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 8 7 8 ~ 3 8 8 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 8 7 8 - 3 8 8 7        3878     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   M etaheuris tic  opt imiza tion for a t ri a l f ibrilla tion d ete ction:  feature  extractio n ,  selec tion, and  hy perpa ra meter  t un ing       Z a id   No un a 1 ,   H a m id   B o uy g hf 1 ,   M o ha m m ed   Na hid 1 ,   I s s a   Sa biri 2   1 La b o r a t o r y   o f   E n g i n e e r i n g   S c i e n c e s   a n d   B i o sc i e n c e s,  F a c u l t y   o f   S c i e n c e s   a n d   T e c h n i q u e s,  H a ssa n   I I   U n i v e r s i t y ,     M o h a mm e d i a ,   M o r o c c o   2 La b o r a t o r y   o f   S y st e ms,  S i g n a l s  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 ,   EN S E T,   H a ssa n   I I   U n i v e r si t y ,   M o h a mm e d i a ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 0 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J u l 1 2 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 2 1 ,   2 0 2 6       Atrial  fib ril lati o n   (AF)   d e tec ti o n   fro m   e lec tro c a rd io g ra m   (ECG )  sig n a ls  is   c ru c ial  fo r   e a rly   d ia g n o sis  a n d   in terv e n t io n .   Th is   stu d y   p re se n t s  a   m u lt i - o b jec ti v e   o p ti m iza ti o n   a p p ro a c h   fo r  AF  d e tec ti o n ,   f o c u sin g   o n   fe a tu re   e x trac ti o n ,   se lec ti o n ,   a n d   n e u r a l  n e two rk   h y p e rp a ra m e ter  tu n in g .   Th e   m e th o d o lo g y   u se s  c ro ss - v a li d a ti o n   d u ri n g   th e   train i n g   o f   th e   two   c o n c a ten a ted   ECG   d a tas e t   fe a tu r e s  a n d   sim u lt a n e o u sly   m in imiz e s  th e   e rro r   ra te  o n   t h e   se p a ra te  v a li d a ti o n   f o l d s  o f  e a c h   d a tas e t  a n d   re d u c e s  th e   n u m b e r   o f  se lec ted   fe a tu re s,   e n h a n c in g   m o d e l   g e n e ra li z a ti o n   a n d   e fficie n c y .   P a rti c le   sw a rm   o p ti m iza ti o n   ( P S O),  g re y   wo lf  o p ti m iza ti o n   (G WO),   a n d   d iffere n ti a l   e v o lu ti o n   (DE)   a lg o rit h m s  we re   imp lem e n ted   t o   n a v i g a te  t h is  m u lt i - o b jec ti v e   sp a c e .   W h il e   a ll   th re e   a lg o rit h m s  we re   e x p lo re d ,   th e   fi n a l  so lu ti o n ,   d e m o n stra ti n g   a   su p e rio r   trad e - o ff  b e twe e n   a c c u ra c y   a n d   fe a tu re   re d u c ti o n ,   wa s  o b tain e d   u si n g   DE .   T h is  a p p ro a c h   e ffe c ti v e ly   i d e n ti fies   o p ti m a l  fe a tu re   su b se ts  a n d   n e u ra l   n e two r k   c o n f ig u ra ti o n s,   y iel d in g   a   r o b u st  a n d   c o m p a c t  AF   d e tec ti o n   m o d e l.   T h e   p ro p o s e d   a p p r o a c h   h a s  sh o w n   p ro m isi n g   re su lt s,   with   th e   m o d e l  a c h iev i n g   a c c u ra c ies   o f  9 6 . 3 8 %   a n d   9 0 . 6 9 % ,   a n d   c o rre sp o n d in g   a re a   u n d e r  t h e   c u rv e   ( AUC )   v a lu e s  o f  0 . 9 9   a n d   0 . 9 6 ,   fo r  t h e   first  a n d   se c o n d   d a tas e ts,  re sp e c ti v e ly ,   u sin g   1 0   o p t ima ll y   se lec ted   fe a tu re s.   K ey w o r d s :   Atr ial  f ib r illatio n   E lectr o ca r d io g r am   s ig n al   Featu r e  ex tr ac tio n   Featu r e  s elec tio n   Hy p er p ar a m eter   tu n in g   Me tah eu r is tic  o p tim izatio n   Neu r al  n etwo r k s   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 :   Z aid   No u n a   L ab o r ato r y   o f   E n g i n ee r in g   Scien ce s   an d   B io s cien ce s ,   Facu lty   o f   Scien ce s   an d   T ec h n i q u es   Hass an   I I   Un iv er s ity   Mo h am m ed ia,   M o r o cc o   E m ail:   za id . n o u n a - etu @ etu . u n iv h 2 c. m a       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  p r ev alen ce   o f   atr ial  f ib r ill atio n   ( AF)   is   ex p ec ted   to   in cr e ase  d r am atica lly   in   th e  n ea r   f u tu r e  [ 1 ] ,   it  is   th e  m o s t  p r ev alen t  ty p e  o f   ca r d iac  ar r h y th m ia  an d   is   li n k ed   to   a  f iv e  tim es  g r ea ter   r is k   o f   s tr o k e  if   lef t  u n tr ea ted   [ 2 ] .   T h e  ea r l y   an d   a cc u r ate  p r e d ictio n ,   s cr ee n i n g ,   an d   tim ely   in te r v en tio n   ar e  o f   s u b s tan tial  clin ical  im p o r tan ce   [ 3 ] .   W h ile  clin ical  r is k   s co r es  ca n   h elp   id en tify   s u s ce p tib le  in d iv id u als,  th eir   p r ed ictiv e  ac cu r ac y   is   lim ited   [ 4 ] .    T h e  elec tr o ca r d io g r am   ( E C G)   is   a  wid ely   u s ed   to o l  f o r   d iag n o s in g   ca r d io - v ascu lar   c o n d itio n s .     I t c ap tu r es th e  elec tr ical  ac tiv i ty   o f   th e  h ea r t th r o u g h   s u r f ac e   elec tr o d es p lace d   o n   th e  lim b s   o r   ch est.  I n ter v als  b etwe en   d if f er e n t  wav es  co n tain   d iag n o s tic  in f o r m atio n   ab o u t  h ea r t  d is ea s es.  T h e  P  wav e  co r r esp o n d s   to   atr ial  d ep o lar izatio n ,   t h e  Q R S  co m p lex   in d icate s   v en tr icu lar   d ep o lar izatio n ,   an d   th e  T   wav e   r ef lects   v en tr icu lar   r ep o lar izatio n   [ 5 ] .   T h e  ef f icac y   o f   au to m ated   E C G  in ter p r etatio n   co u l d   b e   s ig n if ican tly   in cr ea s ed   b y   th e  co m b i n atio n   o f   th e  i n cr ea s in g   av ailab ilit y   o f   d ig i tal  E C G  r ec o r d s   an d   th e  cr ea tio n   o f   ad v a n ce d   alg o r ith m s   d esig n ed   to   an al y ze   lar g e  am o u n ts   o f   d ata  [ 6 ] .   B y   an aly zin g   th e  f ea t u r e s   o f   th ese  wav es,  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       Meta h eu r is tic  o p timiz a tio n   fo r   a tr ia l fib r illa tio n   d etec tio n :   fe a tu r e  ex tr a ctio n ,   s elec tio n   …  ( Za id   N o u n a )   3879   ab n o r m alities   in   a  p er s o n ’ s   h ea r t  f u n ctio n   ca n   b e  d etec ted   [ 7 ] .   I r r e g u lar   R - R   in ter v als,  th e  lack   o f   clea r ly   d ef in ed ,   r ep ea tin g   P   wav es,   d is o r g an ized   an d   ir r eg u lar   atr ial  ac tiv ity   ar e   a m o n g   t h e  k ey   f ea tu r es  o f     AF   d etec tio n   [ 8 ] .   T h e  u s e  o f   m ac h in e  lear n in g   ( ML )   an d   d ee p   lear n in g   ( DL )   f o r   AF  d etec tio n   b ased   o n   E C G  s ig n als  is   a  f ield   o f   g r o win g   in ter est.  A   n u m b er   o f   s tu d ies  h av e  e x p l o r ed   th is   d o m ai n ,   L ag h ar i  et  a l.   [ 9 ]   d ev elo p e d   a  d ee p   r esid u al - d en s e   n etwo r k   with   a  b i d ir ec tio n al   r ec u r r en t   n eu r al  n etwo r k   ( R NN) ,   an d   ac h iev e d   9 7 . 7 2 %  ac cu r ac y ,   s en s itiv ity   was  9 3 . 0 9 %,  an d   s p ec if icity   was  9 8 . 7 1 %.  I n ,   R ad   et  a l. [ 1 0 ]   in t r o d u c e  a  s y s tem   th at   u s es   a  “ v o tin g ”  ap p r o ac h ,   wh e r e  th e  r esu lts   o f   s ix   d if f e r en t  AF  d etec tio n   alg o r ith m s   ar e  c o m b i n ed   to   m ak e   a  m o r e   ac cu r ate  f in al   d ec is io n   in   m o b ile  E C G  d ev ices,  a n d   is   e v a lu ated   ac r o s s   d i v er s e  d atasets .   Z h ao   et  a l.   [ 1 1 ]   p r o p o s e  a  s in g le - lea d   E C Gs  AF  class if icatio n   ap p r o ac h ,   wh ich   c o n s is ts   o f   u s in g   c o m b in ed   tem p o r al   co n v o l u tio n al  n etwo r k   ( T C N)   an d   r esid u al  n etwo r k   ar ch itect u r e.   T h e   m o d el  ac h iev e d   a  9 7 %  ac cu r ac y   an d   an   8 7 % F1 - s co r e  o n   th e  2 0 1 7   Ph y s io Net/C in C   d atase t.     J ah an   et  a l.   [ 1 2 ]   e v alu atin g   s ev er al  ML   alg o r ith m s   as   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM ) ,  d ec is io n   tr ee   ( DT ) ,   a n d   r an d o m   f o r est   ( RF )   f o r   AF  u s in g   s tatis tical  f ea tu r es  ex tr ac ted   f r o m   E C G  s ig n al s .   T h e  u s ed   d ataset  f o r   tr ain in g   co n s is ts   o f   2 3   ten - h o u r   E C G  r ec o r d s   u s in g   lea v e  o n e  g r o u p   o u t  cr o s s - v alid a tio n   tech n iq u e ,   an d   th e  b est  p er f o r m in g   m o d el  ac h iev ed   a  s en s itiv ity   o f   8 5 . 6 7 %,  s p ec if icity   o f   8 1 . 2 5 %,  p o s itiv e  p r ed ictiv e  v al u e   o f   9 0 . 8 5 %,  f alse  p o s itiv e  r ate  o f   1 8 . 7 5 %,  an d   F1 - s co r e  o f   8 8 . 1 8 %.  Du r an ta  et  a l.   [ 1 3 ]   p r es en t  a  n o v el  m eth o d   f o r   AF   d etec tio n   co m b in in g   wav elet  tr an s f o r m - b ased   f ilter in g   an d   2 4   E C G  ex tr ac ted   f ea tu r es  as  in p u t  to   th e   n eu r al  n etwo r k   class if ier .   R es u lts   d em o n s tr ate  p r o m is in g   p e r f o r m a n ce ,   ac h iev in g   ac cu r ac i es  o f   9 6 %  ( r ec eiv e r   o p er atin g   c h ar ac ter is tic  ( R OC )   0 . 9 5 )   an d   8 6 %  ( R OC   0 . 8 4 )   o n   p u b licly   av ailab le  E C G  d at asets .   Fu r th er m o r e,   5 - f o ld   c r o s s - v alid atio n   was  em p lo y ed   t o   en h a n ce   m o d el  r o b u s tn ess ,   r esu ltin g   in   ac cu r ac i es  o f   9 9 %  an d   9 0 %  f o r   th e  two   d atasets .     Me tah eu r is tics   o f f er   r o b u s t  s o lu tio n s   to   c o m p le x   o p tim izatio n   p r o b lem s   in   ar tific ial  i n tellig en ce   ( AI ) .   S p ec if ically ,   th is   s tu d y   ap p ly   m etah eu r is tics   to   o p ti m ize  n eu r al   n etwo r k   p e r f o r m an ce   b y   ef f icien tly   s elec tin g   f ea tu r es  an d   tu n in g   h y p er p ar am eter s .   W ith in   wr ap p er   m eth o d s ,   th ey   ca n   b e   u s ed   in   s elec tin g   f ea tu r es  b ased   o n   th e  a ctu al  p er f o r m an ce   o f   a  class if ier ,   d is tin g u is h in g   it  f r o m   f ilter   m eth o d s   th at   u tili ze   s tatis t ical  m ea s u r es  [ 1 4 ] .   T h is   s tu d y   aim s   to   p er f o r m   m etah eu r is tic  alg o r ith m   o p tim izatio n ,   in clu d in g   n u m b er   o f   f ea tu r es   m in im izatio n   an d   ac c u r ac y   m ax im izatio n   o f   two   d if f e r e n t  d atasets   u s in g   p r o p e r   E C G  s ig n al  f ea tu r es  ex tr ac to r ,   h y p er - p ar am eter s   tu n in g   an d   f ea tu r es selectio n   tech n iq u es,  to   en h an ce   AF d etec tio n .   T h e  r em ain d er   o f   th is   p a p er   is   s tr u ctu r e d   a s   f o llo ws:   s ec tio n   2   p r o v id e s   an   o v e r v iew  o f   th e  u s ed   d atasets ,   d etails   th e  p r ep r o ce s s in g   tech n iq u es,  an d   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s   s tep s .   Sectio n   3   ex p o s es  th e  ex p e r im en tal  s etu p ,   th e   co m p ar is o n   b etwe en   r esu lts   o f   th e  th r ee   alg o r ith m s   in   ter m s   o f   co m p u tatio n s   an d   q u ality   o f   s o lu tio n ,   an d   th en   th e  f in al  c h o s en   m o d el’ s   p er f o r m an ce .   Sectio n   4   co n clu d es   th e  p a p er   with   a  s u m m ar y   an d   o u tlin es  p o ten tial   d ir ec tio n s   f o r   f u tu r e  r esear ch .       2.   M E T H O D   2 . 1 .    Da t a s et s   Fig u r e  1   r ep r esen ts   th e   d ata  s p litt in g ,   r esp ec tin g   r an d o m n e s s   to   en s u r e  r ep r esen tativ e  s am p les  an d   r ed u ce   b ias,  s tr atif icatio n   to   m ain tain   class   d is tr ib u tio n s ,   a n d   a  h o ld   o u t   test   s et  f o r   an   u n b iased   ev alu atio n   o f   th e  m o d el’ s   f in al   p er f o r m a n c e.   T wo   p u b licly   av ailab le   s in g le - lead   E C G  d atasets   ar e   u s ed ,   th e   f ir s t  o n e  is   co llected   f r o m   th e  web s ite  M en d eley   d ata  [ 1 5 ] ,   co r r esp o n d in g   to   E C G  s ig n als  f r o m   4 5   p atien ts ,   class if ied   in to   1 5   class es  o f   C VD  with   a  s am p lin g   f r eq u en cy   o f   3 6 0   a n d   1 0   s   as  th e  tim e  o f   th e  s ig n al.   T h e  s ec o n d   o n e   is   ‘ T h e  Ph y s io Net  in   ca r d io lo g y   c h allen g e   2 0 1 7 ’   [ 1 6 ] ,   an d   co n s is t  o f   8 , 5 2 8   s in g le   lead   d ata  d iv id ed   in to   AF,   n o r m al  r h y th m   an d   o th e r   r h y t h m   with   a  s am p lin g   f r eq u e n c y   o f   3 0 0 .   B o th   d atasets   ar e  u n b alan ce d ;   th e y   wer e   ad ap ted   b y   Du r a n ta  et  a l.   [ 1 3 ]   to   g en er ate  n ew  d atasets   r ep r esen tin g   two   class es  o n ly   ( AF  an d   n o r m al  d ata ) .   W ith   th e  au th o r s '   p er m is s io n ,   th ese  ad ap ted   d atasets   wer e  u s ed   in   th is   s tu d y   a n d   r em ain   p u b licly   a v ailab le   th r o u g h   th e  s o u r ce   lin k   p r o v id ed   in   th eir   o r ig in al  p ap er .     2 . 2 .     P re pro ce s s ing   No is e  d u r in g   ac q u is itio n   an d   tr an s m is s io n   f r eq u en tly   co m p r o m is es  th e  in teg r ity   o f   E C G  s ig n als.   T h is   in clu d es  b aselin e  wan d er   r esu ltin g   f r o m   p atien t  r esp ir a tio n ,   p o wer   lin e  in ter f e r en ce   c au s ed   b y   elec tr ical   p o wer   s o u r ce s ,   m u s cle  ar tifa cts  g en er ated   b y   m u s cle  m o v e m en ts ,   an d   Gau s s ian   n o is e  r is in g   f r o m   p o o r   s ig n al   tr an s m is s io n ,   all  o f   wh ic h   ar e  d ev iatio n s   f r o m   th e  id ea l   o f   h i g h - q u ality ,   n o is e - f r ee   s i g n al  [ 1 7 ] .   W av elet  tr an s f o r m   d en o is in g   is   a  c o m m o n   tec h n iq u e   u s ed   in   E C G  s ig n al  p r o ce s s in g   to   im p r o v e   s ig n al  q u ality .   T h e   Sy m let - 4   ( S ym4 )   wav elet  was  s elec ted   b ec au s e  its   n ea r - s y m m etr ical  s h ap e  clo s ely   m ir r o r   th e  m o r p h o lo g ical   p ea k s   o f   an   E C G  s ig n al.   Ar tifa ct  r em o v al  was  ac h iev ed   b y   d is ca r d i n g   th e  h ig h est  f r eq u en cy   d etail  co ef f icien ts   ( lev el   0 )   to   elim i n ate  m u s cle  ar tifa cts  an d   p o wer - lin e  in ter f e r en ce ,   wh ile  t h e  lo west  f r e q u en c y   co ef f icien ts   ( lev els  3   an d   4 )   wer e  r em o v e d   to   elim in ate  l o w - f r eq u en cy   a r tifa cts  s u ch   as  r esp ir ato r y   d r if t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 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 8 7 8 - 3 8 8 7   3880   On ly   th e  in ter m ed iate  co e f f ici en ts   ( lev els  1   an d   2 ) ,   wh ich   c ap tu r e  th e   ess en tial  m o r p h o lo g ical  f ea tu r es  o f   th e  E C G,   wer e  r etain ed   f o r   r ec o n s tr u ctio n .   Fo llo win g   E C G  s ig n al  f ilter in g ,   P,  QR S,  an d   R - p e ak s   wer e  id en tifie d ,   f r o m   wh ich   1 5   f ea tu r es  wer e  d er iv ed .   Su b s eq u en tly ,   s tan d a r d izatio n   was  ap p lied   to   th ese  f ea tu r es  to   en s u r e   u n if o r m   s ca lin g ,   en h an cin g   m o d el  p er f o r m an ce   b y   allo win g   ea ch   f ea tu r e   to   co n t r ib u te   eq u ally .   Nex t  s tep   is   t o   s elec t f r o m   th ese  f ea tu r es,  th e  o n es th at  ch ar ac ter ize  th e  AF ,   th is   s tep   is   ca lled   f ea tu r es sele ctio n .   T h is   p r o c ess   h as  b ec o m e   ess en tial  f o r   th e  d ev elo p m e n t  o f   ef f icien t  d ata   m in in g   a n d   ML   alg o r ith m s   [ 1 8 ] .   Af ter   ex tr ac tin g   f ea tu r es  f r o m   th e  tr ain i n g   d ata,   an d   p er f o r m in g   th e  s elec tio n ,   th e  r esu ltin g   f ea tu r e  s et  ( s am e  f o r   b o th   d atasets )   is   co n ca ten ated   in to   a   s in g le  d ataset  f o r   m o d el  tr ai n in g   as  s h o wn   in   Fig u r e   2 .   T h is   ap p r o ac h   aim s   to   en h a n ce   th e  m o d el’ s   g e n er aliza tio n   ca p ab ilit ies.           Fig u r e  1 .   Data   s p litt in g           Fig u r e  2 .   Data s ets  co n ca ten ati o n       2 . 3 .    F e a t ures  ex t ra c t io n   I n   th e  c o n tex t  o f   E C G  s ig n als ,   f ea tu r e  e x tr ac tio n   in v o l v es  d i s till in g   th e  s ig n al  in to   a   s et  o f   clin ically   r elev an t  ch ar ac ter is tics   th at  ca n   b e  u s ed   f o r   v ar io u s   d iag n o s tic  an d   an aly tical  p u r p o s es.  Fo r   th e   ca s e  s tu d y ,   we’ ll  f o cu s   o n   ex tr ac tin g   ea c h   o f   th e   P - wav e,   R - p ea k ,   an d   QR S  co m p lex es  as  s h o wn   i n   Fig u r e   3 ,   an d   th ese   wav ef o r m s   s er v ed   as  th e  f o u n d atio n   f o r   d er iv i n g   th e  f ea tu r e s   u s ed   in   m o d el  an al y s is .   R - p ea k s   wer e  d etec ted   u s in g   th e   “ f in d   p ea k s ”  f u n ctio n   f r o m   th e   SciPy   lib r ar y   an d   th eir   n u m b er   ca lcu lated .   A  m i n im u m   d is tan ce   o f   5 0   s am p les  b etwe en   d etec ted   p ea k s   was  im p lem en ted   to   av o id   th e  d etec tio n   o f   ad jace n t  p ea k s .   T h is   f u n ctio n   r etu r n s   th e  p ea k   h eig h ts ,   f r o m   wh ich   th e  m ea n   an d   s tan d ar d   d ev iatio n   wer e  ca lcu lated .   Nex t  wo u ld   b e  th 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       Meta h eu r is tic  o p timiz a tio n   fo r   a tr ia l fib r illa tio n   d etec tio n :   fe a tu r e  ex tr a ctio n ,   s elec tio n   …  ( Za id   N o u n a )   3881   R - R   in ter v als  ca lcu latio n   in   t h e  E C G  s ig n al,   f r o m   wh ich   th e  m ea n ,   s tan d ar d   d ev iatio n ,   r o o t  m ea n   s q u a r e  o f   s u cc ess iv e  d if f er en ce s   ( R MSSD)   o f   th e   R - R   in ter v als,  an d   th e  p er ce n tag e   o f   s u cc ess iv e  R - R   in ter v als  th at  d if f er   b y   m o r e  th an   5 0   m illi s e co n d s   wer e  o b tain ed .           Fig u r e  3 .   E C G  s ig n al         P - p ea k s   ar e  d etec ted   u s in g   t h e  s am e  f u n ctio n ,   i n   a  0 . 1   s   win d o w  b e f o r e   R - p ea k .   T h e   m ea n   a n d   s tan d ar d   d ev iatio n   ar e  d ete r m in ed   f o r   ea ch   o f   th e  P - wav e   d u r atio n   a n d   P - wav e   wid t h ,   in   ad d itio n   t o   th e    P - wav e   m ea n   ar ea .   Fo r   th e   QR S  co m p lex ,   th is   s tu d y   f o c u s   o n   th e   ch ar ac ter is tic  QR S  in t er v als ,   f r o m   w h ich   th e  m ea n   an d   s tan d ar d   d ev iati o n   ar e  e x tr ac ted   as f ea tu r es.     2 . 4 .     M et a heuris t ics   T h r ee   d if f er en t  m eta h eu r is tics   ar e  u s ed   d u r in g   th is   s tu d y ,   Fig u r e  4   r ep r esen ts   th e  g en e r al  p r o ce s s   o f   th o s e  alg o r ith m s .   I n   th e  p a r ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   alg o r ith m ,   p ar ticle  m o v em e n t  is   g o v er n e d   b y   v elo city   u p d ates,  wh ich   ar e  c alcu lated   b ased   o n   a  p ar ticle’ s   cu r r en t  s p ee d ,   its   p er s o n al  b e s t  p o s itio n ,   an d   th e   s war m ’ s   g lo b al  b est  p o s itio n .   T h is   d y n am ic  ad ju s tm en t  en ab les  th e  s war m   to   ef f ec tiv ely   b alan ce   ex p l o r in g   th e  s ea r ch   s p ac e  a n d   ex p lo it in g   p r o m is in g   ar ea s   [ 1 9 ] .   Di f f er en tial  e v o lu tio n   ( DE )   is   a  p o p u latio n - b ased   o p tim izatio n   alg o r ith m   in tr o d u ce d   b y   Sto r n   an d   Pric e  [ 2 0 ] ,   th at  g en er ates  n ew  ca n d id ate  s o lu tio n s   b y   co m b in in g   ex is tin g   o n es.  I t  cr ea tes  ’ m u tan t’   v ec to r s   f r o m   v ec to r   d if f er en ce s ,   b le n d s   th em   with   ‘ tar g et’   v ec to r s   v ia  cr o s s o v er   t o   f o r m   ‘ tr ial’   v ec to r s ,   an d   s elec ts   th e  f ittes t  f o r   th e  n ex t  g en er ati o n .   T h e  g r ey   w o lf   o p tim izatio n   ( GW O)   em u lates  th e  h ier ar ch ical  h u n tin g   s tr ateg y   o f   g r ay   wo lv es,  u tili zin g   alp h a,   b eta,   an d   d elta  wo lv es  to   g u id e  t h e  s ea r ch .   Om eg a   wo lv es  u p d ate  th ei r   p o s itio n s   b ased   o n   th e  lead e r s ,   s im u latin g   p r e y   en cir clin g   a n d   attac k in g   b eh a v io r s .   T h is   p r o ce s s   b ala n ce s   ex p lo r atio n   an d   e x p lo itatio n ,   en ab lin g   ef f icien t   n av ig atio n   o f   co m p lex   s ea r ch   s p ac es  b y   iter ativ ely   ad ju s tin g   wo lf   p o s itio n s   to war d s   p r o m is in g   r eg io n s   [ 2 1 ] .   E lectr o n ic  cir cu it   d esig n   o p ti m izatio n   [ 2 2 ] – [ 2 5 ] ,   m etah e u r i s tic - o p tim ized   ML   to   id en tify   s ec u r ity   b r ea c h es  in   Hea lth ca r e  4 . 0   [ 2 6 ] ,   o r   e v en   m etah eu r is tic  alg o r ith m s   th at  cr ea te  o p tim al  d aily   s ch ed u l es  f o r   h o m e  h ea lth   ca r e  wo r k er s   b y   f ig u r i n g   o u t   th e  b est  r o u tes  a n d   tim es  f o r   th eir   p atien t  v is its   [ 2 7 ] ,   ar e   a  f ew  e x am p les  o f   m etah eu r is tic  u s e  ca s es in   th e  liter atu r e.           Fig u r e  4 .   Gen e r al  m etah eu r is tic  o p tim izatio n   f l o wch ar t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 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 8 7 8 - 3 8 8 7   3882   2 . 5 .     O pti m iza t io n  pro ce s s     As  s h o wn   in   Fig u r e  5 ,   th is   s tu d y   o p ted   f o r   s im u ltan eo u s   f ea tu r es  s elec tio n   an d   h y p er p ar am eter   tu n i n g   s in ce   th e  o p tim al  s et  o f   f ea tu r es  o f ten   d e p en d s   o n   th e  ch o s en   h y p er p ar a m eter s ,   an d   v ice   v er s a.   B y   o p tim izin g   th ese  asp ec ts   co n cu r r en tly ,   th e  p o ten tial  f o r   i d en tify in g   th e  g l o b ally   o p ti m al  co m b in atio n   is   en h an ce d .   E ac h   in d iv id u al  o f   th e  p o p u latio n   is   d iv id ed   in t o   a  f ea tu r e  s elec tio n   p ar t  an d   a  h y p er p ar am ete r   s elec tio n   p ar t.  O n ce   th e   f ea tu r es  an d   t h e  h y p er p ar am eter s   ar e  s elec ted   u s in g   a  m eta h eu r is tic  alg o r ith m ,   th e   n eu r al  n etwo r k   m o d el  is   b u ilt .   T h is   s tu d y   em p lo y e d   5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   to   en s u r e  a  r o b u s t  ev alu atio n   o f   th e  m o d el’ s   p er f o r m an ce   a n d   to   m itig ate  th e  r is k   o f   o v er f itti n g .   Fo r   ea ch   d ataset,   th e  av er ag e  p er f o r m an ce   is   ca lcu lated   to   en ab le  m o d el  e v alu atio n   d u r in g   th e  iter atio n s   o f   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s   an d   to   en a b le   th e  m etah eu r is tics   to   ex p lo r e  th e  s o lu tio n s   s p ac e  ef f ec tiv ely .   T o   b alan ce   p er f o r m an ce   with   clin ical  u tili ty ,   th is   s tu d y   ass ig n ed   a  lo wer   weig h t  to   f ea tu r e  r ed u ctio n   ( 0 . 1 )   co m p ar e d   to   ac cu r ac y   ( 0 . 4 5 )   with in   th e  co s t  f u n ctio n .   T h is   d elib er ate   co n s tr ain t  p r ev en ts   ag g r ess iv e  f ea tu r e  r ed u ctio n ,   e n s u r in g   th e  m o d el  r etai n s   a  r esp ec tab le  n u m b er   o f   m o r p h o lo g ical  b io m ar k er s   ess en tial  f o r   in ter p r etab ilit y .   B y   a v o id in g   an   o v er ly   m in im alis t  f ea tu r e  s et,   th e  f r am ewo r k   m ain tain s   th e  tr an s p a r en cy   an d   d iv er s ity   o f   d ata  n e ed ed   to   g en e r alize   ef f ec tiv ely   ac r o s s   d if f er en t p atien t  p o p u latio n s   with o u t  s ac r if icin g   cr itical  d iag n o s tic  d etails.   T h e  ex p er im en ts   ar e  co n d u cted   o n   a  s y s tem   wi th   an   ASUS  Prim e  H6 1 0 M -   K  m o th er b o ar d ,   f ea tu r in g   an   I n tel  1 2 th   Gen   C o r e   i5 - 1 2 4 0 0 F  p r o ce s s o r   ( 6   c o r es/1 2   th r ea d s ,   2 . 5   GHz ) ,   1 6   GB   DDR5 - 4 8 0 0   R AM ,   a n d   W in d o ws  1 0   Pr o f ess io n al   64 - b it a s   th e  o p er atin g   s y s tem .           Fig u r e  5 .   So lu tio n   g e n er atio n       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    3 . 1 .     E x perim ent a l  s et up   W h ile  th e  n eu r al   n etwo r k ’ s   o p tim izer ,   n u m b er   o f   ep o c h s ,   a n d   lo s s   f u n ctio n   ar e  f i x ed   at   Ad am ,   2 0 ,   an d   b in ar y   cr o s s - en tr o p y ,   r es p ec tiv ely ,   o th er   o p tim ized   h y p er p ar am eter   r an g es  ar e  ex p o s ed   in   T ab le  1 .   T h e   in p u t  lay er   is   s et  as  th e  n u m b er   o f   f ea tu r es  s in ce   it  is   ch an g in g   th r o u g h   iter atio n s ,   an d   th e  o u tp u t  lay er   is   a   o n e  n eu r o n   u s in g   s ig m o id   ac t iv atio n   f u n ctio n .   R eg ar d in g   th e  m etah eu r is tic   alg o r ith m s ,   T ab le  2   r esu m es  th e   p ar am eter   v alu es,  a n d   GW O ’ s   co r e   m ec h an is m   au to m ati ca lly   h an d les  th e  c o n v e r g en ce   f ac to r   an d   th e   ca lcu latio n   o f   “A”   a n d   “C” v e cto r s ,   wh ich   ar e  c r u cial  f o r   th e   en cir clin g   an d   h u n tin g   b eh av i o r .     3 . 2 .     M et a heuris t ic  s o lutio ns   co m pa riso n   On ce   all  p ar am eter s   ar e   s et  u p ,   t h e  s ea r ch   f o r   t h e  o p tim al  s o lu tio n   s tar ts .   T ab le  3   r ep r esen ts   co m p u tatio n   tim e  f o r   ea ch   alg o r ith m .   T h e  c o m p u tatio n   tim e  is   g en er ally   n o t  ch a n g i n g   m u c h   b etwe e n   p r o g r a m   r u n s ,   wh ich   s h o ws th at  b o th   GW O  an d   PS O  h av e  b ee n   ab o u t 3   tim es f aster   th an   DE .       T ab le  1 .   Hy p er p ar a m eter   r an g es a n d   ty p es   H y p e r p a r a me t e r   R a n g e   Ty p e   Le a r n i n g   r a t e   ( 1 e - 4 ,   1 e - 1)   C o n t i n u o u s   N u mb e r   o f   l a y e r s   ( 2 ,   5 )   I n t e g e r   N u mb e r   o f   n e u r o n s   [ 8 ,   1 6 ,   2 4 ,   3 2 ]   C a t e g o r i c a l   A c t i v a t i o n   [ ’ r e l u ’ ,   ’ s i g mo i d ’ ,   ’ t a n h ’ ]   C a t e g o r i c a l   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       Meta h eu r is tic  o p timiz a tio n   fo r   a tr ia l fib r illa tio n   d etec tio n :   fe a tu r e  ex tr a ctio n ,   s elec tio n   …  ( Za id   N o u n a )   3883   T ab le  2 .   Me tah e u r is tics   p ar am eter s   A l g o r i t h m   P a r a me t e r   V a l u e   G e n e r a l   p a r a me t e r s   N u mb e r   o f   I t e r a t i o n s   10   P o p u l a t i o n   S i z e   10   PSO   w   ( I n e r t i a )   1   W d a m p   ( D a m p i n g   f a c t o r )   0 . 8   c 1   ( P e r so n a l   c o e f f i c i e n t )   2   c 2   ( S o c i a l   c o e f f i c i e n t )   2   DE   C R   ( C r o ss o v e r   r a t e )   0 . 5   F   ( S c a l i n g   f a c t o r )   0 . 8       T ab le  3 .   C o m p u tatio n   tim e  co m p ar is o n   A l g o r i t h m   G W O   PSO   DE   C o m p u t a t i o n   t i m e   ( s)   6 2 9 . 7 7 1 1   7 1 0 . 6 2 7 8   2 0 1 7 . 6 1 3 4       T h e  co n v er g en ce   cu r v es  o f   th e  th r ee   m etah eu r is tic  al g o r ith m s   ar e  illu s tr ated   in   Fig u r e  6 .   Nu m er ically ,   PS O  an d   GW O  ex h ib it  s u p e r io r   co n v er g en ce   s p ee d ,   r ea c h in g   a  lo wer   g lo b a l  m in im u m   with in   th e  f ir s t  iter atio n s ,   wh ich   s u g g ests   h ig h   ef f icien cy   in   m i n im izin g   th e  m ath em atica l  co s t  f u n ctio n .   C o n v er s ely ,   DE   d is p lay s   a  s lo wer   d escen t.   W h ile  th is   m ig h t  in itially   im p ly   lo wer   o p tim izatio n   ef f icien cy ,   it  s u g g ests   th at  DE   av o id s   p r em at u r e  co n v er g en ce   b y   p er f o r m in g   a  m o r e  ex h au s tiv e  ex p lo r atio n   o f   th e  s ea r ch   s p ac e.             Fig u r e  6 .   Glo b al  m in im u m   co n v er g e n ce       PS O  b est  s o lu tio n   ac c u r ac ies  h av e   ac h iev e d   9 5 . 1 8 %  an d   8 8 . 6 6 %,   ar ea   u n d er   th e  c u r v e   ( AUC)  o f   0 . 9 9   a n d   0 . 9 4 ,   f o r   d ataset s   1   an d   2   s u cc ess iv ely ,   u s in g   6   f e atu r es.  GW O  b est  s o lu tio n   h a s   ac h iev ed   9 5 . 1 8 %   an d   8 7 . 5 %  ac cu r ac ies  with   an   AUC  o f   0 . 9 8   an d   0 . 9 3 ,   u s in g   5   f ea tu r es.  DE   b est  s o lu tio n   h as  ac h iev ed   9 6 . 3 8 %   an d   9 0 . 6 9 %  ac c u r ac ies  with   an   AUC  o f   0 . 9 9   an d   0 . 9 6 ,   f o r   d atasets   1   an d   2   s u cc ess iv ely ,   u s in g   1 0   f ea tu r es ,   d em o n s tr atin g   t h e  b est o v e r all  b alan ce   ac r o s s   all  p er f o r m a n c e  in d icato r s .       3 . 3 .     O pti m a l  m o del   T h e  1 0   s elec ted   f ea t u r es  d u r in g   th e   o p tim izatio n   p r o c ess   ar e  d etailed   in   T ab le  4 ,   an d   th e   co r r esp o n d in g   m o d el  is   a  n eu r al  n etwo r k   with   a  ten - n o d e  in p u t  lay er   co r r esp o n d in g   to   th e  n u m b er   o f   f ea tu r es  an d   a  s in g le - n e u r o n   o u tp u t  la y er ,   u tili zin g   a  s ig m o id   ac tiv a tio n   f u n ctio n ,   wh ich   was  im p lem en ted   to   p r o d u ce   a  p r o b ab ilit y   s co r e  f o r   b in ar y   class if icatio n .   T ab le  5   s h o ws  t h e  s elec ted   h y p er p ar a m eter s   in   th e  h id d en   lay er s   u s in g   DE   alg o r ith m .   Fo r   ea c h   lay er ,   th e  s am e  ac tiv atio n   f u n c tio n   is   u s ed   in   all  th e  n e u r o n s .   Usi n g   th e  s elec ted   f ea tu r es   an d   th e   d is cu s s ed   h y p er p ar am et er s ,   th e  n eu r al   n etwo r k   m o d el   ac h iev e d   h ig h   p er f o r m an ce   ac r o s s   b o t h   ev alu ate d   d atasets ,   as  illu s tr ated   in   th e   co n f u s io n   m at r ices  in   Fig u r e  7 .   Sp ec if ically ,   Fig u r e   7 ( a )   illu s t r ates  m o d el’ s   p er f o r m an ce   o n   d ataset  1 ,   wh ile   Fig u r e   7 ( b )   s h o ws  p er f o r m a n ce   on  d ataset  2 .   Alth o u g h   t h e  n u m b er   o f   test   s am p les  in   th ese  s u b s ets  is   s m aller   co m p ar ed   t o   th e  to tal  t r ain in g   p o o l,  th e   co n s is ten cy   o f   th e  r e s u lts   ac r o s s   b o th   d atasets   co n f ir m s   th e  m o d el' s   r o b u s tn ess   an d   g en er aliza b ilit y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                   I SS N :   2252 - 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 8 7 8 - 3 8 8 7   3884   T ab le  4 .   DE   s elec ted   f ea tu r es   A l g o r i t h m   S e l e c t e d   f e a t u r e s   D i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   M e a n   R - R   i n t e r v a l s   R - R   s t a n d a r d   d e v i a t i o n   R M S S D   O F   R - R   i n t e r v a l s   P e r c e n t a g e   o f   su c c e ssi v e   R - R   i n t e r v a l s t h a t   d i f f e r   b y   mo r e   t h a n   5 0   ms   R   me a n   h e i g h t   R   h e i g h t   st a n d a r d   d e v i a t i o n   P   w a v e   d u r a t i o n   s t a n d a r d   d e v i a t i o n   P - w a v e   me a n   a r e a   P   w a v e   w i d t h   s t a n d a r d   d e v i a t i o n   Q R S   me a n   i n t e r v a l       T ab le  5 .   Hy p er p ar a m eter   v alu es   H y p e r p a r a me t e r s   V a l u e s   Le a r n i n g   r a t e   0 . 0 1 7 4   N u mb e r   o f   h i d d e n   l a y e r s   3   N u mb e r s  o f   n e u r o n s   [ 3 2 ,   2 4 ,   1 6 ]   A c t i v a t i o n   f u n c t i o n   [ ’ t a n h ’ , ’ t a n h ’ , ’ si g m o i d ’ ]           ( a)   ( b )     Fig u r e  7 .   C o n f u s io n   m atr ices   of   ( a)   d ataset  1   an d   ( b )   d ataset  2       T o   p r o v id e   a  c o n cise  o v er v ie w  o f   t h e  m o d els'   o v er all  p e r f o r m an ce ,   T ab le   6   p r esen ts   th e  ac cu r ac y ,   F1 - s co r e,   p r ec is io n ,   an d   r ec all  f o r   ea ch   class ,   wh ile   F ig u r e  8   d is p lay s   th e  R OC   cu r v es  ev alu atin g   class if icatio n   p er f o r m a n ce .   Sp ec if ically ,   Fig u r e s   8 ( a)   an d   8 ( b )   p r esen t   th e  R OC   cu r v es   f o r   d ataset  1   an d   d ataset  2 ,   r esp ec tiv ely .   T h e  m o d el  d em o n s tr ates  h ig h   d iag n o s tic  ef f icac y ,   with   a   co n s is ten t  AF  p r ec is io n   o f   9 0   to   9 2 % a n d   h ig h   F1 - s co r es  ( u p   to   9 7 %),   en s u r in g   r eliab le  class if icatio n   with   f ew  f alse a l ar m s .   I n   d ataset  1 ,   th e  s y s tem   ac h iev ed   a  p er f e ct  1 0 0 %  r ec all  f o r   AF,  th o u g h   th is   s en s itiv ity   s lig h tly   d ec r ea s ed   to   8 7 %  in     d ataset  2 .   T h ese  m etr ics  ar e   f u r th er   s u p p o r te d   b y   th e  r ap id   r is e  o f   b o th   R OC   cu r v es  to war d   th e  u p p er - lef t   co o r d in ate,   r ef lectin g   h ig h   d is cr im in ativ e  p o wer ,   m ax im izin g   s en s itiv ity   wh ile  m in im izin g   f alse p o s itiv es.       T ab le  6 .   Per f o r m an ce   o f   th e   m o d el   D a t a s e t   A c c u r a c y   ( %)   P r e c i s i o n   ( %)   R e c a l l   ( %)   F1 - sc o r e   ( %)   N o r mal   AF   N o r mal   AF   N o r mal   AF   D a t a s e t   1   9 6 . 3 8   1 0 0   90   95   1 0 0   97   95   D a t a s e t   2   9 0 . 6 9   90   92   94   87   92   89       T ab les  7   a n d   8 ,   ad a p ted   f r o m   [ 1 3 ] ,   p r esen t   a  c o m p ar ati v e  an aly s is   o f   AF  d etec tio n   m o d els  o n   d atasets   1   an d   2 ,   r esp ec tiv el y .   T h is   s tu d y   h as   ex ten d ed   th ese  tab les  to   in clu d e  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e   p r o p o s ed   m o d el.   As  s h o w n ,   th e   m o d el   ac h iev es  a n   ac cu r ac y   o f   9 6 . 3 8 %  o n   d ataset  1   an d   9 0 . 6 9 %  o n   d ataset  2 ,   o u tp er f o r m in g   th e  o th er   m o d els.  T h e  s u p er io r   p er f o r m an c e  o f   th e  p r o p o s ed   m o d el  is   p r im ar ily   d u e  to   th e   elim in atio n   o f   m an u al  o r   s ta n d ar d   h y p er p ar am eter   tu n i n g   an d   f ix ed   f ea tu r e  s ets,  a  co m m o n   lim itatio n   in   ex is tin g   s tu d ies.  I n s tead   o f   r e ly in g   o n   h u m an - b iased   s elec tio n ,   th is   s tu d y   u tili ze d   DE   to   p er f o r m   a  g lo b al   s ea r ch   f o r   a  u n if ied   o p tim al  c o n f ig u r atio n   o f   b o th   f ea tu r es a n d   h y p e r p ar am eter s .   B y   id en tif y in g   a  s in g le  s et  o f   p ar am eter s   th at  r em ain s   h ig h ly   ef f ec tiv e  ac r o s s   two   in d ep en d en t  d atasets ,   th is   s tu d y   d em o n s tr ate  th at  th e   m o d el  ca p tu r es  f u n d a m en tal   p h y s io lo g ical  m ar k er s   o f   AF  r ath er   th an   d ataset - s p ec if ic  n o is e.   T h is     d u al - o p tim izatio n   ap p r o ac h   e n s u r es a   m o r e  o b jectiv e,   r o b u s t,   an d   g e n er aliza b le  d ia g n o s tic  to o l.   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       Meta h eu r is tic  o p timiz a tio n   fo r   a tr ia l fib r illa tio n   d etec tio n :   fe a tu r e  ex tr a ctio n ,   s elec tio n   …  ( Za id   N o u n a )   3885       ( a)   ( b )     Fig u r e  8 .   R OC ’ s   of   ( a)   d ataset  1   an d   ( b )   d ataset       T ab le  7 .   Mo d el  co m p ar is o n   ( d ataset  1 )   M o d e l   Y e a r   A c c u r a c y   ( %)   D e e p   A N N   [ 2 8 ]   2 0 2 0   9 3 . 0 0   F e e d f o r w a r d   N N   [ 2 9 ]   2 0 2 2   8 4 . 0 0   11 - l a y e r   C N N   [ 3 0 ]   2 0 1 7   9 4 . 9 0   24 - F e a t u r e s   A N N   [ 1 3 ]   2 0 2 3   9 6 . 0 0   P r o p o se d   m o d e l   2 0 2 5   9 6 . 3 8     T ab le  8 .   Mo d el  co m p ar is o n   ( d ataset  2 )   M o d e l   Y e a r   A c c u r a c y   ( %)   1 6   l a y e r   1 - D   C N N   [ 3 1 ]   2 0 1 7   8 2 . 0 0   LSTM   [ 3 2 ]   2 0 2 0   7 8 . 3 5   D C N N   [ 3 3 ]   2 0 1 8   7 1 . 0 0   24 - F e a t u r e s   A N N   [ 1 3 ]   2 0 2 3   8 6 . 0 0   P r o p o se d   m o d e l   2 0 2 5   9 0 . 6 9         4.   CO NCLU SI O N    T h e  m ain   o b jectiv e  o f   th is   s tu d y   is   to   en h an ce   AF  d etec tio n   b ased   o n   E C G  r ec o r d in g s ,   b y   d ev elo p in g   a   n o v el  d etec tio n   m o d el  tr ain ed   o n   a  co n ca ten at ed   d ataset,   a n d   e v alu ated   o n   h o ld   o u t,  r a n d o m   a n d   s tr atif ied   test   s et s .   T h e  o p ti m izatio n   p r o ce s s   h as  b ee n   co n d u cte d   u s in g   t h r ee   d if f e r en t  m etah eu r is tic   alg o r ith m s ,   PS O,   GW O  an d   DE ,   th at  h av e  b ee n   co m p ar e d   in   ter m s   o f   s o lu tio n   q u ality   an d   co m p u tatio n   tim e.   T h e  f in al   s elec ted   m o d el  d e m o n s tr ated   in te r esti n g   p e r f o r m an ce s ,   ac h iev i n g   ac cu r ac ie s   o f   9 6 . 3 8 %  an d   9 0 . 6 9 %,  AUC  s co r es  o f   0 . 9 9   an d   0 . 9 6 ,   o n   b o th   d atasets ,   s u r p ass in g   th e  r esu lts   r ep o r ted   i n   p r ev i o u s   s tu d ies.  T h is   im p r o v e m en t  h ig h lig h ts   th e  ef f ec tiv en ess   o f   th e   f ea tu r e  ex tr ac tio n   an d   o p tim izatio n   m eth o d o l o g y .   T h e   s u cc ess f u l  ap p licatio n   o f   m et ah eu r is tic  o p tim izatio n   u n d er s co r es  its   p o ten tial  to   en h an ce   th e  ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   AF  d etec tio n   s y s tem s .   A  p r o m is in g   d ir ec tio n   f o r   f u tu r e   r esear ch   is   t o   e x p lo r e   th e  m o d el’ s   r o b u s tn ess   to   n o is e  an d   ar tifa cts  in   E C G  r ec o r d in g s ,   as  we ll  as  its   p er f o r m an ce   o n   lar g e r   an d   m o r e  d iv er s e   d atasets .   T h is   wo r k   co n tr ib u te s   v alu ab le  in s ig h ts   to war d s   th e  d ev elo p m en t  o f   m o r e  p r ec is e  an d   ef f icien t  AF   d etec tio n   tech n o lo g ies.       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   Z aid   No u n a   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓           Ham id   B o u y g h f   ✓           ✓   ✓       ✓   ✓   ✓   ✓     Mo h am m ed   Na h id   ✓           ✓   ✓       ✓   ✓   ✓   ✓     I s s a   Sab ir i   ✓       ✓     ✓         ✓   ✓   ✓   ✓       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.
                   I SS N :   2252 - 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 8 7 8 - 3 8 8 7   3886   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  ad ap ted   d ata  th at  s u p p o r t  th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   a r e  a v ailab le  v ia  th e  o r ig in al  s o u r c e  lin k   r ef er en ce d   in   th e  m ai n   tex t .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   P .   K i r c h h o f   e t   a l . ,   “ 2 0 1 6   ES C   g u i d e l i n e s   f o r   t h e   ma n a g e me n t   o f   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e v e l o p e d   i n   c o l l a b o r a t i o n   w i t h   EA C TS, ”   Eu r o p e a n   H e a r t   J o u r n a l ,   v o l .   3 7 ,   n o .   3 8 ,   p p .   2 8 9 3 – 2 9 6 2 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 3 / e u r h e a r t j / e h w 2 1 0 .   [ 2 ]   T.   H y g r e l l   e t   a l . ,   “ A n   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e – b a s e d   m o d e l   f o r   p r e d i c t i o n   o f   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   f r o m  s i n g l e - l e a d   s i n u s  r h y t h m  e l e c t r o c a r d i o g r a ms f a c i l i t a t i n g   scr e e n i n g , ”   Eu r o p a c e ,   v o l .   2 5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 3 3 2 – 1 3 3 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 9 3 / e u r o p a c e / e u a d 0 3 6 .   [ 3 ]   B .   Ji a ,   J.  C h e n ,   Y .   L u a n ,   H .   W a n g ,   Y .   W e i ,   a n d   Y .   H u ,   “ 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   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n :   a   b i b l i o m e t r i c   a n a l y s i s  f r o m   2 0 1 3   t o   2 0 2 3 , ”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 3 5 0 6 7 .   [ 4 ]   Z.   I .   A t t i a   e t   a l . ,   “ A n   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e - e n a b l e d   E C G   a l g o r i t h m   f o r   t h e   i d e n t i f i c a t i o n   o f   p a t i e n t s  w i t h   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d u r i n g   si n u s  r h y t h m:   a   r e t r o s p e c t i v e   a n a l y si s   o f   o u t c o me   p r e d i c t i o n , ”   T h e   L a n c e t ,   v o l .   3 9 4 ,   n o .   1 0 2 0 1 ,   p p .   8 6 1 – 8 6 7 ,   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 1 4 0 - 6 7 3 6 ( 1 9 ) 3 1 7 2 1 - 0.   [ 5 ]   T.   A n b a l a g a n ,   M .   K .   N a t h ,   D .   V i j a y a l a k sh m i ,   a n d   A .   A n b a l a g a n ,   “ A n a l y si s  o f   v a r i o u s   t e c h n i q u e s  f o r   EC G   si g n a l   i n   h e a l t h c a r e ,   p a s t ,   p r e s e n t ,   a n d   f u t u r e , ”   Bi o m e d i c a l   En g i n e e ri n g   A d v a n c e s ,   v o l .   6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b e a . 2 0 2 3 . 1 0 0 0 8 9 .   [ 6 ]   A .   Y .   H a n n u n   e t   a l . ,   “ C a r d i o l o g i s t - l e v e l   a r r h y t h mi a   d e t e c t i o n   a n d   c l a ssi f i c a t i o n   i n   a m b u l a t o r y   e l e c t r o c a r d i o g r a ms  u si n g   a   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k , ”   N a t u re  Me d i c i n e ,   v o l .   2 5 ,   n o .   1 ,   p p .   6 5 – 6 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 9 1 - 018 - 0 2 6 8 - 3.   [ 7 ]   A .   A z z o u z   e t   a l . ,   “ A n   e f f i c i e n t   E C G   si g n a l s  d e n o i s i n g   t e c h n i q u e   b a se d   o n   t h e   c o m b i n a t i o n   o f   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i m i sa t i o n   a n d   w a v e l e t   t r a n sf o r m, ”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 2 6 1 7 1 .   [ 8 ]   C .   T.   Ja n u a r y   e t   a l . ,   “ 2 0 1 4   A H A / A C C / H R S   g u i d e l i n e   f o r   t h e   m a n a g e m e n t   o f   p a t i e n t s   w i t h   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n :   a   r e p o r t   o f   t h e   A meric a n   C o l l e g e   o f   C a r d i o l o g y / A m e r i c a n   H e a r t   A ss o c i a t i o n   t a s k   f o r c e   o n   p r a c t i c e   g u i d e l i n e s  a n d   t h e   h e a r t   r h y t h m   s o c i e t y , ”   J o u rn a l   o f   t h e   Am e ri c a n   C o l l e g e   o f   C a rd i o l o g y ,   v o l .   6 4 ,   n o .   2 1 ,   p p .   e 1 – e 7 6 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a c c . 2 0 1 4 . 0 3 . 0 2 2 .   [ 9 ]   A .   A .   L a g h a r i ,   Y .   S u n ,   M .   A l h u s s e i n ,   K .   A u r a n g z e b ,   M .   S .   A n w a r ,   a n d   M .   R a s h i d ,   “ D e e p   r e s i d u a l - d e n s e   n e t w o r k   b a s e d   o n   b i d i r e c t i o n a l   r e c u r r e n t   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n , ”   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 023 - 4 0 3 4 3 - x.   [ 1 0 ]   A .   B .   R a d   e t   a l . ,   “ A   c r o w d so u r c e d   A I   f r a mew o r k   f o r   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n   i n   A p p l e   W a t c h   a n d   K a r d i a   M o b i l e   E C G s,”   S e n so rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   1 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 4 1 7 5 7 0 8 .   [ 1 1 ]   X .   Zh a o ,   R .   Z h o u ,   L.   N i n g ,   Q .   G u o ,   Y .   Li a n g ,   a n d   J .   Y a n g ,   “ A t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n   w i t h   si n g l e - l e a d   e l e c t r o c a r d i o g r a m b a s e d   o n   t e mp o r a l   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k – R e sN e t , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 4 0 2 0 3 9 8 .   [ 1 2 ]   M .   S .   Ja h a n ,   M .   M a n s o u r v a r ,   S .   P u t h u ss e r y p a d y ,   U .   K .   W i i l ,   a n d   A .   P e i man k a r ,   “ S h o r t - t e r m  a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c 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 ms :   a   c o m p a r i s o n   o f   mac h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h e s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   M e d i c a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 6 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j m e d i n f . 2 0 2 2 . 1 0 4 7 9 0 .   [ 1 3 ]   D .   U .   S .   D u r a n t a   e t   a l . ,   “ E n h a n c i n g   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n   a c c u r a c y :   a   w a v e l e t   t r a n sf o r m  f i l t e r e d   si n g l e   l e a d   E C G   si g n a l   a n a l y si s  w i t h   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s  a n d   n o v e l   f e a t u r e   e x t r a c t i o n , ”   Ma c h i n e   L e a r n i n g   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 2 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m l w a . 2 0 2 3 . 1 0 0 4 7 2 .   [ 1 4 ]   Z.   O .   H a m a d ,   “ R e v i e w   o f   f e a t u r e   se l e c t i o n   m e t h o d s   u s i n g   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m   ( r e v i e w   p a p e r   f o r   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m) , ”   Po l y t e c h n i c   J o u r n a l ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   2 0 3 – 2 1 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 5 1 5 6 / p t j . v 1 2 n 2 y 2 0 2 2 . p p 2 0 3 - 2 1 4 .   [ 1 5 ]   P .   P ł a w i a k ,   “ N o v e l   me t h o d o l o g y   o f   c a r d i a c   h e a l t h   r e c o g n i t i o n   b a se d   o n   EC G   si g n a l s  a n d   e v o l u t i o n a r y - n e u r a l   sy st e m, ”   E x p e rt   S y s t e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   9 2 ,   p p .   3 3 4 - 3 4 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 1 7 . 0 9 . 0 2 2 .   [ 1 6 ]   G .   C l i f f o r d   e t   a l . ,  “ A F   c l a ssi f i c a t i o n   f r o m  a   s h o r t   si n g l e   l e a d   EC G   r e c o r d i n g :   t h e   P h y si o n e t   c o mp u t i n g   i n   c a r d i o l o g y   c h a l l e n g e   2 0 1 7 , ”   2 0 1 7   C o m p u t i n g   i n   C a r d i o l o g y   ( C i n C ) ,   R e n n e s,   F r a n c e ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 - 4 ,   d o i :   1 0 . 2 2 4 8 9 / C i n C . 2 0 1 7 . 0 6 5 - 4 6 9 .   [ 1 7 ]   A .   F .   H u ss e i n ,   W .   R .   M o h a mm e d ,   M .   M u sa  Ja b e r ,   a n d   O .   I .   K h a l a f ,   “ A n   a d a p t i v e   E C G   n o i se  r e mo v a l   p r o c e ss b a sed   o n   e m p i r i c a l   mo d e   d e c o m p o si t i o n   ( E M D ) , ”   C o n t r a st   M e d i a   a n d   Mo l e c u l a r   I m a g i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 3 3 4 6 0 5 5 .   [1 8 ]   T.   D o k e r o g l u ,   A .   D e n i z ,   a n d   H .   E.   K i z i l o z ,   “ A   c o m p r e h e n si v e   s u r v e y   o n   r e c e n t   met a h e u r i st i c s   f o r   f e a t u r e   sel e c t i o n , ”   N e u ro c o m p u t i n g ,   v o l .   4 9 4 ,   p p .   2 6 9 – 2 9 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m . 2 0 2 2 . 0 4 . 0 8 3 .   [1 9 ]   A .   G .   G a d ,   “ P a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m   a n d   i t s  a p p l i c a t i o n s:   a   sy st e ma t i c   r e v i e w , ”   Ar c h i v e s  o f   C o m p u t a t i o n a l   Me t h o d s   i n   En g i n e e r i n g ,   v o l .   2 9 ,   n o .   5 ,   p p .   2 5 3 1 – 2 5 6 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 8 3 1 - 0 2 1 - 0 9 6 9 4 - 4.   [ 20 ]   R .   S t o r n   a n d   K .   P r i c e ,   “ D i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   -   a   s i m p l e   a n d   e f f i c i e n t   h e u r i st i c   f o r   g l o b a l   o p t i m i z a t i o n   o v e r   c o n t i n u o u s  sp a c e s , ”   J o u rn a l   o f   G l o b a l   O p t i m i z a t i o n ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   3 4 1 – 3 5 9 ,   1 9 9 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 2 3 / A : 1 0 0 8 2 0 2 8 2 1 3 2 8 .   [ 21 ]   S .   M i r j a l i l i ,   S .   M .   M i r j a l i l i ,   a n d   A .   L e w i s,   “ G r e y   w o l f   o p t i mi z e r , ”   Ad v a n c e s  i n   E n g i n e e ri n g   S o f t w a re ,   v o l .   6 9 ,   p p .   4 6 – 6 1 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a d v e n g so f t . 2 0 1 3 . 1 2 . 0 0 7 .   [2 2 ]   K .   G .   S h r e e h a r sh a ,   R .   K .   S i d d h a r t h ,   M .   H .   V a sa n t h a ,   a n d   Y .   B .   N .   K u mar,  “ A n   e r r o r   b o u n d   p a r t i c l e   sw a r m  o p t i mi z a t i o n   f o r   a n a l o g   c i r c u i t   si z i n g , ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   5 0 1 2 6 – 5 0 1 3 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 8 5 4 9 1 .   [2 3 ]   I .   S a b i r i ,   H .   B o u y g h f ,   a n d   A .   R a i h a n i ,   “ O p t i ma l   i n t e r d i g i t a t e d   e l e c t r o d e   se n so r   d e si g n   f o r   b i o se n s o r s  u s i n g   d i f f e r e n t i a l   e v o l u t i o n   a l g o r i t h m, ”   E 3 S   W e b   o f   C o n f e re n c e s ,   v o l .   3 5 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 5 1 / e 3 sc o n f / 2 0 2 2 3 5 1 0 1 0 3 1 .   [2 4 ]   K .   G .   S h r e e h a r sh a ,   R .   K .   S i d d h a r t h ,   M .   H .   V a sa n t h a ,   a n d   Y .   B .   N .   K u mar,   “ P a r t i t i o n   b o u n d   r a n d o m   n u m b e r - b a s e d   p a r t i c l e   sw a r m   o p t i m i z a t i o n   f o r   a n a l o g   c i r c u i t   si z i n g , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 2 3 5 7 7 – 1 2 3 5 8 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 3 2 9 6 9 8 .   [2 5 ]   H .   B o u y g h f ,   B .   B e n h a l a ,   a n d   A .   R a i h a n i ,   “ A n a l y s i s  o f   t h e   i m p a c t   o f   m e t a l   t h i c k n e ss   a n d   g e o me t r i c   p a r a me t e r s  o n   t h e   q u a l i t y   f a c t o r - Q   i n   i n t e g r a t e d   s p i r a l   i n d u c t o r s  b y   m e a n s  o f   a r t i f i c i a l   b e e   c o l o n y   t e c h n i q u e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   9 ,   n o .   4 ,   p p .   2 9 1 8 – 2 9 3 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 9 i 4 . p p 2 9 1 8 - 2 9 3 1 .   [2 6 ]   N .   S a v a n o v i ć   e t   a l . ,   “ I n t r u s i o n   d e t e c t i o n   i n   H e a l t h c a r e   4 . 0   i n t e r n e t   o f   t h i n g s  sy s t e ms   v i a   m e t a h e u r i st i c s  o p t i m i z e d   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / su 1 5 1 6 1 2 5 6 3 .   [2 7 ]   L.   Z h a n g   e t   a l . ,   “ B LPA D . C o r e :   a   m u l t i - f u n c t i o n s  o p t i mi z e r   t o w a r d s   d a i l y   p l a n n i n g   g e n e r a t i o n   i n   h o me   h e a l t h   c a r e , ”   i n   2 0 2 0   I EEE/ A C S   1 7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   S y st e m s  a n d   A p p l i c a t i o n s   ( AI C C S A) ,   A n t a l y a ,   T u r k e y ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 6 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A I C C S A 5 0 4 9 9 . 2 0 2 0 . 9 3 1 6 5 2 2 .   [2 8 ]   L.   K h r i j i ,   M .   F r a d i ,   M .   M a c h h o u t ,   a n d   A .   H o sse n ,   “ D e e p   l e a r n i n g - b a se d   a p p r o a c h   f o r   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n , ”   i n   T h e   I m p a c t   o f   D i g i t a l   T e c h n o l o g i e s   o n   Pu b l i c   H e a l t h   i n   D e v e l o p e d   a n d   D e v e l o p i n g   C o u n t ri e s ,   C h a m :   S p r i n g e r ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 0 0 – 1 1 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 5 1 5 1 7 - 1 _ 9 .   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       Meta h eu r is tic  o p timiz a tio n   fo r   a tr ia l fib r illa tio n   d etec tio n :   fe a tu r e  ex tr a ctio n ,   s elec tio n   …  ( Za id   N o u n a )   3887   [2 9 ]   Y .   C h e n ,   C .   Zh a n g ,   C .   L i u ,   Y .   W a n g ,   a n d   X .   W a n ,   “ A t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n   u si n g   a   f e e d f o r w a r d   n e u r a l   n e t w o r k , ”   J o u rn a l   o f   Me d i c a l   a n d   B i o l o g i c a l   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   4 2 ,   n o .   1 ,   p p .   6 3 – 7 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 8 4 6 - 0 2 2 - 0 0 6 8 1 - z.   [ 30 ]   U .   R .   A c h a r y a ,   H .   F u j i t a ,   O .   S .   L i h ,   Y .   H a g i w a r a ,   J.   H .   Ta n ,   a n d   M .   A d a m,  “ A u t o ma t e d   d e t e c t i o n   o f   a r r h y t h m i a s  u si n g   d i f f e r e n t   i n t e r v a l s   o f   t a c h y c a r d i a   E C G   s e g m e n t s   w i t h   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 , ”   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   4 0 5 ,   p p .   8 1 – 9 0 ,   2 0 1 7 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 1 7 . 0 4 . 0 1 2 .   [ 31 ]   Z.   X i o n g ,   M .   K .   S t i l e s ,   a n d   J.   Z h a o ,   “ R o b u s t   E C G   si g n a l   c l a ss i f i c a t i o n   f o r   d e t e c t i o n   o f   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n   u si n g   a   n o v e l   n e u r a l   n e t w o r k , ”   i n   2 0 1 7   C o m p u t i n g   i n   C a rd i o l o g y   ( C i n C ) ,   R e n n e s,   F r a n c e ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 - 4,   d o i :   1 0 . 2 2 4 8 9 / C i n C . 2 0 1 7 . 0 6 6 - 1 3 8 .   [3 2 ]   P .   C a o   e t   a l . ,   “ A   n o v e l   d a t a   a u g m e n t a t i o n   me t h o d   t o   e n h a n c e   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s  f o r   d e t e c t i o n   o f   a t r i a l   f i b r i l l a t i o n , ”   B i o m e d i c a l   S i g n a l   Pr o c e ssi n g   a n d   C o n t ro l ,   v o l .   5 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b sp c . 2 0 1 9 . 1 0 1 6 7 5 .   [3 3 ]   S .   G h i a si ,   M .   A b d o l l a h p u r ,   N .   M a d a n i ,   K .   K i a n i ,   a n d   A .   G h a f f a r i ,   “ A t r i a l   f i b r i l l a t i o n   d e t e c t i o n   u si n g   f e a t u r e - b a s e d   a l g o r i t h m  a n d   d e e p   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 , ”   i n   2 0 1 7   C o m p u t i n g   i n   C a r d i o l o g y   ( C i n C ) ,   R e n n e s ,   F r a n c e ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 – 4 ,     d o i :   1 0 . 2 2 4 8 9 / C i n C . 2 0 1 7 . 1 5 9 - 3 2 7 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Za id   No u n a           g o t  h is  b a c h e lo r’s  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g in e e r in g   a n d   In d u str ial   Co m p u ti n g   i n   2 0 2 0 ,   a n d   t h e n   a n   e n g in e e rin g   d e g re e   in   El e c tri c a l  a n d   Tele c o m m u n ica ti o n s  i n   2 0 2 3 ,   b o th   a t  t h e   Un i v e rsity   Ha ss a n   II  M o h a m m e d ia ,  M o ro c c o .   He   is  c u rre n t ly   a   P h . D .   st u d e n t   a t  M o h a m m e d ia - F a c u lt y   o f  S c ien c e   a n d   Tec h n iq u e s ,   Ha ss a n   II  Un iv e rsity   o f  Ca sa b lan c a ,   i n   th e   Lab o ra t o ry   o f  E n g in e e rin g   S c ien c e s  a n d   Bio sc ien c e s  (LS IB).   His  re se a rc h   a n d   in tere sts  a re   c e n tere d   o n   th e   d e v e lo p m e n t   a n d   o p t imiz a ti o n   o f  e lec tro n ic  sy ste m s  fo r  b i o m e d ica l  e n g in e e rin g   a n d   d a ta  sc ien c e   tec h n iq u e s  fo r  m e d ica l  a p p li c a ti o n s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  z a id . n o u n a - e tu @e t u . u n iv h 2 c . m a .         H a m id   B o u y g h f           g o t  h is  B. S .   a n d   M . S .   d e g re e s  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   a n d   Tele c o m   fro m   t h e   Un iv e rsit y   o f  S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y   i n   F e z ,   M o ro c c o ,   i n   2 0 0 7 ,   a n d   h i s   P h . D.   i n   E lec tri c a l  En g i n e e rin g   a n d   Tele c o m   fro m   Ha ss a n   II   Un i v e rsity   o f   Ca sa b lan c a ,   M o ro c c o ,   i n   2 0 1 9 .   F ro m   2 0 1 5   u n ti l   2 0 1 9 ,   h e   w o rk e d   a s  a   re se a rc h   a ss istan t   a t   t h e   P ri n c e to n   P las m a   P h y sic s  Lab o ra t o ry .   S i n c e   2 0 1 9 ,   h e   h a s  wo rk e d   a s  a n   a ss istan t  p ro fe ss o r  a t  t h e   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  E n g i n e e rin g   at   Ha ss a n   II   Un iv e rsit y ’s  F S T  M o h a m m e d ia  in   Ca sa b lan c a ,   M o ro c c o ,   a n d   h a s  re c e iv e d   h is  h a b il i tatio n   in   El e c tri c a l  En g in e e ri n g   a n d   Artifi c ial  In telli g e n c e   in   2 0 2 3 .   He   c o n d u c ts   re se a rc h   with in   t h e   Lab o ra to r y   o f  En g in e e rin g   S c ien c e s  a n d   Bio sc ien c e s  (LS IB),   lea d in g   th e   " c ircu it s  a n d   s y ste m s"  tea m .   In   th e   to p ic  o f  IC  o p ti m iza ti o n ,   h e   h a s  writt e n   n u m e ro u s  a rti c les .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   b i o m e d ica l  e lec tro n ics ,   a n a lo g   IC  d e sig n ,   e lec tro m a g n e ti c   fiel d s,  l o w  p o we r  d e sig n ,   a n d   B L E  a p p li c a ti o n s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  h a m id . b o u y g h f@g m a il . c o m .         Mo h a m m e d   Na h i d           stu d ied   e lec tro n ics   a n d   re c e iv e d   th e   B. S .   d i p l o m a   in   El e c tro n ics   a t  EN S ET   I n stit u te,  M o h a m m e d ia,  M o ro c c o   in   1 9 9 4 ,   re c e iv e d   t h e   Ag g re g a ti o n   d ip l o m a   o f   e lec tro n ics   a n d   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   fr o m   ENS E T  i n st it u te  o f  Ra b a t,   M o ro c c o   in   2 0 0 0 .   He   re c e iv e d   th e   DES A  d i p lo m a   in   c o m p u ter  e n g i n e e rin g ,   tele c o m s  a n d   m u lt ime d ia  in   2 0 0 4 .   He   c o n d u c ted   d o c t o ra l  re s e a rc h   a t  ima g e s,  v id e o s   c o d in g   a n d   q u a li ty   a ss e ss m e n t  u n d e r  p sy c h o v isu a l  q u a li t y   c rit e ria  sin c e   2 0 0 4   a t  M o h a m e d   V  u n iv e rsit y   o f  Ra b a t,   M o r o c c o ,   wh e re   h e   re c e iv e d   h is  P h . D.  in   2 0 1 0 .   He   is  re se a r c h   p ro fe ss o r  in   t h e   F a c u lt y   o f  S c ien c e   a n d   Tec h n iq u e s  o f   Ha ss a n   II   Un i v e rsity ,   M o h a m m e d ia  sin c e   2 0 1 1 ,   sp e c ifi c a ll y   a ffil iate d   with   th e   Lab o ra to r y   o f  En g in e e rin g   S c ien c e s  a n d   Bio sc ien c e s  lo c a ted   a t  th e   F a c u lt y   o f  S c ien c e s  a n d   Tec h n iq u e s  (F S T),   c o n d u c ts  re s e a rc h   o n   v is u a l  p e rc e p ti o n   a n d   it s  a p p li c a ti o n   t o   c o d i n g ,   u n d e rsta n d i n g ,   a n d   d is p lay   o f  v isu a l  in f o rm a ti o n   a n d   t o   h u m a n   v isi o n ,   ima g e   q u a li ty ,   a n d   d ig it a l  ima g i n g .   Re se a rc h   a n d   p r o jec ts  a re   a lso   fo c u se d   o n   a rti fi c ial  in telli g e n c e ,   e m b e d d e d   sy ste m s,  b io m e d ica l  sy ste m s,  sm a rt  g rid s,  a n d   d ig it a l  a n d   a n a lo g   IC  d e sig n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m o h a m m e d . n a h id @g m a il . c o m .         Issa   S a b iri           g o t  a   P h . D.  d e g re e   in   El e c tri c a l  En g i n e e rin g   a n d   Arti ficia l  In telli g e n c e   fro m   ENS ET   M o h a m m e d ia - F a c u lt y   o f  S c ien c e   a n d   Tec h n iq u e ,   Ha ss a n   II  Un iv e rsity   o f   Ca sa b lan c a ,   M o r o c c o ,   a ffil iate d   with   t h e   La b o ra to r y   o f   S i g n a l s,  Distrib u ted   S y ste m s  a n d   Artifi c ial  In telli g e n c e   (LS S DIA ) .   His  li c e n se   d e g re e   in   b i o   m e d ica l  in stru m e n tat io n   a n d   m a in ten a n c e ,   a t  t h e   In stit u te  o f   He a lt h   S c ien c e sSettat - M o r o c c o   (IS S S )   a t  t h e   Un i v e rsity   Ha ss a n   I,   S e tt a t - M o r o c c o .   He   a lso   g o t   a   m a ste r’s  d e g re e   i n   B io m e d ica l  E n g i n e e rin g   fr o m   F S T   S e tt a t  in   2 0 1 8 .   His  wo r k ,   stu d ies ,   a n d   i n tere sts  a re   fo c u se d   o n   t h e   d e v e lo p m e n t ,   d e sig n ,   a n d   o p ti m iza ti o n   o f   e lec tro n ic   sy ste m s  fo r   b i o m e d ica l  e n g in e e rin g ,   a n d   h e a lt h   sc ien c e s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  issa . sa b iri @e t u . fstm . a c . m a .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.