Brain tumor is a disease characterized by uncontrolled growth of abnormal cells inthe brain. The brain is responsible for regulating the functions of all other organs,hence, any atypical growth of cells in the brain can have severe implications for itsfunctions. The number of global mortality in 2020 led by cancerous brains was estimatedat 251,329. However, early detection of brain cancer is critical for prompttreatment and improving patient’s quality of life as well as survival rates. Manualmedical image classification in diagnosing diseases has been shown to be extremelytime-consuming and labor-intensive. Convolutional Neural Networks (CNNs) hasproven to be a leading algorithm in image classification outperforming humans. Thispaper compares five CNN architectures namely: VGG-16, VGG-19, AlexNet, EffecientNetB7,and ResNet-50 in terms of performance and accuracy using transferlearning. In addition, the authors discussed in this paper the economic impact ofCNN, as an AI approach, on the healthcare sector. The models’ performance isdemonstrated using functions for loss and accuracy rates as well as using the confusionmatrix. The conducted experiment resulted in VGG-19 achieving best performancewith 97% accuracy, while EffecientNetB7 achieved worst performance with93% accuracy. / Hjärntumör är en sjukdom som kännetecknas av okontrollerad tillväxt av onormalaceller i hjärnan. Hjärnan är ansvarig för att styra funktionerna hos alla andra organ,därför kan all onormala tillväxt av celler i hjärnan ha allvarliga konsekvenser för dessfunktioner. Antalet globala dödligheten ledda av hjärncancer har uppskattats till251329 under 2020. Tidig upptäckt av hjärncancer är dock avgörande för snabb behandlingoch för att förbättra patienternas livskvalitet och överlevnadssannolikhet.Manuell medicinsk bildklassificering vid diagnostisering av sjukdomar har visat sigvara extremt tidskrävande och arbetskrävande. Convolutional Neural Network(CNN) är en ledande algoritm för bildklassificering som har överträffat människor.Denna studie jämför fem CNN-arkitekturer, nämligen VGG-16, VGG-19, AlexNet,EffecientNetB7, och ResNet-50 i form av prestanda och noggrannhet. Dessutom diskuterarförfattarna i studien CNN:s ekonomiska inverkan på sjukvårdssektorn. Modellensprestanda demonstrerades med hjälp av funktioner om förlust och noggrannhetsvärden samt med hjälp av en Confusion matris. Resultatet av det utfördaexperimentet har visat att VGG-19 har uppnått bästa prestanda med 97% noggrannhet,medan EffecientNetB7 har uppnått värsta prestanda med 93% noggrannhet.

Brain tumor is a disease characterized by uncontrolled growth of abnormal cells in the brain. The brain is responsible for regulating the functions of all other organs, hence, any atypical growth of cells in the brain can have severe implications for its functions. The number of global mortality in 2020 led by cancerous brains was estimated at 251,329. However, early detection of brain cancer is critical for prompt treatment and improving patient’s quality of life as well as survival rates. Manual medical image classification in diagnosing diseases has been shown to be extremely time-consuming and labor-intensive. Convolutional Neural Networks (CNNs) has proven to be a leading algorithm in image classification outperforming humans. This paper compares five CNN architectures namely: VGG-16, VGG-19, AlexNet, EffecientNetB7, and ResNet-50 in terms of performance and accuracy using transfer learning. In addition, the authors discussed in this paper the economic impact of CNN, as an AI approach, on the healthcare sector. The models’ performance is demonstrated using functions for loss and accuracy rates as well as using the confusion matrix. The conducted experiment resulted in VGG-19 achieving best performance with 97% accuracy, while EffecientNetB7 achieved worst performance with 93% accuracy. / Hjärntumör är en sjukdom som kännetecknas av okontrollerad tillväxt av onormala celler i hjärnan. Hjärnan är ansvarig för att styra funktionerna hos alla andra organ, därför kan all onormala tillväxt av celler i hjärnan ha allvarliga konsekvenser för dess funktioner. Antalet globala dödligheten ledda av hjärncancer har uppskattats till 251329 under 2020. Tidig upptäckt av hjärncancer är dock avgörande för snabb behandling och för att förbättra patienternas livskvalitet och överlevnadssannolikhet. Manuell medicinsk bildklassificering vid diagnostisering av sjukdomar har visat sig vara extremt tidskrävande och arbetskrävande. Convolutional Neural Network (CNN) är en ledande algoritm för bildklassificering som har överträffat människor. Denna studie jämför fem CNN-arkitekturer, nämligen VGG-16, VGG-19, AlexNet, EffecientNetB7, och ResNet-50 i form av prestanda och noggrannhet. Dessutom diskuterar författarna i studien CNN:s ekonomiska inverkan på sjukvårdssektorn. Modellens prestanda demonstrerades med hjälp av funktioner om förlust och noggrannhets värden samt med hjälp av en Confusion matris. Resultatet av det utförda experimentet har visat att VGG-19 har uppnått bästa prestanda med 97% noggrannhet, medan EffecientNetB7 har uppnått värsta prestanda med 93% noggrannhet.

Vitiligo is a skin disease where the pigment cells that produce melanin die or stop functioning, which causes white patches to appear on the body. Although vitiligo is not considered a serious disease, there is a risk that something is wrong with a person's immune system. In recent years, the use of medical image processing techniques has grown, and research continues to develop new techniques for analysing and processing medical images. In many medical image classification tasks, deep convolutional neural network technology has proven its effectiveness, which means that it may also perform well in vitiligo classification. Our study uses four deep convolutional neural networks in order to classify images of vitiligo and normal skin. The architectures selected are VGG-19, ResNeXt101, InceptionResNetV2 and Inception V3. ROC and AUC metrics are used to assess each model's performance. In addition, the authors investigate the economic benefits that this technology may provide to the healthcare system and patients. To train and evaluate the CNN models, the authors used a dataset that contains 1341 images in total. Because the dataset is limited, 5-fold cross validation is also employed to improve the model's prediction. The results demonstrate that InceptionV3 achieves the best performance in the classification of vitiligo, with an AUC value of 0.9111, and InceptionResNetV2 has the lowest AUC value of 0.8560. / Vitiligo är en hudsjukdom där pigmentcellerna som producerar melanin dör eller slutar fungera, vilket får vita fläckar att dyka upp på kroppen. Även om Vitiligo inte betraktas som en allvarlig sjukdom, det finns fortfarande risk att något är fel på en persons immun. Under de senaste åren har användningen av medicinska bildbehandlingstekniker vuxit och forskning fortsätter att utveckla nya tekniker för att analysera och bearbeta medicinska bilder. I många medicinska bildklassificeringsuppgifter har djupa konvolutionella neurala nätverk bevisat sin effektivitet, vilket innebär att den också kan fungera bra i Vitiligo klassificering. Vår studie använder fyra djupa konvolutionella neurala nätverk för att klassificera bilder av vitiligo och normal hud. De valda arkitekturerna är VGG-19, RESNEXT101, InceptionResNetV2 och Inception V3. ROC- och AUC mätvärden används för att bedöma varje modells prestanda. Dessutom undersöker författarna de ekonomiska fördelarna som denna teknik kan ge till sjukvårdssystemet och patienterna. För att träna och utvärdera CNN modellerna använder vi ett dataset som innehåller totalt 1341 bilder. Eftersom datasetet är begränsat används också 5-faldigt korsvalidering för att förbättra modellens förutsägelse. Resultaten visar att InceptionV3 uppnår bästa prestanda i klassificeringen av Vitiligo, med ett AUC -värde på 0,9111, och InceptionResNetV2 har det lägsta AUC -värdet på 0,8560.