I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 6 ,   p p .   2643 ~ 2 6 5 4   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 3 . p p 2 6 4 3 - 2 6 5 4           2643     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Va lv eH ea lthN et:  a  light deep  learn ing  mo del f o r acc ura te  v a lv ula r heart dis o rder detectio n       Aus ila h Alf ra iha t 1 ,   Wa f a a   Al - Sh a ru 2 ,   Ali Mo ha m m a d Alqud a h 3   1 D e p a r t me n t   o f   B i o m e d i c a l   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   T h e   H a s h e mi t e   U n i v e r s i t y ,   Za r q a ,   Jo r d a n   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   T h e   H a sh e m i t e   U n i v e r si t y ,   Z a r q a ,   J o r d a n   3 I n d e p e n d e n t   R e se a r c h e r ,   W i n n i p e g ,   C a n a d a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   3 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Feb   1 1 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Ap r   2 1 ,   2 0 2 6       Va lv u lar  h e a rt  d ise a se   (VH D)  is  a   si g n if ica n t  g lo b a l  h e a lt h   issu e ,   c o n tri b u ti n g   to   i n c re a se d   m o rb id i ty   a n d   m o rtalit y   ra tes ,   p a rti c u larl y   in   a g in g   p o p u lati o n s.   Cu rre n t   d iag n o stic   m e th o d s,   su c h   a s  e c h o c a rd i o g ra p h y   a n d   m a n u a l  a u sc u lt a ti o n ,   fa c e   li m it a ti o n s  in   a c c e ss ib il it y   a n d   a c c u ra c y ,   p a rti c u larly   i n   re so u rc e - c o n stra i n e d   e n v iro n m e n ts.  T h is  stu d y   i n tro d u c e s   Va lv e He a lt h Ne t,   a   li g h twe ig h t   d e e p   lea rn i n g   m o d e l  d e sig n e d   t o   c las sify   v a rio u s  VH Ds   u si n g   h e a rt  so u n d   re c o rd in g s.  Le v e ra g in g   a   d a tas e t  o f  o v e r   1 0 , 0 0 0   h e a r t  s o u n d s,  m i n ima l  p r e p ro c e ss in g   wa s  a p p li e d   b y   c o n v e rti n g   t h e   a u d io   sig n a ls  i n to   p o we r  sp e c tra  b e fo re   fe e d i n g   t h e m   in t o   a   c o n v o l u ti o n a l   n e u ra l  n e two rk   (CNN )  c o m b in e d   with   a   b i d irec ti o n a l   l o n g   s h o rt - term   m e m o ry   (BiL S T M )  n e two rk .   T h i s   m o d e l  a c h ie v e d   imp re ss iv e   re su lt s,  wit h   a n   a c c u ra c y   o f  9 8 %   in   trai n in g   a n d   tes ti n g   a n d   9 8 . 4 %   t h ro u g h   1 0 - f o ld   c ro ss - v a li d a ti o n .   Th is  h ig h ly   e fficie n t   m o d e l  c a n   b e   u se d   i n   e m b e d d e d   sy ste m s,   p ro v id i n g   a   c o st - e ffe c ti v e ,   AI - d ri v e n   so l u ti o n   fo r  e a rly   d e tec ti o n   o f  VH D  in   se tt in g s wh e re   a d v a n c e d   d iag n o st ic t o o ls ma y   b e   u n a v a il a b le.   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce   C o n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k s   Dee p   lear n in g     E m b ed d e d   h ea lth ca r e   s y s tem s   Hea r t so u n d   an al y s is   Hea r t v alv e    Hea r t v alv e  d is ea s es    T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ali M o h am m ad   A l q u d ah   I n d ep e n d en t Res ea r ch er   W in n ip eg ,   MB R 2 M  3 R 1 ,   C an ad a   E m ail: a li_ q u d ah @ h o tm ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N    Valv u lar   h ea r t  d is ea s e  ( VHD)   r ep r esen ts   a  s ig n if ican t   clin ical  b u r d e n ,   esp ec ially   in   ag in g   p o p u latio n s   wh er e  th e   in cid e n ce   co n tin u es  to   r is e.   C u r r e n t ly ,   ap p r o x im ately   1 3 . 3 %  o f   o ld er   in d iv i d u als  ar e  af f ec ted   b y   VHD,   an d   p r o jectio n s   in d icate   th at  d ea th   r ates  attr ib u tab le  to   VHD  m ay   d o u b le  in   th e  co m i n g     2 5   y ea r s   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   Fre q u e n tly ,   VHD  r em ain s   u n d iag n o s ed   u n til  s ev er e  co m p licatio n s ,   s u ch   as  h ea r t  f ailu r e,   lead in g   to   wo r s en ed   p atien t  o u tco m es  d u e  to   th e  d is ea s e' s   ty p ically   asy m p to m atic  p r o g r ess io n   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   As  VHD  s ev er ity   in cr ea s es,  h ea lth ca r e  co s ts   r is e  ac co r d in g ly ,   u n d e r s co r in g   th e  n ee d   f o r   e ar ly   d etec tio n   an d   tim ely   in ter v en tio n   to   b o th   im p r o v e   p atien t  p r o g n o s is   an d   al lev iate  f in an cial  s tr ain   o n   h ea l th ca r e  s y s tem s   [ 5 ] .  Desp ite  th ese  p r ess in g   co n ce r n s ,   d elay s   in   d iag n o s is   ar e  co m m o n ,   o f ten   attr ib u ted   to   in a d eq u ate  clin ician   u s e  o f   o r   p r o f icien cy   in   au s cu ltatio n   [ 6 ] ,   [ 7 ] .   E v en   a m o n g   tr ain e d   m ed ica l  p r o f ess io n als,  th e  s en s itiv ity   an d   s p ec if icity   o f   id en tif y in g   h ea r t  m u r m u r s   r em ain   s u b o p tim al,   r an g in g   f r o m   3 5 %  t o   6 9 %  [ 6 ] ,   [ 7 ] .   T h e  o v er all  in cid e n ce   o f   VHD  h as  s u r g ed   b y   4 5 %  in   th e   p ast  3 0   y ea r s ,   w ith   an   esti m ated   4 0 1   n ew  ca s es  p er   1 0 0 , 0 0 0   p e o p le  an n u ally   [ 8 ] .   Alth o u g h   ec h o ca r d io g r ap h y   h as  b ec o m e   th e  g o l d   s tan d ar d   f o r   n o n - in v asiv e  d iag n o s is   o f   VHD,   m o r e   th an   s ev en   m illi o n   ec h o ca r d io g r am s   ar e  p er f o r m ed   an n u ally   in   No r th   Am er ic a,   y et  m an y   ca s es  s till   g o   u n d etec ted   [ 9 ] – [ 1 1 ] .  E x p an d i n g   ec h o ca r d io g r ap h ic   s cr ee n in g   to   en co m p ass   all  at - r is k   p o p u latio n s   is   im p r ac tical  g iv en   cu r r en t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 6 :   2 6 4 3 - 2 6 5 4   2644   clin ical  r eso u r ce s   an d   f in a n cial  co n s tr ain ts   [ 1 2 ] .   Fu r t h er m o r e,   h an d h eld   u ltra s o u n d   d e v ices,  wh ile  p r o m is in g ,   s till   d ep en d   h ea v ily   o n   th e   o p e r ato r ’ s   s k ill,  th er eb y   in tr o d u ci n g   v ar ia b ilit y   in   d iag n o s tic  ac cu r ac y   [ 1 3 ] .   I n   r ec en t  y ea r s ,   ar tific ial  in tellig en ce   ( AI ) - e n h an ce d   au s cu ltatio n   h as  em er g ed   as  a  v ia b le  ap p r o ac h   to   ad d r ess in g   g a p s   in   clin icia n   ex p er tis e  [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   Pre v io u s   r esear ch   h as  d em o n s tr ated   th at  AI   alg o r ith m s   ca n   d is tin g u is h   n o r m al  f r o m   ab n o r m al  h ea r t  s o u n d s   wit h   s en s itiv ities   b etwe en   7 8 . 5 %  an d   8 8 . 5 %  a n d   s p ec if icities   r an g in g   f r o m   8 1 . 5 %  to   9 8 . 3 3 %  [ 8 ] – [ 1 0 ] .   Ho wev er ,   ex is tin g   AI - d r iv e n   s y s tem s   h av e  b ee n   lar g el y   lim ited   to   d if f er e n tiatin g   n o r m al  f r o m   a b n o r m al  s o u n d s   w ith o u t  p r o v i d in g   a  d iag n o s is   o f   s p ec if ic   v alv u lar   co n d itio n s .   M o r eo v er ,   s tu d ies  p r im ar ily   r ely   o n   p r o ce s s ed   h ea r t  s o u n d   s ig n als  o r   p h o n o ca r d io g r a m   ( PC G)   d ata  r ath er   th an   r aw  h ea r t  s o u n d s   o b tain e d   in   clin ical  s ettin g s ,   wh ich   d im in is h es  th eir   ap p licab ilit y   in     r ea l - wo r ld   clin ical  p r ac tice  [ 1 6 ] .   B ar u a  et  a l .   [ 1 7 ]   p r o p o s ed   a  h an d c r af ted   lea r n in g   m o d e l  f o r   VHD   d etec tio n   th at   in teg r ates  a   m u ltil ev el  f ea tu r e   ex tr ac tio n   m eth o d   b ased   o n   t h e  d u al  s y m m etr ic  tr ee   p atter n   ( DSTP)   an d   d is cr ete   wav elet  tr an s f o r m   ( DW T ) .   T h e   DSTP  o p er ates  as  a   tex tu r al   f ea t u r e  ex t r ac to r ,   s im ilar   to   t h e  lo ca l  b in ar y   p atter n   ( L B P),   b y   ca p t u r in g   lo w - lev el   tex tu r al  f ea t u r es.  T o   ex ten d   it s   ca p ab ilit y ,   th e  m o d el  a p p lies   DW T   to   g en er ate   s u b b an d s   o f   h ea r t  s o u n d   s ig n als,  an d   DSTP  is   r ep ea te d ly   ap p lied   ac r o s s   th ese  s u b b an d s   to   cr ea te  a   m u ltil ev eled   f ea tu r e  v ec to r .   T h is   ap p r o ac h   allo wed   f o r   c ap tu r in g   m o r e  co m p lex   r ep r e s en tatio n s   o f   h ea r t  s o u n d   d ata,   b u t   it  also   h ig h li g h ts   a  lim itatio n ,   as  h an d cr af te d   f ea tu r es  m a y   n o t  b e  as  e f f ec tiv e  o r   a d ap tab le  as  lear n ed   f ea tu r es in   d ee p   lear n i n g   m o d els.   J ian g   et  a l.   [ 1 8 ]   r ec en tly   a d d r ess ed   s o m e  o f   th e   lim itatio n s   b y   d ev el o p in g   a  d ee p   lear n in g   m o d el  tr ain ed   o n   r aw   h ea r t   s o u n d   d ata.   T h eir   m o d el  ac h ie v ed   p r o m is in g   s en s itiv ity   a n d   s p ec if icity   r ates  f o r   d etec tin g   v ar io u s   VHD  p h en o t y p es,  r an g i n g   f r o m   7 1 . 4 % to   1 0 0 % a n d   8 3 . 5 % to   1 0 0 %,  r esp ec tiv ely   [ 1 8 ] .   T h is   ad v an ce m e n t  m ar k s   an   im p o r tan t  s tep   f o r war d ,   as  th e  m o d el  o p er ates  d ir ec tly   o n   r aw  cl in ical  h ea r t  s o u n d   d ata,   r em o v in g   t h e  n ee d   f o r   l ab o r io u s   p r ep r o ce s s in g .   Ho w ev er ,   d esp ite  th ese  im p r o v e m en ts ,   J ian g ’ s   m o d el  ex h ib ited   r ed u ce d   s en s itiv ity   in   d etec tin g   m ix ed   v alv u lar   d is ea s es  an d   ao r tic  v alv e  lesi o n s   [ 1 8 ] .   Fu r t h er m o r e,   th e  m o d el’ s   g e n er aliza b ilit y   r em ain s   a  ch allen g e,   as  it  was  p r im ar ily   v alid ated   with in   in p atien t  s ettin g s ,   n ec ess itatin g   b r o ad e r   v alid a tio n   ac r o s s   d i v er s e  clin ical   p o p u latio n s .   T h e  d etec tio n   o f   ao r tic  v alv e   ab n o r m alities   co n tin u es  to   p o s e  d if f icu lties ,   with   lo wer   s en s itiv ity   o b s er v ed   in   th ese  ca s es,  in d icatin g   th e   n ee d   f o r   f u r th er   r ef in em en t  o f   d ee p   lear n in g   ap p r o ac h es to   f u lly   ad d r ess   th e  co m p lex ity   o f   VHD  p h en o ty p es.   T h is   s tu d y   b u ilt  u p o n   th is   f o u n d atio n   b y   d ev el o p in g   a  lig h tweig h t,  h ig h ly   ac c u r ate  d ee p   lear n in g   m o d el  f o r   s o u n d   class if icatio n   th at  lev er ag es a   lar g e  d ataset  o f   1 0 , 3 6 6   h ea r t so u n d s ,   co llected   u s in g   elec tr o n ic   s teth o s co p es.  B y   m in im izin g   p r ep r o ce s s in g   an d   co n v er tin g   h ea r t  s o u n d s   in t o   p o w er   s p ec tr a,   a  lig h t   co n v o l u tio n al  n e u r al  n etwo r k   ( C NN)   was  ap p lied   to   e x tr a ct  an d   s elec t  m u ltil ev el  f ea tu r es.  T h is   ap p r o ac h   y ield ed   a  h i g h ly   e f f icien t  m o d el,   ac h iev in g   9 8 %  ac c u r ac y   in   b o th   tr ai n in g   a n d   test in g   p h ases ,   with   a  9 8 . 4 %   ac cu r ac y   u p o n   1 0 - f o ld   c r o s s - v alid atio n .       2.   M E T H O D    All  ex p er im en ts   p r esen ted   in   th is   wo r k   wer e  d esig n ed   an d   ex ec u ted   to   d ev elo p ,   tr ain ,   an d   ev alu ate  th e  p r o p o s ed   C NN – b id ir ec tio n al  lo n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( B iLST M )   m o d el  f o r   VHD   c lass if icatio n   u s in g   p o wer   s p ec tr al  r ep r esen tatio n s   o f   h ea r t  s o u n d   s ig n als.  T h e  en tire   ex p er im e n tal  p ip elin e,   in clu d in g   d ata   p r ep r o ce s s in g ,   m o d el  im p lem en tatio n ,   tr ain in g ,   an d   v alid a tio n ,   was  ca r r ied   o u t  u s in g   MA T L AB   R 2 0 2 4 b   ( Ma th W o r k s ,   Natick ,   MA ,   an d   USA) .   C o m p u tatio n al  ac ce ler atio n   was  ac h iev ed   u s in g   an   NVI DI A  GeFo r ce   GT X  1 6 5 0   g r ap h ics  p r o ce s s in g   u n it  ( GPU )   with   4   GB   o f   d ed icate d   m e m o r y ,   an d   all  ex p er im en ts   wer e   p er f o r m ed   o n   a  s y s tem   eq u ip p ed   with   3 2   GB   o f   R AM .   T h is   s etu p   en s u r ed   ef f icien t  m o d el  tr ain in g   wh ile  r ef lectin g   a  p r ac tical  an d   r e p r o d u cib le  r esear ch   e n v ir o n m en t  s u itab le  f o r   d e p lo y m e n t - o r ien t ed   s tu d ies.     2 . 1 .    Da t a s et   T h e  h ea r t  s o u n d   d ataset  [ 1 7 ]   was  p r o s p ec tiv ely   co llected   f r o m   p atien ts   atten d in g   th e   C ar d io lo g y   Dep ar tm en t  at   Fira t  Un iv er s it y   Ho s p ital,  with   ap p r o v al   f r o m   th e   n o n - in ter v e n tio n al   r esear ch   eth ics  b o ar d .   I t  in clu d es  1 0 , 3 6 6   h ea r t  s o u n d   r ec o r d in g s   f r o m   6 5 1   s u b jects,  d iv id ed   in to   n in e   VHD  class es  an d   o n e   h ea lth y   class   ( T ab le  1 ) .   E ac h   s o u n d   was  ca p tu r ed   at  a  f i x ed   d u r ati o n   o f   2   s ec o n d s   u s in g   th e  L ittma n n   3 , 2 0 0   d ig ital  s teth o s co p e  at  a  s am p lin g   f r e q u en cy   o f   8   k Hz.   T h e  d iag n o s tic  clas s   f o r   ea ch   s u b ject  was  co n f ir m e d   th r o u g h   p r io r   ec h o ca r d i o g r a p h y .   T h is   d ataset  is   p u b licly   av ailab le  an d   ca n   b e   ac ce s s ed   [ 1 7 ] .     2 . 2 .     Da t a   prepro ce s s ing   a nd   po wer   s pect rum   a na ly s is   T h e  PC G  s ig n als  wer e  tr an s f o r m ed   in t o   th e  f r e q u en c y   d o m ain   u s in g   a  welc h - b ased   p o wer   s p ec tr al   de n s ity   ( PS D)   esti m atio n ,   w h ich   is   ap p r o p r iate  g iv e n   th e  q u asi - s tatio n ar y   ch ar ac ter is tics   o f   h ea r t   s o u n d   s ig n als.  As  im p lem en ted   in   t h e  co d e,   th e  s ig n als  wer e  s am p led   at  8   k Hz  an d   s eg m en t ed   u s in g   a  Ham m in g   win d o w  o f   1 , 0 2 4   s am p les  with   5 0 %  o v er lap .   Fo r   ea c h   s eg m en t,  th e  p er io d o g r am   was  co m p u ted   v ia  th e  f ast   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       V a lveH ea lth N et:   a   lig h t d ee p   l ea r n in g   mo d el  f o r   a cc u r a te  va lvu la r   h ea r t d is o r d er  …  ( A u s ila h   A lfr a ih a t )   2645   Fo u r ier   tr an s f o r m   ( FF T ) ,   an d   th e  r esu ltin g   p o wer   s p ec tr a   wer e  av er a g ed   ac r o s s   s eg m en ts   to   o b tai n   a  r o b u s t   PS D  esti m ate  f o r   ea ch   r ec o r d i n g .   Fo llo win g   PS D  esti m atio n ,   o n ly   th e  f ir s t  2 0 0   f r eq u e n cy   b in s   wer e  r etain ed ,   co r r esp o n d in g   to   th e   lo w - f r eq u e n cy   b an d   ( 0 – 2 0 0   Hz)   th at  c o n tain s   th e   m o s t  d iag n o s tically   r elev a n t  h ea r t  s o u n d   c o m p o n en ts ,   in clu d in g   S1 ,   S2 ,   an d   p ath o l o g ical  m u r m u r s .   T h is   f r e q u e n cy   r an g e  h as  b ee n   s h o wn   t o   ca p tu r e  clin ically   m ea n in g f u l  s p ec tr al  d if f er en c es  in   PC G  s ig n als  with   h ig h   co n f id en ce   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   E ac h   r esu ltin g   PS D  v ec to r   was  th en   f o r m atted   as  a   s eq u en ce   in p u t  o f   2 0 0   an d   u s e d   d ir ec tly   f o r   tr ain in g ,   v alid atio n ,   an d   test in g ,   r ef lectin g   a  m in im al  a n d   c o m p u tatio n ally   ef f icien t  p r ep r o ce s s in g   p ip elin e.   R eg ar d in g   class   im b alan ce ,   th e  d ataset  u s ed   in   th is   s tu d y   ex h ib ited   a  r elativ ely   b alan ce d   d is tr ib u tio n   ac r o s s   d iag n o s tic  class es,  an d   th er ef o r e  n o   e x p licit  im b alan ce   co r r ec tio n   tec h n iq u es  ( s u c h   as  class - weig h ted   lo s s   f u n ctio n s   o r   d ata  r esam p l in g )   wer e  ap p lied   d u r in g   t r ain in g .   Nev er th eless ,   th e  m o d el  was  ev alu ated   u s in g   s ep ar ate  tr ain in g ,   v alid atio n ,   an d   test   s ets  to   en s u r e  u n b iased   p er f o r m an ce   esti m atio n .   W h ile  th is   wo r k   f o cu s es  o n   b alan ce d   d ata  to   e s tab lis h   b aselin e  p er f o r m an ce ,   f u tu r e  s tu d ies  will  in v esti g ate  th e  r o b u s tn ess   o f   th e  p r o p o s ed   m o d el  u n d e r   clin ically   r ea lis tic  im b alan ce d   co n d itio n s ,   in clu d in g   th e  u s e  o f   weig h ted   lo s s   f u n ctio n s   an d   o v er s am p lin g   s t r ateg ies to   m itig ate  class   d o m in an ce   an d   en h a n ce   g e n er aliza b ilit y .       T ab le  1 .   Dis tr ib u tio n   o f   s u b jec ts   an d   h ea r t so u n d s   b y   d iag n o s tic  class   C l a s s   N u mb e r   o f   su b j e c t s   N u mb e r   o f   so u n d s   P e r c e n t a g e   o f   t o t a l   h e a r t   so u n d s   ( %)   S e v e r e   a o r t i c   st e n o si s   23   9 9 9   9 . 6   M i l d   a o r t i c   s t e n o si s   54   7 3 8   7 . 1   M i l d   mi t r a l   st e n o s i s   45   6 5 6   6 . 3   M o d e r a t e   mi t r a l   s t e n o s i s   69   1 0 3 5   1 0 . 0   S e v e r e   m i t r a l   r e g u r g i t a t i o n   90   1 3 3 8   1 2 . 9   M i l d   mi t r a l   r e g u r g i t a t i o n   72   1 0 7 7   1 0 . 4   M o d e r a t e   mi t r a l   r e g u r g i t a t i o n   54   7 9 2   7 . 6   S e v e r e   t r i c u sp i d   72   1 0 7 7   1 0 . 4   M o d e r a t e   t r i c u sp i d   72   1 0 8 0   1 0 . 4   H e a l t h y   s u b j e c t s   1 0 8   1 6 1 4   1 5 . 6       2 . 3 .     M o del a rc hite ct ure  a nd   hy perpa ra m et er   s et t ing s   T h e  p r o p o s ed   n etwo r k   f o ll o ws  a  C NN – B iLST M  ar ch ite ctu r e  im p lem en ted   u s in g   M AT L AB ’ s   lay er Gr ap h   f r a m ewo r k .   T h e  in p u t  to   th e  m o d el  is   a  s eq u en ce   in p u t  lay er   o f   s ize  2 0 0 / tim es1 ,   co r r esp o n d in g   to   th e  p o wer   s p ec tr al  r ep r esen ta tio n   o f   ea ch   h ea r t  s o u n d   s eg m en t.  A  s eq u en ce   f o ld in g   lay er   is   em p lo y ed   to   en ab le  co n v o lu tio n al  p r o ce s s in g   o f   s eq u en tial  d ata.   T h e  co n v o lu tio n al  b ac k b o n e   co n s is ts   o f   f o u r     two - d im en s io n al  co n v o lu tio n al  lay er s   with   k er n el  s izes  o f   3 / tim es1   an d   f ilter   d ep t h s   o f   4 8 ,   3 2 ,   1 6 ,   an d   3 2 ,   r esp ec tiv ely .   E ac h   co n v o lu tio n al  lay er   is   f o llo wed   b y   b atc h   n o r m aliza tio n   an d   r ec tifie d   lin ea r   u n it  ( R eL U )   ac tiv atio n   to   s tab ilize  tr ain in g   an d   in tr o d u ce   n o n lin ea r ity .   T h r ee   m ax - p o o lin g   la y er s   with   a   p o o l  s ize  o f   2   an d   a  s tr id e  o f   2   ar e   u s ed   to   p r o g r ess iv ely   r ed u ce   th e  tem p o r al   r eso lu tio n   an d   e x tr ac t  h ier ar ch ical  f ea tu r es.  Af te r   co n v o l u tio n al  f ea tu r e  ex tr ac ti o n ,   a  s eq u en ce   u n f o ld in g   lay er   r esto r es  th e  tem p o r al  s tr u c tu r e,   f o llo we d   b y   a   f latten   lay er   [ 2 1 ] .   Fig u r e  1   illu s tr ates  th e  p r o p o s ed   Valv eHe a lth Net  ar ch itectu r e,   wh ich   i n teg r ates  C NNs  with   a  B iLST M   lay er   f o r   h ea r t  s o u n d   class if icatio n .   Po wer   s p e ctr al  f ea tu r es  ar e  f ir s t  p r o ce s s ed   th r o u g h   m u ltip le   co n v o l u tio n al  b l o ck s   co n s is ti n g   o f   co n v o l u tio n ,   b atch   n o r m aliza tio n ,   R eL U  ac tiv atio n ,   an d   m ax - p o o lin g   lay er s   to   ex tr ac t  h ier ar ch ical   s p ec tr al  r ep r esen tatio n s .   T h e  s eq u en ce   f o ld in g   an d   u n f o ld in g   lay er s   en ab le   C NN - b ased   p r o ce s s in g   o f   s eq u en tial  d ata,   wh ile  th e  B iLST M  lay er   ca p tu r es  tem p o r al  d e p en d en cies  ac r o s s   th e  ex tr ac ted   f ea t u r es.  T h e  f in al  f u lly   co n n ec ted   an d   s o f tm a x   lay er s   p er f o r m   m u lti - class   class if icatio n   ac r o s s   ten   d iag n o s tic  ca teg o r ies.   T em p o r al  d ep en d en cies  ar e  m o d eled   u s in g   a  B iLST M  lay er   with   6 4   h id d e n   u n its   an d   an   o u t p u t  m o d e  s et  to   last ,   allo win g   th e  n etwo r k   to   ca p tu r e  b o th   p ast  an d   f u t u r e  co n tex tu al  in f o r m ati o n   in   th e   s eq u en ce .   T h e  f in al  class if icatio n   s tag e  c o n s is ts   o f   a  f u lly   c o n n ec ted   la y er   with   1 0   o u t p u t  n e u r o n s ,   c o r r esp o n d in g   t o   th e  tar g et  class es,   f o llo wed   b y   a  s o f tm ax   lay er   an d   a  class if icatio n   lay er   f o r   f in al  p r e d ictio n .   T h e  d etailed   lay er   co n f ig u r atio n   a n d   co r r esp o n d i n g   h y p er p a r am eter s   ar e  s u m m ar ized   in   T ab le  2 .       2 . 4 .     T ra ini ng   a nd   v a lid a t io n   T h e  m o d el  was  tr ain ed   an d   v a lid ated   u s in g   th e   p r o ce s s ed   d a taset.  T r ain in g   was  p er f o r m e d   u s in g   th e  Ad am   o p tim izer   with   an   in itia l  lear n in g   r ate  o f   0 . 0 0 1   f o r   a   m ax im u m   o f   1 0 0   ep o ch s   an d   a  m in i - b atch   s ize  o f   1 0 ,   with   th e  tr ain in g   d ata  s h u f f led   at  ea ch   ep o ch   to   r ed u ce   b ias  an d   im p r o v e  g e n er aliza tio n .   Mo d el  tr ain in g   was  ex ec u ted   o n   a  GPU  to   ac ce ler ate  co n v er g en ce .   No   ex p licit  ea r ly   s to p p i n g   cr iter io n   w as  ap p lied ;  in s tead ,   tr ain in g   was  ca r r ied   o u t  f o r   th e  f u ll  n u m b er   o f   ep o c h s   wh ile  m o n ito r in g   c o n v e r g en ce   th r o u g h   th e    tr ain in g - p r o g r ess   p lo ts   p r o v id ed   b y   MA T L AB .   T h ese  h y p e r p ar am eter   ch o ices  wer e  s ele cted   em p ir ically   to   b alan ce   class if icatio n   p er f o r m an ce ,   tr ain in g   s tab ilit y ,   an d   c o m p u tatio n al  e f f icien cy ,   p ar tic u lar ly   with   th e   g o al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 6 :   2 6 4 3 - 2 6 5 4   2646   o f   s u p p o r tin g   d ep l o y m e n t  o n   r eso u r ce - c o n s tr ain ed   an d   e m b ed d e d   p latf o r m s .   Af ter   tr ain in g ,   th e   m o d el’ s   p er f o r m an ce   was  ev alu ated   u s in g   k - f o l d   cr o s s - v alid atio n   o n   a  s ep ar ate  test   s et.   Fig u r e  2   ill u s tr ates  th e  k - f o ld   cr o s s - v alid atio n   p r o ce s s   ad o p t ed   in   th is   s tu d y .           Fig u r e  1 .   C NN – B iLST M  m o d el  ar ch itectu r e  f o r   VHD   class i f icatio n       T ab le  2 .   Deta iled   ar c h itectu r e  an d   h y p er p a r am eter   s ettin g s   o f   th e  p r o p o s ed   C NN – B iLST M  m o d el   La y e r   t y p e   La y e r   n a m e   P a r a me t e r s   S e q u e n c e   i n p u t   I n p u t   l a y e r   I n p u t   si z e :   ( 2 0 0 \ t i m e s  1 \ t i m e s  1 )   S e q u e n c e   f o l d i n g   F o l d i n g   l a y e r   En a b l e s  C N N   p r o c e ssi n g   o f   se q u e n c e   d a t a   C o n v o l u t i o n   C o n v   1   4 8   f i l t e r s,   k e r n e l :   ( 3   \ t i m e s  1 ) ,   p a d d i n g :   same   B a t c h   n o r ma l i z a t i o n   B N   1   —   A c t i v a t i o n   R e LU   1   R e LU   M a x   p o o l i n g   M a x P o o l   1   P o o l   s i z e :   2 ,   st r i d e :   2   C o n v o l u t i o n   C o n v   2   3 2   f i l t e r s,   k e r n e l :   ( 3   \ t i m e s  1 ) ,   p a d d i n g :   same   B a t c h   n o r ma l i z a t i o n   B N   2   —   A c t i v a t i o n   R e LU   2   R e LU   M a x   p o o l i n g   M a x P o o l   2   P o o l   s i z e :   2 ,   st r i d e :   2   C o n v o l u t i o n   C o n v   3   1 6   f i l t e r s,   k e r n e l :   ( 3   \ t i m e s  1 ) ,   p a d d i n g :   same   B a t c h   n o r ma l i z a t i o n   B N   3   —   A c t i v a t i o n   R e LU   3   R e LU   C o n v o l u t i o n   C o n v   4   3 2   f i l t e r s,   k e r n e l :   ( 3   \ t i m e s  1 ) ,   p a d d i n g :   same   B a t c h   n o r ma l i z a t i o n   B N   4   —   A c t i v a t i o n   R e LU   4   R e LU   M a x   p o o l i n g   M a x P o o l   3   P o o l   s i z e :   2 ,   st r i d e :   2   S e q u e n c e   u n f o l d i n g   U n f o l d i n g   l a y e r   R e st o r e s   t e mp o r a l   s t r u c t u r e   F l a t t e n   F l a t t e n   l a y e r   F e a t u r e   v e c t o r   c o n v e r si o n   B i l st m   B i LST M   6 4   h i d d e n   u n i t s,   o u t p u t   mo d e :   l a s t   F u l l y   c o n n e c t e d   FC   1 0   n e u r o n s   S o f t ma x   S o f t ma x   C l a s s  p r o b a b i l i t y   e s t i m a t i o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       V a lveH ea lth N et:   a   lig h t d ee p   l ea r n in g   mo d el  f o r   a cc u r a te  va lvu la r   h ea r t d is o r d er  …  ( A u s ila h   A lfr a ih a t )   2647       Fig u r e  2 .   K - f o ld   cr o s s - v alid atio n   p r o ce s s   ap p lied   in   o u r   m eth o d o lo g y       3.   RE SU L T S  AND  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     Da t a   prepro ce s s ing   a nd   po wer   s pect rum   a na ly s is     Fig u r e  3   illu s tr ates  th e  p o w er   s p ec tr u m   o f   h ea r t  s o u n d s   f o r   ea ch   VHD   ca teg o r y ,   with   9 5 %  co n f id en ce   in ter v als.  T h is   f ig u r e  p r esen ts   th e   av er a g e  PS D   o f   h ea r t  s o u n d   r ec o r d in g s   f o r   ea ch   VHD   ca teg o r y   an d   h ea lth y   s u b jects,  alo n g   w ith   9 5 %  co n f id e n ce   in ter v als.  T h e  an aly s is   f o cu s es  o n   th e  0 – 2 0 0   Hz  f r eq u e n cy   r an g e,   wh ich   co n tain s   d iag n o s tically   r elev an t   co m p o n en ts   s u ch   as  S1 ,   S2 ,   an d   p ath o lo g ical   m u r m u r s .   Dis tin ct   s p ec tr al  p atter n s   ca n   b e  o b s e r v ed   b etwe en   d if f er en t   v alv e   p ath o lo g ies,  s u ch   as  a o r tic  s ten o s is   an d   m itra l  r eg u r g itatio n ,   p r o v id in g   p h y s io lo g ical  ju s tific atio n   f o r   th e  f ea tu r e  r ep r esen tatio n   u s ed   b y   th e  m o d el.   T h ese  s p ec tr al  d if f er e n ce s   f o r m   th e  b asis   f o r   C NN’ s   d is cr im in ativ e  f ea tu r e   lear n i n g .   T h e   an aly s i s   h ig h lig h ts   c r itical  d if f er en ce s   in   th e  f r eq u e n cy   d o m ain   b etwe en   co n d itio n s   lik e  s ev er e  ao r tic  s ten o s is   an d   m itra l  r eg u r g itatio n ,   d em o n s tr atin g   t h e  b asis   f o r   th e  m o d el’ s   f ea tu r e  ex tr ac tio n   a n d   class if icatio n .           Fig u r e  3 .   Po wer   s p ec tr u m   an al y s is   o f   h ea r t so u n d s   with   9 5 %  co n f id en ce   in ter v als       3 . 2 .     T ra ini ng   a nd   v a lid a t io n   perf o rm a nce   T h e   m o d el  was  tr ain ed   an d   v alid ated   u s in g   a  d ataset  o f   h ea r t  s o u n d   r ec o r d in g s   ac r o s s   m u ltip le  d iag n o s tic  ca teg o r ies.  T h is   in clu d ed   d if f e r en t  ty p es  o f   VH D  as  well  a s   a  h ea lth y   class   f o r   co m p a r is o n .   T h e   m o d el' s   p er f o r m an ce   was  ass ess ed   th r o u g h   a cc u r ac y   m etr ics,  co n f u s io n   m atr ices,  a n d   r ec eiv er   o p er atin g   ch ar ac ter is tic  ( R OC )   cu r v es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 6 :   2 6 4 3 - 2 6 5 4   2648   T h is   co n f u s io n   m atr ix   as  s h o wn   in   Fig u r e  4   illu s tr ates  th e  class if icatio n   p er f o r m an ce   o f   th e  m o d el  d u r in g   th e  tr ai n in g   p h ase  ac r o s s   ten   d is ea s e  ca teg o r ies,  in clu d in g   s ev e r e  ao r tic  s ten o s is ,   m ild   m itra l  s ten o s is ,   an d   h ea lth y   s u b jects.  T h e   m at r ix   s h o ws  th e  tr u e  p o s itiv e  r ates  an d   m is class if icatio n   p atter n s   f o r   ea c h   tar g et   class .   th e  m o d el   p er f o r m e d   w ell  in   d is tin g u is h in g   s ev er e   c ases   o f   ao r tic   s ten o s is   with   a   h ig h   class if icatio n   ac cu r ac y   o f   9 8 . 6 %  [ 2 2 ] .   T h is   co n f u s io n   m atr ix   s u m m ar ize s   th e  class if icat io n   p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s e d   C NN – B iL STM   m o d el  d u r in g   th e  tr ain in g   p h ase  ac r o s s   ten   d iag n o s tic  class e s .   E ac h   r o w  r ep r esen ts   th e  tr u e   class ,   wh ile  ea ch   co lu m n   co r r esp o n d s   to   th e   p r e d icted   class .   Hig h   v alu es  alo n g   th e   m ai n   d iag o n al  in d icate   s tr o n g   class - wis e  r ec o g n itio n ,   with   m in im al  co n f u s io n   b etwe en   u n r elate d   v al v u lar   c o n d itio n s .   T h e  f ew    o f f - d ia g o n al   en tr ies  p r im ar il y   o cc u r   b etwe en   clin ically   s im ilar   d is ea s e  s ev er ities ,   r ef lectin g   r ea lis tic  d iag n o s tic  ch allen g es r ath er   th an   r an d o m   er r o r s .           Fig u r e  4 .   C o n f u s io n   m atr i x   f o r   tr ain in g   f o ld s   o f   th e  VHD   class if icatio n   m o d el       T h e  R OC   cu r v es  in   Fig u r e   5   d em o n s tr ate  th e  d iag n o s tic  ca p ab ilit y   o f   th e  m o d el  d u r in g   t h e  tr ain in g   p h ase  f o r   ea ch   VHD   ca teg o r y .   T h is   f ig u r e  s h o ws  th e  R OC   c u r v es  f o r   ea c h   VHD   ca teg o r y   d u r in g   t h e  tr ain in g   p h ase.   E ac h   p l o t  in   Fig u r e  5   co r r esp o n d s   to   o n e   d iag n o s tic  class   an d   illu s tr ates  th e  tr ad e - o f f   b etwe en   tr u e   p o s itiv e  r ate  an d   f alse  p o s itiv e  r ate.   T h e  c o n s is ten tly   h ig h   ar ea   u n d er   th e  c u r v e  ( AUC)  v alu es  ac r o s s   all   class es  in d icate   ex ce llen t  s ep ar ab ilit y   an d   s tr o n g   lear n i n g   ca p ac ity   o f   th e   p r o p o s ed   m o d el.   T h ese  r esu lts   co n f ir m   t h at  th e  class if ier   ac h iev es  h ig h   s en s itiv ity   an d   s p e cif icity   d u r in g   tr ain in g .   T h ese  cu r v es  in d icate   th e   m o d el' s   ab ilit y   to   s ep ar ate  th e   tr u e  p o s itiv e  r ate  f r o m   t h e  f als e  p o s itiv e  r ate,   with   AUC  v al u es  ex ce ed in g   0 . 9 5   f o r   all  ca teg o r ies.    Fig u r e  6   p r esen ts   t h e  co n f u s io n   m atr i x   r esu lts   f r o m   th e  test in g   p h ase,   s h o wca s in g   th e  m o d el' s   p er f o r m an ce   in   d is tin g u is h in g   b etwe en   d if f er en t   VHD .   T h is   co n f u s io n   m atr ix   d ep ic ts   th e  class if icatio n   p er f o r m an ce   o f   t h e  m o d el  o n   th e  in d ep en d en t  test in g   d ataset.   T h e  r esu lts   d em o n s tr ate  s tr o n g   g e n er aliza tio n ,   with   h ig h   tr u e   p o s itiv e  r ates  m ain tain ed   ac r o s s   all  d is ea s e  ca teg o r ies  an d   h ea lth y   s u b ject s .   Misclass if icatio n s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       V a lveH ea lth N et:   a   lig h t d ee p   l ea r n in g   mo d el  f o r   a cc u r a te  va lvu la r   h ea r t d is o r d er  …  ( A u s ila h   A lfr a ih a t )   2649   ar e  in f r e q u en t  a n d   m ain ly   o c cu r   b etwe en   ad jace n t  s ev er ity   lev els  o f   th e   s am e  v alv u la r   p ath o lo g y ,   s u ch   as  m ild   v er s u s   m o d er ate  d is ea s e.   T h e  m i n im al  co n f u s io n   b etwe en   h ea lth y   a n d   p ath o lo g ica l  class es  h ig h lig h ts   th e  m o d el’ s   s u itab ilit y   f o r   cli n ical  s cr ee n in g   ap p licatio n s .   T h e  m o d el  c o r r ec tly   class if ie d   9 7 . 5 %  o f   s ev er e   ao r tic  s ten o s is   ca s es,  with   m in im al  f alse p o s itiv es a n d   n eg ati v es,  in d icatin g   r o b u s t te s tin g   p er f o r m a n ce .           Fig u r e  5 .   R OC   cu r v es f o r   tr ain in g   f o ld s   o f   th e  VHD   class if icatio n   m o d el           Fig u r e  6 .   C o n f u s io n   m atr i x   f o r   test in g   f o ld s   o f   th e  VHD   class if icatio n   m o d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 6 :   2 6 4 3 - 2 6 5 4   2650   T h e  R OC   cu r v es  in   Fig u r e  7   r ep r esen t  th e  m o d el' s   d iag n o s tic  p er f o r m an ce   d u r in g   test in g .     T h is   f ig u r e  p r esen ts   th e  R O C   cu r v es  f o r   ea ch   d iag n o s tic  class   d u r in g   th e  test in g   p h ase,   with   ea ch   p lo t  in   Fig u r e  7   co r r esp o n d in g   t o   in d iv id u al  v alv u lar   c o n d itio n s   an d   th e  h ea lth y   class .   T h e  cu r v es  ex h ib it     n ea r - s atu r ated   b e h av io r ,   with   AUC  v alu es  ap p r o ac h in g   1 . 0   ac r o s s   all  ca teg o r ies,  in d icatin g   ex ce llen t   d iag n o s tic  p er f o r m a n ce   o n   u n s ee n   d ata.   T h ese  r esu lts   co n f ir m   th at  th e  p r o p o s ed   m o d el  r etain s   h ig h   s en s itiv ity   an d   s p ec if icity   b ey o n d   th e  tr ain in g   s et.   I m p o r tan t ly ,   th e  R OC   an aly s i s   co m p lem en ts   th e  co n f u s io n   m atr ix   b y   d e m o n s tr atin g   r o b u s t  d is cr im in atio n   ev en   in   a  m u lti - class   s et tin g .   Hig h   AUC  v alu es,  ap p r o a ch in g   1 . 0   ac r o s s   all  ca teg o r ies,  co n f i r m   th at  th e  m o d el  ac cu r ately   d is tin g u is h es  b etwe en   h ea lth y   an d   d is ea s ed   h ea r t  s o u n d   r ec o r d in g s .           Fig u r e  7 .   R OC   C u r v es f o r   test in g   f o ld s   o f   th e  VHD   class if icatio n   m o d el       3 . 3 .     Dis cus s io n   T h is   s tu d y   p r esen ts   a  n o v el   h y b r id   m o d el   th at  i n teg r ate s   C NN  an d   B iLST M  n etwo r k s   f o r   th e   class if icatio n   o f   VHD   u s in g   h ea r t  s o u n d   r ec o r d in g s .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  ac h iev ed   h ig h   p er f o r m an ce ,   r ef lecte d   b y   p r ec is io n   an d   r e ca ll  m etr ics  ac r o s s   d if f er en t  VHD  ca teg o r ies.   A   10 - f o ld   c r o s s - v alid atio n   was  em p lo y ed   to   e v alu ate  th e   r o b u s tn ess   o f   o u r   m o d el.   R esu lts   s h o wed   c o n s is ten tly   h ig h   cla s s if icatio n   ac cu r ac y   ac r o s s   all  d is ea s e  ca teg o r ies,  with   th e  h ig h est  ac cu r ac y   r ec o r d ed   f o r   m ild   ao r tic  s ten o s is   ( 9 9 . 8 1 %).   T h e   o v er all  p er f o r m a n ce   was stro n g ,   with   ac cu r ac y   lev els s u r p as s in g   9 5 % in   all  ca s es.   T h e  co n f u s io n   m atr ix   r ev ea l ed   a  lo w  n u m b er   o f   m is class if icatio n s ,   d em o n s tr atin g   th e  m o d el' s   p r ec is io n .   Fo r   i n s tan ce ,   s ev er e  ao r tic  s ten o s is   was  class if i ed   co r r ec tly   9 8 . 6 %  o f   t h e  ti m e,   an d   m ild   m itra l  s ten o s is   ac h iev ed   n ea r - p er f ec t  class if icatio n   at  9 9 . 9 %.  Fals e  p o s itiv es  an d   n e g ativ es  wer e  m in im al,   f u r th er   r ein f o r cin g   th e  m o d el' s   r elia b ilit y .   R OC   an aly s is   p r o v id e d   ad d itio n al  s u p p o r t  f o r   th e  m o d el’ s   d iag n o s tic   ca p ab ilit ies,  with   all  d i s ea s e  c ateg o r ies  ac h iev in g   h ig h   AUC   v alu es.  T h e  AUC  f o r   m o d er ate  m itra l  s ten o s is   was  0 . 9 9 9 9 3 ,   m ak in g   it  o n e  o f   th e  b est - p er f o r m i n g   ca teg o r ies.  Oth er   co n d itio n s ,   lik e  s ev er e  m itra l   r eg u r g itatio n   an d   s ev er e  tr icu s p id   d is ea s e,   al s o   ex h ib ited   h ig h   AUC  v alu es,  in d icatin g   s tr o n g   d is cr im in ato r y   p o wer   b etwe en   th e  d if f er e n t   h ea r t  s o u n d   p atter n s .   T h is   p er f o r m an ce   en s u r es  r eliab le  class if icatio n   in     r ea l - wo r ld   s ce n ar io s .   T h e   r esu lts   d em o n s tr ate  s u p er io r   p er f o r m an ce   co m p a r ed   to   tr ad itio n al  m ac h in e  lear n in g   m o d els,  wh ich   o f ten   r ely   o n   h an d cr a f ted   f ea t u r es  an d   d o   n o t  f u lly   ex p lo it   th e  p o ten tial  o f   r aw  h ea r t  s o u n d   d ata.   T h e   in teg r atio n   o f   C NNs  f o r   f ea tu r e   ex tr ac tio n   a n d   B iLST Ms  f o r   tem p o r al   d e p en d e n cy   a n aly s is   allo ws  f o r   a  m o r e   co m p r eh en s iv e  u n d er s tan d in g   o f   th e  h ea r t  s o u n d s ,   en a b lin g   b etter   class if icatio n   p er f o r m a n ce   ac r o s s   d if f er en t   ty p es  o f   VH D.   T h e  m o d el' s   ac cu r ac y   s u r p ass ed   9 8 %,  s ig n if ica n tly   im p r o v in g   u p o n   p r io r   wo r k   lik e  B ar u a  et  a l.   [ 1 7 ] ,   w h o s e  h an d c r af ted   f ea t u r e - b ase d   m o d el  also   s h o wed   s tr o n g   p er f o r m a n ce   b u t  was  lim ited   b y   its   f ea tu r e  e x tr ac tio n   ap p r o ac h ,   w h ich   was n o t f u l ly   au to m ated .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       V a lveH ea lth N et:   a   lig h t d ee p   l ea r n in g   mo d el  f o r   a cc u r a te  va lvu la r   h ea r t d is o r d er  …  ( A u s ila h   A lfr a ih a t )   2651   T h e  s u cc ess   o f   th is   m o d el  p o in ts   to war d   th e  f ea s ib ilit y   o f   u s in g   AI - en h an ce d   a u s cu ltatio n   in   clin ica l   s ettin g s ,   esp ec ially   in   r eso u r ce - lim ited   en v ir o n m e n ts   wh er e   ad v a n ce d   d iag n o s tic  to o ls   s u ch   as   ec h o ca r d io g r ap h y   m ay   n o t  b e  ac ce s s ib le.   B y   u tili z in g   elec tr o n ic  s teth o s co p e  d ata  an d   ap p ly in g   m i n im al   p r ep r o ce s s in g ,   th is   m eth o d   p r o v id es  a  co s t - ef f ec tiv e  s o lu tio n   th at  co u ld   b e  d ep lo y ed   i n   p o r tab le  d ev ices,   ex p an d i n g   ac ce s s   to   ea r l y   V HD  d etec tio n   g lo b ally .   Ho we v er ,   g e n er aliza b ilit y   r e m ain s   a  ch allen g e,   as  o u r   m o d el  was  p r im ar ily   v alid ate d   o n   in p atien t  d ata  [ 2 3 ] .   Fu r th er   s tu d ies  ar e  n ee d ed   to   ass es s   its   p er f o r m an ce   in   d iv er s e  clin ical  p o p u latio n s ,   in clu d in g   o u tp atien t a n d   r em o te  s ettin g s   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   Desp ite  th e  h ig h   ac c u r ac y ,   s o m e  lim itatio n s   n ee d   to   b e  a d d r ess ed .   T h e   m o d el  ex h i b ited   r ed u ce d   s en s itiv ity   f o r   ce r tain   VHD  s u b ty p es,  s u ch   as  m ix e d   v alv u la r   d is ea s es,  wh ich   m ay   r eq u ir e   f u r th er   r ef in em e n t   o f   th e  ar c h itectu r e.   Ad d itio n ally ,   th e   d ataset  was  r elativ ely   b alan ce d   ac r o s s   VHD  clas s es,  b u t  r ea l - wo r ld   clin ical  d ata  m ay   p r esen t  m o r e  s k ewe d   d is tr ib u tio n s ,   p o ten tially   af f ec tin g   m o d el  p e r f o r m a n ce .   Fu tu r e   r esear ch   s h o u ld   f o cu s   o n   im p r o v in g   s en s itiv ity   f o r   co m p lex   VHD  ca s es  an d   v alid atin g   th e   m o d el  ac r o s s   b r o ad e r   clin ical  p o p u latio n s .   Mo r eo v er ,   in co r p o r atin g   a d d i tio n al  d ata  s o u r ce s ,   s u ch   as  p atien t  h is to r y   an d   o th er   b io m ar k er s ,   m ay   en h an c e  d iag n o s tic  ac cu r ac y   an d   p r o v id e  a  m o r e  h o lis tic  ap p r o ac h   to   VHD  d iag n o s is .   T o   p r o v id e  a  m o r e  co m p r eh en s iv e  ev alu atio n   b e y o n d   o v er all  ac cu r ac y   an d   R OC   AU C ,   T ab le  3   r ep o r ts     class - wi s e  p r ec is io n ,   r ec all,   a n d   F1 - s co r e   d er iv e d   f r o m   t h e  co n f u s io n   m atr ix   ( Fig u r e  6 ) .   T h ese  m etr ics  o f f er   d ee p er   in s ig h t  in to   th e  m o d el’ s   s tr en g th s   an d   p o ten tial  f ailu r e  m o d es,  p ar ticu lar l y   f o r   clin ically   s im ilar   v alv u lar   co n d itio n s .         T ab le  3 .   C lass - wis e  p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r e  f o r   VHD  class if icatio n   C l a s s   P r e c i s i o n   ( %)   R e c a l l   ( %)   F1 - sc o r e   ( %)   S e v e r e   a o r t i c   st e n o si s   9 7 . 4   9 8 . 6   98   M i l d   a o r t i c   s t e n o si s   9 8 . 8   99   9 8 . 9   M i l d   mi t r a l   st e n o s i s   9 9 . 2   9 7 . 9   9 8 . 5   M o d e r a t e   mi t r a l   s t e n o s i s   9 9 . 8   9 8 . 7   9 9 . 2   S e v e r e   m i t r a l   r e g u r g i t a t i o n   9 8 . 1   9 8 . 4   9 8 . 3   M i l d   mi t r a l   r e g u r g i t a t i o n   9 8 . 1   9 7 . 5   9 7 . 8   M o d e r a t e   mi t r a l   r e g u r g i t a t i o n   9 8 . 7   9 8 . 1   9 8 . 4   S e v e r e   t r i c u sp i d   d i s e a se   9 9 . 7   9 9 . 4   9 9 . 6   M o d e r a t e   t r i c u sp i d   d i se a se   99   9 8 . 8   9 8 . 9   H e a l t h y   9 8 . 9   9 8 . 7   9 8 . 8   O v e r a l l   9 8 . 8   9 8 . 4   9 8 . 5       Alth o u g h   th e  p r o p o s ed   C NN – B iLST M  m o d el  d em o n s tr ate s   co n s is ten tly   h ig h   p r ec is io n   an d   r ec all   ac r o s s   all  class es,  th e  co n f u s io n   m atr ix   r ev ea ls   a   s m all  n u m b er   o f   s tr u ctu r e d   m is class if icatio n s   th at  p r o v id e   in s ig h t  in to   m o d el  lim itatio n s .   T h e  m o s t  f r eq u en t  er r o r s   o cc u r   b etwe en   ad jace n t  s ev er ity   lev els  o f   th e     s am e  v alv e  p ath o lo g y ,   p ar ticu lar ly   m ild   v er s u s   m o d er ate  m itra l  an d   ao r tic  v alv e  d is ea s es.  T h ese  co n f u s io n s   ar e  clin ically   p lau s ib le,   as   ea r ly - s tag e  v al v u lar   ab n o r m alities   o f ten   ex h ib it   o v e r lap p in g   ac o u s tic  s ig n atu r es,   m ak in g   p r ec is e  s ev er ity   d if f er en tiatio n   c h allen g in g   ev e n   f o r   e x p er t   clin ician s .   Fo r   ex am p le,   m ild   m itra l   r eg u r g itatio n   is   o cc asio n ally   m is class if ied   as  m o d e r at e  m itra l  r e g u r g itatio n ,   s u g g esti n g   th at   s u b tle    s p ec tr al – tem p o r al  d i f f er en ce s   m ay   n o t a lway s   b e   f u lly   ca p tu r ed .   I n   c o n tr ast,  s ev er e   v alv u lar   d is ea s es,  in clu d in g   s ev er e   ao r tic  s ten o s is ,   s ev er e  m itra l   r eg u r g itatio n ,   an d   s ev er e   tr icu s p id   d is ea s e ,   ex h ib it  v e r y   h ig h   r ec all  ( >9 8 %),   in d icatin g   th at  t h e  m o d el  is   h ig h ly   s en s itiv e  to   ad v an ce d   p ath o lo g ical  p atter n s .   T h is   is   a  d esira b le  p r o p er ty   in   clin ical  s cr ee n in g   ap p licatio n s ,   wh er e  m is s in g   s ev er e  d is ea s e  ca r r ies  a  g r ea t er   r is k   th a n   m ild   m is class if ic atio n .   Misclass if icatio n   b etwe en   h ea lth y   s u b jects  an d   p at h o lo g ical   class es  is   m in im al,   with   p r ec is io n   an d   r e ca ll  f o r   th e   h ea lth y   class   ex c ee d in g   9 8 %.  T h is   s u g g ests   s tr o n g   d is cr im in atio n   b etwe en   n o r m al  h e ar t  s o u n d s   an d   ab n o r m al   m u r m u r s ,   r ein f o r cin g   th e   m o d el’ s   s u itab ilit y   f o r   ea r ly   s cr ee n in g   an d   tr iag e.   R OC   an aly s i s   as  in   Fig u r e  6   f u r th er   c o r r o b o r ates  th es e  f in d in g s ,   with   all  class es   ac h iev in g     n ea r - s atu r ated   cu r v es  an d   AUC  v alu es  clo s e   to   1 . 0 .   Ho wev er ,   th e  p r esen ce   o f   lim ited   m is class if icatio n s   d esp ite  ex tr em ely   h ig h   AUC  v alu es  h ig h lig h ts   th e  im p o r ta n ce   o f   r e p o r tin g   class - wis e  p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r e  in   m u lti - class   clin ical  p r o b lem s ,   as  R OC   cu r v es  alo n e  m ay   m ask   s u b tle  y et  clin ically   r elev a n t   er r o r s .   Ov er all,   th e  f ailu r e  ca s es  id en tifie d   ar e  co n ce n tr ated   in   clin ically   s im ilar   an d   ac o u s tically   o v er lap p in g   d is ea s e  ca teg o r ies,  r ath er   th an   ac r o s s   u n r elate d   class es.  T h is   in d icate s   th at  f u tu r e   im p r o v e m en ts   s h o u ld   f o cu s   o n   en h an cin g   s en s itiv ity   to   f i n e - g r ain e d   s ev er ity   d if f er e n ce s ,   p o ten tially   th r o u g h   h ig h er - r eso lu tio n   s p ec tr al  f ea tu r es,  atten tio n   m ec h an is m s ,   o r   m u ltimo d al  clin ical  d ata  i n teg r atio n .   W h ile  th e  p r o p o s ed   Valv e Hea lth Net  f r am ewo r k   d em o n s tr ated   s tr o n g   p er f o r m an ce   ac r o s s   all   ev alu ated   VHD  ca teg o r ies,  it s h o u ld   b e  n o ted   th at  th e  cu r r e n t   v alid atio n   was p r im ar ily   co n d u cted   o n   in p atien t   h ea r t  s o u n d s   r ec o r d i n g s .   As   in p atien t   p o p u latio n s   o f ten   ex h ib it   clea r er   p ath o lo g ical   s ig n atu r es,   m o d el   p er f o r m an ce   m ay   d if f er   in   o u t p atien t  o r   co m m u n ity - b ased   s cr ee n in g   s ce n ar io s   wh er e   m u r m u r s   ca n   b e  s u b tler   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 6 :   2 6 4 3 - 2 6 5 4   2652   an d   n o is e  lev els  h ig h er .   Fu tu r e  wo r k   will  th er e f o r e   f o cu s   o n   p r o s p ec tiv e  ex ter n al   v alid ati o n   u s in g   o u tp atien t   d atasets   an d   m u lti - ce n ter   co h o r ts   to   ass es s   r o b u s tn ess   a cr o s s   d iv er s e  ac q u is itio n   co n d itio n s   an d   p atien t  d em o g r a p h ics.  I n   p ar ticu lar ,   ev alu atin g   t h e  m o d el  o n   h ea r t  s o u n d s   co llected   with   d if f er en t  elec tr o n ic  s teth o s co p es  an d   in   am b u lato r y   en v ir o n m en ts   will  b e  cr itica l  to   en s u r e  r ea l - w o r ld   a p p lica b ilit y .   Ad d itio n ally ,   d o m ain   a d ap tatio n   s tr ateg ies  s u ch   as  f in e - tu n in g   with   s m all  lab eled   s am p les  f r o m   n ew   c en ter s ,   n o is e - awa r e   tr ain in g ,   a n d   d ata  a u g m e n tatio n   with   r ea lis tic  ac o u s tic  ar tifa cts  will  b e  ex p lo r ed   to   e n h an ce   r o b u s tn ess   ag ain s t  r ec o r d in g   v ar iab ilit y   an d   en v ir o n m en tal  n o is e.   T h ese  ap p r o ac h es  ar e  ex p ec ted   to   im p r o v e  g en er aliza tio n   with o u t su b s tan tially   in cr ea s in g   m o d el  c o m p l ex ity .       4.   CO NCLU SI O N    T h i s   s t u d y   i n tr o d u c ed   Va l v eH e a l t h N e t ,   a   l i g h t w e i g h t   d e ep   l e ar n in g   m o d e l  s p e c if i c a l ly   d e s i g n e d   t o   e n h an c e  t h e   d e t e c t io n   an d   c la s s i f i c a t i o n   o f   V H D   u s i n g   h e a r t  s o u n d   r e c o r d in g s .   T h e  m o d e l   d e m o n s t r a t e d   c o n s i s t e n t ly   h ig h   a c c u r a cy ,   p r e c i s io n ,   an d   r e c a l l   a c r o s s   m u l t i p l e   V H D   c a t eg o r i es ,   h i g h l i g h t i n g   i t s   c a p ab i l i t y   to   d i f f e r e n t i a t e   b e tw e e n   s u b t l e   a co u s t i c   s i g n a t u r e s   a s s o c i a t e d   w i th   d if f er e n t   v a l v e   p a t h o l o g i e s .     A   n o t ab l e   s t r e n g t h   o f   V a lv eH e a l t h N e t   i s   i t s   m i n i m a l   p r ep r o c e s s i n g   r e q u i r em e n t s ,   wh i c h   m ak e   i t   h ig h ly   s u i t a b l e  f o r   i m p l e m e n t a t io n   o n   em b ed d ed   s y s t e m s   a n d   p o r ta b l e  e l ec t r o n i c  s te t h o s co p e s .   T h e s e   c h a r ac t e r i s t i c s   p o s i t i o n   t h e  m o d e l   a s   a   p r a c t i c a l  t o o l   f o r   r e s o u r ce - l i m i te d   s e t t in g s ,   p o t en t i a l l y   e n ab l i n g   e a r l y   V H D   s cr e e n in g   i n   p r i m a r y   c a r e   c l in i c s ,   r u r a l   h o s p i t al s ,   o r   co m m u n i ty   h e a l th   p r o g r a m s   wh e r e  a c ce s s   t o   e c h o c ar d io g r a p h y   i s   l i m it e d .   B e y o n d   i t s   h i g h   c l a s s i f i c a t i o n   p e r f o r m an c e ,   Va l v eH e a l t h N e t   ex h ib i t s   c l i n i c a l ly   m ea n in g f u l   b eh a v io r :   i t  m a in t a i n s   e x ce l l e n t  s e n s i t i v i t y   f o r   s e v er e   d i s e a s e   c a te g o r i e s ,   wh i l e   m o s t  m i s c l a s s i f i c a t i o n s   o c cu r   b e t we e n   a d ja c e n t   d i s e a s e   s e v er i t i es ,   r e f l e c t in g   p l a u s ib l e   d i ag n o s t i c   c h a l l e n g e s   t h a t  e v e n   h u m a n   e x p e r t s   f ac e .   T h e s e  r e s u l t s   d em o n s t r a t e  th a t   AI - a s s i s t e d   au s c u l t a t io n   c an   co m p l e m en t  t r a d i t io n a l  d i ag n o s t i c   wo r k f lo w s ,   p r o v i d in g   a   c o s t - ef f ec ti v e   an d   s c a l a b le   s o lu t i o n   f o r   l a r g e - s c a l e   V H D  s c r e e n in g ,   tr i a g e ,   a n d   m o n i t o r i n g .   D e s p i t e  t h e s e   s t r e n g t h s ,   s e v er a l  a r ea s   w ar r an t  f u r t h e r   i n v e s t i g a t io n .   T h e   m o d e l ’ s   cu r r e n t  v a l i d a t io n   i s   p r i m ar i l y   l i m i t ed   to   i n p a t i e n t  h e ar t   s o u n d   r e co r d i n g s ,   wh i ch   m a y   d i f f e r   f r o m   c o m m u n i ty   o r   o u t p a t i en t   s e tt i n g s   wh e r e  m u r m u r s   a r e  s u b t l e r   a n d   b a c k g r o u n d   n o i s e   l e v e l s   ar e   h i g h e r .   F u t u r e  r e s e a r ch   s h o u l d   th e r ef o r e  f o cu s   o n   ex t e r n a l  v a l id a t i o n   a cr o s s   d i v e r s e  c l i n ic a l  e n v i r o n m e n t s   an d   p a t i e n t  p o p u l a t io n s ,   i n c lu d in g   m u l t i - ce n t er   d a t a s e t s   an d   am b u la t o r y   r e co r d i n g s .   Ad d i t io n a l ly ,   in t eg r a t in g   c o m p l e m en t a r y   d a ta   s o u r c e s   s u c h   a s   p at i e n t   h i s t o r y ,   ec h o ca r d io g r a p h y   r e p o r t s ,   an d   o t h er   b i o m a r k e r s   co u ld   e n h an c e  d ia g n o s t i c  p r e c i s i o n   an d   r o b u s t n e s s ,   p a r t i cu l ar l y   f o r   m ix e d   o r   co m p le x   v a lv u la r   d i s e a s e s .   E x p lo r a t io n   o f   ad v an c ed   t ec h n iq u e s ,   s u c h   a s   a t t en t i o n   m e c h an i s m s ,   m u l t i m o d a l   f u s i o n ,   a n d   d o m a in   a d a p ta t i o n   s t r a t eg i e s ,   m a y   f u r t h e r   im p r o v e   t h e   m o d e l’ s   s e n s i t i v i t y   t o   f in e - g r a in e d   p a th o lo g i c a l  d i f f e r e n c e s   w i t h o u t   c o m p r o m i s i n g   co m p u t a t i o n a l   e f f i c i en c y .   I n   s u m m a r y ,   Va l v e H ea l t h N e t   r e p r e s e n t s   a   p r o m i s i n g   s t ep   t o w a r d   A I - e n a b l ed   au s c u l t a t io n ,   o f f er i n g   a   p r a c t i c a l ,   a c cu r a t e ,   a n d   s c a l ab l e   ap p r o a c h   f o r   ea r ly   d e t e c t i o n   a n d   c l a s s i f i ca t i o n   o f   V H D .   W i t h   f u r t h er   v a l id a t i o n   a n d   r e f in e m en t ,   i t  h a s   t h e  p o t en t i a l  t o   t r an s f o r m   r o u t in e  c a r d i ac   s cr e en i n g ,   i m p r o v e  p a t i e n t  o u t c o m e s   th r o u g h   e ar l ie r   d i ag n o s i s ,   an d   ex p an d   a cc e s s   t o   h ig h - q u a l i t y   c a r d io v a s cu l a r   c ar e   g l o b a l l y .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Au s ilah   Alf r aih at   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       ✓   ✓           W af aa   Al - Sh ar u   ✓   ✓                 ✓           A l i   M o h a m m a d   Al q u d a h   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓           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 mal   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 so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.