I n te r n ati o n al   Jo u r n al   o El e c tr i c a l   an d   C o m p u te r   En gi n e e r i n g   (I JEC E )   V o l .   15 ,   N o .   4 A ugus t   20 25 ,   pp .   3904 ~ 3912   IS S N :   2088 - 8708 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e c e . v 15 i 4 . pp 3904 - 3912             3904       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e c e . i ae s c or e . c om   R e v o l u t i o n i z i n g   a u t i sm   d i a g n o s i s us i n g   h y b r i d   m o d e l   f o r   a u t i sm   sp e c t r u m   d i so r d e r   p h e n o t y p i n g       V i jayal ax m i   N .   R ath o d ,   R a yan go u d H .   G o u d ar   D e p a rt m e n t   o C o m p u t e S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   V i s v e s v a ra y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e r s i t y   Be l a g a v i ,   K a rn a t a k a ,   I n d i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e A ug  31,   202 4   R e v i s e M a 25,   20 25   A c c e pt e M a y   23,   20 25       T he   g r o w i ng   pr e v a l e nc e   o f   a ut i s m   s pe c t r um   d i s o r de r   ( A S D )   ne c e s s i t a t e s   e f f i c i e nt   da t a - dr i v e s c r e e n i ng   s o l ut i o ns   t o   c o m pl e m e nt   t r a d i t i o na l   di a g no s t i c   m e t ho ds ,   w hi c h   o f t e s uf f e r   f r o m   s ubj e c t i v i t y   a nd  l i m i t e d   s c a l a b i l i t y .   T hi s   s t udy   i nt r o duc e s   a   hy br i d   e n s e m b l e   m o de l   c o m bi ni ng   l o g i s t i c   r e g r e s s i o ( L R )   a n n a i v e   B a y e s   ( N B )   f o r   A S D   c l a s s i f i c a t i o a c r o s s   f o ur   a g e   g r o ups   ( t o ddl e r s ,   c hi l d r e n ,   a do l e s c e n t s ,   a nd  a du l t s )   u s i ng   be ha v i o r a l   s c r e e n i ng   da t a s e t s .   B y   i nt e g r a t i ng   s t a t i s t i c a l   l e a r n i ng   a nd   pr o ba bi l i s t i c   i nf e r e n c e ,   t he   p r o po s e d   m o de l   e f f e c t i v e l y   c a pt u r e d   be h a v i o r a l   m a r ke r s ,   e ns u r i ng   a   hi g he r   c l a s s i f i c a t i o a c c ur a c y   a nd  i m p r o v e g e ne r a l i z a t i o n.   T h e   e xpe r i m e nt a l   e v a l u a t i o de m o ns t r a t e d   i t s   s upe r i o r   pe r f o r m a nc e ,   a c hi e v i ng   94. 2 4%   a c c ur a c y   a nd  99 . 40 %   a r e a   und e r   t he   r e c e i v e r   o pe r a t i ng   c ha r a c t e r i s t i c   c ur v e   ( A U R O C ) ,   s u r pa s s i ng   t ho s e   o f   i nd i v i dua l   c l a s s i f i e r s   a nd   e xi s t i ng   a pp r o a c he s .   T h i s   a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e   ( AI ) - dr i v e f r a m e w o r o f f e r s   a   s c a l a bl e ,   c o s t - e f f e c t i v e ,   a nd   a c c e s s i bl e   s o l u t i o f o r   bo t c l i ni c a l   a nd   t e l e m e d i c i ne - b a s e d   A S D   s c r e e ni ng ,   f a c i l i t a t i ng   e a r l y   i n t e r v e nt i o a nd   r i s k   a s s e s s m e nt .   T hi s   s t udy   unde r s c o r e s   t he   t r a n s f o r m a t i v e   po t e nt i a l   o f   A I   i ne ur o de v e l o pm e n t a l   di a g no s t i c s ,   pa v i ng   t h e   w a y   f o r   m o r e   e f f i c i e nt   a n d   w i de l y   de pl o y a bl e   a u t i s t i c   s c r e e n i ng   t e c hno l o g i e s .   Ke y w or d s :   A ut i s m   s pe c t rum   di s o rde r   E n s e m b l e   m o de l   L o gi s t i c   r e g r e s s i o n   M a c hi n e   l e a rni n g   N a ï v e   b a y e s   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   R a y a n go uda   H .   G o uda r   D e pa rt m e n t   o f   Co m put e S c i e n c e   a nd  E n g i n e e r i ng,   V i s v e s v a ra y a   T e c hn o l o g y   U n i v e r s i t y   B e l a ga v i   K a rn a t a k a ,   59 0018 I ndi a     E m a i l :   rh go uda r. v t u@ g m a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   A s pe r ge r ’s   s y n dr o m e   k n o w n   a s   A ut i s m   i s   a   n e u r o de v e l o pm e n t a l   c o n di t i o n   c h a ra c t e ri z e by   pe r s i s t e n t   de f i c i t s   i s o c i a l   c o m m u n i c a t i o n ,   r e s t ri c t e i nt e r e s t s   [1] ,   a nd   r e pe t i t i v e   b e h a v i o r s   a s   i l l us t ra t e d   i F i gu r e   1 .   T h e   s e v e r i t y   a nd  s y m pt o m s   o f   a ut i s m   s pe c t r u m   di s o r de (A S D )   v a r y   w i de l y ,   m a ki n g   e a rl y   di a g n o s i s   e s s e n t i a l   f o r   e ff e c t i v e   i n t e r v e nt i o a nd  t a i l o r e t h e r a p i e s .   A c c o r di n t o   t h e   W o r l H e a l t O r g a n i z a t i o n   ( W H O [2] ,   a pp r o xi m a t e l y   o n e   i 36  c h i l d r e n   i s   di a g n o s e w i t h   A S D ,   w i t h   b oy s   be i n f o ur   t i m e s   m o r e   l i ke l y   t o   b e   a ff e c t e t h a g i r l s .   D e s pi t e   i t s   i n c r e a s i n g   p r e v a l e n c e ,   t ra di t i o n a l   d i a g n o s t i c   m e t h o ds   r e l y   o n   c l i n i c a l   o b s e r v a t i o n s   [ 3] ,   w hi c c a b e   s ub j e c t i ve ,   t i m e - c o n s um i ng,   a n d   e xpe n s i v e .   T h e   l a c k   o a c c e s s i b l e ,   s t a n d a r di z e d,   a n a ut o m a t e s c r e e n i n g   a pp r o a c h e s   h i g hl i g h t s   t h e   n e e fo r   s c a l a b l e   A I - dri v e n   s o l ut i o n s   t h a t   c a f a c i l i t a t e   e a r l y   de t e c t i o n   a c r o s s   di v e r s e   a ge   g r o ups   [4] .   R e c e n t   a dv a n c e m e n t s   i a r t i f i c i a l   i n t e l l i ge n c e   (A I)  a nd  m a c hi n e   l e a rni n (M L ha v e   s h o w n   p r o m i s e   fo r   a ut o m a t i n g   A S D   c l a s s i f i c a t i o [ 5] .   A l t h o ug de e l e a r ni n g   m o de l s   us i n g   m a g n e t i c   r e s o n a n c e   i m a g i n (M R I)  a nd  e l e c t r o e n c e p h a l o gr a p h y   (E E G ) - b a s e n e u r o i m a gi n p r o v i de   hi g h   a c c ura c y ,   t h e i r   r e l i a n c e   o n   c os t l y ,   d a t a - i nt e n s i v e   t e c hni que s   l i m i t s   t h e i w i de s pr e a d   a p pl i c a b i l i t y   [6] ,   [7] .   T ra d i t i o n a l   M L   m o de l s   a ppl i e t o   b e h a v i o r a l   s c r e e n i n g   da t a   o f fe r   a   m o r e   a c c e s s i b l e   a l t e rn a t i v e ,   b ut   m o s t   s t ud i e s   ha v e   f oc us e o n   s pe c i f i c   a ge   g r o ups ,   r e s ul t i n i n   i n c o n s i s t e n c i e s   i n   c l a s s i f i c a t i o pe rfo r m a n c e .   T h e s e   l i m i t a t i o n s   n e c e s s i t a t e   a   r o b us t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   E l e c   &   Co m E n g     IS S N :   2088 - 8708         R e v o l ut i on i z i ng   aut i s m   d i agnos i s   us i ng  h y br i m od e l   f or     ( V i j ay al ax m i   N .   R at hod )   3905   a n ge n e r a l i z e A S D   c l a s s i f i c a t i o f r a m e w o r t h a t   e n s u r e s   s c a l a b i l i t y ,   a c c ur a c y ,   a n a d a pt a b i l i t y   a c r o s s   di f fe r e nt   po pul a t i o n s   [ 8],   [9] .   T o   a dd r e s s   t h i s   ga p ,   t hi s   s t udy   pr o po s e a   h y b r i d   e n s e m b l e   m o de l   i nt e g r a t i n g   l o gi s t i c   r e g r e s s i o n   (L R a n d   n a i v e   B a y e s   ( N B fo r   m ul t i - a ge   A S D   c l a s s i f i c a t i o n .   U n l i ke   c o n v e n t i o n a l   m o de l s ,   t h e   p r o po s e d   a pp r o a c l e v e r a ge s   m ul t i p l e   b e h a v i o ra l   s c r e e ni n da t a s e t s   c ov e r i n t o ddl e r s ,   c h i l d r e n ,   a do l e s c e n t s ,   a n a dul t s ,   t h e r e by   e n s u r i ng   i m p r o v e a c c ur a c y ,   b e t t e ge n e ra l i z a t i o n,   a n d   e n ha n c e r o b us t n e s s .   T h e   m o de l   e ffe c t i ve l y   c a pt ur e s   c o m pl e b e h a v i o ra l   pa t t e rn s   by   c om b i ni n g   p r o b a b i l i s t i c   r e a s o n i ng  a n p r e di c t i v e   a n a l y t i c s ,   t h us   e n a b l i ng  a   m o r e   a d a pt i v e   a n r e l i a b l e   A S D   s c r e e ni n g   f r a m e w o r k.           F i gu r e   1 .   Co m m o c ha r a c t e r i s t i c s   o f   a ut i s t i c   pe o pl e       T h e   p r o po s e m o de l   h a s   w i de - ra n g i n r e a l - w o r l a ppl i c a t i o n s ,   pa rt i c ul a r l y   i e a r l y   i nt e r v e nt i o pr o g r a m s ,   s pe c i a l   e duc a t i o n,   a n d   t e l e m e di c i n e - b a s e s c r e e ni n [10] .   A   s c a l a b l e ,   n o n c l i ni c a l   A S D   s c r e e ni n g   s y s t e m   c a f a c i l i t a t e   e a rl y   di a g n o s i s   i s c h o o l s   a nd   pe di a t r i c   c e n t e r s ,   e n a b l i n g   t i m e l y   i nt e r v e nt i o s t r a t e gi e s   [1 1],   [12] .   I t   c a a l s o   a s s i s t   h e a l t h c a r e   p r o f e s s i o n a l s   i n   r e s o ur c e - l i m i t e a r e a s ,   w h e r e   a c c e s s   t o   s pe c i a l i z e A S D   di a g n o s t i c   f a c i l i t i e s   i s   s c a r c e .   I a dd i t i o n,   t h e   m o de l   c a n   b e   i nt e g r a t e i nt o   m o b i l e   h e a l t h   a ppl i c a t i o n s   a n t e l e h e a l t p l a t f o r m s ,   a l l o w i n r e m o t e   A I - a s s i s t e A S D   r i s a s s e s s m e nt   [13] ,   [ 14] .   S pe c i a l   e duc a t i o c a n   s uppo r t   pe r s o na l i z e d   l e a rni n g   p l a n s   b y   i de n t i fy i n g   A S D   s e v e r i t y   l e v e l s   a n d   t a i l o r i ng   i ndi v i dua l i z e i n t e r v e n t i o n s   [15] .   B y   i n t r o duc i n a   ge n e r a l i z e d,   s c a l a b l e ,   a n n o n c l i ni c a l   A S D   s c r e e ni n f r a m e w o r k,   t hi s   s t udy   a dv a n c e s   A I - d r i v e a ut i s m   d i a g n o s t i c s ,   p a v i ng   t h e   w a y   fo r   f a s t e r ,   m o r e   a c c e s s i b l e ,   a nd   c o s t - e f f e c t i ve   e a rl y   de t e c t i o n   s y s t e m s .   T h i s   a rt i c l e   i s   s t r uc t u r e d   a s   f o l l ow s :   s e c t i o n   p r e s e nt s   a   c o m pr e h e n s i v e   r e v i e w   of   e xi s t i n g   A S D   c l a s s i f i c a t i o t e c hni que s   a nd  t h e i r   l i m i t a t i o n s   a n d   ke y   f i n di n gs .   S e c t i o de t a i l s   t h e   da t a s e t s ,   a n d   p r o po s e d   h y b r i m o de l   a r c h i t e c t ur e   a n d   m e t h o do l o g y .   S e c t i o n   d i s c us s e s   e xpe r i m e nt a l   r e s ul t s ,   b e n c hm a rki ng  o u r   m o de l   a ga i n s t   b a s e l i n e   c l a s s i f i e r s .   F i na l l y ,   s e c t i o n   c o nc l ude s   w i t h   ke y   f i n d i n gs   a n f ut u r e   r e s e a r c di r e c t i o n s .       2.   LI TER A TU R S U R V E Y   T h i s   s e c t i o e xpl o r e s   r e c e n t   a dv a n c e m e n t s   i M L   a n d   A I   f o A S D   c l a s s i f i c a t i o b y   l e ve r a g i n v a r i o us   a pp r o a c h e s ,   i n c l udi ng  n e u r o i m a g i n g - b a s e m o de l s   a n d   b e h a v i o r a l   s c r e e n i ng   t e c hni que s .   H ow e v e r ,   e a c h   m e t h o ha s   i t s   o w n   s e t   o f   l i m i t a t i o n s   a n d   h i g hl i g h t s .   S e ve r a l   s t u di e s   ha v e   e xpl o r e de e l e a rn i ng   us i n g   n e u r o i m a gi ng   da t a ,   pa rt i c u l a r l y   s t r uc t u ra l   m a g n e t i c   r e s o na n c e   i m a g i n g   (s M R I)  a n d   E E G - b a s e m o de l s .   M i s hra   e t   a l .   [1 6]   e m pl o y e a e n s e m b l e   o f   de e c o n v o l u t i o na l   n e u ra l   n e t w o r ks   (D CN N )   w i t o n - t h e - f l y   da t a   a ug m e n t a t i o n ,   a c hi e v i n g   81 . 35%   a c c ura c y   o n   t h e   A B ID E   I   d a t a s e t   ( 975   s ub j e c t s ).   H ow e ve r ,   i t s   r e l i a n c e   o n   a   h e t e r o ge n e o us   da t a s e t   r a i s e s   c o n c e r n s   a b o ut   ge n e r a l i z a b i l i t y   a c r o s s   di v e r s e   po pul a t i o n s .   S i m i l a r l y ,   B h a n d a ge   e t   al .   i [1 7]   t h e   A da m   w a s t ra t e gy   o pt i m i z a t i o (A W S O ) - de e b e l i e f   n e t w o r (D B N )   a l go r i t hm   i n t e g r a t e t h e   A d a m   o pt i m i z e r   a nd  w a r   s t r a t e gy   o pt i m i z a t i o n a c h i e v i n 92 . 4%   a c c ura c y ,   93. 0%  s e n s i t i v i t y ,   a n 93. 5%  s pe c i f i c i t y   fo r   t h e   A B ID E   da t a s e t .   D e s pi t e   t h e i s t r o ng  pe r f o r m a n c e ,   d a t a s e t   l i m i t a t i o n s   a f fe c t   t h e i s c a l a b i l i t y   fo r   r e a l - w o r l d   s c r e e ni n g .   L o ga na t ha e t   a l .   [1 8]   c o m b i n e d   R e s N e t 101  a n d   b i - d i r e c t i o na l   g a t e r e c urr e nt   u ni t s   (B i - G R U w i t h   t h e   c h a o t i c   g a s   s o l ub i l i t y   a l go r i t h m   f o r   E E G - b a s e A S D   c l a s s i f i c a t i o n,   r e po rt i n g   98%   a c c u r a c y   a n 99%   s e n s i t i v i t y .   H ow e ve r ,   i t s   re l i a n c e   o n   a   s m a l l   da t a s e t   (1 , 000   s a m pl e s l i m i t s   i t s   b r o a a ppl i c a b i l i t y .   T o   o ve r c o m e   t h e   c ha l l e nge s   o f   n e u r o i m a gi n g - b a s e m o de l s ,   r e s e a r c h e r s   ha v e   i n v e s t i ga t e M L   m o de l s   us i n g   n o n c l i ni c a l   b e ha v i o r a l   s c r e e ni n g   d a t a s e t s .   S hi n de   a n d   P a t i l   [19 ]   i nt r o duc e s   a   m u l t i - c l a s s i f i e r   r e c o m m e n de s y s t e m   i n c o r po r a t i n g   de c i s i o t r e e s   a n d   r a ndo m   f o r e s t s   (R F s )   de m o n s t r a t e s t r o n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2088 - 8708   Int   J   E l e c   &   Co m E n g ,   V o l .   15 ,   N o .   4 A ugus t   20 25 :   390 4 1 - 3912   3906   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e   o n   U CI  d a t a s e t s   (1 , 100   s a m pl e s b ut   f a c e ov e r f i t t i n g   c o n c e rn s   due   t o   c l a s s i f i e c o m pl e xi t y .   T ha l ukd a e t   al .   i [20]   e v a l ua t e n a ï v e   B a y e s   (N B ) l o gi s t i c   r e g r e s s i o n   (L R ) s uppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   (S V M ),   a n d   r a ndo m   f o r e s t   (R F )   f o A S D   c l a s s i f i c a t i o i t o ddl e r s   a n d   a do l e s c e n t s ,   w i t h   RF   a c hi e v i n t h e   h i g h e s t   a c c ura c y   (93. 69%  f o r   t o ddl e r s   a nd  93 . 33%  f o r   a do l e s c e n t s ).   H ow e ve r ,   i t   do e s   n o t   f ul l y   a c c o un t   f o r   A S D   h e t e r o ge n e i t y ,   po t e n t i a l l y   l i m i t i ng  i t s   r e a l - w o r l d i a g n o s t i c   r e l i a b i l i t y .   A kt e e t   al .   i n   [2 1]   e xa m i n e 2 50  c l a s s i f i e r s   a c r o s s   di f fe r e n t   a ge   g r o ups ,   i de n t i f y i n S V M   a s   t h e   b e s t   pe r f o r m e r   f o r   t o ddl e r s   a nd  A da B oo s t   fo r   c h i l d r e n .   A l t h o ug t hi s   a pp r o a c h   a c h i e v e hi gh  a c c ur a c y ,   i t   w a s   h i nde r e d   by   l i m i t e da t a s e t   a v a i l a b i l i t y ,   a f fe c t i n g   m o de l   r o b us t n e s s .     2. 1 .     M ai n   k e fi n d i n gs   E xi s t i n g   n e u r o i m a gi n g - b a s e a pp r o a c h e s   a c h i e v e   h i g h   a c c ur a c y ,   b ut   a r e   e xpe n s i v e ,   d a t a s e t - de pe n de nt ,   a n d   i m p r a c t i c a l   f o l a r ge - s c a l e   A S D   s c r e e n i n g .   I c o nt r a s t ,   M L   m o de l s   a ppl i e d   t o   b e ha v i o r a l   s c r e e n i n g   d a t a   o f f e r   a   c o s t - e f f e c t i v e   a l t e rna t i v e ,   y e t   m o s t   s t udi e s   f o c us   o n   s pe c i f i c   a ge   g r o ups   a n d   l a c a   ge n e ra l i z e c l a s s i f i c a t i o n   f ra m e w o r k.   A d di t i o na l l y ,   da t a s e t   v a r i a b i l i t y   a n o v e r f i t t i n g   a f f e c t   m o de l   r e l i a b i l i t y   a n d i a g n o s t i c   c o n s i s t e n c y .   T o   a dd r e s s   t h e s e   c h a l l e n ge s ,   t h i s   s t u dy   pr o po s e s   a   h y b r i e n s e m b l e   m o de l   c o m b i n i ng   L R   a n d   N B   f o r   a ge - w i s e   A S D   c l a s s i f i c a t i o n.   U n l i ke   p r e v i o us   s t udi e s ,   t h e   p r o po s e a pp r o a c h   l e v e r a ge s   m u l t i pl e   b e ha v i o r a l   s c r e e n i ng  da t a s e t s   s p a nn i n t o ddl e r s ,   c h i l d r e n ,   a do l e s c e n t s ,   a n d   a d ul t s ,   e n s u r i ng  b e t t e a da p t a b i l i t y ,   s c a l a b i l i t y ,   a nd  r o b us t n e s s .       3.   M ET H O D O L O G Y   T h i s   a r t i c l e   p r e s e n t s   a   h y b r i e n s e m b l e   m o de l   i n t e g ra t i n L R   a n N B   f o r   a ge - w i s e   A S D   c l a s s i f i c a t i o us i n g   f o ur  A S D   s c r e e n i ng   da t a s e t s .   T h i s   s e c t i o de t a i l s   t h e   m o de l   a r c hi t e c t u r e ,   d a t a   pr e p r o c e s s i n g,   a n c l a s s i f i c a t i o a pp r o a c h.   It   hi g hl i g ht s   i t s   e f fe c t i ve n e s s   i n   e nha n c i n d i a g n o s t i c   a c c ur a c y   a n ge n e r a l i z a t i o a c r o s s   a ge   g r o ups .     3. 1 .     D atas e t   d e tai l s   T h i s   s t udy   ut i l i z e f o ur   pub l i c l y   a v a i l a b l e   n o n c l i n i c a l   A S D   s c r e e n i ng  d a t a s e t s   s pa nni n g   t o ddl e r s ,   c h i l d r e n ,   a do l e s c e n t s ,   a n d   a dul t s .   T h e   T o ddl e r   da t a s e t   ( 1 , 054   s a m p l e s w a s   s o ur c e f r o m   t h e   K a ggl e   r e po s i t o r y   [22] ,   w h i l e   t h e   c h i l d r e n   (292   s a m pl e s ),   a do l e s c e n t   (104   s a m p l e s ),   a n d   a du l t   (704   s a m p l e s d a t a s e t s   w e r e   o b t a i n e f r o m   t h e   U CI  m a c h i n e   l e a rn i ng  r e po s i t o r y   [23] [25] .   T h e s e   da t a s e t s   c o l l e c t i v e l y   pr o v i de   2 , 154  s c r e e n i n g   r e c o r ds ,   o f fe r i n g   a   di v e r s e   r e p r e s e n t a t i o o f   A S D   c ha r a c t e r i s t i c s   a c r o s s   di f fe r e nt   a ge   g r o ups .   E a c da t a s e t   c o n t a i n e d   b i n a r y ,   c a t e go r i c a l ,   c o nt i n uo us ,   a n d   s t r i n g - t y pe   a t t ri b ut e s ,   w i t 18   f e a t u r e s   i n   t h e   T o ddl e da t a s e t   a n d   21   f e a t u r e s   i n   t h e   o t h e r s .   Co r e   a t t ri b ut e s   i n c l ude de m o g r a p hi c   f a c t o r s   ( a ge ,   s e x ,   e t hni c i t y ,   a n d   c o unt r y ),   c l i ni c a l   i n di c a t o r s   (j a u n d i c e   a nd   A S D   t ra i t s ),   a n d   c a r e gi v e r e s po n s e s   (A 1 A 1 s c r e e n i n g   que s t i o n s ).   T h e   A 1 A 1 a t t r i b ut e s ,   a s   s h o w n   i F i gur e   2,   r e p r e s e n t   b e ha v i o r a l   s c r e e n i n g   q ue s t i o n s ,   w h e r e   t h e   r e s po n s e s   a r e   b i na r y   (0  o 1),   w i t h   i n di c a t i ng  a   po s i t i v e   A S D   t ra i t .   A dd i t i o n a l l y ,   t h e   Q - C ha t - 10  s c o r e   (0 10)   s e r v e s   a s   a   b e h a v i o ra l   m e t ri c ,   w h e r e   a   s c o r e   a bo ve   s ugge s t s   a   po t e n t i a l   A S D   di a g n o s i s .   By   i n t e g r a t i ng  m ul t i p l e   d a t a s e t s   w i t h   s ha r e f e a t u r e   s e t s ,   t hi s   s t udy   e n s u r e c o m p r e h e n s i v e   A S D   s c r e e ni n g   a c r o s s   di f f e r e n t   a ge   g r o ups ,   e n a b l i ng  a   m o r e   r o b us t ,   s c a l a b l e ,   a n d   ge n e r a l i z a b l e   c l a s s i f i c a t i o n   f r a m e w o r k.           F i gu r e   2 .   10   M o s t   p o pul a r   A S D   s c r e e ni n g   que s t i o n s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   E l e c   &   Co m E n g     IS S N :   2088 - 8708         R e v o l ut i on i z i ng   aut i s m   d i agnos i s   us i ng  h y br i m od e l   f or     ( V i j ay al ax m i   N .   R at hod )   3907   3. 1 . 1.   P r e - p r o c e s s i n g   A s   t h e   da t a   w e r e   c o l l e c t e f r o m   t w o   di f f e r e n t   r e po s i t o ri e s ,   w e   b e ga n   by   s t a nda r d i z i n g   a l l   d a t a s e t s   i n t o   a   u n i f o r m   f o r m a t .   T h e   T o ddl e r   da t a s e t   o r i g i n a l l y   c o n t a i n e 18  f e a t u r e s ,   w h e r e a s   t h e   C hi l d r e n,   A do l e s c e n t ,   a n a dul t   d a t a s e t s   c o n t a i n e 21  f e a t u r e s .   T o   e n s ur e   f e a t u r e   c o n s i s t e n c y ,   c e r t a i n   a t t r i b ut e s ,   s uc a s   e t hni c i t y ,   c o un t r y _of _r e s ,   a ge _de s c r i p t i o n,   a n us e d_a p p_ b e fo r e   w e r e   r e m o v e f r o m   t h e   l a t t e r   d a t a s e t s .   S i m i l a rl y ,   e t hni c i t y   w a s   r e m o v e f r o m   t h e   T o ddl e d a t a s e t   a s   i t   w a s   de e m e u nn e c e s s a r y   f o r   t h e   a na l y s i s .   T o   f ur t h e r   s t a n d a r di z e   c a t e go ri c a l   a t t ri b ut e s ,   t h e   r e l a t i o n   f e a t u r e   c o n t a i n e d   v a l ue s   s uc a s   " pa r e n t "   a n " r e l a t i v e , "   w h i c h   w e r e   r e pl a c e w i t a   u ni f i e c a t e go r y ,   f a m i l y _m e m b e r ’,   c o n s i de r i ng  b o t b e l o n t o   t h e   s a m e   f a m i l i a l   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e   r e l a t i o a t t ri b ut e   i t h e   C hi l d r e n ,   A do l e s c e n t ,   a nd   a du l t   d a t a s e t s   c o nt a i n e d   m i s s i n g   v a l ue s ,   w hi c h   w e r e   h a ndl e us i ng  t h e   m o de   i m put a t i o n   m e t h o d,   r e pl a c i n g   m i s s i n v a l ue s   w i t t h e   m o s t   f r e que nt l y   o c c urr i n g   v a l ue   w i t hi n   t h e   r e s pe c t i v e   a t t ri b ut e .     = {  ,     a r g ma x  ( ) ,    =                                                        (1)     w h e r e   r e p r e s e nt s   t h e   u pda t e a t t r i b ut e   v a l ue s ,      a r e   t h e   o r i g i n a l   v a l ue s ,   a n a r g ma x  ( )   r e t u rn s   t h e   m o s t   f r e que n t l y   o c c urr i n g   v a l ue   o f   t h e   a t t ri b ut e .   F o c a t e go ri c a l   a t t r i b ut e s ,   s uc a s   f a m i l y _m e m b e r _w i t h _A S D ,   j a u n d i c e ,   a n d   c l a s s / A S D   t ra i t s ,   o n e - h o t   e n c o di n g   w a s   a ppl i e a c r o s s   a l l   da t a s e t s   t o   c o n v e r t   c a t e go r i c a l   v a l ue s   i n t o   b i n a r y   n u m e ri c a l   r e p r e s e n t a t i o n s   f o r   m o de l   c o m pa t i b i l i t y .   F i na l l y ,   t h e   s t a n d a r di z e da t a s e t s   w e r e   m e rge i nt o   a   s i n g l e   da t a s e t   c o m pri s i n 2 , 15 s a m pl e s   a nd  16  f e a t u r e s ,   e n s u r i ng  a   uni f i e s t r uc t u r e   f o r   m o de l   t ra i ni n g .     3. 2 .     P r o p os e d   e n s e m b l e   m o d e l   ar c h i te c tu r e   In  c l a s s i f i c a t i o n   t a s ks ,   a   s i n gl e   m o de l   o f t e n   e n c o un t e r s   b i a s - v a r i a n c e   t r a de - o f f s ,   w h e r e   s o m e   m o de l s   ge n e ra l i z e   w e l l   b ut   s t ruggl e   w i t c o m pl e x   f e a t u r e   i n t e r a c t i o n s ,   w h i l e   o t h e r s   a d a pt   b e t t e b ut   ri s k   o v e r f i t t i n g .   T o   a dd r e s s   t h e s e   c h a l l e n ge s ,   e n s e m b l e   l e a rni n g   c o m b i n e s   m u l t i pl e   c l a s s i f i e r s   t o   e nha n c e   t h e   a c c u r a c y ,   r o b us t n e s s ,   a n ge n e r a l i z a t i o n.   T h i s   s t udy   i nt r o duc e s   a   h y b r i e n s e m b l e   m o de l   i nt e g r a t i ng  LR   a n NB ,   w h e r e   bo t h   m o de l s   i n de pe n de nt l y   l e a rn  f r o m   t h e   s a m e   f e a t u r e   s e t   a n d   t h e i p r e di c t e p r o b a b i l i t i e s   a r e   a gg r e ga t e d   us i n a   s o f t   vo t i n m e c ha n i s m ,   e n s u ri n a   b a l a n c e a n r e l i a b l e   c l a s s i f i c a t i o n   de c i s i o f o r   A S D   de t e c t i o n t h e   f l ow   of   w o r ki n g   m o de l   i s   i l l us t ra t e d   i F i g u r e   3 .           F i gu r e   3 .   S y s t e m   a r c hi t e c t u r e   o f   pr o po s e m o de l   f o r   c l a s s i f i c a t i o n   o f   a ut i s t i c   i n d i v i dua l s       L o gi s t i c   r e gr e s s i o i s   a   p r o b a b i l i s t i c   l i n e a c l a s s i f i e t ha t   i s   w i de l y   us e f o r   b i n a r y   a n d   m u l t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n s   [2 6] .   I t   m o de l s   t h e   p r o b a b i l i t y   of   a   gi v e s a m pl e     b e l o n gi n g   t o   a   c l a s s     us i n g   t h e   S oft M a f un c t i o n,   w hi c h   e n s u r e s   t ha t   a l l   c l a s s   p r o b a b i l i t i e s   s um   t o   1 .   P r o b a b i l i t y   e s t i m a t i o n   i s   e xp r e s s e a s   (2) :      ( = | )   0 ( ) +   ( ) = 1 0 ( ) +   ( ) = 1 = 1   (2)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2088 - 8708   Int   J   E l e c   &   Co m E n g ,   V o l .   15 ,   N o .   4 A ugus t   20 25 :   390 4 1 - 3912   3908   w h e r e   0 ( )   i s   t h e   i nt e r c e pt   t e r m   f o r   t h e   L R   m o de l ,   ( )   r e p r e s e n t s   t he   f e a t ur e   c o e f f i c i e n t s   f o r   t h e   c l a s s     a r e   t h e   i nput   f e a t u r e s ,   a n   i s   t h e   t o t a l   n u m b e r   o f   c l a s s e s .   T he   s of t m a f un c t i o n   e n s u r e s   t ha t   t h e   p r o b a b i l i t y   o ut put s   a r e   w i t hi n   t h e   r a nge   [0 , 1]  a n d   s um   t o   o n e   a c r o s s   a l l   po s s i b l e   c l a s s e s .   L o gi s t i c   r e g r e s s i o n   i s   c o m put a t i o n a l l y   e f f i c i e n t   a n p r o v i de s   i n t e r p r e t a b l e   de c i s i o n   b o un da r i e s ,   b ut   a s s um e s   l i n e a rl y   s e pa r a b l e   c l a s s e s ,   w h i c h   m a y   n o t   a l w a y s   h o l i r e a l - w o r l s c e na r i o s .   N a i v e   B a y e s   i s   a   B a y e s i a p r o b a b i l i s t i c   c l a s s i f i e t ha t   a s s um e s   c o n di t i o na l   i nde pe n de n c e   a m o n g   f e a t ur e s .   I t   e s t i m a t e s   t h e   po s t e ri o p r o b a b i l i t y   o f   a   c l a s s   =   g i v e n   a i nput     by   us i n B a y e s '   t h e o r e m   [27] .      ( = | )   ( | = ) ( = ) ( )                           (3)     B e c a us e   ( )   i s   a   c o n s t a n t   a c r o s s   a l l   c l a s s e s ,   i t   s i m p l i f i e s   t o :      ( = | )     ( = )   ( | = ) = 1                     ( 4)     F o r   G a us s i a n a i v e   B a y e s ,   w h e r e     f o l l ow s   a   n o r m a l   di s t r i b ut i o n   f o a   gi v e c l a s s   ,   t h e   l i ke l i h o o f un c t i o n   i s   gi v e by .     ( | = )   1 2 2 e x p   ( ( ) 2 2 2 )                           (5)     w h e r e       a n d   2   r e p r e s e n t   t h e   m e a a n d   v a ri a n c e   o f   t h e   f e a t u r e s     fo r   c l a s s   ,   r e s pe c t i v e l y .   T a ki n g   t h e   l o g - l i ke l i h o o d   f o r   n u m e ri c a l   s t a b i l i t y ,   t h e   po s t e ri o p r o b a b i l i t y   c a b e   r e w r i t t e n   a s   (6 )     l o g  ( = | )   ( = )   ( ( ( ) 2 ) 2 2 + l o g 2 2 ) = 1                             (6)     T h i s   t r a n s f o r m a t i o n   l i n e a r i z i n g   t h e   e xpo n e nt i a t i o n ,   m a ki n g   i t   m o r e   c o m put a t i o n a l l y   e f f i c i e n t .   H ow e ve r ,   t h e   n a i v e   B a y e s '   a s s um p t i o o f   f e a t ur e   i n de pe n de nc e   m a y   n o t   a l w a y s   h o l i p ra c t i c a l   a pp l i c a t i o n s   [28] .   T o   ov e r c o m e   t h e   l i m i t a t i o n s   o f   bo t h   m o de l s ,   t h e   p r o p o s e h y b r i e n s e m b l e   m o de l   c o m b i n e s   t h e   L R a b i l i t y   t o   c a pt u r e   t h e   r e l a t i o n s h i ps   b e t w e e n   f e a t ur e s   a n d   t he   N B s   e f f i c i e n c y   i h a ndl i n g   h i g h - di m e n s i o na l   da t a .   T h e   e n s e m b l e   m o de l   c o m put e s   t h e   f i n a l   p r o b a b i l i t y   of   t h e   c l a s s     by   a v e r a gi n g   t h e   i n di v i du a l   m o de l   pr e di c t i o n s   us i n g   a   s o f t   vo t i ng  a pp r o a c h.      ( = | ) = 1 2 ( ( = | ) +  ( = | )   )             (7)     w h e r e    ( = | )   t h e   p r o b a b i l i t y   i s   p r e di c t e b y   l o gi s t i c   r e g r e s s i o a nd   ( = | )   i s   t h e   p r o b a b i l i t y   pr e di c t e b y   N a i ve   B a y e s .   T h e   f i n a l   c l a s s i f i c a t i o de c i s i o i s   de t e r m i n e us i n g   t h e   M a xi m u m   A   P o s t e r i o ri   (M A P e s t i m a t i o [29] ,   w h e r e   t h e   c l a s s   w i t t h e   h i g h e s t   p r o b a b i l i t y   i s   s e l e c t e a s .           a r g  ( = | )                             (8)     T h i s   e n s e m b l e   a pp r o a c e n s u r e s   t ha t   t h e   m o de l   b e n e f i t s   f r o m   b o t c l a s s i f i e r s ,   r e s ul t i ng  i a   h i g h e c l a s s i f i c a t i o a c c ura c y ,   r e duc e o v e r f i t t i n g ,   a nd  i m p r o v e ge n e ra l i z a t i o n   a c r o s s   di f f e r e n t   A S D   a ge   g r o ups L R   c o n t ri b ut e s   t o   s t r uc t u r e d   de c i s i o b o un da ri e s ,   w h e re a s   N B   e nh a n c e s   e f f i c i e n c y   i p r o b a b i l i s t i c   e s t i m a t i o n.   T o   e n s u r e   a   r o b us t   m o de l   e v a l u a t i o n,   10 - f o l c r o s s - v a l i da t i o w a s   e m pl o y e ow i n g   t o   t h e   r e l a t i v e l y   s m a l l   s i z e   o f   t h e   d a t a s e t   (2 , 154   i n s t a n c e s ).   I n s t e a o f   us i n g   a   s i m p l e   t r a i n - t e s t   s p l i t ,   w hi c c a l e a d   t o   b i a s e e v a l ua t i o n,   t h e   d a t a s e t   w a s   di v i de d   i nt o   10   e qu a l - s i z e d   s ub s e t s .   I e a c i t e ra t i o n,   o n e   s ub s e t   s e r v e a s   t h e   t e s t   s e t ,   w h e r e a s   t h e   r e m a i n i n g   ni n e   s ub s e t s   w e r e   us e f o r   t r a i n i n g .   T h i s   p r o c e s s   w a s   r e pe a t e t e t i m e s ,   a n d   t h e   f i n a l   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   m o de l   w a s   de t e rm i n e d   by   c o m put i ng  t h e   a v e r a ge   a c c ura c y   a c r o s s   a l l   f o l ds ,   e n s u ri n t h a t   a l l   d a t a   po i nt s   c o n t ri b ut e   t o   b o t h   t r a i n i ng  a n d   t e s t i ng.   T he   c r o s s - v a l i da t i o a c c ura c y   w a s   c o m put e a s   (9 ) .         =   1 1                                       (9)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   E l e c   &   Co m E n g     IS S N :   2088 - 8708         R e v o l ut i on i z i ng   aut i s m   d i agnos i s   us i ng  h y br i m od e l   f or     ( V i j ay al ax m i   N .   R at hod )   3909   w h e r e     r e p r e s e n t s   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   m o de l   i n     f o l d.   T hi s   t e c hn i que   e n s u r e s   t h a t   t h e   c l a s s i f i e r   i s   t r a i n e d   a nd  v a l i d a t e o n   m ul t i p l e   da t a   p a r t i t i o n s ,   t h e r e by   i m p r o v i n g   ge n e ra l i z a t i o n   a n d   p r e v e n t i ng  o v e r f i t t i n g .   By   a v e r a gi n g   t h e   r e s ul t s   a c r o s s   f o l ds ,   c r o s s - v a l i da t i o n   p r o v i de s   a   m o r e   r e l i a b l e   pe r f o r m a n c e   e s t i m a t e   t h a t   i s   l e s s   s e n s i t i v e   t o   v a r i a t i o n s   i t h e   t ra i ni n g   da t a .   T h i s   a pp r o a c gu a ra n t e e s   t ha t   n o   s i n g l e   t ra i n - t e s t   s pl i t   do m i n a t e s   t h e   m o de l   e v a l ua t i o n,   t h e r e by   l e a di n g   t o   a   m o r e   s t a b l e   a n d   u n b i a s e pe r f o r m a n c e   a s s e s s m e n t .   T h e   h y b r i e n s e m b l e   m o de l ,   s up po r t e by   10 - fo l c r o s s - v a l i da t i o n,   c r e a t e a   r o b us t   A S D   c l a s s i f i c a t i o f r a m e w o r t h a t   i s   s c a l a b l e ,   c o m put a t i o n a l l y   e f f i c i e n t ,   a n c a pa b l e   o f   de l i ve r i n g   c o n s i s t e n t   pr e di c t i o n s   a c r o s s   di v e r s e   da t a s e t s .   B y   c o m b i n i n g   t h e   s t re n gt h s   o f   LR   a n d   NB ,   w h i l e   m i t i g a t i n g   t h e i r   i n di v i du a l   w e a kn e s s e s ,   t hi s   a pp r o a c p r o v i de s   a   c o s t - e f f e c t i v e   a n d   i nt e r p r e t a b l e   s o l ut i o f o r   A S D   c l a s s i f i c a t i o a c r o s s   m ul t i p l e   a ge   g r o ups .       4.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N     T h i s   s e c t i o p r e s e nt s   e v a l ua t i o m e t ri c s   a n d   pe r f o r m a n c e   a n a l y s i s   o f   t h e   p r o p o s e c l a s s i f i c a t i o n   m o de l s .   A s s e s s i n g   t h e   e f f e c t i v e n e s s   of   pr e di c t i v e   m o de l s   i s   c ri t i c a l   t o   e n s u r e   r e l i a b l e   A S D   c l a s s i f i c a t i o n.   K e y   e v a l ua t i o m e t r i c s ,   i n c l udi n g   a c c ur a c y ,   s e n s i t i v i t y ,   F 1 - s c o r e ,   a n d   A U R O w e r e   c o m put e f o r   NB LR ,   a n d   t h e   p r o po s e h y b r i m o de l .   T h e s e   m e t ri c s   w e r e   a pp l i e d   t o   t h e   t e s t   da t a s e t   t o   qu a nt i fy   c l a s s i f i c a t i o e f f i c a c a c r o s s   t o ddl e r s ,   c h i l d r e n ,   a do l e s c e n t s ,   a n d   a dul t s .   A   c o m pa ra t i v e   a n a l y s i s ,   s um m a ri z e d   i T a b l e   1,   i de n t i f i e t h e   m o de l   t ha t   a c hi e v e o pt i m a l   pe r f o r m a n c e ,   p r o v i di n g   de e pe r   i n s i g ht s   i n t o   i t s   e f f e c t i v e n e s s   i A S D   t ra i t   c a t e go r i z a t i o n.       T a b l e   1 .   Co m p a r i s o o f   e v a l ua t i o m e t r i c s   r e s ul t s   o f   e xi s t i n g   c l a s s i f i e r s   w i t h   p r o po s e e n s e m b l e   m o de l   M o d e l   A c c u ra c y   S e n s i t i v i t y   F1 - s c o r e   A U RO C   M i s h ra   a n d   P a t i   2023   [1 6 ]   8 0 . 4 1   7 9 . 9 5   8 0 . 4 9   8 9 . 0 3   S h i n d e   a n d   P a t i l   2023   [1 9 ]   0 . 9 2   0 . 9 2   0 . 9 2   0 . 9 2   T a l u k d a r   2 0 2 3   [2 3 ]   8 6 . 6 6   7 8 . 7 2   100   8 8 . 0 9   A k t e e t   a l .   2019   [2 1 ]   9 4 . 2 3   9 2 . 2 0   9 2 . 6 8   --   LR   0 . 9 3 7 7   0 . 9 8 5 7   0 . 9 3 4 8   0 . 9 9 3 1   NB   0 . 9 3 6 0   0 . 9 7 2 7   0 . 9 3 3 4   0 . 9 8 6 6   P ro p o s e d   s o f t   v o t i n g   e n s e m b l e   m o d e l   0 . 9 4 2 4   0 . 9 7 9 8   0 . 9 4 1 0   0 . 9 9 4 0       T a b l e   p r o v i de s   a   c o m p r e h e n s i v e   pe r f o r m a n c e   a s s e s s m e nt   of   t h e   p r o po s e h y b r i e n s e m b l e   m o de l   a ga i n s t   t h e   s t a t e - of - t h e - a rt   A S D   c l a s s i f i c a t i o a pp r o a c h e s .   T h e   e v a l ua t i o m e t r i c s ,   a c c ura c y ,   s e n s i t i v i t y ,   F1 - s c o r e ,   a n A U R O C,   s e r v e   a s   ke y   i n d i c a t o r s   o f   m o de l   e f f e c t i v e n e s s   i n   de t e c t i ng  A S D   t r a i t s   a c r o s s   di f fe r e n t   a ge   g r o ups .   T h e   r e s ul t s   c l e a r l y   de m o n s t ra t e   t h e   s upe r i o ri t y   of   t h e   p r o po s e m o de l ,   w h i c h   a c h i e v e a n   e xc e pt i o n a l   a c c u r a c y   of   94. 24% ,   s e n s i t i v i t y   of   97. 2 8%,   F 1 - s c o r e   of   94. 10 %,   a n d   A U R O of   99. 40 %,   s ur p a s s i n g   a l l   b a s e l i n e   m e t h o ds .   E xi s t i n g   m o de l s ,   s uc a s   16   ( 80. 41%) ,   19   (92 . 00 %),   a n d   2 0   (86 . 66%) ,   e x h i b i t   pe r f o r m a n c e   i n c o n s i s t e n c i e s   due   t o   da t a s e t   h e t e r o ge n e i t y ,   o v e r f i t t i n g,   a n d   l a c o f   g e n e r a l i z a t i o n.   F o i n s t a n c e ,   R r e po r t e a   pe r f e c t   F 1 - s c o r e   b ut   s t r u ggl e w i t s e n s i t i v i t y   (78. 7 2 %),   i n d i c a t i n c l a s s   i m b a l a n c e   a n d   po t e nt i a l   m i s c l a s s i f i c a t i o n   o f   A S D - po s i t i v e   c a s e s .   S i m i l a rl y ,   21  a c h i e v e a   c o m pe t i t i v e   a c c ur a c y   of   94. 23%  b ut   l a c ke a A U R O v a l ue ,   l i m i t i n g   i t s   r e l i a b i l i t y   i c l i ni c a l   a ppl i c a t i o n s .   A l t h o ug L R   a n d   N B   pe r f o r m   w e l l   i n d i v i dua l l y ,   a c h i e v i n g   a c c ura c i e s   o f   93. 7 7%   a nd   93 . 60% ,   r e s pe c t i v e l y ,   t h e y   s t i l l   f a l l   s h o rt   o f   t h e   p r o po s e h y b r i m o de l .   T h e   e n s e m b l e   a pp r o a c s t ra t e gi c a l l y   i nt e g r a t e s   t h e   L R s   s t r uc t u r e d   f e a t u r e   l e a rn i ng   w i t h   t h e   N B s   p r o b a b i l i s t i c   e f f i c i e n c y ,   a dd r e s s i ng  L R s   l i m i t a t i o n s   o f   L i n   ha n d l i ng  n o n l i n e a ri t y   a n d   t h e   N B s   r e l i a n c e   o t h e   f e a t ure   i n de pe nde n c e   a s s um p t i o n.   By   c o m b i n i ng   t h e s e   s t r e n g t h s ,   t h e   h y b r i m o de l   e nha n c e s   c l a s s i f i c a t i o n   r o b us t n e s s ,   r e duc e s   m i s c l a s s i f i c a t i o n,   a n d   e n s u r e s   s upe r i o ge n e r a l i z a t i o a c r o s s   a ge   g r o ups   w i t A S D .   T h e   u n p a r a l l e l e d   A U R O of   99. 40%  o f   t h e   p r o po s e d   m o de l   h i g hl i g ht s   i t s   e xc e pt i o n a l   d i s c ri m i n a t o r y   pow e r ,   m a ki n g   i t   a   h i g hl y   r e l i a b l e   a n d   s c a l a b l e   t o o l   fo r   A S D   ri s a s s e s s m e n t   a nd   e a r l y   i n t e r v e n t i o n .   By   m i t i g a t i n g   t h e   s h o rt c o m i n gs   o f   p r e v i o us   m o de l s   a n d   l e v e r a g i n g   e n s e m b l e   l e a rn i ng,   t hi s   a pp r o a c h   s e t s   a   n e w   b e n c hm a rk  f o r   A I - dri v e A S D   c l a s s i f i c a t i o n,   e n s u r i ng  a   hi g h e di a g n o s t i c   a c c ura c y ,   i m p r o v e s t a b i l i t y ,   a nd  g r e a t e r   c l i n i c a l   a ppl i c a b i l i t y .   F i gu r e   4   p r e s e n t s   a   c o m pa ra t i v e   a n a l y s i s   of   NB LR ,   a n t he   pr o po s e h y b r i m o de l   o ve r   m ul t i pl e   K - fo l i t e r a t i o n s ,   e m p h a s i z i ng  t h e   s t a b i l i t y ,   c o n s i s t e n c y ,   a n d   s upe ri o r i t y   o f   t h e   h y b r i a pp r o a c h.   F i gu r e   4 ( a ),   t h e   h y b r i m o de l   a c h i e v e s   t h e   hi g h e s t   a c c ur a c y   (94. 24%)   a n d   o ut pe r f o r m s   L R   (93. 77% a nd  N B   (93 . 60% ),   w i t h   L R   e xh i b i t i n hi g h e r   f l uc t ua t i o n s ,   o c c a s i o n a l l y   dr o ppi ng  t o   t h e   l o w e s t   a c c ur a c y .   F i gu r e   4 ( b ),   s e n s i t i v i t y   i s   h i g hl i g ht e d,   w h e r e   L R   pe a ks   a t   0 . 9957 ,   i ndi c a t i n g   s t r o n g   A S D - po s i t i v e   i de n t i f i c a t i o n,   b ut   t h e   h y b r i m o de l   (0. 972 8)  a n N B   (0 . 972 7)  m a i n t a i c o n s i s t e n c y ,   e n s u ri n b e t t e r   ge n e r a l i z a b i l i t y .   F i gu r e   4 (c i l l us t ra t e s   t h e   F1 - S c o r e ,   w h e r e   t h e   h y b r i m o de l   s t ri ke s   t h e   b e s t   b a l a n c e   (0 . 94)  b e t w e e n   p r e c i s i o n   a nd  r e c a l l ,   s u r p a s s i n L Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2088 - 8708   Int   J   E l e c   &   Co m E n g ,   V o l .   15 ,   N o .   4 A ugus t   20 25 :   390 4 1 - 3912   3910   a n N B   (b o t h   0 . 9345 ),   w i t N B   e xhi b i t i n g   h i g h e f l uc t ua t i o n s   i c l a s s i f i c a t i o n   r e l i a b i l i t y .   F i gu r e   4 (d)   pr e s e nt s   A U R O v a l ue s ,   w h e r e   t h e   h y b r i m o de l   e xc e l s   (0. 9940)  o v e r   L R   (0. 9931)  a nd  N B   (0. 9 866) ,   w i t h   N B   e xh i b i t i n g   g r e a t e v a r i a t i o n s ,   i ndi c a t i n g   w e a ke r   di f f e r e n t i a t i o b e t w e e n   A S D - po s i t i v e   a nd  n e g a t i v e   c a s e s .   O v e r a l l ,   t h e s e   r e s ul t s   c o n f i r m   t h e   s upe r i o a c c ura c y ,   s t a b i l i t y ,   a nd  r o b us t n e s s   o f   t h e   h y b r i m o de l ,   m a ki n g   i t   t h e   m o s t   r e l i a b l e   a pp r o a c f o r   A S D   c l a s s i f i c a t i o n .           (a )   (b )         (c )   (d)     F i gu r e   4 .   P e r f o r m a n c e   c o m pa r i s o n   o f   c l a s s i f i c a t i o m o de l s ,   i l l us t ra t i n g   (a )   a c c ur a c y ,   (b s e n s i t i v i t y ,   (c F 1 - s c o r e ,   a nd  (d A U R O fo r   NB LR ,   a n d   t h e   p r o po s e h y b r i m o de l       5.     C O N C LU S I O N   T h i s   s t udy   pr e s e n t s   a   h y b r i d   e n s e m b l e   m o de l   i n t e g ra t i n LR   a nd  NB   f o r   a ge - w i s e   c l a s s i f i c a t i o n   o ADS   us i n g   b e h a v i o r a l   s c r e e n i ng  d a t a s e t s .   By   l e ve r a gi ng  t h e   s t r e n g t h s   o f   bo t c l a s s i f i e r s ,   t h e   p r o po s e m o de l   a dd r e s s e s   t h e   ke y   c h a l l e nge s   i n   A S D   di a g n o s i s ,   i n c l udi n da t a s e t   v a r i a b i l i t y ,   ov e r f i t t i n g ,   a n l i m i t e d   ge n e ra l i z a b i l i t y .   T h e   e n s e m b l e   a pp r o a c e nha n c e s   c l a s s i f i c a t i o r o b us t n e s s   by   c o m b i n i n g   L R s   s t r uc t u r e d   de c i s i o n - m a ki n g   c a p a b i l i t i e s   o f   L R   w i t N B   p r o b a b i l i s t i c   re a s o n i n g,   e n s u ri n g   a   m o r e   r e l i a b l e   a nd  s c a l a b l e   s c r e e n i n g   s y s t e m .   U n l i ke   c o n v e n t i o na l   m o de l s   t ha t   s t r ugg l e   w i t h   f e a t u r e   de pe n de n c i e s   a nd  n o n l i n e a r i t y ,   t h h y b r i m o de l   b a l a n c e s   i nt e rp r e t a b i l i t y ,   e f f i c i e n c y ,   a n d   p r e di c t i v e   a c c ur a c y ,   m a ki ng   i t   a n   e f fe c t i v e   di a g n o s t i c   t o o l .   T h e   e xpe r i m e nt a l   r e s ul t s   de m o n s t ra t e t h e   e f fe c t i ve n e s s   of   t h e   p r o po s e m o de l ,   a c h i e v i ng   a a c c ur a c y   o f   94. 24%  a nd  a A U R O of   99. 40% ,   s u r p a s s i n i n d i v i dua l   c l a s s i f i e r s   a nd  e xi s t i n s t a t e - of - t h e - a rt   a pp r o a c h e s .   T h e   h y b r i d   m o de l s   a b i l i t y   t o   c o n s i s t e n t l y   a c h i e v e   h i g s e n s i t i v i t y   a n d   p r e c i s i o a c r o s s   m ul t i pl e   a ge   g r o ups   m a ke s   i t   a   p r o m i s i n g   t o o l   f o r   e a rl y   A S D   i de nt i f i c a t i o n   i c l i ni c a l   a nd  n o n c l i ni c a l   s e t t i n gs .   A ddi t i o n a l l y ,   i t s   i nt e g r a t i o w i t a ut o m a t e s c r e e n i ng   s y s t e m s   c a i m p r o v e   s c a l a b i l i t y ,   r e duc e   m a n u a l   di a g n o s t i c   e f fo r t s ,   a n f a c i l i t a t e   e a r l y   i n t e r v e n t i o n   s t ra t e gi e s .   F ut u r e   w o r s h o ul f o c us   o n   e xpa n di ng   t h e   da t a s e t   di v e r s i t y ,   i n t e g ra t i n a ddi t i o n a l   b e h a v i o r a l   a n d   p h y s i o l o gi c a l   m a rke r s ,   a nd  r e f i ni n m o de l   a da p t a b i l i t y   fo r   b r o a de r   de m o gr a p h i c   a pp l i c a b i l i t y .   T hi s   s t udy   un de r s c o r e s   t h e   po t e n t i a l   o f   A I - d r i v e n   di a g n o s t i c s   i n   t h e   s c r e e n i ng  o f   a ut i s m ,   pa v i n g   t h e   w a y   fo r   m o r e   a c c e s s i b l e ,   e f f i c i e n t ,   a nd  da t a - d ri v e n   i n t e r v e n t i o n   s t ra t e gi e s .   0 . 9 0 . 9 2 0 . 9 4 0 . 9 6 0 . 9 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Acc u r a c y F o l d   i t e ra t i o n s A c c u ra c c o m p a rs i o n   gr a p h NB LR Hy b r i d 0 . 9 0 . 9 2 0 . 9 4 0 . 9 6 0 . 9 8 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 s ensi t i v i t y K   fo l d   i te r at i o n s S e n s i t i v i t c o mp a rs i o n   gr a p h NB LR Hy b r i d 0 . 9 0 . 9 2 0 . 9 4 0 . 9 6 0 . 9 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 F s c o r e K   fo l d   i te r ati o n s F s c o r e   c o m p ar s i o n   gr ap h NB LR H yb r i d 0 . 9 6 0 . 9 7 0 . 9 8 0 . 9 9 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A U R O C K   fo l d   i te r ati o n s A U R O C   c o m p ar s i o n   gr ap h NB LR H ybr i d Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   E l e c   &   Co m E n g     IS S N :   2088 - 8708         R e v o l ut i on i z i ng   aut i s m   d i agnos i s   us i ng  h y br i m od e l   f or     ( V i j ay al ax m i   N .   R at hod )   3911   A C K N O WL ED G M EN TS     T h e   D e pa r t m e nt   o f   Co m put e r   S c i e n c e   a n E n g i n e e r i ng  a t   V i s ve s v a ra y a   T e c h n o l o gi c a l   U n i v e r s i t y   i n   B e l a ga v i ,   K a rna t a k a   59 0018 ,   I n d i a ,   p r o v i de s uppo rt   f o r   t hi s   r e s e a r c h   p r o j e c t   by   pr ov i di ng  t h e   n e c e s s a r y   r e s o ur c e s   a n d   k n o w l e dge   c e n t e r   e qu i pm e n t   f o r   i t   t o   b e   c o m pl e t e s uc c e s s f ul l y .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N     N o   f un di n g   i n v o l v e d.       A U TH O R   C O N TR I B U TI O N S   S TA T EM EN   T h i s   j o urna l   us e s   t h e   Co n t ri b ut o R o l e s   T a xo n o m y   (CR e di T t o   r e c o gn i z e   i n d i v i dua l   a ut h o c o n t ri b ut i o n s ,   r e duc e   a ut h o r s hi p   di s pu t e s ,   a n d   f a c i l i t a t e   c o l l a bo r a t i o n.     N am e   o A u th o r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   V i j a y a l a x m i   N .   R a t h o d                               R a y a n go uda   H .   G o uda r                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r m a l   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e s o u rc e s   D   :   D a t a   Cu ra t i o n   O   :   W ri t i n g   -   O ri g i n a l   D ra ft   E   :   W ri t i n g   -   Re v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi s u a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P ro j e c t   a d m i n i s t ra t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i s i t i o n         C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i nt e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y     T h e   da t a   u t i l i z e d   i s t udy   i s   A ut i s m   S pe c t r u m   D i s o r de S c r e e n i n g   d a t a s e t   t a ke f r o m   s t a n d a r d   da t a   r e po s i t o ri e s ,   K a ggl e   a n d   U CI  M a c h i n e   l e a rni n r e po s i t o ri e s .   -   A v a i l a b l e :   ht t ps : / / w w w . k a g g l e . c o m / da t a s e t s / f a bde l j a / a u t i s m - s c r e e n i ng - f o r - t o ddl e r s   [ 22]   -   A ut i s t i c   S pe c t r um   D i s o r d e r   S c r e e ni ng   D a t a   f o r   C hi l d r e n .   U C I   M a c hi ne   L e a r n i ng   R e po s i t o r y ,   201 7.   do i :   10. 2 4432 / C 56 59W .   [ 23]   -   A ut i s t i c   S pe c t r um   D i s o r d e r   S c r e e n i ng   D a t a   f o r   A do l e s c e nt .   U C I   M a c hi ne   L e a r n i ng   R e po s i t o r y ,   2017 .   do i :   10. 2 4432 / C 5V 8 9T .   [ 24]   -   A ut i s m   S c r e e ni ng   A dul t .   U C I   M a c hi ne   L e a r ni ng   R e po s i t o r y ,   201 7.   do i :   10. 24 432 / C 5F 0 19 .   [ 25]       R EF ER EN C ES   [1 ]   L .   A l m a z a y d e h ,   R.   A l - M o h t a d i ,   M .   A b u h e l a l e h ,   a n d   A .   A l   T a w i l ,   V i rt u a l   r e a l i t y   t e c h n o l o g y   t o   s u p p o rt   t h e   i n d e p e n d e n t   l i v i n g   o f   c h i l d r e n   w i t h   a u t i s m ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   Co m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   4 1 1 1 4 1 1 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   10 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 2 i 4 . p p 4 1 1 1 - 4117.   [2 ]   W H O ,   A u t i s m .   A c c e s s e d :   J a n .   2 3 ,   2 0 2 4 .   [O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . w h o . i n t / n e w s - r o o m / f a c t - s h e e t s / d e t a i l / a u t i s m - s p e c t ru m - d i s o r d e r s   [3 ]   N IH ,   A u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e r ,   Na t i o n a l   In s t i t u t e s   o f   H e a l t h   ( NIH ) ,   2 0 2 4 .   h t t p s : / / w w w . n i m h . n i h . g o v / h e a l t h / t o p i c s / a u t i s m - s p e c t ru m - d i s o r d e r s - a s d   (a c c e s s e d   J a n .   2 3 ,   2 0 2 4 ).   [4 ]   CD C,   D a t a   a n d   s t a t i s t i c s   o n   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e r,   c d c . g o v ,   2 0 2 3 .   h t t p s : / / w w w . c d c . g o v / a u t i s m / d a t a - re s e a rc h / ? CD C_ A A r e f _ V a l = h t t p s : / / w w w . c d c . g o v / n c b d d d / a u t i s m / d a t a . h t m l   (a c c e s s e d   J u n .   2 0 ,   2 0 2 3 ).   [5 ]   R.   T h a p a   e t   a l . ,   M a c h i n e   l e a r n i n g   d i ffe r e n t i a t i o n   o f   a u t i s m   s p e c t ru m   s u b - c l a s s i fi c a t i o n s ,   J o u r n a l   o f   A u t i s m   a n d   D e v e l o p m e n t a l   D i s o r d e r s ,   v o l .   5 4 ,   n o .   1 1 ,   p p .   4 2 1 6 4 2 3 1 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 8 0 3 - 023 - 0 6 1 2 1 - 4.   [6 ]   N .   A .   M a s h u d i ,   N .   A h m a d ,   a n d   N .   M .   N o o r,   Cl a s s i fi c a t i o n   o f   a d u l t   a u t i s t i c   s p e c t ru m   d i s o r d e r   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a p p ro a c h , ”  IA E S   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   ( IJ - A I) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   7 4 3 7 5 1 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 0 . i 3 . p p 7 4 3 - 751.   [7 ]   V .   N .   Ra t h o d ,   R .   H .   G o u d a r,   D .   G .   M ,   M .   P a t i l ,   G .   S .   H u k k e ri ,   a n d   R .   B.   K a l i w a l ,   E n h a n c i n g   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e r   i d e n t i f i c a t i o n :   A   m a c h i n e   l e a rn i n g   a p p r o a c h   u s i n g   Ca t Bo o s t ,   i n   2 0 2 4   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   In n o v a t i o n   a n d   No v e l t y   i n   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y   ( INNO V A ) ,   D e c .   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / IN N O V A 6 3 0 8 0 . 2 0 2 4 . 1 0 8 4 7 0 2 5 .   [8 ]   J .   L e e ,   H .   L e e ,   a n d   M .   S h i n ,   D ri v i n g   s t r e s s   d e t e c t i o n   u s i n g   m u l t i m o d a l   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s   w i t h   n o n l i n e a r   re p re s e n t a t i o n   o f   s h o rt - t e r m   p h y s i o l o g i c a l   s i g n a l s ,   S e n s o r s ,   v o l .   2 1 ,   n o .   7 ,   p .   2 3 8 1 ,   M a r.   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 1 0 7 2 3 8 1 .   [9 ]   B.   T y a g i ,   R.   M i s h ra ,   a n d   N .   Ba j p a i ,   M a c h i n e   l e a rn i n g   t e c h n i q u e s   t o   p r e d i c t   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e r,   i n   2 0 1 8   IE E E   P u n e c o n N o v .   2 0 1 8 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P U N E CO N . 2 0 1 8 . 8 7 4 5 4 0 5 .   [1 0 ]   M .   A l z a h ra n i ,   A .   L .   U i t d e n b o g e r d ,   a n d   M .   S p i c h k o v a ,   H u m a n - c o m p u t e i n t e ra c t i o n :   i n f l u e n c e s   o n   a u t i s t i c   u s e r s ,   P r o c e d i a   Co m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 9 2 ,   p p .   4 6 9 1 4 7 0 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s . 2 0 2 1 . 0 9 . 2 4 7 .   [1 1 ]   D .   E m a n   a n d   A .   W .   R.   E m a n u e l ,   M a c h i n e   l e a rn i n g   c l a s s i f i e r s   fo r   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o rd e r :   A   r e v i e w ,   i n   2 0 1 9   4 t h   In t e r n a t i o n a l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2088 - 8708   Int   J   E l e c   &   Co m E n g ,   V o l .   15 ,   N o .   4 A ugus t   20 25 :   390 4 1 - 3912   3912   Co n f e r e n c e   o n   In f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y ,   In f o r m a t i o n   S y s t e m s   a n d   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   ( IC IT IS E E ) ,   N o v .   2 0 1 9 ,   p p .   2 5 5 2 6 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ICIT IS E E 4 8 4 8 0 . 2 0 1 9 . 9 0 0 3 8 0 7 .   [1 2 ]   A .   R .   O l i v e ra   e t   a l . ,   Co m p a ri s o n   o f   m a c h i n e - l e a rn i n g   a l g o ri t h m s   t o   b u i l d   a   p r e d i c t i v e   m o d e l   fo r   d e t e c t i n g   u n d i a g n o s e d   d i a b e t e s   -   E L S A - Bra s i l :   a c c u ra c y   s t u d y ,   S a o   P a u l o   M e d i c a l   J o u r n a l ,   v o l .   1 3 5 ,   n o .   3 ,   p p .   2 3 4 2 4 6 ,   J u n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 5 9 0 / 1 5 1 6 - 3 1 8 0 . 2 0 1 6 . 0 3 0 9 0 1 0 2 1 7 .   [1 3 ]   V .   N .   Ra t h o d ,   R.   H .   G o u d a r,   A .   K u l k a r n i ,   D .   G .   M ,   a n d   G .   S .   H u k k e ri ,   A   s u rv e y   o n   E - l e a rn i n g   re c o m m e n d a t i o n   s y s t e m s   fo r   a u t i s t i c   p e o p l e ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 1 7 2 3 1 1 7 3 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CC E S S . 2 0 2 4 . 3 3 5 5 5 8 9 .   [1 4 ]   A .   G .   A l h a rt h i   a n d   S .   M .   A l z a h ra n i ,   D o   i t   t h e   t ra n s fo r m e r   w a y :   A   c o m p r e h e n s i v e   r e v i e w   o f   b ra i n   a n d   v i s i o n   t ra n s fo r m e r s   f o r   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e d i a g n o s i s   a n d   c l a s s i f i c a t i o n ,   Co m p u t e r s   i n   B i o l o g y   a n d   M e d i c i n e ,   v o l .   1 6 7 ,   p .   1 0 7 6 6 7 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p b i o m e d . 2 0 2 3 . 1 0 7 6 6 7 .   [1 5 ]   V .   N .   Ra t h o d   a n d   R .   H .   G o u d a r,   H a rn e s s i n g   e x p l a i n a b l e   A I   f o r   n e x t - g e n e ra t i o n   a u t i s m   d i a g n o s i s   a n d   s e v e r i t y   a s s e s s m e n t ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   In t e l l i g e n t   E n g i n e e r i n g   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 6 2 8 1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 2 2 2 6 6 / IJ IE S 2 0 2 5 . 0 3 3 1 . 2 1 .   [1 6 ]   M .   M i s h ra   a n d   U .   C.   P a t i ,   A   c l a s s i fi c a t i o n   fra m e w o rk   fo a u t i s m   s p e c t r u m   d i s o rd e r   d e t e c t i o n   u s i n g   s M RI:   O p t i m i z e r   b a s e d   e n s e m b l e   o f   d e e p   c o n v o l u t i o n   n e u ra l   n e t w o rk   w i t h   o n - t h e - f l y   d a t a   a u g m e n t a t i o n ,   B i o m e d i c a l   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   Co n t r o l v o l .   8 4 ,   p .   1 0 4 6 8 6 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 3 . 1 0 4 6 8 6 .   [1 7 ]   V .   Bh a n d a g e ,   M .   R.   K ,   S .   M u p p i d i ,   a n d   B.   M a ra m ,   A u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   A d a m   w a s t ra t e g y   o p t i m i z a t i o n   e n a b l e d   d e e p   b e l i e f   n e t w o rk ,   B i o m e d i c a l   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   Co n t r o l ,   v o l .   8 6 ,   p .   1 0 4 9 1 4 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 3 . 1 0 4 9 1 4 .   [1 8 ]   S .   L o g a n a t h a n ,   C.   G e e t h a ,   A .   R .   N a z a r e n ,   a n d   M .   H a ri n   F e r n a n d e z   F e r n a n d e z ,   A u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e d e t e c t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   c h a o t i c   o p t i m i z a t i o n   b a s e d   Bi - G R U   n e t w o rk :   A n   w e i g h t e d   a v e ra g e   e n s e m b l e   m o d e l ,   E x p e r t   S y s t e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 3 0 ,   p .   1 2 0 6 1 3 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 2 3 . 1 2 0 6 1 3 .   [1 9 ]   A .   V .   S h i n d e   a n d   D .   D .   P a t i l ,   A   m u l t i - c l a s s i fi e r - b a s e d   r e c o m m e n d e r   s y s t e m   fo r   e a rl y   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o rd e r   d e t e c t i o n   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   H e a l t h c a r e   A n a l y t i c s ,   v o l .   4 ,   p .   1 0 0 2 1 1 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e a l t h . 2 0 2 3 . 1 0 0 2 1 1 .   [2 0 ]   J .   T a l u k d a r,   D .   K .   G o g o i ,   a n d   T .   P .   S i n g h ,   A   c o m p a ra t i v e   a s s e s s m e n t   o f   m o s t   w i d e l y   u s e d   m a c h i n e   l e a rn i n g   c l a s s i fi e r s   fo r   a n a l y s i n g   a n d   c l a s s i fy i n g   a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o r d e i n   t o d d l e r s   a n d   a d o l e s c e n t s ,   H e a l t h c a r e   A n a l y t i c s ,   v o l .   3 ,   p .   1 0 0 1 7 8 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e a l t h . 2 0 2 3 . 1 0 0 1 7 8 .   [2 1 ]   T .   A k t e e t   a l . ,   M a c h i n e   l e a r n i n g - b a s e d   m o d e l s   f o r   e a rl y   s t a g e   d e t e c t i o n   o a u t i s m   s p e c t ru m   d i s o rd e r s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   7 ,   p p .   1 6 6 5 0 9 1 6 6 5 2 7 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 1 9 . 2 9 5 2 6 0 9 .   [2 2 ]   K a g g l e ,   A u t i s m   s c re e n i n g   d a t a   fo t o d d l e r s .   [O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / d a t a s e t s / f a b d e l j a / a u t i s m - s c r e e n i n g - fo r - t o d d l e r s   [2 3 ]   F .   F .   T h a b t a h ,   A u t i s t i c   s p e c t ru m   d i s o rd e s c r e e n i n g   d a t a   fo c h i l d r e n ,   U CI   M a c h i n e   L e a r n i n g   R e p o s i t o r y ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 2 4 4 3 2 / C5 6 5 9 W .   [2 4 ]   F .   F .   T h a b t a h ,   A u t i s t i c   s p e c t ru m   d i s o r d e s c r e e n i n g   d a t a   fo a d o l e s c e n t ,   U CI  M a c h i n e   L e a r n i n g   R e p o s i t o r y ,   2 0 1 7 .   [2 5 ]   F .   T h a b h t a ,   A u t i s m   s c r e e n i n g   a d u l t ,   U   Ir v i n e   M a c h i n e   L e a r n i n g   R e p o s i t o r y ,   2 0 1 7 .   [2 6 ]   A .   S u b a s i ,   M a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,   i n   P r a c t i c a l   M a c h i n e   L e a r n i n g   f o r   D a t a   A n a l y s i s   U s i n g   P y t h o n ,   E l s e v i e r ,   2 0 2 0 ,   p p .   91 2 0 2 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B9 7 8 - 0 - 12 - 821379 - 7 . 0 0 0 0 3 - 5.   [2 7 ]   R.   C.   N e a t h   a n d   M .   S .   J o h n s o n ,   D i s c ri m i n a t i o n   a n d   c l a s s i fi c a t i o n ,   i n   In t e r n a t i o n a l   E n c y c l o p e d i a   o f   E d u c a t i o n ,   E l s e v i e r ,   2 0 1 0 ,   p p .   1 3 5 1 4 1 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B9 7 8 - 0 - 08 - 044894 - 7 . 0 1 3 1 2 - 9.   [2 8 ]   A .   C h a i t a n y a   K u m a r,   J .   A n d re w   J o h n ,   M .   Ra j a ,   a n d   P .   V i j a y a ,   G e n e t i c   f a c t o a n a l y s i s   fo a n   e a rl y   d i a g n o s i s   o f   a u t i s m   t h ro u g h   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   i n   D a t a   S c i e n c e   f o r   G e n o m i c s ,   E l s e v i e r,   2 0 2 3 ,   p p .   6 9 8 4 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B9 7 8 - 0 - 323 - 98352 - 5 . 0 0 0 0 1 - X.   [2 9 ]   S.   Ba n k a p u a n d   N .   P a t i l ,   A n   e n h a n c e d   p r o t e i n   fo l d   r e c o g n i t i o n   fo r   l o w   s i m i l a ri t y   d a t a s e t s   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   a n d   s k i p - g ra m   fe a t u re s   w i t h   d e e p   n e u ra l   n e t w o rk ,   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Na n o B i o s c i e n c e ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 2 4 9 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T N B. 2 0 2 0 . 3 0 2 2 4 5 6 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       V i j ay al axm i   N .   R at h o d           r e c e i v e d   he r   B .   E   d e g r e e   i n   i nf o r m a t i o s c i e nc e   a n e ng i ne e r i ng   a nd   M . T e c h   de g r e e   i c o m put e r   s c i e nc e   a nd   e ng i ne e r i ng   f r o m   V i s v e s v a r a y a   T e c hno l o g i c a l   U ni v e r s i t y .   C ur r e n t l y   s he   i s   a   r e s e a r c h   s c ho l a r   i t h e   D e pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a nd   E ng i ne e r i ng   a t   V i s v e s v a r a y a   T e c hno l o g i c a l   U ni v e r s i t y ,   J na na   S a ng a m ,   B e l a g a v i .   H e r   a r e a s   o f   s pe c i a l i z a t i o n   a r e   i m a g e   p r o c e s s i ng   a nd  bi g   da t a ,   a n c l o ud   c o m put i ng .   P a t t e r n   r e c o g ni t i o n,   i nf o r m a t i o r e t r i e v a l ,   m a c hi n e   l e a r ni ng .   S h e   c a n   be   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   v i j a y l a xm i r a t ho d@g m a i l . c o m .         R ay an go u d H .   G o u d ar           r e c e i v e t he   B . E .   de g r e e   i C S E ,   M . T e c h.     i C N E ,   P h. D .   de g r e e   i n   C S E .   H e   i s   c ur r e n t l y   a n   a s s o c i a t e   p r o f e s s o r   i n   t h e   D e pa r t m e n t   o f   C S E ,   V T U   B e l a g a v i .   H e   ha s   19   y e a r s   o f   t e a c h i ng   e xpe r i e nc e   a t   p r o f e s s i o na l   i ns t i t u t e s   a c r o s s   I ndi a .   H e   w a s   a   f a c ul t y   m e m be r   wi t h   t he   I nt e r na t i o na l   I ns t i t ut e   o f   I nf o r m a t i o T e c hno l o gy ,   P une ,   f o r   f o ur   y e a r s ,   a nd   t he   I ndi a n   N a t i o na l   S a t e l l i t e   M a s t e r   C o nt r o l   F a c i l i t y ,   H a s s a n ,   I ndi a .   H e   h a s   publ i s he d   o v e r   145   p a pe r s   i n   i nt e r n a t i o na l   j o ur n a l s ,   bo o c ha p t e r s ,   a nd   c o nf e r e nc e s   o f   hi g r e p u t a t i o n .   H i s   r e s e a r c h   i n t e r e s t s   i nc l ude   s e m a nt i c   w e b,   c l o ud ,   bi g   da t a ,   m a c h i ne   l e a r n i ng ,   a nd  de e p   l e a r n i ng   a nd   i t s   a p pl i c a t i o ns .   H e   ha s   r e c e i v e v a r i o us   a w a r d s   l i ke   t he   O ut s t a nd i ng   F a c ul t y   A w a r d,   t h e   R e s e a r c P e r f o r m a nc e   A w a r d ,   t he   Y o ung   R e s e a r c S c i e nt i s t   A w a r f r o m   V G S T   K a r na t a ka ,   a nd   t h e   E m i n e n t   E ng i ne e r   A w a r d   f r o m   t he   H o no r a bl e   C h i e f   M i n i s t e r   o f   K a r na t a ka .   C a be   c o nt a c t e d   by   e m a i l :   r hg o uda r . v t u @g m a i l . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.