad, M., Mirjalili, S., & Gandomi, A. H. (2020). Marine Predators Algorithm: A nature-inspired metaheuristic. Expert Systems with Applications .
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113377
Ghamisi, P., Couceiro, M. S., Martins, F. M. L., &
Benediktsson, J. A. (2014). Multilevel image segmentation based on fractional-order darwinian particle swarm optimization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2260552 Kumar, T., Gupta, N., & Bajaj, R. K. (2012). Fuzzy entropy on restricted fuzzy linear regression model with cross validation and applications. Proceedings - 2012 International Conference on Advances in Computing and Communications, ICACC 2012 .
https://doi.org/10.1109/ICACC.2012.2
Liu, Y., Mu, C., Kou, W., & Liu, J. (2015). Modified particle swarm optimization-based multilevel thresholding for image segmentation. Soft Computing . https://doi.org/10.1007/s00500-014- 1345-2
Manikandan, S., Ramar, K., Willjuice Iruthayarajan, M., & Srinivasagan, K. G. (2014). Multilevel thresholding for segmentation of medical brain images using real coded genetic algorithm. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation . https://doi.org/10.1016/j.measurement.2013.09.0 31 Narayanan, B. N., Hardie, R. C., Kebede, T. M., &
Sprague, M. J. (2019). Optimized feature selection-based clustering approach for computer-aided detection of lung nodules in different modalities. Pattern Analysis and Applications . https://doi.org/10.1007/s10044- 017-0653-4 Pardede, A. M. H., Mawengkang, H., Zarlis, M., & Tulus, T. (2019). Optimization of health care services with limited resources. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology , 9 (4). https://doi.org/10.18517/ijaseit.9.4.8348 Pardede, A. M. H., Novriyenni, N., & Kadim, L. A. N. (2020). Emergency patient health service simulation as a supporter of smart health care.
IOP Conference Series: Materials Science and Engineering . https://doi.org/10.1088/1757- 899X/725/1/012084
Pardede, A. M. H., Novriyenni, N., Kadim, L. A. N., & Buaton, R. (2021). Optimization model in public health services to support smart cities. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 99 (3).
Pardede, A. M. H., Sihombing, A., Mawengkang, H., Zarlis, M., Tulus, T., Kadim, L. A. N., … Khair, H. (2019). Smart Health Model With A Linear Integer Programming Approach. Journal of Physics: Conference Series .
Pardede, A. M. H., Zarlis, M., Mawengkang, H., & Tulus, T. (2019). Limited resources optimization of health care services with a linear integer programming approach. Journal of Theoretical and Applied Information Technology . https://doi.org/10.31224/osf.io/u945r
Sayed, G. I., Hassanien, A. E., & Azar, A. T. (2019).
Feature selection via a novel chaotic crow search algorithm. Neural Computing and Applications . https://doi.org/10.1007/s00521- 017-2988-6
Shree, T. D. V., Revanth, K., Raja, N. S. M., & Rajinikanth, V. (2018). A Hybrid Image Processing Approach to Examine Abnormality in Retinal Optic Disc. Procedia Computer Science . https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.022 Zhu, Y., Liu, Y. L., Li, Z. P., Kuang, J. Y., Li, X. M., Yang, Y. Y., & Feng, S. T. (2020). Clinical and CT imaging features of 2019 novel coronavirus disease (COVID-19). The Journal of Infection . https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.02.022