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 .   4 ,   A u g u s t 2 0 2 6 ,   p p .   3 3 0 9 ~ 3 3 1 7   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 4 . p p 3 3 0 9 - 3 3 1 7           3309     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   AI - driv en hyb rid  neura l net wo rk  for elec troca rdio g ra m - ba sed  a uthent ica tion  and predic tive hea l t h mo nitoring       Swa t i La k s hm i Bo pp a na 1 ,  Velichet i A na ntha   L a k s hm i 2 ,   P a da la   SriK a v it ha 3 ,   Venk a t a   Ash o k   K a la g a 4 ,  Venk a t eswa ra   Ra o   Na ra m a l a 5 ,   Su neet ha   T ha llu r u 6 ,  G un t uri   S.  Ra g ha v endra 7   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   P r a s a d   V .   P o t l u r i   S i d d h a r t h a   I n st i t u t e   o f   Te c h n o l o g y ,   V i j a y a w a d a ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g   ( A I   a n d   M L) ,   P r a g a t i   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   S u r a m p a l e m ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   El e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   A d i t y a   U n i v e r si t y ,   S u r a m p a l e m ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   L a k i r e d d y   B a l i   R e d d y   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   M y l a v a r a m ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   R . V . R .   a n d   J . C .   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   C h o w d a v a r a m ,   G u n t u r ,   I n d i a   6 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o m mu n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   R . V . R .   a n d   J . C .   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   G u n t u r ,   I n d i a   7 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   K o n e r u   L a k sh m a i a h   E d u c a t i o n   F o u n d a t i o n ,   H y d e r a b a d ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   2 0 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Ma y   2 1 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u n   1 9 ,   2 0 2 6       Th e   in c re a sin g   a d o p ti o n   o f  d i g it a l  h e a lt h c a re   sy ste m s  d e m a n d s  se c u re   a n d   re li a b le  p a ti e n t   a u th e n ti c a ti o n   m e c h a n ism s.  Trad it io n a l  m e th o d s  su c h   a s   p a ss wo rd s  a n d   P INs   a re   v u l n e ra b le  to   se c u rit y   b re a c h e s,  m o ti v a ti n g   t h e   u se   o f  b io m e tri c - b a se d   so l u ti o n s .   Am o n g   v a rio u s  b i o m e tri c s,  th e   e lec tro c a rd io g ra m   (ECG )  sig n a l  is  d isti n c ti v e ,   sta b le,  a n d   n o n - in v a siv e ,   m a k in g   it   su it a b le  fo r  se c u r e   a u th e n ti c a ti o n .   Th is  p a p e r   p ro p o se s  Ca rd io G u a rd ,   a n   a rti f icia l  i n telli g e n c e   (AI) – b a se d   a u t h e n ti c a ti o n   fr a m e wo rk   th a t  e m p lo y s  a   h y b rid   d e e p   lea rn in g   m o d e l  c o m b i n in g   c o n v o lu t io n a l  n e u ra l   n e two rk s  (CNN s)  a n d   lo n g   sh o r t - term   m e m o ry   (LS TM )   n e tw o rk s  to   e x trac t   d isc rimin a ti v e   fe a tu re s  fro m   ECG   sig n a ls  a n d   c las sify   u se rs  a s  g e n u i n e   o r   imp o sto rs.  I n   a d d it i o n   t o   a c c e ss   c o n tr o l,   t h e   sy ste m   a n a ly z e s E CG   p a tt e rn s to   su p p o rt  e a rl y   d e tec ti o n   o f   p o ten ti a l   c a rd io v a sc u lar  a b n o rm a li ti e s.   Ex p e rime n tal  re su lt s  d e m o n stra te  th a t  Ca rd io G u a rd   a c h iev e s  imp ro v e d   a u th e n ti c a ti o n   a c c u ra c y   a n d   e n h a n c e d   p re d ictiv e   h e a lt h   i n sig h ts   c o m p a re d   to   c o n v e n ti o n a l  a p p r o a c h e s,  h i g h li g h ti n g   it s  e ffe c ti v e n e ss   fo r  se c u re   a n d   in telli g e n t  h e a lt h c a re   m o n it o rin g .   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce   B io m etr ic  s ec u r ity   C o n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k   Hea lth ca r e  d ata  s ec u r ity   Hy b r id   d ee p   lear n i n g   Pre d ictiv e  h ea lth   m o n ito r in g   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 :   Velich eti  An an th a  L ak s h m i   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g in ee r in g   ( A I   an d   ML ) ,   Pra g ati  E n g i n ee r in g   C o lleg e   Su r am p alem ,  Kak in a d a ,   An d h r a  Pra d esh ,   I n d ia   E m ail:  an an th alak s h m i.v @ p r a g ati. ac . in       1.   I NT RO D UCT I O N   Dig ital  h ea lth ca r e  s y s tem s   h av e  g ain ed   s ig n i f ican t  p o p u lar it y   in   r ec en t y ea r s ,   en ab lin g   in d iv id u als  to   ac ce s s   r em o te  h ea lth ca r e  s er v ices  ac r o s s   a  wid e  r an g e   o f   s ce n ar io s .   Ho wev er ,   th e  d ep lo y m en t  o f   s u c h   s y s tem s   in tr o d u ce s   s er io u s   s ec u r ity   ch allen g es   r elate d   to   th e  p r iv ac y   an d   c o n f id e n tiality   o f   p atien t   in f o r m atio n .   I n   th is   co n tex t,   elec tr o ca r d io g r am   ( E C G)   s ig n als  h av e  e m er g e d   as  a  p r o m is in g   b io m et r ic  ap p r o ac h   f o r   au th e n ticatio n   in   d ig ital  h ea lth ca r e  s y s tem s   [ 1 ] .   E C G  d ata  ef f ec tiv ely   ca p tu r e  th e  elec tr ical   ac tiv ity   o f   th e  h ea r t,  m ak in g   th em   a  r eliab le  an d   d is ti n ctiv e  s o u r ce   f o r   p er s o n al  id en tific atio n .   T h e   in co r p o r atio n   o f   E C G  b io m e tr ics  in   d ig ital  h ea lth ca r e  p la tf o r m s   co n s id er ab l y   en h a n ce s   d ata  s ec u r ity   an d   p r iv ac y   b y   en s u r i n g   th at  ac ce s s   to   s en s itiv e  m ed ical  in f o r m at io n   is   r estricte d   to   au th o r ized   u s er s   o n ly .   Desp ite  th ese  ad v an tag es,  ch allen g es  s u ch   as  s tan d ar d izatio n ,   in ter o p er ab ilit y ,   an d   u s er   ac ce p ta n ce   ar is e  d u r in g   th e   p r ac tical  im p lem en tatio n   o f   E C G - b ased   b io m etr ic  s y s tem s .   B io m etr ic  tech n o lo g ie s   ar e  in cr ea s in g ly   r ec o g n ized   as  ef f ec tiv e  co u n t er m ea s u r es  ag ain s t  th e   r is in g   th r ea ts   o f   id en tity   th ef t,   ter r o r is t  ac tiv ities ,   an d   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 .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 3 0 9 - 3 3 1 7   3310   cy b er cr im e  [ 2 ] .   T h e  g lo b al  b i o m etr ic  m ar k et  ex ce e d ed   USD  2 0   b illi o n   in   2 0 2 0   an d   is   p r o jecte d   to   g r o w  at  a   r ate  ex ce ed in g   1 3 %  c o m p o u n d   an n u al  g r o wth   r ate   ( C AGR )   f r o m   2 0 2 1   to   2 0 2 7 ,   u n d er s c o r in g   t h e  g r o win g   im p o r tan ce   o f   s ec u r it y   in   m o d er n   s o ciety .   Var io u s   b i o m etr ic  r ec o g n itio n   tech n i q u es  ex i s t,  in clu d in g   f ac ial  r ec o g n itio n ,   f in g er p r in t  an al y s is ,   ir is   r ec o g n itio n ,   an d   r etin a  r ec o g n itio n .   Am o n g   th ese,   E C G - b ased   b io m etr ics  s tan d   o u t  as  h i g h ly   r eliab le  d u e  to   th eir   u n iv er s al   p r esen ce ,   im m u tab le   ch ar ac te r is tics ,   m ea s u r ab le  p r o p er ties ,   wid esp r ea d   ac ce p t an ce ,   an d   s tr o n g   ca p ab ilit y   f o r   u n iq u e  id en tific atio n .   E C Gs  o f f er   en h an ce d   co n f id en tiality   an d   s ec u r ity   c o m p ar ed   to   o th er   b io m etr ic  m o d alities   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   R ec en t  s tu d ies  r ev ea l  th at  E C G  s ig n als  co n s is t  o f   f iv e  s eq u e n t ial  wav es  ( P,  Q,   R ,   S,  an d   T ) ,   wh ich   ar e  u n iq u e   to   ea ch   in d i v id u al,   as  s h o wn   in   Fig u r e   1 .   T h is   also   co n f i r m s   th e  p h y s ical  p r esen ce   o f   th e  s u b ject,   a  f ea tu r e  n o t  s u p p o r t ed   b y   s ev er al  o t h er   b io m etr ic  tech n i q u es.  T h e  g e n er atio n   o f   E C G  s ig n als  is   in h er en tly   c o m p lex ,   as  it  r ef lec ts   th e  au to n o m o u s   f u n ctio n in g   o f   a  v ital o r g an ,   m ak in g   s ig n al  an al y s is   a  ch allen g in g   task   [ 5 ] ,   [ 6 ] .           Fig u r e  1 .   E C G  s ig n al  r ep r esen tatio n   f o r   b io m etr ic  a u th en tica tio n   an aly s is       T h e  ad o p tio n   o f   ar tific ial  in te llig en ce   ( AI )   h as  g r ea tly   im p r o v ed   th e  s ec u r ity   o f   d ig ital  h ea lth ca r e  en v ir o n m en ts   th r o u g h   d ep en d ab le  E C G - b ased   b io m etr ic  au t h en ticatio n   s y s tem s .   Nu m er o u s   m ac h in e  lear n in g   ( ML )   tech n iq u es  h av e   b ee n   e m p lo y ed   to   ev alu ate   au th e n ticatio n   p e r f o r m an ce ,   with   wid el y   ad o p ted   m eth o d s   in clu d in g   k - n ea r est  n eig h b o r   ( KNN) ,   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e  ( SVM) ,   a n d   r an d o m   f o r est  ( R F).   I n   r ec e n t   y ea r s ,   d ee p   lear n in g   m eth o d o lo g ies  h av e   attr ac ted   co n s id er ab le  atten tio n   f o r   b io m etr ic  au th en ticatio n   ap p licatio n s ,   p ar ticu lar ly   th o s e  u tili zin g   E C G   s ig n als  [ 7 ] – [ 1 1 ] .   Dee p   n e u r al  n etwo r k   m o d els  ex h ib it   s ig n if ican t  ca p ab ilit y   in   au th e n ticatin g   E C G  d ata  b y   ex tr ac tin g   co m p lex   f ea t u r es  f r o m   l ar g e - s ca le  d atasets   an d   ac cu r ately   d is tin g u is h in g   au th en tic  s ig n als  f r o m   m an ip u lated   o r   u n a u th o r ize d   o n e s   [ 1 2 ] – [ 1 4 ] .   T h i s   r esear ch   h i g h lig h ts   s ev er al   im p o r tan t   g ap s   t h at  s till   r eq u i r e  d etailed   in v esti g atio n ,   in clu d i n g   th e   en h an ce m e n t  o f   E C G  b io m etr ics  u s in g   ad v an ce d   d ee p   lear n in g   ar c h itectu r es  an d   o p tim ized   d atasets ,   im p r o v em en t  o f   au th en ticatio n   s p ee d   an d   co m p u tatio n al  ef f icie n cy ,   in c o r p o r atio n   o f   b io m etr ic   f u s io n   tec h n iq u es  to   ac h iev e   h ig h er   ac c u r ac y ,   an d   e f f ec t iv e  d if f er e n tiatio n   b etwe en   n o r m al  a n d   a b n o r m al  E C G  p atter n s   d u r in g   au th en ticatio n   p r o ce d u r es.  T h e  p r o p o s ed   s tu d y   a d d r ess es  th e  in cr ea s in g   d em an d   f o r   s ec u r e  an d   d e p en d a b le  au th en ticatio n   s o lu ti o n s   ca u s ed   b y   th e   r ap id   ex p an s io n   o f   d i g ital  tech n o l o g ies  an d   g r o win g   co n ce r n s   r eg ar d in g   in f o r m atio n   s ec u r it y .   C o m p ar e d   with   tr a d itio n al  au th en ticatio n   a p p r o ac h es,  E C G  s ig n als  p r o v id e   two   m ajo r   ad v an tag es:  en h a n c ed   p r o tectio n   th r o u g h   b io m etr ic  v er if icatio n   an d   th e  ca p ab ili ty   to   s u p p o r t  ea r ly   id en tific atio n   o f   ca r d io v ascu lar   ab n o r m alities ,   wh ich   alig n s   with   th e  ap p licatio n   o f   AI   in   p r e d ictiv e   h ea lth ca r e  s y s tem s .   T h e  p r o p o s ed   C ar d io Gu ar d   f r am ew o r k   e v alu ates  E C G  s ig n als  to   au th e n ticate  in d iv id u als   an d   d etec t  an o m alies  ass o ciate d   with   p o ten tial  ca r d iac  r is k s ,   th er eb y   p r o m o tin g   p r o ac t iv e  an d   p r ev en tiv e   h ea lth ca r e  m an a g em en t stra te g ies.   T h e  p r o p o s ed   ar ch itectu r e  is   d esig n ed   to   ad d r ess   in ter - s u b je ct  v ar iab ilit y   in   E C G   s ig n als  b y   lear n in g   h ier ar ch ical  r ep r esen tatio n s   th at  ca p tu r e  d is cr im in ativ e  an d   i n f o r m ativ e  f ea tu r es.  T h is   s tu d y   d em o n s tr ates  th e   ef f ec tiv en ess   o f   C ar d i o Gu ar d   as  a  r eliab le   E C G - b ased   au th en ticatio n   f r am ew o r k ,   o f f er in g   im p r o v e d   ac cu r ac y ,   r o b u s tn ess ,   an d   s u itab ilit y   f o r   p r ac tical  ap p licati o n s   th r o u g h   d etailed   an aly s is   an d   co m p a r ativ e   ev alu atio n .   T h e  m aj o r   c o n tr ib u tio n s   in clu d e   a  n o v el  a u to m a ted   au th en ticatio n   f r a m ewo r k   th at  jo in tly   ex p lo its   s p atial  an d   tem p o r al  E C G  ch ar ac ter is tics   to   en h an ce   p r o tectio n   ag ain s t  s p o o f in g   an d   u n au th o r ized   ac ce s s ,   a  h y b r id   d ee p   lear n in g   m o d el  in teg r atin g   co n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r k s   ( C NNs)  an d   lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   n etwo r k s   to   ac h iev e  s u p er io r   r ec o g n itio n   ac cu r ac y ,   s ea m less   in teg r atio n   in to   s m ar t  h ea lth ca r e  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       A r tifi cia l in tellig en ce - d r iven   h yb r id   n eu r a l n etw o r k  fo r   elec tr o ca r d io g r a m  …  ( S w a ti La ksh mi  B o p p a n a )   3311   s y s tem s   f o r   f le x ib le  a u th en tic atio n ,   an d   a n   e f f icien t  p r ep r o c ess in g   an d   au g m e n tatio n   s tr ateg y   f o r   p u b lic  E C G  d atasets   th at  im p r o v es d ata  q u ality   an d   en a b les f air   co m p ar is o n   with   ex is tin g   s tate - of - t h e - a r t  ( SOTA )   m o d els.   Sev er al  s tu d ies  h av e  ex p lo r e d   E C G  s ig n al  an aly s i s   f o r   b io m etr ic  au th en ticatio n   u s in g   ML   an d     d ee p   lear n in g   tec h n iq u es.   Asad ian f am   et   a l.   [ 1 5 ]   ex am i n e d   th e  E C G - b ased   au th en ticati o n   s y s tem s ,   wh ile  Sh d ef at  et  a l.   [ 1 6 ]   r e v iewe d   t h e  o p p o r tu n ities   an d   c h allen g es  ass o ciate d   with   E C G  b io m etr ics.  L i  et  a l.   [ 1 7 ]   h ig h lig h ted   th e  p o ten tial  o f   p h y s io lo g ical  s ig n als  s u ch   as  E C G,   elec tr o en ce p h alo g r am   ( E E G ) ,   an d   p h o to p let h y s m o g r am   ( PP G)   f o r   im p r o v in g   au t h en ticatio n   f r am ewo r k s .   Per eir a   et  a l.   [ 1 8 ]   an aly ze d   v ar i o u s   E C G  d ata  ac q u is itio n   s tr ateg ies  an d   th eir   in f lu e n ce   o n   a u th en ticatio n   p e r f o r m an ce .   H am m ad   et  a l.   [ 1 9 ]   p r o p o s ed   d ee p   n e u r al  n etwo r k – b ased   au t h en ticatio n   m o d els  u s in g   r esid u al  C NN s   an d   en d - to - en d   C NN  a r c h i t e c t u r es ,   e v a l u a t e d   o n   t h e   N at i o n a l  M e t r o l o g y   I n s t i t u t e  o f   Ge r m a n y   o r   P h y s i k a l is c h - T e c h n i s c h e   B u n d e s a n s t a lt   ( P T B )   a n d   c h e c k   y o u r   b i o - s i g n a ls   h e r e   i n it i a t i v e  ( C Y B H i)   d at a s e t s ,   a ch i e v i n g   a n   a v e r a g e  a c c u r a c y   o f   a p p r o x i m a t el y   9 8 . 5 % .   L a b a ti   et   a l .   [ 2 0 ]   i n t r o d u c e d   t h e   d eep - E C G  f r a m e w o r k ,   w h i c h   c o m b i n es  s i g n a l   p r e p r o c e s s i n g ,   C N N - b as e d   f e a t u r e   e x t r ac t i o n ,   a n d   s o f t m a x   c l as s i f i c a ti o n   [ 2 1 ] .   E v a l u a t e d   u s i n g   t h e   P T B   d i a g n o s t i c  E C G   d a ta b a s e ,   t h e i r   a p p r o a c h   o u t p e r f o r m e d   s e v e r al   e x is t i n g   m et h o d s   i n   b i o m e t r ic   r e c o g n i t i o n   t a s k s .   M a r t i n   a n d   R e il l o   [ 2 2 ]   p r e s e n te d   t h e   B i o E C G   f r a m e w o r k ,   w h i c h   i n t e g r a t es   C NN   a n d   L STM   m o d els  alo n g   wit h   a n   e n h a n c e d   a n d   d i v e r s i f i e d   d a t a s et   t o   i m p r o v e   E C G   b i o m e t r i c   p e r f o r m a n c e .   T h e i r   r es u l ts   d e m o n s t r at e d   i m p r o v e d   i d e n t i f i c a t i o n   a c c u r a c y   a n d   h i g h l i g h t e d   t h e   p o t e n t i a l   o f   d e e p   l e a r n i n g – b a s e d   E C G   b i o m e t r ic s   f o r   s e c u r i t y   a n d   h e a lt h c a r e   a p p l ic at i o n s .   H o s s ei n z a d e h   e t   a l .   [ 2 3 ]   p r o v i d e d   a   c o m p r e h e n s i v e   r e v i e w   o f   E C G - b a s e d   au th en ticatio n   tec h n iq u es,   ca teg o r izin g   th em   in t o   u n i - m o d al  an d   m u lti - m o d al  s y s te m s .   T h eir   a n aly s is   r ev ea led   t h at  m o s t  u n i - m o d al   ap p r o ac h es  r ely   o n   SVM  an d   ar tific ial  n eu r al   n etwo r k s ,   wh ile  m u lti - m o d al  s y s te m s   c o m b i n e   E C G   w it h   o th e r   b i o m e t r i c s   o r   c r y p t o g r a p h i c   m e c h a n i s m s ,   e a c h   p r e s e n ti n g   d i s t i n ct   l i m it a t i o n s   a n d   r e s e a r c h   c h a l le n g e s .   I v a n c i u   e t  a l .   [ 2 4 ]   p r o p o s e d   a   s i am e s e   n e u r al   n e tw o r k – b a s e d   E C G  a u t h e n t ic a t i o n   f r a m e w o r k   u s i n g   i m a g e   r e p r ese n t a t i o n s   o f   E C G   s i g n a l s .   T e s te d   o n   t h e   E C G - I D   d a t as e t   w i th i n   a   p r i v a t e   cl o u d   e n v i r o n m e n t ,   t h e   s y s t e m   a c h ie v e d   a u t h e n t i c a t i o n   a c c u r a c y   o f   8 7 . 3 % .   A l b u q u e r q u e   e t   a l .   [ 2 5 ]   i n t r o d u c e d   a n   E C G - b as e d   i d e n t i f i c at i o n   m eth o d   u s i n g   r a n d o m   u n d e r - s a m p l i n g   b o o s t i n g   ( R USB o o s t )   an d   c o m p a r e d   i t  w it h   n e a r e s t   n ei g h b o r   s e a r c h   ( N NS ) .   E x p e r i m e n t a l   r e s u lt s   s h o w e d   t h a t   R US B o o s t   a c h i e v e d   s u p e r i o r   b a l a n c e   i n   a c c u r a c y ,   s e n s i ti v i t y ,   a n d   F 1 - s co r e ,   w h i l e   NN S   d e m o n s t r a t e d   s l i g h t l y   h i g h e r   o v e r a l l   ac c u r a c y .       2.   M E T H O D   T h e  p r o p o s ed   C ar d io Gu ar d   f r am ewo r k   em p lo y s   a  s y s tem atic  wo r k f lo w  co n s is tin g   o f   E C G  d ata  ac q u is itio n ,   p r ep r o ce s s in g ,   m o d el  d ev elo p m en t,   tr ain in g ,   ev al u atio n ,   o p tim izatio n ,   d ep lo y m en t,   an d   co n tin u o u s   m o n ito r in g .   T h e  f r am ewo r k   co m b in es  C NNs  a n d   L STM   n etwo r k s   to   ex tr ac t  b o th   s p atial  an d   tem p o r al  f ea t u r es  f r o m   E C G  s ig n als  ef f ec tiv ely .   M o d el  p er f o r m a n ce   is   ev alu ated   u s in g   m etr ics  s u ch   as   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity ,   p r ec is io n ,   F1 - s co r e ,   s p ec if icity ,   an d   ar ea   u n d er   th e  c u r v e   ( AUC) .   T h e   ar ch itectu r e   is   d esig n ed   to   e n s u r e  s ec u r ity ,   r e liab ilit y ,   an d   ef f icien t  au th e n ticatio n   in   s m ar t  h ea lt h ca r e  ap p licatio n s .   Fig u r e  2   p r esen ts   th e  o v er all  wo r k f lo w  o f   t h e  C ar d io Gu a r d   m o d el,   in clu d in g   E C G  ac q u is itio n ,   p r ep r o ce s s in g ,     C NN - b ased   f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   L STM - d r iv en   tem p o r al  lear n in g ,   f latten i n g ,   a n d   f i n al  class if icatio n   th r o u g h   d en s e  an d   s o f tm a x   lay er s   f o r   a cc u r ate  au th en ticatio n   o f   E C G  s ig n als.           Fig u r e  2 .   Sch em atic  r ep r esen t atio n   o f   th e   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y   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 .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 3 0 9 - 3 3 1 7   3312   2 . 1 .     P r o po s ed  Ca rdio G a urd m o del   T h e  p r o p o s ed   C ar d io Au th   f r a m ewo r k   e m p lo y s   a   h y b r id   C NN - L STM   ar ch itectu r e   with   a  d en s e  lay er   f o r   E C G - b ased   au th e n ticatio n .   I n itially ,   E C G  s ig n als  ar e  p r o ce s s ed   th r o u g h   C NN  lay er s   to   ex tr ac t  im p o r tan t  f ea tu r es,  wh ile  p o o lin g   lay e r s   r ed u ce   f ea tu r e  d im e n s io n s .   T h e  ex tr ac ted   f ea tu r es  ar e  th en   f o r war d ed   to   th e   L STM   n etwo r k ,   wh ich   ca p t u r es  tem p o r al  d e p en d e n cies  an d   p r eser v es  lo n g - ter m   s i g n al  ch ar ac ter is tics   th r o u g h   g ated   m em o r y   m ec h a n is m s .   T h e  L STM   o u t p u t  is   f l atten ed   in to   a   o n e - d im en s io n a l  v ec to r   an d   p ass ed   to   a  d en s e  lay er   f o r   r ef in ed   f e atu r e  lear n in g .   Fin ally ,   a  s o f t m ax   class if ier   p er f o r m s   m u lti - class   clas s if icatio n   b y   g en er atin g   p r o b ab ilit y   s co r es  f o r   au th en ticatio n .   Usi n g   E C G  p ea k   f ea tu r es,  th e  m o d el  ac cu r ately   d is tin g u is h es  au th o r ized   an d   u n au th o r ized   s ig n als.  Fig u r e  3   p r esen ts   th e  b lo ck   d iag r a m   o f   th e  p r o p o s ed   C ar d io Gu ar d   f r am ewo r k .   R eg ar d in g   th e   C NN  lay er s ,   th ese  f ee d - f o r war d   n etwo r k s   a r e   wid ely   u s ed   in   m e d ical  s ig n a l  an aly s is ,   o b ject  d etec tio n ,   f ac ial  r ec o g n itio n ,   an d   im ag e  class if icatio n   [ 2 6 ] .   C o m m o n   C NN  ar ch itect u r es  in clu d e  v is u al  g eo m etr y   g r o u p   ( VGG) - Net,   I n ce p tio n ,   R esNet,   Den s eNe t,  an d   Xce p tio n   Net  [ 2 7 ] .   Acr o s s   th ese  m o d els,  th e  lay er   co n f ig u r atio n s   f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n   r em ain   lar g ely   co n s is ten t.  T h e  co n v o lu tio n al  la y er   is   ty p ically   th e   f ir s t  lay er ,   wh ich   s lid es  a  k e r n el  ac r o s s   th e  in p u t  d ata  to   co m p u te  d o t  p r o d u cts  an d   ex tr ac t  f ea tu r es.  T h e   o u tp u t  is   p ass ed   th r o u g h   a  r ec tifie d   lin ea r   u n it  ( R eL U)   ac tiv atio n   f u n ctio n ,   in tr o d u cin g   n o n - lin ea r ity   an d   en h an cin g   co m p u tatio n al  ef f i cien cy .   Su b s eq u en tly ,   a  m ax   p o o lin g   lay er   d o wn s am p les  th e  f ea tu r e  m ap   to   r ed u ce   d im e n s io n ality .   T h e  r e s u ltin g   s h ar ed   f ea tu r e   m ap s   ar e  th en   f latten ed   in t o   a  s in g le  lin ea r   v ec to r .   I n   t h is   s tu d y ,   s ix   co n v o lu tio n al  la y er s   with   co r r esp o n d in g   p o o l in g   lay er s   wer e  em p lo y ed .   Ad d itio n ally ,   b atc h   n o r m aliza tio n   was a p p lied   ac r o s s   s ev er al  lay er s   to   m itig ate  co v ar iate  s h if t a n d   im p r o v e  tr ai n in g   s tab ilit y   [ 2 8 ] .           Fig u r e  3 .   Sch em atic  o f   th e  p r o p o s ed   C ar d io Au th   C NN - L ST M  m o d el  wo r k f lo w       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  C ar d io Gu ar d   f r a m ewo r k   is   tr ain ed   u s in g   ca r d iac  elec tr ical  s ig n als  wi th in   a  d ee p   lear n in g   ar ch itectu r e  d e v elo p ed   f o r   b io m etr ic  au th en ticatio n .   C NN  lay er s   ex tr ac t  d is cr im in ativ e  s p atial  f ea tu r es  f r o m   E C G  wav ef o r m s ,   wh ile  L STM   lay er s   ca p tu r e  tem p o r al  d ep en d en cies  in   th e  s ig n al  p at ter n s .   T h e  lear n ed   s p atio tem p o r al  f ea tu r es  ar e   th en   u s ed   to   class if y   s ig n als  as  g en u in e  o r   im p o s to r .   B ef o r e  tr ain i n g ,   p r ep r o ce s s in g   an d   f ea tu r e  en h an ce m en t  tech n i q u es  ar e  ap p lied   to   im p r o v e  d ataset  q u ality   an d   d iv e r s ity .   T h e   m o d el  is   tr ain ed   u s in g   a   b atc h   s ize  o f   6 4 ,   t h e  Ad am   o p ti m izer ,   b in a r y   cr o s s - en tr o p y   l o s s ,   an d   an   ad ap tiv e   lear n in g   s tr ateg y   with   R ed u ce L R On Plateau   f o r   ef f icien t  co n v er g e n ce .   A  s o f tm ax   ac tiv at io n   lay er   g e n er ates   f in al  class if icatio n   p r o b a b ilit ies.  T h e  f r am ewo r k   is   im p lem e n ted   u s in g   Ker as  with   T e n s o r Flo w  b ac k en d ,   with   8 0 %  o f   th e  d ataset  u s ed   f o r   tr ain in g   an d   2 0 %  f o r   v alid atio n .   An   o p tim al  au th e n ticatio n   th r esh o ld   is   s elec ted   u s in g   v alid atio n   d ata   b y   an aly zin g   th e   p r o b ab ilit y   d is tr ib u ti o n s   o f   g en u in e  a n d   u n a u th o r iz ed   E C G  s am p les  to   m ax im ize  v er if icatio n   p er f o r m an ce .   T h r esh o ld   ad ju s tm en t  e n ab les  th e  C ar d io Gu a r d   s y s tem   to   m ain tain   a  b alan ce   b etwe en   s ec u r ity   an d   u s ab ilit y .   A  h ig h er   th r esh o ld   lo wer s   f alse  ac ce p tan ce   r ates  an d   s tr en g th e n s   p r o tectio n   a g ain s t  u n au th o r ize d   ac ce s s ,   wh er ea s   a  lo wer   th r e s h o ld   r e d u ce s   f alse  r ejec tio n s   f o r   g e n u in e   u s er s .   D u r in g   a u th en ticatio n ,   E C G   s ig n als  ar e  ac q u ir ed ,   p r ep r o c ess ed ,   an d   ev alu ated   b y   th e   tr ain ed   m o d el,   w h er e  a cc ess   is   g r an ted   if   th e   p r ed icted   p r o b ab ilit y   ex ce ed s   th e  s elec ted   th r esh o ld .   Mo d el  p er f o r m a n ce   is   an aly ze d   u s in g   tr ain in g   an d   v alid atio n   ac cu r ac y   a n d   lo s s   cu r v es   as  s h o wn   i n   Fig u r e   4 ,   wh ich   d em o n s tr ate  ef f ec ti v e  lear n in g ,   s tab le  co n v er g en ce ,   an d   m in im al  o v er f itti n g   th r o u g h   s m o o th   tr e n d s   an d   clo s e  c u r v e   alig n m e n t.  Fig u r e  4 ( a )   p r esen ts   th e  tr ain in g   an d   v alid atio n   ac cu r ac y   ac r o s s   ep o ch s ,   wh il e  Fig u r e  4 ( b )   illu s tr ate  th e  co r r esp o n d in g   lo s s   v ar iatio n s .   Fig u r e   5   c o m p ar es   th e  p er f o r m a n ce   o f   th e   p r o p o s ed   C ar d io Au th   m o d el  with   s ev er al  SOTA   d ee p   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       A r tifi cia l in tellig en ce - d r iven   h yb r id   n eu r a l n etw o r k  fo r   elec tr o ca r d io g r a m  …  ( S w a ti La ksh mi  B o p p a n a )   3313   lear n in g   m o d els.  T h e  r esu lts   d em o n s tr ate  th e  s u p er io r   class if icatio n   ca p ab ilit y   an d   o v er all  ef f ec tiv en ess   o f   th e   p r o p o s ed   ap p r o ac h   o v er   e x is tin g   m eth o d s .   I n   a d d itio n ,   th e  c o n f u s io n   m atr ix   is   u s ed   to   e v a lu ate  class if icatio n   p er f o r m an ce   b y   m ea s u r in g   m etr ics  s u ch   as  ac cu r ac y   a n d   p r ec is io n ,   h ig h lig h tin g   t h e  ca p ab ilit y   o f   th e  C ar d io Gu ar d   f r am ewo r k   to   r el iab ly   d is tin g u is h   g e n u in e  a n d   u n au th o r ized   u s er s .           ( a)   ( b )     Fig u r e  4 .   T r ain in g   a n d   v alid atio n   cu r v es a s s o ciate d   with   C ar d io Gu ar d   a r ch itectu r e:  ( a )   ac c u r ac y   an d   ( b )   lo s s           Fig u r e  5 .   Per f o r m an c e  co m p ar is o n   o f   th e  C ar d i o Gu ar d   m o d e l d em o n s tr ates its   s u p er io r   ac c u r ac y   co m p ar e d   to   th e  b est  SOTA   m o d els       T h e  p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   ca r d iac  s ig n al – b ased   au t h en ticatio n   m o d el  is   ass es s ed   u s in g   th e  r ec eiv er - o p er atin g   c h ar ac ter is tics   ( R O C )   cu r v e  u n d e r   d if f er en t  d ec is io n   th r esh o l d   s ettin g s .   T h e  AUC  is   u tili ze d   as  an   im p o r tan t  m ea s u r e  to   d eter m in e  th e  o v er all   class if icatio n   ca p ab ilit y   o f   th e  f r am ewo r k .   T h e   R OC   an aly s is   o f f er s   a  d etailed   ass ess m en t  b y   r e p r esen tin g   th e  r elatio n s h ip   b etwe en   s en s itiv ity   an d   s p ec if icity   ac r o s s   m u ltip le  th r esh o l d   v al u es,  wh ich   h elp s   i n   id e n tify in g   an   a p p r o p r iate  o p er atin g   th r e s h o ld   ac co r d in g   to   ap p licatio n   n ee d s .   A   R OC   cu r v e  p o s itio n ed   n ea r   th e   d ia g o n al  lin e   r e p r esen ts   class if icatio n   p e r f o r m an ce   s im ilar   to   r an d o m   p r ed ictio n ,   wh ile  a  cu r v e  lo ca ted   clo s er   t o   th e  u p p e r - lef t  r eg i o n   in d icat es  h ig h er   s en s itiv ity   an d   s p ec if icity ,   d e m o n s tr atin g   ef f ec tiv e  au th e n ticatio n   ca p a b ilit y .   Fig u r e  6   illu s tr ates  th e  R OC   ch ar ac ter is tic s   o f   th e  p r o p o s ed   f r am ew o r k   at  a  th r esh o ld   lev el  o f   0 . 8 0 .   T h e  C ar d io Gu ar d   m o d el  is   an aly ze d   u s in g   wid ely   ad o p ted   ev alu atio n   m ea s u r es  s u ch   as  ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   s en s itiv ity ,   s p ec if i city ,   F1 - s co r e,   an d   AUC - R O C .   T h e  p r o p o s ed   f r am ewo r k   ac h iev es  s u p e r io r   p er f o r m an ce   co m p ar ed   with   ex is tin g   SOTA   tech n iq u es,  o b tain in g   an   ac cu r ac y   o f   9 9 . 7 %.  Mo r eo v er ,   th e   m o d el  r ec o r d s   e x ce llen t  r es u lts   ac r o s s   ad d itio n al  p e r f o r m an ce   p ar am eter s ,   in clu d in g   an   AUC  o f   0 . 9 9 ,   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 .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 3 0 9 - 3 3 1 7   3314   s en s itiv ity   o f   0 . 9 9 ,   s p ec if icit y   o f   0 . 9 9 ,   an d   an   F1 - s co r e  o f   0 . 9 9 .   T h ese  o u tc o m es  v ali d ate  th e  ef f icien cy ,   r o b u s tn ess ,   an d   d ep e n d ab ilit y   o f   th e  p r o p o s ed   E C G - b ased   au th en ticatio n   f r a m ewo r k .   T h e  co n s is ten tly   h ig h   p er f o r m an ce   ac r o s s   m u ltip le  ev alu atio n   cr iter ia  d em o n s tr ates  th at  C ar d io Gu ar d   is   h ig h ly   ap p r o p r iate  f o r   p r ac tical  im p lem en tatio n   i n   h ea lth ca r e  an d   s ec u r ity   s y s tem s ,   wh er e  r eliab le  an d   p r ec is e  b io m etr ic   au th en ticatio n   is   cr itically   r eq u ir ed .   T h e  p r o p o s ed   C ar d io Gu ar d   f r am ewo r k   d em o n s tr ates  s u p er i o r   au th en ticatio n   p er f o r m an c e  with   an   ac cu r ac y   o f   9 9 . 7 %,  co n f ir m in g   th e   ef f ec tiv e n ess   o f   t h e   h y b r id   C NN – L STM   ar ch itectu r e  in   lear n in g   d is cr im in ativ e  s p atial  an d   tem p o r al  f ea t u r es  f r o m   E C G  s ig n als.  T h is   im p r o v ed   p er f o r m an ce   is   co n s is ten t  with   r ec en t  d ee p   lear n in g   s tu d ie s ,   wh ich   r ep o r ted   t h at  h y b r id   C NN - b ased   m o d els,  in clu d in g   m u lti - v iew   co n v o l u tio n al  n eu r al  n etwo r k   ( MV C NN )   ar ch itectu r es,  s ig n if ican tly   en h an ce   E C G  f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   class if icatio n   ac cu r ac y ,   r o b u s tn ess ,   an d   m o d el  s tab ilit y   f o r   h ea lth ca r e  a p p licatio n s   [ 2 9 ] .   T h ese  f in d in g s   f u r th er   v alid ate   th e  p r o p o s e d   f r a m ewo r k   as  a   r eliab le   an d   ef f icien t   s o lu tio n   f o r   s ec u r e  E C G - b ased   au th en ticatio n   an d   p r ed ictiv e  h ea lth   m o n ito r in g .           Fig u r e  6 .   T h e  C ar d io Gau r d   m o d el' s   R OC   cu r v e  at  a  th r esh o l d   v alu e  o f   0 . 8       4.   CO NCLU SI O N   T h e   r a p id   ad v a n c em e n t  o f   d ee p   l e ar n in g   m e th o d o lo g i e s   h as   i n c r ea s e d   r e s e a r c h   in t er e s t   in   c ar d i a c  s i g n a l – d r iv en   au t h e n t i c at i o n   f r a m e wo r k s .   T r ad i t i o n a l  a u t h e n t i ca t i o n   te c h n i q u e s   a r e  g e n er a l l y   in v a s iv e ,   i n e f f i c i e n t,   an d   s u s c e p t ib l e   to   s e c u r i ty   th r e a t s ,   c r e a t i n g   a  d e m a n d   f o r   s e c u r e   an d   u s er - f r ie n d ly   a l t er n a t iv e s .   T o   ad d r e s s   t h e s e  l i m i t a t io n s ,   t h i s   s t u d y   p r e s e n t s   a  h y b r id   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   th a t   co m b i n e s   C N N s   w i t h   L S T M   n e t w o r k s   f o r   au t h en t ic a t i o n   u s in g   c a r d i a c  e l e c tr i ca l   s i g n a l s .   T h e  C N N   l a y e r s   e x t r a c t  m ea n in g f u l  s p a t i a l   c h ar a c t er i s t i c s ,   wh er e a s   t h e   L S T M  c o m p o n en t  le a r n s   t e m p o r a l  p a t te r n s   p r e s e n t  w i t h in   c a r d i a c   w a v e f o r m s .   T h e  p r o p o s ed   s y s t e m   i s   tr a i n e d   a n d   v a l id a t ed   o n   a  l a r g e - s c a l e  d a t a s e t ,   w h e r e  ex p er i m en t a l  f i n d in g s   d e m o n s tr a t e   s u p er i o r   a u th en t i c a t i o n   ca p ab i l i t y   ac r o s s   m u l t i p l e  e v a l u a t io n   m e a s u r e s .   T h e  s t u d y   a l s o   e m p h a s i z e s   th e   i m p o r t an c e   o f   s i g n a l   p r e p r o c e s s i n g   in   e n h a n c i n g   c l a s s i f i c a t io n   r el i a b i l i t y   an d   m o d e l  s t a b i l i t y .   T h e r ef o r e ,   s e v er a l  p r e p r o c e s s i n g   o p e r a t io n s ,   i n c lu d i n g   d en o i s i n g ,   n o r m a l i z a t io n ,   an d   r e s a m p l i n g ,   a r e   a p p l i e d   s y s t em a t i c a l ly   to   i m p r o v e  s i g n a l  q u a l i t y ,   r e s u l t i n g   in   n o t i c e ab l e   p er f o r m a n c e  e n h an c e m en t .   A l t h o u g h   t h e   p r o p o s e d   f r am ew o r k   a c h ie v e s   s t r o n g   r e s u l t s ,   a d d i t io n a l  i m p r o v e m e n t s   c an   s t i l l   b e   ex p lo r e d .   F u t u r e  r e s e ar c h   w i l l   f o c u s   o n   ad v a n c ed   d e e p   l e a r n i n g   s t r a t e g i e s ,   in c lu d in g   g r ap h - b a s e d   c o n v o l u t io n a l  m e t h o d s   an d   a t t e n t io n - d r i v en   a r c h i t e c tu r e s ,   t o   b e t te r   m o d e l   c o n t e x tu a l   an d   i n t er - s ig n a l   r e l a t io n s h ip s .   F u r t h er m o r e,   in t e g r a t i n g   a d d i t i o n a l  p h y s i o lo g ic a l   s ig n a l s   s u c h   a s   P P G   an d   E E G  m ay   f u r th e r   s t r en g th e n   a u t h en t i c a t io n   a c cu r ac y   a n d   r e l i ab i l i t y .   Ov e r a l l,   th e   p r o p o s ed   C N N – L S T M   a u th e n t i c a t i o n   f r a m e wo r k   d e m o n s t r a te s   c o n s i d e r a b l e   p o t e n t i a l  a s   a   s c a l ab l e ,   e f f i ci e n t ,   an d   n o n - in v a s i v e   s o lu t i o n   f o r   p r a c t i c a l  h e a l t h c a r e  a n d   s e cu r i ty   ap p l i ca t i o n s .       ACK NO WL E DG M E N T S   T h e  au th o r s   wo u ld   lik e  to   e x p r ess   th eir   s in ce r e  g r atitu d e  to   t h eir   r esp ec tiv e  in s titu tio n s   f o r   p r o v id i n g   th e  n ec ess ar y   ac ad em ic  s u p p o r t,  in f r astru ctu r e ,   an d   r esear ch   f ac ilit ies  th at  co n tr ib u ted   to   th e  s u cc ess f u l   co m p letio n   o f   th is   wo r k .   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       A r tifi cia l in tellig en ce - d r iven   h yb r id   n eu r a l n etw o r k  fo r   elec tr o ca r d io g r a m  …  ( S w a ti La ksh mi  B o p p a n a )   3315   F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h e  au th o r s   d ec lar e  th at  n o   f u n d in g   was r ec eiv e d   f o r   th is   s tu d y .       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   Swati L ak s h m i Bo p p an a   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓   ✓   Velich eti  An an th a  L ak s h m i   ✓     ✓   ✓   ✓     ✓       ✓   ✓     ✓   ✓   Pad ala  SriKa v ith a   ✓     ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     ✓     Ven k ata  Ash o k   Kala g a   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     Ven k ateswar a  R ao   Nar am ala     ✓       ✓     ✓       ✓     ✓       Su n ee th a  T h allu r u     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       Gu n tu r i S.   R ag h av e n d r a   ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓           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         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h e  au t h o r   d ec lar es  t h at  th e r e  ar e   n o   k n o wn   co n f licts   o f   in ter est  ass o ciate d   with   th is   p u b licatio n .   T h er e  ar e  n o   f in a n cial  o r   p e r s o n al  r elatio n s h ip s   th at  co u ld   in ap p r o p r iately   in f l u en ce   o r   b ias  th e  co n ten t  o f     th is   wo r k .       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  u s ed   to   s u p p o r t  th e   f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  a v ailab le  f r o m   t h e  co r r esp o n d i n g   au th o r ,  [ VAL ] ,   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u e s t.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   O d e h ,   E .   A b d e l f a t t a h ,   a n d   W .   S a l a me h ,   “ P r i v a c y - p r e ser v i n g   d a t a   s h a r i n g   i n   t e l e h e a l t h   ser v i c e s, ”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 4 ,     n o .   2 3 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 4 2 3 1 0 8 0 8 .   [ 2 ]   Z.   W e n h u a   e t   a l . ,   “ A   l i g h t w e i g h t   se c u r i t y   m o d e l   f o r   e n s u r i n g   p a t i e n t   p r i v a c y   a n d   c o n f i d e n t i a l i t y   i n   t e l e h e a l t h   a p p l i c a t i o n s, ”   C o m p u t e rs   i n   H u m a n   B e h a v i o r ,   v o l .   1 5 3 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c h b . 2 0 2 4 . 1 0 8 1 3 4 .   [ 3 ]   A .   H .   S o d h r o ,   A .   I .   A w a d ,   J.   V.   D.   B e e k ,   a n d   G .   N i k o l a k o p o u l o s,   “ I n t e l l i g e n t   a u t h e n t i c a t i o n   o f   5 G   h e a l t h c a r e   d e v i c e s :   a   s u r v e y , ”   I n t e r n e t   o f   T h i n g s ,   v o l .   2 0 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i o t . 2 0 2 2 . 1 0 0 6 1 0 .   [ 4 ]   Q .   X i a ,   H .   Ji a n g ,   X .   L i u ,   L.   Y i n ,   a n d   X .   W a n g ,   “ A d v a n c e s  i n   e n g i n e e r e d   n a n o - b i o s e n s o r s  f o r   b a c t e r i a   d i a g n o si s   a n d   m u l t i d r u g   r e si st a n c e   i n h i b i t i o n , ”   Bi o se n s o rs ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / b i o s1 4 0 2 0 0 5 9 .   [ 5 ]   A .   C h a k r a b o r t y ,   S .   C h a t t e r j e e ,   K .   M a j u md e r ,   R .   N .   S h a w ,   a n d   A .   G h o s h ,   “ A   c o mp a r a t i v e   st u d y   o f   m y o c a r d i a l   i n f a r c t i o n   d e t e c t i o n   f r o m  E C G   d a t a   u si n g   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   i n   A d v a n c e d   C o m p u t i n g   a n d   I n t e l l i g e n t   T e c h n o l o g i e s ,   2 0 2 2 ,   p p .   2 5 7 – 2 6 7 ,    d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 16 - 2 1 6 4 - 2 _ 2 1 .   [ 6 ]   A .   B a r r o s ,   D .   R o s a r i o ,   P .   R e s q u e ,   a n d   E.   C e r q u e i r a ,   “ H e a r t   o f   I o T:   E C G   a s  b i o me t r i c   si g n   f o r   a u t h e n t i c a t i o n   a n d   i d e n t i f i c a t i o n , ”   i n   2 0 1 9   1 5 t h   I n t e r n a t i o n a l   W i re l e ss  C o m m u n i c a t i o n s  a n d   M o b i l e   C o m p u t i n g   C o n f e re n c e ,   ( I W C M C   2 0 1 9 ) ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 0 7 – 312 ,  d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I W C M C . 2 0 1 9 . 8 7 6 6 4 9 5 .   [ 7 ]   S .   K .   K i m,  C .   Y .   Y e u n ,   E.   D a mi a n i ,   a n d   N .   W .   Lo ,   “ A   ma c h i n e   l e a r n i n g   f r a mew o r k   f o r   b i o m e t r i c   a u t h e n t i c a t i o n   u s i n g   e l e c t r o c a r d i o g r a m, ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   9 4 8 5 8 – 9 4 8 6 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 2 7 0 7 9 .   [ 8 ]   I .   U .   R e h ma n   e t   a l . ,   “ A   c o m p r e h e n si v e   s y st e ma t i c   l i t e r a t u r e   r e v i e w   o f   M L  i n   n a n o t e c h n o l o g y   f o r   s u st a i n a b l e   d e v e l o p m e n t , ”   N a n o t e c h n o l o g y   Re v i e w s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 5 1 5 / n t r e v - 2 0 2 4 - 0 0 6 9 .   [ 9 ]   A .   V .   L .   N .   S u j i t h ,   G .   S .   S a j j a ,   V .   M a h a l a k s h mi ,   S .   N u h m a n i ,   a n d   B .   P r a sa n a l a k sh m i ,   “ S y st e ma t i c   r e v i e w   o f   sm a r t   h e a l t h   mo n i t o r i n g   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   a n d   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e , ”   N e u r o sc i e n c e   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   2 ,   n o .   3 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u r i . 2 0 2 1 . 1 0 0 0 2 8 .   [ 1 0 ]   H .   A .   S h a h ,   F .   S a e e d ,   S .   Y u n ,   J.   H .   P a r k ,   A .   P a u l ,   a n d   J.   M .   K a n g ,   “ A   r o b u s t   a p p r o a c h   f o r   b r a i n   t u mo r   d e t e c t i o n   i n   ma g n e t i c   r e so n a n c e   i ma g e s   u si n g   f i n e t u n e d   e f f i c i e n t N e t , ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   6 5 4 2 6 – 6 5 4 3 8 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 8 4 1 1 3 .   [ 1 1 ]   H .   K h a n ,   T .   H u ss a i n ,   S .   U .   K h a n ,   Z.   A .   K h a n ,   a n d   S .   W .   B a i k ,   “ D e e p   mu l t i - sca l e   p y r a mi d a l   f e a t u r e s n e t w o r k   f o r   su p e r v i se d   v i d e o   su mm a r i z a t i o n , ”   E x p e rt   S y st e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 3 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 1 2 8 8 .     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 .   4 ,   Au g u s t 2 0 2 6 :   3 3 0 9 - 3 3 1 7   3316   [ 1 2 ]   N .   I b t e h a z   e t   a l . ,   “ ED I TH   :   E C G   b i o met r i c s   a i d e d   b y   d e e p   l e a r n i n g   f o r   r e l i a b l e   i n d i v i d u a l   a u t h e n t i c a t i o n , ”   I E E E  T r a n s a c t i o n s   o n   Em e rg i n g   T o p i c s i n   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   9 2 8 – 9 4 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TE TC I . 2 0 2 1 . 3 1 3 1 3 7 4 .   [ 1 3 ]   F .   Y .   O .   A b d a l l a ,   L .   W u ,   H .   U l l a h ,   G .   R e n ,   A .   N o o r ,   a n d   Y .   Z h a o ,   “ E C G   a r r h y t h m i a   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a n d   n o n l i n e a r   a n d   n o n s t a t i o n a r y   d e c o m p o s i t i o n , ”   S i g n a l ,   I m a g e   a n d   V i d e o   Pr o c e ssi n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   7 ,   p p .   1 2 8 3 – 1 2 9 1 ,   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 7 6 0 - 019 - 0 1 4 7 9 - 4.   [ 1 4 ]   H .   A .   S h a h ,   F .   S a e e d ,   M .   D i y a n ,   N .   A .   A l mu j a l l y ,   a n d   J.  M .   K a n g ,   “ E C G - Tr a n s C o v N e t :   a   h y b r i d   t r a n sf o r mer  mo d e l   f o r   a c c u r a t e   a r r h y t h mi a   d e t e c t i o n   u si n g   e l e c t r o c a r d i o g r a m  s i g n a l s, ”   C A AI   T ra n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n c e   T e c h n o l o g y ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / c i t 2 . 1 2 2 9 3 .   [ 1 5 ]   S .   A sa d i a n f a m,  M .   J.   T a l e b i ,   a n d   E.   N i k o u g o f t a r ,   “ EC G - b a se d   a u t h e n t i c a t i o n   s y s t e ms :   a   c o m p r e h e n si v e   a n d   s y st e ma t i c   r e v i e w , ”   Mu l t i m e d i a   T o o l s  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 3 ,   n o .   9 ,   p p .   2 7 6 4 7 – 2 7 7 0 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 023 - 1 6 5 0 6 - 3.   [ 1 6 ]   A .   S h d e f a t ,   N .   M o st a f a ,   L .   S a k e r ,   a n d   A .   E.   T o p c u ,   “ A   s u r v e y   s t u d y   o f   t h e   c u r r e n t   c h a l l e n g e s   a n d   o p p o r t u n i t i e s  o f   d e p l o y i n g   t h e   EC G   b i o m e t r i c   a u t h e n t i c a t i o n   me t h o d   i n   I o T   a n d   5 G   e n v i r o n me n t s,”   I n d o n e si a n   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   En g i n e e ri n g   a n d   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   p p .   3 9 4 – 4 1 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 5 2 5 4 9 / i j e e i . v 9 i 2 . 2 8 9 0 .   [ 1 7 ]   L.   L i   e t   a l . ,   “ A   su r v e y   o f   P P G ’ s  a p p l i c a t i o n   i n   a u t h e n t i c a t i o n , ”   C o m p u t e rs  a n d   S e c u ri t y ,   v o l .   1 3 5 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o s e . 2 0 2 3 . 1 0 3 4 8 8 .   [ 1 8 ]   T.   M .   C .   P e r e i r a ,   R .   C .   C o n c e i ç ã o ,   V .   S e n c a d a s,  a n d   R .   S e b a st i ã o ,   “ B i o m e t r i c   r e c o g n i t i o n :   a   s y st e mat i c   r e v i e w   o n   e l e c t r o c a r d i o g r a m  d a t a   a c q u i s i t i o n   me t h o d s,”   S e n s o rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 0 3 1 5 0 7 .   [ 1 9 ]   M .   H a mm a d ,   P .   P ł a w i a k ,   K .   W a n g ,   a n d   U .   R .   A c h a r y a ,   “ R e sN e t - a t t e n t i o n   mo d e l   f o r   h u m a n   a u t h e n t i c a t i o n   u si n g   EC G   si g n a l s , ”   Ex p e rt   S y st e m s ,   v o l .   3 8 ,   n o .   6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / e x sy . 1 2 5 4 7 .   [ 2 0 ]   R .   D .   La b a t i ,   E.   M u ñ o z ,   V .   P i u r i ,   R .   S a s si ,   a n d   F .   S c o t t i ,   “ D e e p - EC G :   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s  f o r   EC G   b i o me t r i c   r e c o g n i t i o n , ”   Pa t t e rn   Re c o g n i t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   1 2 6 ,   p p .   7 8 – 8 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t r e c . 2 0 1 8 . 0 3 . 0 2 8 .   [ 2 1 ]   I .   A h mad   e t   a l . ,   “ M u l t i - f e a t u r e   f u s i o n   b a se d   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s  f o r   EEG   e p i l e p t i c   se i z u r e   p r e d i c t i o n   i n   c o n su mer   i n t e r n e t   o f   t h i n g s, ”   I EE E  T r a n s a c t i o n s   o n   C o n su m e r  E l e c t r o n i c s ,   v o l .   7 0 ,   n o .   3 ,   p p .   5 6 3 1 – 5 6 4 3 ,   A u g .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC E . 2 0 2 4 . 3 3 6 3 1 6 6 .   [ 2 2 ]   P .   T .   M a r t i n   a n d   R .   S .   R e i l l o ,   “ B i o EC G :   i mp r o v i n g   E C G   b i o me t r i c s   w i t h   d e e p   l e a r n i n g   a n d   e n h a n c e d   d a t a s e t s , ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s ,  v o l .   1 1 ,   n o .   1 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 1 1 3 5 8 8 0 .   [ 2 3 ]   M .   H o ssei n z a d e h ,   B .   V o ,   M .   Y .   G h a f o u r ,   a n d   S .   N a g h i p o u r ,   “ El e c t r o c a r d i o g r a m  si g n a l s - b a s e d   u ser  a u t h e n t i c a t i o n   s y st e ms  u si n g   so f t   c o mp u t i n g   t e c h n i q u e s , ”   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   R e v i e w ,   v o l .   5 4 ,   n o .   1 ,   p p .   6 6 7 – 7 0 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 6 2 - 0 2 0 - 0 9 8 6 3 - 0.   [ 2 4 ]   L.   I v a n c i u ,   I .   A .   I v a n c i u ,   P .   F a r a g o ,   M .   R o ma n ,   a n d   S .   H i n t e a ,   “ A n   EC G - b a se d   a u t h e n t i c a t i o n   sy s t e m  u s i n g   si a m e se  n e u r a l   n e t w o r k s,”   J o u r n a l   o f   Me d i c a l   a n d   Bi o l o g i c a l   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   4 1 ,   n o .   4 ,   p p .   5 5 8 – 5 7 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 8 4 6 - 0 2 1 - 0 0 6 3 7 - 9.   [ 2 5 ]   S .   L .   A l b u q u e r q u e ,   C .   J.   M i o ss o ,   A .   F .   R o c h a ,   a n d   P .   R .   L.   G o n d i m ,   “ A u t h e n t i c a t i o n   b a se d   o n   e l e c t r o c a r d i o g r a p h y   s i g n a l s   a n d   mac h i n e   l e a r n i n g , ”   E n g i n e e ri n g   R e se a rc h   E x p ress ,   v o l .   3 ,   n o .   2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 2 6 3 1 - 8 6 9 5 / a b f f a 6 .   [ 2 6 ]   Z.   L i ,   F .   Li u ,   W .   Y a n g ,   S .   P e n g ,   a n d   J.  Z h o u ,   “ A   s u r v e y   o f   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s :   a n a l y si s,   a p p l i c a t i o n s,  a n d   p r o sp e c t s,”   I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   N e u r a l   N e t w o rks   a n d   L e a rn i n g   S y st e m s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   1 2 ,   p p .   6 9 9 9 – 7 0 1 9 ,   D e c .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN N LS. 2 0 2 1 . 3 0 8 4 8 2 7 .   [ 2 7 ]   F .   C h o l l e t ,   “ X c e p t i o n :   d e e p   l e a r n i n g   w i t h   d e p t h w i s e   se p a r a b l e   c o n v o l u t i o n s,”   i n   2 0 1 7   I EEE   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   V i si o n   a n d   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n ,   J u l .   2 0 1 7 ,   p p .   1 8 0 0 – 1 8 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 7 . 1 9 5 .   [ 2 8 ]   N .   Ta j b a k h s h   e t   a l . ,   “ C o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s   f o r   m e d i c a l   i ma g e   a n a l y s i s:   f u l l   t r a i n i n g   o r   f i n e   t u n i n g ? , ”   I E EE  T ra n s a c t i o n s   o n   M e d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   3 5 ,   n o .   5 ,   p p .   1 2 9 9 – 1 3 1 2 ,   M a y   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M I . 2 0 1 6 . 2 5 3 5 3 0 2 .   [2 9 ]   D .   S a n t h a k u m a r ,   K .   D .   S h r e e ,   M .   B u v a n e s v a r i ,   A .   S .   K u mar,   a n d   A .   O .   S a l a u ,   “ HD - M V C N N :   H i g h - d e n s i t y   E C G   si g n a l   b a se d   d i a b e t i c   p r e d i c t i o n   a n d   c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   mu l t i - v i e w   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k ,”  E g y p t i a n   I n f o rm a t i c s J o u r n a l ,   v o l .   28 ,  D e c .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e i j . 2 0 2 4 . 1 0 0 5 7 3 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S wa ti  La k sh m i  Bo p p a n a           is  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  in   th e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   a t  P ra sa d   V.  P o tl u ri  S i d d h a rth a   In st it u te  o f   Tec h n o l o g y ,   Vijay a wa d a ,   I n d ia.  S h e   is  a c ti v e ly   i n v o lv e d   in   tea c h in g   a n d   re se a rc h   a c ti v it ies   with in   th e   d e p a rtme n t.   He r  re se a rc h   c o n tri b u ti o n s  i n c lu d e   w o rk   o n   e m b e d d e d   sy ste m s  a n d   c o m m u n ica ti o n   tec h n o lo g ies ,   a s  e v id e n c e d   b y   h e r  p u b li c a ti o n s  i n   in tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s  a n d   j o u r n a ls.  S h e   h a s  c o - a u th o re d   se v e ra l  tec h n ica l  p a p e rs o n   to p ic s  su c h   a s  d i g it a l  e m e rg e n c y   sy ste m s a n d   a n ten n a   d e sig n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  b o p p a n a sw a th i@g m a il . c o m .         Ve li c h e ti  Ana n th a   La k shm i           is  wo r k in g   a s  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  i n   t h e   De p a rtme n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   (AI  a n d   M L)  a t  P ra g a ti   En g i n e e rin g   Co ll e g e ,   Ka k i n a d a ,   In d ia.  S h e   i s  c u rre n tl y   p u rsu in g   h e r  P h . D.  in   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   a t   Ac h a ry a   Na g a rju n a   U n iv e rsit y ,   G u n tu r .   S h e   c o m p lete d   h e r   M . Tec h .   i n   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g i n e e rin g   fro m   Ja wa h a rlal  Ne h ru   Tec h n o l o g ica l  Un i v e rsit y   Ka k in a d a   a n d   h e r  B. Tec h .   in   th e   sa m e   sp e c ializa ti o n   fro m   Ja wa h a rlal  Ne h ru   Tec h n o lo g ica l   Un iv e rsity   Hy d e ra b a d .   He r  a re a s  o f  i n tere st  in c l u d e   c l o u d   c o m p u ti n g ,  m a c h in e   lea rn i n g ,  d e e p   lea rn in g ,   a n d   tran sfe r  lea rn i n g .   S h e   h a s  g u id e d   se v e ra l  st u d e n t  p ro jec ts  f o c u sin g   o n   t h e se   tec h n o l o g ies   a n d   v a rio u s   we b - b a se d   a p p li c a ti o n s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  a n a n th a lak sh m i v e li c h e ti @g m a il . c o m .       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       A r tifi cia l in tellig en ce - d r iven   h yb r id   n eu r a l n etw o r k  fo r   elec tr o ca r d io g r a m  …  ( S w a ti La ksh mi  B o p p a n a )   3317     Pa d a la   S r iKa v ith a           is  a ss ist a n t  p r o fe ss o r  i n   t h e   De p a rtme n t   o f  El e c tri c a l  a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   Ad it y a   Un iv e rsity ,   Ka k i n a d a ,   In d ia.   S h e   p u rse d   M a ste rs  o f   Tec h n o l o g y   fro m   Ka k i n a d a   In sti t u te  o f  E n g i n e e rin g   a n d   Tec h n o lo g y ,   K o ra n g i,   In d ia  i n   2 0 1 8 .   He r  m a in   re se a rc h   wo r k   f o c u s es   o n   m a c h in e   lea rn in g   a n d   d e e p   le a rn in g   a p p li c a ti o n s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  sri k a v it h a p a d a la@ g m a il . c o m .         Ve n k a ta   As h o k   K a l a g a           is  S r.   a ss istan t  p r o fe ss o r   in   th e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g ,   Lak ired d y   Ba li   Re d d y   Co ll e g e   o f  E n g in e e rin g ,   M y lav a ra m ,   I n d ia.   He   p u rsu e d   M a ste r  o f  Tec h n o l o g y   fr o m   Ja wa h a rlal  Ne h ru   Tec h n o lo g ica l   Un iv e rsity ,   Ka k in a d a   in   2 0 1 2   a n d   p u rsu i n g   P h . D .   fro m   An d h ra   U n iv e rsit y .   His  re se a rc h   wo rk   fo c u se s o n   sig n a l  p r o c e ss in g ,   I o T.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a sh o k . 5 1 6 m @g m a il . c o m .         Dr .   Ve n k a te sw a r a   R a o   N a r a m a la           is  wo rk i n g   a s  a   p r o fe ss o r  in   t h e   De p a rtme n t  o f  C o m p u ter   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   a t   R. V.R.   a n d   J.C.   Co ll e g e   o f   E n g i n e e rin g ,   G u n t u r ,   In d ia.  His  a c a d e m ic  a n d   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   AI ,  a rti fi c ial  n e u ra l  n e two rk s ,   a n d     h u m a n – c o m p u ter   in tera c ti o n .   He   is  a c ti v e ly   e n g a g e d   in   tea c h in g   a n d   re se a rc h ,   c o n tri b u ti n g   to   a d v a n c e m e n ts  in   t h e se   a re a s  th ro u g h   sc h o larl y   p u b li c a ti o n s  a n d   a c a d e m ic  a c ti v it ies .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  v n a ra m a la@ g m a il . c o m .         Dr .   S u n e e th a   Th a ll u r u           is   a ss o c iate   p ro fe ss o r   i n   t h e   De p a rtm e n t  o f  E lec tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   R. V.R.   a n d   J.C.   Co ll e g e   o f  En g i n e e rin g ,   G u n tu r,   I n d ia .   Re se a rc h   in tere sts   in   th e   field s   o f  m icro strip   p a tch   a n ten n a s,  m icro p ro c e ss o rs,  c o m p u ter  n e two rk s .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  su n e e th a ll u r u @g m a il . c o m .         G u n tu r i  S .   Ra g h a v e n d r a           is  a ss istan t  p ro fe ss o r   i n   t h e   De p a rt m e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g ,   c o o r d in a t o r,   a n d   a c a d e m ics   a t  Ko n e ru   Lak sh m a iah   Ed u c a ti o n   F o u n d a ti o n   Ba c h u p a ll y   Ca m p u s  Hy d e ra b a d ,   In d ia.  His  re se a rc h   a re a s  o f  in tere st  in c lu d e     ML ,  b i g   d a ta,  c l o u d   c o m p u t i n g ,   a n d   d e e p   lea rn in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   g . ra g h a v e n d ra @ k lh . e d u . in .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.