I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   40 ,   N o .   3 ,  De c em b e r   2025 ,   pp.   1 630 ~ 1 637   I S S N:   2502 - 4752,   DO I :  10 . 11591/i j e e c s . v 40 .i 3 . pp 1 630 - 1 637             1630     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e c s . iaes c or e . c om   C ar d io   m e t a - st ac k :  a   m e t a - c la ssi f ie r   e n se m b le   f or   e n h an c e d   c ar d io v as c u la r  d is e ase  p r ogn osi s       S we t h a  S . 1 ,   S n e h a  Z ol gi k a r 1 ,   M an j u l a  S .   H . 1 ,   Ve n u gop al   K.   R . 2   1 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e  a nd  E ngi n e e r in g, U ni ve r s it y   of  V is ve s v a r a y a   of   E ngi ne e r in g ( U V C E ) ,   B a nga lo r e ,   I ndi a     2 F o r m e r  V i c e  C ha nc e ll o r ,  B a nga l o r e , I ndi a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d   M a y   13 ,  2024   R e vi s e d  A ug   6 ,  2025   A c c e pt e d  N o v   16 ,  2025       Card i o v as cu l ar   d i s e as e s   (C V D s )  r em a i n   a  s i g n i fi c a n t   g l o b al   h e al t h   c o n ce rn ,   n ece s s i t at i n g   e ff ec t i v e  p rev en t i v e  me as u r e s   an d   e arl y   d i a g n o s i s   t o   r ed u ce  mo rt al i t y   rat e s .   L ev e rag i n g   m a ch i n e   l e ar n i n g   m o d e l s   t o   i d en t i f y   ri s k   fac t o rs   h o l d s   g r e at   p ro mi s e,   e s p ec i a l l y   i n   c ard i o l o g y .   T h i s   s t u d y   i n t ro d u ce s   a  ro b u s t   me t h o d o l o g y   fo r  p ro g n o s i n g   c ard i a c   i l l n e s s e s   b as e d   o n   p at i e n t - s p ec i f i c  fac t o rs .   B y   i n t e g rat i n g   f i v e  p u b l i cl y   av a i l ab l e  d at a s e t s   fro m   t h e  U C I  Re p o s i t o r y   an d   em p l o y i n g   F e at u r e  Im p o rt an ce  t ech n i q u e s   f o r  o p t i m al   r i s k   fac t o r  s el ec t i o n ,   t h e   p ro p o s e d   ap p ro a c h   en h a n ce s   p re d i c t i o n   accu ra cy .   Fu rt h e r mo r e ,   t h e  i n c l u s i o n   o f  t h e  d e n s i t y - b as ed   s p at i al   c l u s t e ri n g   o f   ap p l i c at i o n s   w i t h   n o i s e   ( D BSC A N )  a l g o ri t h m   as s i s t s   i n   n o i s e   d e t ec t i o n   an d   rem o v al ,   t h e r e b y   i m p ro v i n g   mo d el   p r ec i s i o n .   T h e   p ro p o s e d   Car d i o   M e t a - St ac k   mo d el ,   co u p l ed   w i t h   a   s t ac k i n g   cl as s i fi e r   e n s em b l e ,   ach i ev e d   an   acc u ra cy   o f  9 4 . 9 1 % ,   s u rp as s i n g   t h at   o f  t rad i t i o n al   al g o r i t h m s   s u ch   as   X G Bo o s t   9 0 . 4 5 % ,   d em o n s t rat i n g   i t s   e ffi c a cy   i n   h e art   d i s e as e  p red i c t i o n .   K e y w o r d s :   C VD   DB S C A N   F e a t ur e   i m po r t a n c e   R i s k  f a c t o r s   S t a c ki n g  m e t a - c l a s s if i e r   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   S we t h a   S .   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  E n g i ne e r i n g ,   Uni v e r s i t y   o f   V i s v e s v a r a y a   o f   E n g i ne e r i n g   ( UV C E )   B a n ga l o r e - 560001,   K a r n a t a ka ,   I n d i a   E m a i l :  s w e t h a . s @ u v c e . a c . i n       1.   I NT RODU C T I ON   C a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e s   ( C VD s )   pr e s e n t   a   s i g nif i c a n t   g l o b a l   he a l t h   c h a l l e nge ,   r a n k i ng  a s   t h e   pr i m a r y  c a us e   o f   b o t h   m o r t a l i t y   a n d  m o r bi d i t y   wo r l d w i d e   [ 1] .   T h e s e   e n c o m pa s s   a   s pe c t r um   o f   c o n d i t i o n s   a f f e c t i n g  t h e   h e a r t   a n d  bl o o d   v e s s e l s ,   o f t e n   r e s u l t i n g  i n   pr o f o un d  c o n s e que n c e s   w i t hi n   h e a l t hc a r e   s y s t e m s   [ 2] .   T h e y   r e pr e s e n t   a   c r uc i a l   g l o b a l   h e a l t h   c o n c e r n ,   a c c o un ti ng  f o r   a   n ot a bl e   s h a r e   o f   f a t a l i t i e s   a n d  d i s a bil i t i e s   a c r o s s   v a r i o us   r e g i o n s .   I n   b o t h   t h e   Uni t e d  S t a t e s   a n d  E u r o pe a n   c o un t r i e s ,   t h e s e   d i s e a s e s   c o n tr i b ut e   s i g ni f ica n t l y   t o  m o r t a l i t y   r a t e s   [ 3 ] .   S t a t i s t i c a l   d a t a   r e v e a l s   t h a t   C VD s   a r e   a c c o un t a bl e   f o r   a ppr o xi m a t e l y   o ne   i n   e ve r y   t h r e e   de a t h s   i n   t h e   U ni t e d  S t a t e s ,   un de r s c o r i n g  t h e i r   s u b s t a n t i a l   im pa c t   o n   publ i c   h e a l t h .   S i m il a r ly ,   i n   E ur o pe a n   n a t i o n s ,   C VD s   f r e q ue n t l y   l e a d  t o  hi g h   m o r t a l i t y   r a t e s ,   pl a c i ng  a   s i g nif i c a n t   b ur de n   o n   h e a l t h c a r e   s y s t e m s   a nd   s o c i e t y   i n   ge ne r a l   [ 4] .   W hil e   e a r li e r   s t ud i e s   h a ve   e x p l o r e d  t h e   m o r t a l i t y   a n d  m o r bi d i t y   r a t e s   a s s o c i a t e d  wi t h  C VD s ,   t h e y   h a v e   n o t  e x p l i c i t ly   a ddr e s s e d  t h e   i nf l ue n c e   o f   r i s k  f a c t o r   m a n a ge m e n t   o n   h e a l t h c a r e   s y s t e m s .   G i v e n   t h e i r   i n t r i c a t e   i n t e r pl a y   o f   r i s k  f a c t o r s ,   un de r l yi ng  m e c h a ni s m s ,   a n d  d i ve r s e   o u t c o m e s ,   un de r s t a n d i n g   C VD s   h o l ds   pa r a m o un t   i m po r t a n c e   f o r   h e a l t h c a r e   s y s t e m s   a n d  s o c i e t i e s   a t   l a r ge   [ 5] .   Num e r o us   r i s k  f a c t or s   a r e   a s s o c i a t e d  w i t h   c a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e s ,   pr i mar i ly   c a t e go r i z e d  i n t o   m o d i f i a bl e   a n d  n o n - m o d i f iabl e   r i s k   f a c t o r s .   M o di f i a bl e   f a c t o r s   i nc l ud e   b e h a vi o r a l   a s pe c t s   s uc h   a s   m i nim u m   p hy s i c a l   a c t i vi t y ,   c o n s u m pt i o n   o f   m o r e   s o di u m ,   e x c e s s i ve   a l c o h o l   a n d  to b a c c o  c o n s u m pt i o n ,   m e t a b o l i c   c o n d i t i o n s   l i ke   r a i s e d  bl o o d  pr e s s ur e   a n d  hi g h   f a s t i n g  p l a s m a   g l uc o s e   l e v e l s ,   i nc r e a s e d   wa i s t - to - hi p - r a t i o   i e ;   b o d y - m a s s   i n d e x   ( B M I ) ,   hi gh   l e v e l s   o f   l o w - de n s i t y   l i po pr ot e i n   ( L DL ) ,   a n d  d i a be t e s   a nd  e nvi r o nm e n t a l   f a c t or s   l i ke   a t m o s p h e r i c   a i r   po l l u t i o n   [ 6] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752       C ar dio  me ta - s tack :   a  me ta - c las s if ier   e ns e mble   f or   e nhanc e d  c ar diovas c ula r   …  ( S w e tha  S. )   1631   T h e s e   f a c t or s   c a n   b e   a l t e r e d  o r   m a n a ge d  to   de c r e a s e   t h e   t e n de n c y   o f   de v e l o p i ng  d i s e a s e s .   No n - m o d i f i a b l e   r i s k  f a c t o r s   e n c o m pa s s   f a mi ly   m e d i c a l   hi s t o r y ,   ge n de r ,   a n d  a ge ,   w hi c h   c a nn o t   b e   c h a n ge d  b ut   c a n   be   m a n a ge d  t h r o ugh   pr e v e n t i v e   m e a s ur e s .   I n   m o de r n   t i m e s ,   m a c hi ne   l e a r ni ng  ( M L )   pr a c t i c e s   h a v e   r e v o l ut i o ni z e d  h e a l t h c a r e   by   pr o vi d i ng   po we r f u l   t oo l s   f o r   da t a   a n a ly s i s ,   pr e d i c t i o n   a n d  c l a s s if i c a t i o n   [ 7] .   W i t hi n  c a r d i o l o g y ,   M L   h a s   e m e r ge d  a s   a   c r i t i c a l   t oo l   f o r   di a g n o s i n g,   pr e d i c t i n g,   a n d  m a na g i ng  c a r d i o v a s c u l a r   di s e a s e s .   T h e   s t udy   [ 8]   i nv o l v e s   t h e   us e   o f   t wo  ML   a ppr o a c h e s ,   m u l t i - l a y e r   pe r c e pt r o n   ( M L P )   a n d  K - n e a r e s t   n e i g hb o r   ( K NN )   to   i de n t i f y   C VD .   E x pe r i m e n t a l   o ut c o m e s   s h o w  t h a t   t h e   M L P   m o de l  o u t pe r f o r m s ,   a c hi e vi ng  a n   82. 47%   de t e c t i o n   a c c u r a c y   a n d   a n   a r e a   un d e r   t h e   c ur v e   ( A UC )   v a l ue   o f   86. 41%   s ur pa s s i ng  t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   K NN   m o de l .   I n   a   r e c e n t   s t udy ,   No r oo z i   e t  al .   [ 9]   e x a m i ne d  t h e   i m pa c t   of   m u l t i p l e   f e a t ur e - s e l e c t i o n   s t r a t e gi e s   o n   c a r di o va s c u l a r - d i s e a s e   pr e d i c t i o n   a n d  de m o n s t r a t e d  t h a t  hy b r i d i z e d  wr a ppe r – f il t e r   c o m bi na t i o n s   s i g nif i c a n t l y   i m pr o v e d   m o de l   a c c ur a c y   c o m pa r e d  w i t h   s i ng l e - m e t h o d  s e l e c t i o n .   S i mi l a r ly ,   X i o n g  e t  al.   [ 10]   pr o p o s e d   a   r e c ur s i ve   f e a t ur e - e l i mi na t i o n   a n d  e n s e m b l e - l e a r ni ng  hy br i d   f o r   o p t i mi z i ng  a tt r i b ut e   r e l e v a n c e ,   r e duc i n g  r e dun da n c y ,   a n d  e nh a nc i ng  c l a s s i f i e r   pe r f o r m a n c e .   F e r na n de s   a n d  M i r a n da   [ 11]   i nve s t i ga t e d  f e a t ur e - i m po r t a n c e   r a n k i ng   f o r   e a r l y   c a r d i o v a s c u l a r - r i s k  a s s e s s m e n t   a n d  hi g hli g h t e d  t h a t   r e f i ne d  f e a t ur e   e n g i n e e r i ng  s t r e n gt h e ns   d i a g n o s t i c   i n t e r pr e t a bi li t y .   T h e s e   wo r ks   c o l l e c t i ve l y   e m p h a s i z e   t h e   i m po r t a n c e   o f   a tt r i b ut e - s e l e c ti o n   a n d   f e a t ur e - o p t i mi z a t i o n   t e c hni que s   i n   d e v e l o p i ng  e f f ic i e n t   a n d  r e l i a bl e   h e a r t - di s e a s e   pr e d i c t i o n   m o de l s .   I n   pa r a l l e l ,   S h uk l a   e t  al.   [ 12]   i n t r o duc e d  a   hy b r i d   f e a t ur e - s e l e c t i o n   a n d  m e t a - e ns e m b l e   f r a m e wo r k  c o m bi n i ng  c l a s s i c a l   a l go r i t hm s   f o r   c a r d i o v a s c u l a r - r i s k  a s s e s s m e n t .   T h e i r   a ppr o a c h   de m o n s t r a ted  t h a t  o p t i mi z e d  f e a t ur e   s ub s e t s   e nha n c e   i n t e r pr e t a bi li t y   a n d  r e duc e   c o m put a t i o n a l   c o s t   wi t h o ut  r e l yi ng  o n   c o m p l e x  n e ur a l   a r c hi t e c t ur e s .   L i ke w i s e ,   C a r n e v a l e   e t  al.   [ 13]   p r e s e n t e d  a   f e a t ur e - o p t i mi z e d  r a n do m - f o r e s t - b a s e d   m o de l   w i t h   pa r a m e t e r   t uni n g  f o r   m u l t im o da l   he a r t - di s e a s e   p r e d i c t i o n ,   a c hi e vi ng  r o b us t   pe r f o r m a nc e   whil e   m a i n t a i n i ng  m o de l   s im p l i c i t y   a n d  t r a ns pa r e n c y .   T h e s e   s t ud i e s   un d e r l i ne   t h a t   c a r e f u l ly   s e l e c t e d  f e a t ur e s   a n d   o p t i mi z e d  t r a di t i o n a l   c l a s s i f i e r s   c a n   pr o vi de   s t r on g,   e x p l a i na bl e ,   a n d  c o m put a t i o n a ll y   e f f i c i e n t   a l t e r n a t i v e s   f o r   c a r d i o v a s c u l a r   pr o gn o s i s .   I n   a   s t udy ,   by   Ab du ll a hi   e t  al.   [ 14]   t h e   f o c us   wa s   o n   u t i li z i ng  a d v a n c e d  f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o ds   f o r   pr e di c t i n g  c a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e .   T h e   r e s e a r c h   c o m pa r e d  t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   wr a ppe r   m e t h o d  a n d  f il t e r   m e t h o d  wi t h   t h e   wr a ppe r   m e t h o d  s h o w i n g  pe r f o r m a n c e ,   i n   e nh a n c i ng  m o de l   a c c ur a c y .   T h e   a c c ur a c y   o f   a   m o de l   de pe n ds   o n   h o w   we l l   t h e   da t a s e t  i s   pr e pr o c e s s e d,   i n c o r por a t i n g  v a r i o u s   f e a t ur e   s e l e c t i o n   t e c hni que s   a n d  s e l e c t i n g  t h e   b e s t   m o de l .   U n de r s t a n d i ng  C V Ds   i s   c r uc i a l   f o r   he a l t h c a r e   s y s t e m s   a n d  s o c i e t i e s   due   t o   t h e i r   i n t r i c a t e   i n t e r p l a y   o f   r i s k  f a c t o r s ,   un de r l yi ng  m e c ha ni s m s ,   a nd  d i v e r s e   o u t c o m e s .   E xi s t i n g  m e t h o ds   o f   C VD   pr o gn o s i s   o f t e n   s t r uggl e   w i t h   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a n d  m o de l   c h o i c e ,   l e a d i ng  t o  s ub o pt i m a l   pr e d i c t i v e   pe r f o r m a n c e .   T hi s   s t ud y   a ddr e s s e s   t hi s   ga p  by   i n t r o duc i n g  c a r d i o - m e t a   s t a c k ,   a   m e t a c l a s s i f i e r   e ns e m b l e   a ppr o a c h   t h a t   l e v e r a ge s   s t a c ki n g,   f e a t ur e   i m po r t a n c e ,   a n d  o u t l i e r   de t e c t i o n  f o r   e nh a nc e d  f e a t ur e   s e l e c t i o n .   Our   m e t h o d  de m o n s t r a t e s   i m pr o v e d  pe r f o r m a n c e   i n  C VD   pr o gn o s i s   by :   a )   S e l e c t i n g  t h e   m o s t  r e l e v a n t   f e a t ur e s   f r o m   a   c o m p r e h e n s i ve   da t a s e t ;   b )   C o m bi n i ng  t h e   s tr e n gt h s   o f   m u l t i p l e   c l a s s if i e r s   t h r o ugh   s t a c k i n g  a n d  m e t a - c l a s s i f i e r   s e l e c t i o n ;   c )   I de n t i f yi ng  n o v e l   p a tt e r n s   a n d  r e l a t i o ns hi p s   i n  t h e   da t a s e t ,   de m o n s t r a t i n g  t h e   e f f e c t i v e ne s s   o f   c a r di o - m e t a   s t a c k   i n   C VD   pr o gn o s i s .   T h e   r e m a i n i ng  s e c t i o n   o f   pa pe r   i s   o r ga ni z e d  a s   f o ll o ws .   S e c t i o n   2  c o v e r s   de t a i l e d  o v e r vi e w  o f   o ur   pr o p o s e d  c a r di o - m e t a   s t a c k   m o de l ,   i n c l ud i ng  a   pr o bl e m   s t a t e m e n t ,   da t a s e t   de s c r i pt i o n ,   a n d  m e t ho d o l o g y .   S e c t i o n   3  de l v e s   i n t o  t h e   r e s u l t s   o f   o ur   s t udy ,   f e a t ur i n g  a n   a n a ly s i s   o f   M L   m o de l   s t a c k i n g  l e v e l s ,   t h e i r   c o r r e s po n d i n g  a c c ur a c i e s ,   a n d  a   c o m pr e h e ns i ve   e v a l ua t i o n   o f   o ur   a ppr o a c h .   S e c t i o n   4  s u mm a r i z e s   t h e   ke y   f i nd i n g s ,   hi g hli g h t i n g  t h e   s i g ni f i c a n c e   o f   o u r   c o n tr i b ut i o ns ,   di s c us s i ng  t h e   p ot e n t i a l   im p li c a t i o n s   a nd  f ut ur e   d i r e c t i o n s   o f   o ur   r e s e a r c h .       2.   P ROP OS E D  M ODE L   2. 1.     P r ob lem   s t at e m e n t   De s p i t e   s i g nif i c a n t   a dv a nc e m e n t s   i n   m e d i c a l   s c i e n c e ,   c a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e s   r e m a i n   a   pr o m i ne n t  g l o b a l   t h r e a t   to   l i f e .   I de n t i f yi ng  hi g h - r i s k  i n d i v i d ua l s   i n   a   t i m e ly   m a nn e r   a n d  a c c ur a t e l y   pr o gn o s i ng  c a r di a c   il l ne s s e s   a r e   c r uc i a l   t a s ks .   Ho we v e r ,   pr e v a l e n t   r i s k   a s s e s s m e n t   t e c hni que s   o f t e n   l a c k  t h e   n e c e s s a r y   gr a n u l a r i t y   to  de t e c t  s ub t l e   y e t   i m pa c t f u l   r i s k  f a c t o r s ,   l e a d i n g  to   m i s s e d  o ppo r tuni t i e s   f o r   e a r l y   i n t e r v e n t i o n .     2. 2.     Dat as e t   d e s c r ip t ion   T h e   da t a   s e t  us e d  i s   a   f us i o n   o f   5   s e pa r a t e   da t a s e t s :  C l e ve l a n d,   Hun ga r y ,   S w i t z e r l a n d,   VA   L o n g   B e a c h ,   a n d  S t a t l o g  [ 15 ] .   T hi s   m e r ge d  da t a s e t  c on s i s t s   o f   1190  pa t i e n t   r e c o r ds ,   e n c o m pa s s i ng  1 1  a tt r i b ut e s   a n d  1  t a r ge t   a tt r i b ut e .   W i t hi n   t hi s   da t a s e t ,   a   c l a s s   v a l u e   o f   0  de n ot e s   t h e   a b s e n c e   o f   he a r t   di s e a s e ,   whi l e   a   c l a s s   v a l u e   o f   1   s i g ni f i e s   i t s   pr e s e n c e .   T o  a ddr e s s   m i s s i ng  v a l ue s   i n   t h e   da t a s e t s ,   we   i m p l e m e n t e d  th e   m e a n   r e p l a c e m e n t   t e c h ni que .   F o l l o w i ng  t hi s ,   we   u t i li z e d   t h e   s k l e a r n   t r a i n - t e s t  s p l i t   l i b r a r y   t o  di vi de   t h e   da tas e t   i n t o   t r a i ni ng  a n d  t e s t   s e t s ,   e n s ur i n g  a n   80:20  s p l i t   r a t i o .   T a bl e   1  g i v e s   c o m p l e t e   de s c r i pt i o n   o f   a n a ly s i s   o f   da t a s e t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,  Vo l .   40 ,   N o .   3 ,   De c em b e r   20 25 :   1 630 - 1 637   1632   T a bl e   1.   E x p l o r a to r y   a n a ly s i s   o f   da t a s e t   P a r a me t e r   D e ta il s   T ot a l  c o unt   of  da ta  be f or e  t r a in _t e s t  s pl it ti ng   ( R o w s :   1190, C o lu mns :   11)   S e l e c te d  f e a tu r e s   A ge , S e x , C he s t  pa in  t y pe ,  r e s ti ng bp, c h o l e s te r o l,   f a s ti ng bl oo d  s uga r , ma x   he a r t  r a t e ,  e x e r c is e  a ngi na ,  o ld  pe a k a nd r e s ti ng s lo p e   E xc lu d e d  f e a tu r e   R e s ti ng E C G   A ppl y in g t h e   d e ns it y - ba s e d s pa ti a l  c lu s te r in g  of  a ppl i c a ti o ns  w it h nois e   ( D B S C A N )   I de nt i f ie d a nd  r e m ove d 6  o ut l ie r s  us in g   D B S C A N  o n A g e  a nd  ma x  h e a r t  r a t e ,  F B S ,   a nd R e s ti ng  B P   F in a l  pr o c e s s e d da ta s e t   T h e  F in a li z e d s iz e   ( 1184 r e c or ds ,  10  f e a tu r e s )       2. 3.     Car d io - m e t a - s t ac k   a r c h it e c t u r e - p r op os e d   ar c h it e c t u r e   F i gur e   1  i ll us t r a t e s   t h e   pr o p o s e d  s t a c k i n g  a ppr o a c h ,   de pi c t i n g  t h e   s ugge s t e d  a r c hi t e c t ur e .   T h e   s t udy ’ s   im p l e m e n t a t i o n   pr o c e s s   i nc l ude s   v a r i o us   ke y   s t e ps   a im e d  a t   e f f i c i e n t l y   pr e d i c t i n g  a n   i nd i v i dua l ’ s  pr o pe n s i t y   f o r   c a r d i o v a s c u l a r   e v e n t s   b a s e d  o n   r e l e v a n t   r i s k  f a c t or s .   Da t a   i m po r t a t i o n   a n d  h a n d li ng   m i s s i ng   v a l ue s   t h r o ugh   m e a n   r e p l a c e m e n t   t e c hni qu e .   F o l lo wi n g  da t a   pr e pr o c e s s i ng,   t h e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   p r o c e s s   i s   i n i t i a t e d  to   e n h a n c e   m o de l   a c c ur a c y   a n d  r e duc e   c o m put a t i o n a l   c o m p l e xi t y .   F e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   a c c o m p li s h e d   by   e m p l o yi ng  t h e   ‘ F e a t ur e   I m po r t a n c e ’   t e c hni qu e ,   whi c h   i d e n t i f i e s   ke y   f e a t ur e s   ba s e d  o n   t h e i r   a t t r i b ut e ’ s    p - s c o r e   a s   s h o wn   i n   F i gur e   2.   E a c h   a tt r i b ut e   i s   a s s i g n e d  f e a t ur e   i m po r t a n c e   s c o r e s ,   w i t h   hi g he r   s c o r e s   i nd i c a t i n g  gr e a t e r   r e l e v a n c e   t o  t h e   f i na l   pr e d i c t i o n .   Ou t l i e r   de t e c t i o n   a n d  e li mi na t i o n   a r e   c a r r i e d  o ut  u s i n g  t h e   DB S C A N - ba s e d  a l go r i t hm   o n   t h e   s e l e c t e d  f e a t ur e s .   C l a s s i f i c a t i o n   o f   t h e   da t a s e t   a n d  pr e di c t i o n   a r e   pe r f o r m e d   us i n g  t h e   XG B o o s t - b a s e d  b o o s t i n g  a l go r i t hm   [ 16 ] .   C o m pa r a t i v e   a n a ly s i s   b e t we e n   t h e   i n d i v i dua l   XG B o o s t  c l a s s if i e r   a n d  t h e   s t a c k i n g  t e c hni que   i s   pe r f o r m e d,   s e l e c t i n g  t h e   c l a s s if i e r   w i t h   t h e   hi g h e r   a c c ur a c y   s c o r e .           F i gur e   1.   P r o p o s e d  a r c hi t e c t ur e           F i gur e   2.   F e a t ur e   i m po r t a n c e   s c o r e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752       C ar dio  me ta - s tack :   a  me ta - c las s if ier   e ns e mble   f or   e nhanc e d  c ar diovas c ula r   …  ( S w e tha  S. )   1633   2. 4 .     F ive  l e ve l   s t ac k in g   S t a c ki n g,   a n   e n s e m bl e   l e a r ni ng  m e t h o d,   c o n s t r uc ts   a   n o v e l   m o de l   by   m e r g i ng  t h e   pr e di c t i o n s   f r o m   v a r i o us   n o de s .   T hi s   r e s u l t a n t   m o de l   i s   t h e n   e m p l o y e d  t o  m a k e   pr e d i c t i o n s   o n   t h e   t e s t  da t a s e t.   I n   t h e   pr o p o s e d   s t udy ,   a   s t a c k i n g  a ppr o a c h   i s   e m p l o y e d  e m p l o yi n g  5  c l a s s i f i e r s   a s   s h o wn   i n   F i gur e   3 .   T hi s   t e c hni q ue   a i d s   i n  a l l e vi a t i n g  bi a s e s   a n d  s h o r t c o m i ng s   i nhe r e n t   i n   i n d i v i dua l   m o de l s   by   c o ns o l o l i d a t i n g  t h e i r   s t r e n gt h s ,   t h e r e b y  a ug m e n t i n g  pr e d i c t i v e   a c c ur a c y .   T h e   pr o p o s e d  s t a c ki n g  pr o c e dur e   c a r di o - m e t a - s t a c k ,   i s   de t a i l e d  i n  Al go r i t hm   1.           F i gur e   3.   L e v e l   5  s t a c k  m o de l       Al go r i t hm   1 .   C a r d i o - m e t a - s t a c k   Input: Train  (Dataset Training)   Input: Validation (Dataset Validation)   Input: Test (Dataset Testing)   Output: predictions (Predictions on Test set)     Models: S = {RF, DT, NB, ET, NN}   meta_features = []     # Training base models   For each model_type in S:        Train base mode l model_type on Train          # Generating predictions on validation set        preds_val = Predictions of model_type on Validation        Append preds_val to meta_features     # Training meta - model   Train meta - model RF on meta_features and Validation     # Generating pre dictions on test set   meta_features_test = []   For each model_type in S:        preds_test = Predictions of model_type on Test        Append preds_test to meta_features_test     predictions = Predictions of meta - model on meta_features_test       3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON     3. 1.     E x p e r im e n t a l   s e t u p   T h e   ke y   o bj e c t i v e   o f   t hi s   r e s e a r c h   i s   t o   e f f i c ien t l y   f o r e c a s t   a n   i nd i v i dua l ’ s   s u s c e pt i bil i t y   t o  c a r d i o v a s c u l a r   e v e n t s   b a s e d  o n   r e l e v a n t   r i s k  f a c to r s .   Al l   e x pe r im e n t s   we r e   pe r f o r m e d  us i ng  P y t h o n   3. 8  ( An a c o n da 3)   a n d  Ope nC V - P y t h o n .     3 . 2.     L e ve l s   of   M L   m od e l   s t ac k in g  an d   t h e ir   ac c u r ac ie s   T h e   s t a c k i n g  t e c hni que   wa s   e m p l o y e d  w i t h   v a r i o us   l e v e l s   a n d  c o m bi na t i o ns   o f   d if f e r e n t   m o de l s   a t   e a c h   l e v e l .   R a n do m   f o r e s t  ( R F )   wa s   c h o s e n   a s   t h e   f i na l   e s t i m a t o r   a c r o s s   a l l   t h e   l e v e l s .   T h e   hi g h e s t   a c c ur a c y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,  Vo l .   40 ,   N o .   3 ,   De c em b e r   20 25 :   1 630 - 1 637   1634   o f   9 4. 91 % wa s   a t t a i n e d  a t   l e v e l   5.   T h e   c o m bi na t i o n s   o f   c l a s s if i e r s   a r e   a s   s h o wn   i n  T a bl e   2.   De s p i t e   e x p l o r i ng   upto  l e v e l   7,   i t   i s   o b s e r v e d  t h a t  l e v e l   5  pr o vi d e d  t h e   o p t i m a l   ba l a n c e   b e t we e n   m o de l   c o m p l e xi t y   a n d   pr e d i c t i v e   pe r f o r m a nc e .   T a bl e   3  pr e s e n t s   a   c o m pa r a t i v e   a na ly s i s   o f   t h e   pr o p o s e d  m e t h o d  wi t h   e xi s t i n g   t e c h ni que s .  T a bl e   4  s u m m a r i z e s   t h e   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s ,   s h o w i n g  t h a t   t h e   s t a c k i n g  m o de l   o ut pe r f o r m s   t h e   XG B o o s t  c l a s s i f i e r .   F i gur e   3  a n d  F i gur e   4  pr e s e n t s   t h e   c o nf u s i o n   m a t r i x   o b t a i n e d  by   c o m pa r i ng   5   l e v e l   s t a c k i n g  a n d  XG b o o s t   a l go r i t hm .   F i gur e   5  de p i c t s   t h e   a c c ur a c y   o f   b o t h   t e c hni qu e s .   W e   f o u n d  t h a t   i nc r e a s i ng  t h e   s t a c k i n g  l e v e l   up  t o   5  c or r e l a t e s   w i t h   i m pr o v e d  a c c ur a c y ,   r e a c hi ng   9 4. 91 %   a t  l e v e l   5.   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d  t e n ds   to  h a ve   a   hi g he r   pr o p o r t i o n   o f   a c c ur a t e   p r e di c t i o n s   a s   t h e   s t a c k i n g  l e ve l   i nc r e a s e s ,   w i t h   l e v e l   5  pr o vi d i ng  t h e   o p t i m a l   b a l a n c e   be t we e n   m o de l   c o m p l e xi t y   a n d  p r e d i c t i v e   pe r f o r m a n c e .         T a bl e   2 .   P e r f o r m a nc e   o f   M L   m o de l   s t a c k i n g  a t   v a r i o us   l e v e l s   L e ve ls   of  M L   m o d e l  s ta c ki ng   M L   m o d e ls - >  F in a l   e s ti ma t or  R F   A c c u r a c y   ( % )   L e ve l  1   LR   78.48   L e ve l  2   L R + D T   85.23   L e ve l  3   L R + D T + N B   86.92   L e ve l  4   L R + D T + N B + S V M   89.87   L e ve l  5   L R + D T + N B + E T + M L P   94.91   L e ve l  6   L R + D T + N B + E T + M L P + S V M   93.25   L e ve l  7   L R + D T + N B + E T + M L P + S V M + K N N   92.83       T a bl e   3.   C o m pa r i s i o n   o f   p r o p o s e d  m e t h o d  w i t h   d i f f e r e n t   t e c h ni que s   A ut ho r   a nd   y e a r   T e c hni qu e   A c c .   ( % )   B a s hi r   et   al .   [ 17]  2021   E ns e mbl e   vo ti ng s c h e m e   83   R a ni   et   al .   [ 18]  2021   6 H y br id   c la s s i f ie r s   86.6   K a v it ha   et   al .   [ 19]  2022   R F + D T +  H y b r id   88.7   S a r a n y a   a nd P r a v in   [ 20 ]  202 3   R F + F S F C A   o mi tt in g 5  f e a tu r e s   W it ho ut   o mi t ti ng  f e a tu r e s   81.1   86.1   A lz uba id i  e t  al .   [ 21]  2022   B a ggi ng  e ns e mbl e   89.3   B udh o li y a   et   al .   [ 22]  2022   H y p e r tu ni ng X G b oo s t+ B a y e s ia n  o pt im i z a ti o n   91.8   R a je ndr a n  a nd K a r th i  [ 23]  2022   E ns e mbl e   ( L R + N B )   92.7   O z c a n  a nd P e k e r   [ 24 ]  2023   C A R T  c la s s if i c a ti o n   87.2   U ddi n  e t  al .   [ 25]  2022   B oo s ti ng  e ns e mbl e   91.1   P r o p o s e d   F e a tu r e  i mp o r ta nc e + 5 l e ve l  s ta c ki ng  t e c hni qu e   94.91       T a bl e   4.   P e r f o r m a nc e   m e t r i c s   o f   s t a c k i n g  vs   XG B oo s t   M e tr i c   ( % )   S ta c ki ng  ( % )   X G B oo s t  ( % )   A c c u r a c y   94.91   90.45   P r e c is i o n   94.18   89.75   R e c a ll   95.53   92.50   F1 - s c o r e   94.97   91.13           F i gur e   4.   C o nf u s i o n   m a t r i x   o f   pr o p o s e d  s t a c ki n g  vs   XG B o o s t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752       C ar dio  me ta - s tack :   a  me ta - c las s if ier   e ns e mble   f or   e nhanc e d  c ar diovas c ula r   …  ( S w e tha  S. )   1635       F i gur e   5 .   C o m pa r i s i o n   o f   XG B OO S T   a n d  s t a c k i n g   m o de l s ’   a c c ur a c y   r e s u l t s       4.   CONC L USI ON   I n   c o n c l us i o n ,   o ur   s t udy   s uc c e s s f u l ly   d e m o n s t r a t e d  t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e   RF   b a s e d  c a r d i o   m e t a - c l a s s if i e r   a ppr o a c h   i n   e a r l y - s t a ge   pr e d i c t i o n   o f   he a r t   di s e a s e ,   w i t h   t h e   u l t i m a t e   go a l   o f   r e duc i n g  m o r t a l i t y   r a t e s   a s s o c i a t e d  w i t h   t hi s   pr e v a l e n t   c a us e   o f   de a t h .   B y   l e v e r a g i ng  t h e   f e a t ur e   i m po r t a n c e   a ppr oa c h   a n d   DB S C A N  m e t h o d,   we   i de n t i f i e d  s i g nif i c a n t   r i s k  f a c t o r s   a n d  e l im i na t e d  o u t l i e r s ,   e n s ur i ng  a   r o b us t  da t a s e t.   Our   e n s e m b l e   o f   c l a s s i f i e r s ,   t r a i n e d  o n   f i ve   pu bli c ly   a v a il a bl e   da t a s e t s   ( S wi t z e r l a n d,   C l e v e l a n d,   S t a t l o g,   Hun ga r i a n ,   a n d  L o n g  B e a c h )   f r o m   Ka gg l e ,   a c hiev e d  s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   o v e r   t h e   XG B   c l a s s if i e r ,   w i t h  a c c ur a c i e s   o f   9 0. 45 %   a n d  9 4. 91 % ,   r e s pe c t i v e ly .   Our   s t udy   s ugge s t s   t h a t  us i n g  RF   a s   t h e   f i na l   e s t i m a t o r   a c r o s s   a l l   l e ve l s   i s   a s s o c i a t e d  wi t h   i m pr o v e d  pe r f o r m a n c e ,   unli ke   ot h e r   t e c h ni que s   t h a t  m a y   s u f f e r   f r o m   poo r   pe r f o r m a n c e   w i t h   i n c r e a s e d  c o m p l e xi t y .   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d  m a y   be n e f i t   f r o m   f ur t h e r   e x p l o r a t i o n   o f   s t a c k i n g  l e ve l s   a n d  c l a s s i f i e r   c o m bi na t i o n s   w i t h o ut   a dv e r s e l y   im pa c t i n g  a c c ur a c y .   T h e   i m p li c a t i o ns   o f   o ur   f i nd i n g s   a r e   pr o f o un d,   o f f e r i ng  a   pr o m i s i ng  s o l ut i o n   f o r   e a r l y   i n t e r v e n t i o n   a n d  po t e n t i a ll y   a v e r t i n g  f a t a l i t i e s   r e s u l t i n g  f r o m   de l a y e d  h e a r t   d i s e a s e   de t e c t i o n .   Our   a ppr o a c h   c a n   f a c il i t a t e   pe r s o n a l i z e d  r i s k  a s s e s s m e n t ,   e n a bli ng  h e a l t h c a r e   pr o f e s s i o n a l s   to   i de n t i f y   hi g h - r i s k  pa t i e n t s   a n d  pr o vi de   t i m e ly   i n t e r ve n t i o ns .   F ut ur e   r e s e a r c h   i s   to  e x p l o r e   t h i s   a ppr o a c h   to   l a r ge r ,   m o r e   di ve r s e   po pul a t i o n s   a n d  i nv e s t i g a t e   t h e   i n c o r po r a t i o n   o f   a dd i t i o n a l   r i s k  f a c t o r s .       F UN DI NG  I N F ORM AT I ON   T h e   a ut h o r s   s t a t e   n o   f un d i ng  i s   i nv o l v e d.       AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT   T hi s   j o ur n a l   u s e s   t h e   C o n t r i b ut or   R o l e s   T a x o n o m y   ( C R e d i T )   to  r e c o gni z e   i n d i v i dua l   a ut h o r   c o n t r i b ut i o ns ,   r e duc e   a ut h or s hi p  d i s put e s ,   a n d  f a c il i t a t e   c o l l a b o r a t i o n .     Nam e   of   Aut h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   S we t h a   S .                               S n e h a   Z o l g i ka r                               M a nj u l a   S .   H .                               Ve n ugo pa l   K .  R .                                 C   :    C o n c e pt ua li z a ti o n   M   :    M e th o d o l o g y   So   :    So f twa r e   Va   :    Va li da ti o n   Fo   :    Fo r ma l  a na l y s is   I   :    I nve s ti ga ti o n   R   :    R e s o u r c e s   D   :   D a ta  C ur a ti o n   O   :   W r it in g  -   O r ig in a l  D r a f t   E   :   W r it in g  -   R e v i e w  &   E di ti ng   Vi   :    Vi s ua li z a ti o n   Su   :    Su pe r v is io n   P   :    P r o j e c t  a dmi ni s tr a ti o n   Fu   :    Fu ndi ng a c qui s it i o n         CONF L I CT   OF   I NT E RE S T   S T AT E M E NT   A ut h o r s   s t a t e   n o  c o nf li c t   o f   i n t e r e s t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i ,  Vo l .   40 ,   N o .   3 ,   De c em b e r   20 25 :   1 630 - 1 637   1636   DA T A  AV AI L AB I L I T Y   T h e   da t a   t h a t  s upp o r t  t h e   f i nd i ngs   o f   t hi s   s t udy   a r e   o pe nl y   a va i l a bl e   i n   UC I   M a c hi ne   l e a r ni ng   R e po s i t or y   ( He a r t   Di s e a s e   Da t a s e t ) .       RE F E R E NC E S   [ 1]   O .  G a id a i,   Y .  C a o ,  a nd  S .  L o gi n ov ,  “ G l o ba l  c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e s   de a th   r a t e   pr e di c ti o n,”   C ur r e nt   P r obl e m s   in   C ar di ol ogy ,    vo l.  48, n o . 5, p. 101622, M a y  2023, d oi :  10.1016/j . c pc a r d i o l. 2 023.101622.   [ 2]   S .  G h o r a s hi   e t  al .   “ L e ve r a gi ng  r e gr e s s io n  a na l y s is   t o   pr e di c t  ove r la ppi ng  s y mp t o ms   of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e s ,”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.  11, pp. 60254 – 60266, 2023, d o i:  10.1109/AC C E S S .2023.3 286311.   [ 3]   K .  K .  T e o   a nd  T .  R a f iq ,  “ C a r di ov a s c ul a r   r is k  f a c t o r s   a nd  pr e ve nt io n:   a   pe r s p e c t i v e   f r om  de ve l o pi ng  c o unt r ie s ,”   C an adi an  J ou r nal   of  C a r di ol ogy , v o l.  37, n o . 5, pp. 733 – 743, M a y  2021, d o i:  10.1 016/ j. c j c a .2021.02.009.   [ 4]   C .  W .  T s a o   e t  al .   “ H e a r t  di s e a s e   a nd  s tr o k e   s ta ti s ti c s — 2023  u pda te :  a   r e p o r t  f r om  th e   a m e r i c a n  h e a r t  a s s oc ia ti o n,”   C ir c ul at io n ,  vo l.  147, n o . 8, F e b. 2 023, d o i:  10.1161/C I R .000000000000112 3.   [ 5]   C o ns or ti um  G C R ,  “ G l o ba l  e f f e c t  of   m o di f ia bl e   r is k  f a c t or s   on  c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   a nd  mo r ta li t y ,”   N e w   E ngl and  J our nal   o f  M e di c in e . , vo l.  389, n o . 14, pp. 1273 – 85, 2023.   [ 6]   M .  S w a th y   a nd  K .  S a r ul a dha ,  “ A   c o mpa r a ti ve   s tu d y   of   c la s s if ic a ti o n  a nd  pr e di c ti o n  of   c a r di o - v a s c u la r   di s e a s e s   ( C V D )   us in g  ma c hi ne   le a r ni ng  a nd  de e p  l e a r ni ng  te c hni qu e s ,”   I C T   E x pr e s s ,  v o l.   8,  n o .  1,  pp.   109 – 116,  M a r .  2022,  do i:   10.1016/j .i c t e .2021.08.021.   [ 7]   A .  K ha n,  M .  Q ur e s hi ,  M .  D a ni y a l,   a nd  K .  T a w ia h,  “ A   n ove l   s tu d y   o n  ma c hi n e   l e a r ni ng   a lg or it hm - ba s e d   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   pr e di c ti o n,”   H e al th   &  Soc ia l  C ar e  i n t he  C om m uni ty , v o l.  2023 , pp. 1 – 10, F e b. 2023, d o i:  10.1155/2023/ 1406060.   [ 8]   M .  P a l,   S .  P a r ij a ,  G .  P a nda ,  K .  D ha ma ,  a nd  R .  K .  M o ha pa tr a ,  “ R is k  pr e di c ti o n   of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   us in g  ma c hi n e   l e a r n in g  c la s s if i e r s ,”   O pe n M e di c in e , vo l.  17, n o . 1, pp. 1100 – 1113, J un.  2022, do i:  10.1515/m e d - 2022 - 0508.   [ 9]   Z .  N or oo z i,   A .  O r ooj i,   a nd  L .  E r f a nni a ,  “ A na l y z in g  th e   im pa c t  of   f e a tu r e   s e l e c t i o n  me th o ds   o n  ma c hi ne   le a r ni ng  a lg or it hms   f or   he a r t  di s e a s e  p r e di c ti o n,”   Sc ie nt if ic  R e por ts , v o l.  13, n o . 1, p. 2 2588, De c . 2023, d oi :  10.1038/s 41598 - 023 - 49962 - w.   [ 10]   X .  X io ng,  S .  Z ho ng,  a nd  Y .  L u,  “ S e pa r a bl e   a nd  r e ve r s ib l e   da ta   hi di ng  s c he me   f o r   m e di c a l  im a ge s   us in g  mo di f ie d  L o g is ti c   a nd   in te r p o la ti o n,”   B io m e di c al  Si gnal   P r oc e s s in g and C ont r ol , v o l.   87, p. 105521, J a n. 2024, do i:  10.1016/j .bs pc .2023.105521.   [ 11]   R .  S .  F e r na nde s   a nd  J .  G .  V .   M ir a nda ,  “ A n  a ge nt - ba s e d  mo d e l   f o r   s tu d y in g  th e   te mpe r a tu r e   c ha ng e s   o n  e n v ir o nm e nt s   e x p o s e d  to   ma gne ti c   f lu id   h y p e r th e r mi a ,”   C om put e r s   in   B io lo gy   and  M e di c in e ,  v o l.   170,  p.  108053,  M a r .  2024,  do i:   10.1016/j .c o mpbi o m e d.2024.108053.   [ 12]   P .  K .   S hukl a ,  N .  N .  S in gh,  a nd  M .  R .  K uma r ,  “ H y br id   f e a tu r e   s e l e c ti o n  a nd  me ta - e ns e mb l e   f r a m e w o r k   f o r   c a r di ov a s c u la r   r is k   a s s e s s me nt   us in g  c la s s ic a l  ma c hi ne   l e a r ni ng  a lg o r it hms ,”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.   12,  pp.  290 – 302,  do i:   10.1109/AC C E S S .2024.3508902.   [ 13]   L .   C a r ne v a l e   e t  al .   “ T o w a r ds   a   pr e c is i o n  me di c in e   S ol ut i o n  f o r   o pt im a l  p e di a tr i c   la pa r o s c o p y :   a n  e x pl o r a t o r y   da ta   a na l y s is   f o r   f e a tu r e s  S e le c ti o ns ,”   B io m e di c al  Si gnal   P r oc e s s in g and C ont r o l , vo l.  88, p. 105321, F e b. 2024, d o i:  10.1016 /j .bs pc .2023.1053 21.   [ 14]   A .  A bdul la hi ,  M .  A li   B a r r e ,   a nd  A .  H .   E lm i,   “ A   ma c hi n e   l e a r ni ng  a ppr o a c h  t o  c a r d i ov a s c ul a r   di s e a s e   pr e di c ti o n  w it h   a dv a n c e d  f e a tu r e  s e l e c ti o n,”   I ndone s ia n J our nal  of  E le c tr ic al  E ngi ne e r in g and C om put e r  Sc ie n c e , v o l.  33, n o . 2, p. 1030, 2024 .   [ 15]   A .  J a no s i,   W .  S te in br unn,  M .  P f is t e r e r ,  a nd  R .  D e tr a n o ,  “ H e a r t  D is e a s e   D a ta s e t, ”   H e ar t  D is e as e ,   1 989.  ht tp s :/ /a r c hi ve .i c s .uc i. e du/ ml /d a ta s e ts / H e a r t+ D is e a s e . .   [ 16]   U .  N a ga v e ll i,   D .  S a ma nt a ,  a nd   P .  C ha kr a bo r t y ,  “ M a c hi ne   l e a r ni ng  te c hn o l o g y - ba s e d  he a r t  di s e a s e   d e te c ti o n  m o d e ls ,”   J our n al   o f  H e al th c ar e  E ngi ne e r in g , v o l.  2022, pp. 1 – 9, F e b. 2022, d o i:  10. 1155/2022/ 7351061.   [ 17]   S .  B a s hi r ,   A .  A .  A lm a z r o i,   S .  A s h f a q,  A .   A .  A lm a z r o i,   a nd   F .  H .   K ha n,  “ A   kn o w l e dge - ba s e d  c li ni c a l  d e c is i o n  s upp o r t   s y s t e m  ut il iz in g  a n  i nt e ll ig e nt   e ns e mbl e   vo ti ng  s c h e m e   f or   im pr ove d  c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   p r e di c ti o n,”   I E E E   A c c e s s ,  v o l.   9,    pp. 130805 – 130822, 2021, do i:  10.1109/AC C E S S .2021.31106 04.   [ 18]   P .  R a ni ,  R .  K uma r ,  N .  M .  O .  S .  A hme d,  a nd  A .  J a in ,  “ A   de c is io n  s upp o r t  s y s t e m  f or   he a r t   di s e a s e   pr e d ic t i o n  ba s e d  upo n     ma c hi ne   l e a r ni ng,”   J our nal   of   R e li abl e   I n te ll ig e nt   E nv ir onm e nt s ,  v o l.   7,  n o .  3,   pp.  263 – 275,   S e p.  20 21,    do i:  10.1007/s 40860 - 021 - 00133 - 6.   [ 19]   M .  K a v it ha ,  G .  G na n e s w a r ,  R .  D in e s h,  Y .  R .  S a i,   a nd  R .  S .  S ur a j,   “ H e a r t  di s e a s e   p r e di c ti o n  us in g  h y b r id   ma c hi n e   l e a r n in g   mo d e l, ”   in   2021  6t h  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on   I nv e nt iv e   C om put at io n  T e c hnol ogi e s   ( I C I C T ) ,  J a n.  2021,  pp.  1329 – 13 33,     do i:  10.1109/ I C I C T 50816.2021.9358597.   [ 20]   G .  S a r a n y a   a nd  A .  P r a v in ,  “ A   nov e l  f e a tu r e   s e l e c ti o n  a ppr oa c h  w it h  in te gr a t e d  f e a tu r e   s e ns it i v it y   a nd  f e a tu r e   c or r e la ti o n   f o r   im pr ov e d  p r e di c ti o n  of   he a r t  di s e a s e ,”   J our nal   of   A m bi e nt   I nt e ll ig e nc e   and  H um ani z e d  C om put in g ,  vo l.   14,  n o.  9,     pp. 12005 – 12019, 2023, do i:  10.1007/s 12652 - 022 - 03750 - y.   [ 21]   M .  A lz uba i di ,  M .  A l - A mi di e ,  O .  A l - A s a di ,  a nd  J .  S .  ́ ıa ,  “ A n   e ns e mbl e - ba s e d  a ppr o a c h  f o r   h e a r t  di s e a s e   pr e di c ti o n  us in g  ba ggi ng  a nd de c is i o n t r e e s ,”   A ppl ie d C om put in g and I nf or m at ic s , v o l.  1 8, no . 3, pp. 321 – 332, 2022.   [ 22]   K .  B udh ol i y a ,  S .  K .  S h r i v a s ta v a ,  a nd  V .  S ha r ma ,  “ A n  o pt im i z e d  X G B oo s t  ba s e d  di a gno s ti c   s y s te m  f o r   e f f e c ti ve   pr e di c ti on  of   he a r t  d is e a s e ,”   J our nal   of   K in g  Saud   U ni v e r s it y   -   C om put e r   and  I nf or m at io n  Sc ie nc e s ,  v o l.   34,  n o .   7,  pp.   4514 – 4523,  J ul .   2 022,   do i:  10.1016/j . jk s uc i. 2020.10.013.   [ 23]   R .  R a je ndr a n  a nd  A .  K a r th i,   “ H e a r t  di s e a s e   pr e di c ti o n  us in g  e nt r o p y   ba s e d  f e a tu r e   e ng in e e r in g  a nd  e ns e mbl in g  of   ma c hi ne   le a r ni ng  c la s s if i e r s , ”   E x pe r t  Sy s te m s  w it h A ppl ic at io ns , vo l.  20 7, p. 117882, Nov . 2022, d o i:  10.1016/j . e s w a .2022.117882.   [ 24]   M .  O z c a n  a nd  S .  P e ke r ,  “ A   c la s s if ic a ti o n  a nd  r e gr e s s io n  tr e e   a lg o r it hm  f or   h e a r t  di s e a s e   m o de li ng  a nd  p r e di c ti o n, ”     H e al th c ar e  A nal y ti c s , v o l.  3, p. 100130, N ov . 2023, d o i:  10.101 6/ j. he a lt h.2022.100130.   [ 25]   S .  U ddi n,  M .  K ha n,  a nd  A .  H o s s a in ,  “ B oo s ti ng - ba s e d   pr e di c ti ve   m o d e li ng   f o r   c a r di ov a s c u la r   di s e a s e   di a gnos is , ”     B M C  M e di c al  I nf or m at ic s  and De c is io n M ak in g , v o l.  22, n o . 1 01, pp. 1 – 12, 2022.               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2502 - 4752       C ar dio  me ta - s tack :   a  me ta - c las s if ier   e ns e mble   f or   e nhanc e d  c ar diovas c ula r   …  ( S w e tha  S. )   1637   B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       Sw eth a   S .           i s   a   r e s e ar ch   s c h o l ar  fr o m   t h e  D e p art men t   o f  C o m p u t e r   S c i en ce   a n d   E n g i n ee r i n g ,   U n i v e rs i t y   o f   V i s v e s v ara y a   C o l l eg e  o f   E n g i n ee r i n g ,   B e n g al u ru ,   In d i a.   Sh e  c o m p l e t e d   h e r  m as t e r ’ s   i n   E n g i n ee r i n g   i n   C o m p u t e r  S c i e n ce   a n d   E n g i n ee r i n g   at   t h e   U n i v e rs i t y   o f  V i s v e s v ara y a  C o l l e g e   o f  E n g i n ee r i n g ,   B e n g al u ru ,   In d i a.   Co m p l e t e d   h e r  b ach e l o r ’ s   i n   t h e  s am e  b ran c h   fro m  G o v e r n me n t   Sri   K r i s h n a   Raj en d ra   Si l v e r  J u b i l ee   T e ch n o l o g i c al   I n s t i t u t e,   Be n g al u ru ,   I n d i a.   C u rr e n t l y ,   s h e   i s   a  fu l l - t i me   r e s e ar ch   s c h o l ar  p u rs u i n g   t h e   s p eci al i zat i o n   “ O p t i m i z ed   Ma c h i n e  L e ar n i n g   an d   D ee p   L e arn i n g   T e ch n i q u e s   f o r  Pr ed i c t i o n   o f   H e art   D i s e as e ” .   H e r  s u b j ec t   i n t e r e s t s   i n c l u d e   A I ,  m a ch i n e   l e a rn i n g ,   a n d   d ee p   l e ar n i n g   ap p l i c at i o n s .     Sh e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   s w e t h a. s @ u v ce. a c . i n .       Sn e h a   Zo l g i k a r           h as   a   b ach e l o r   o f   E n g i n ee r i n g   fro m  V i s v e s v ara y a   T ec h n o l o g i c a l   U n i v e rs i t y   a n d   a  Mas t e r   o f  T ec h n o l o g y   i n   C o mp u t e r  N e t w o rk i n g   fro m   U n i v e rs i t y   V i s v e s v ara y a   Co l l eg e   o f  E n g i n ee ri n g .   H e r   are as   o f  i n t e r e s t   i n   r e s e ar ch   ar e   p ro m p t   e n g i n ee ri n g ,   AI ,   an d   m a ch i n e   l e ar n i n g .   Sh e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   em a i l :   zo l g i k ar2 5 @ g m a i l . co m .       D r.   M a n j ul a   S .   H .            , cu rr e n t l y   a   p ro f e s s o r  i n   t h e   D e p art m en t   o f  C o m p u t e r   S c i en c e  an d   E n g i n ee r i n g   at   t h e   U n i v e rs i t y   V i s v e s v ara y a  Co l l eg e   o f  E n g i n ee r i n g ,   Ban g al o r e  U n i v e rs i t y ,   B e n g al u ru ,   h as   e s t ab l i s h e d   h e rs e l f   as   a  p ro mi n e n t   fi g u r e   i n   t h e  fi e l d .   H o l d i n g   a   B. E . ,   M. T ech . ,   an d   P h . D .   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce  an d   E n g i n ee r i n g ,   s h e   h as   h o n e d   h e r   e x p e r t i s e  in  c o m p u t e r  n e t w o rk s ,   w i r e l e s s   s e n s o r  n e t w o rk s ,   d at a  mi n i n g ,   c l o u d   co m p u t i n g ,   AI ,   m a ch i n e  l e ar n i n g ,   a n d   f e d e rat e d   l e ar n i n g .   W i t h   an   i m p r e s s i v e  t rack   r eco rd ,   s h e  h as   a u t h o r ed   6 9   j o u rn al s ,   p r e s en t ed   7 2   co n f e r en ce   p ap e rs ,   h o l d s   5   p at e n t s ,   an d   h as   co n t ri b u t e d   t o   4   b o o k   c h ap t e rs   w h i l e  p u b l i s h i n g   4   b o o k s ,   s h o w cas i n g   h e r  p ro l i fi c   a n d   d i v e rs e   c o n t ri b u t i o n s   t o   t h e  ac ad emi c   an d   t ec h n o l o g i c a l   c o mmu n i t y .   A d d i t i o n al l y ,   D r.   Man j u l a  i s   c u rr en t l y   a  r e s p ec t ed   mem b e r   o f   t h e  E x ec u t i v e   C o u n ci l   an d   h as   s e rv ed   as   a  f o rme r  m em b e r  o f   t h e   A c a d em i c  S e n at e   at   V T U   Bel ag a v i .   Sh e  c an   b e   co n t ac t e d   at   em a i l :   s h m a n j u l a@ g m ai l . co m .       Dr .   V enu g o pa l   K .   R .           i s   t h e   fo r me r  v i ce   c h a n ce l l o r  o f  Ban g a l o r e   U n i v e rs i t y .   H e  w as   t h e  Pr i n ci p al   o f  U n i v e rs i t y   o f   V i s v e s v ara y a   Co l l eg e  o f   E n g i n ee ri n g   (U V CE )   f o r  1 5   y e ars ,   Ch ai r m an ,   D e p art m en t   o f   E l ec t ro n i c s   an d   Co mmu n i c a t i o n s ,   C o m p u t e r  S ci e n ce  E n g i n ee r i n g   an d   I n f o r m at i o n   Sci e n ce   E n g i n ee ri n g   i n   U V CE .   H e  h as   a  d i s t i n g u i s h ed   a n d   b ri l l i an t   a c a d em i c  c ar ee r  w i t h   E l ev e n   d e g r ee s   i n c l u d i n g   t w o   P h . D . ,   o n e   i n   E co n o m i c s   fr o m   Ban g al o r e   U n i v e rs i t y   an d   an o t h e r  Ph . D .   i n   C o m p u t e r  S ci e n ce   a n d   E n g i n ee ri n g   fro m   II T   Mad ras .   H e   h as   au t h o r e d   an d   e d i t ed   8 0   b o o k s   o n   Co m p u t e r  S c i en ce   an d   E c o n o mi c s ,   w h i c h   i n c l u d e   P e t ro d o l l ar  a n d   t h e  W o rl d   E c o n o my ,   C   A p t i t u d e,   Mas t e ri n g   C,   M i c ro p ro ce s s o r  Pro g ra mm i n g ,   Mas t e ri n g   C+ + ,   an d   D i g i t al   C i rcu i t s   an d   S y s t em s .   O u t   o f  t h e   1 0 1   p a t e n t s   h e   h as   fi l e d ,   3 4   h av e   b ee n   g ran t e d .   D u ri n g   h i s   fo u r  d ec a d e s   o f   s e r -   v i ce  at   U V C E   h as   o v e r  1 0 0 0   re s e ar c h   p ap e rs   t o   h i s   c red i t   a n d   h as   a w ard e d   Ph . D .   t o   3 0   s t u d en t s .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   i n c l u d e   co m p u t e r  n e t w o r k s ,   w i rel e s s   s e n s o r  n e t w o r k s ,   p aral l el   a n d   d i s t ri b u t e d   s y s t em s ,   d i g i t al   s i g n al   p ro ce s s i n g ,   an d   d at a  mi n i n g .  H e  i s   a  F e l l o w   o f  IE E E   an d   an   A CM  D i s t i n g u i s h ed   E d u c at o r .   H e   c a n   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   v en u g o p al k r@ g m ai l . co m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.