I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   43 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   2 026 ,   pp .   940 ~ 946   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 43 .i 3 . pp 940 - 946             940     Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Hy b r i d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k   f r a m e w o r k   f o r   sc a l a b l e   a n d     r o b u st   c a r d i o v a s c u l a r   d i s o r d e r   p r e d i c t i o n       V e n k at a  K r i s h n a  G an d i k o ta 1 ,   P o n n am   Lal i th a 2 ,  A s h o k   R e d d y  K an d u l a 3 ,   R a gh av am s i   D avu l u r i 4 ,    R.   K an c h an a 5 ,  V i s h n u p r i ya  B o r r a  6   1 D e p a rt m e 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 ,   P ra s a d   V   P o t l u ri   S i d d h a rt h a   I n s t i t u t e   o f  T e c h n o l o g y ,   V i j a y a w a d a ,   In d i a   2 D e p a rt m e 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 ,   V N R  V i g n a n a   J y o t h i   In s t i t u t e   o f  E n g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   H y d e ra b a d ,   I n d i a   3 D e p a rt m e n t   o f   A I & D S ,   S R   G u d l a v a l l e ru   E n g i n e e ri n g   C o l l e g e ,   G u d l a v a l l e r u ,   In d i a   4 D e p a rt m e 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 ,   S R  G u d l a v a l l e ru   E n g i n e e ri n g   Co l l e g e ,   G u d l a v a l l e ru ,   In d i a   5 D e p a rt m e 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 ,   V e l   T e c h   Ra n g a ra j a n   D r.   S a g u n t h a l a   R & D   In s t i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   Ch e n n a i ,   In d i a   6 D e p a rt m e 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 ru   L a k s h m a i a h   E d u c a t i o n   F o u n d a t i o n ,   V a d d e s w a ra m ,   I n d i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  O c t   1 6 ,  2024   R e v i s e d  J ul   13 ,  202 6   A c c e pt e d  A ug   19 ,  2026       C a r d i o v a s c ul a r   d i s o r de r s   r e m a i n   t he   l e a d i ng   c a us e   o f   g l o ba l   m o r t a l i t y ,   unde r s c o r i ng   t he   ur g e n t   n e e d   f o r   a c c ur a t e   a nd   e a r l y   pr e di c t i o n  s y s t e m s   t ha t   c a n  s uppo r t   t i m e l y   m e di c a l   i n t e r v e n t i o n .   T r a d i t i o na l   di a g no s t i c   m e t ho ds ,   w hi l e   v a l u a bl e ,   a r e   o f t e n   l i m i t e d   by   s ub j e c t i v i t y ,   t i m e   c o ns t r a i n t s ,   a n d   t he   i na b i l i t y   t o   f ul l y   c a pt ur e   c o m pl e x   p a t i e nt   d a t a .   T o   a dd r e s s   t he s e   c ha l l e ng e s ,   t hi s   s t udy   pr o po s e s   a   hy br i d  d e e p   n e ur a l   n e t w o r k   ( H D N N )   f r a m e w o r k  t h a t   i nt e g r a t e s   c o nvo l ut i o na l   n e ur a l   ne t w o r ks   ( C N N s )   a nd   l o ng   s ho r t - t e r m   m e m o r y   ( L S T M )   ne t w o r ks ,   s upp l e m e nt e d  w i t h   de ns e   l a y e r s ,   t o   e nha nc e   pr e d i c t i v e   a c c ur a c y   a nd  r o bus t ne s s .   T he   hy br i d  a r c hi t e c t u r e   l e v e r a g e s   C N N s ’   a bi l i t y   t o   e xt r a c t   s p a t i a l   f e a t u r e s   a nd  L S T M s ’   s t r e ng t h   i n   m o de l i ng   t e m po r a l   d e pe n de nc i e s ,   t he r e b y   pr o v i di ng   a   c o m pr e he n s i v e   a n a l y s i s   o f   s t r uc t ur e d   a nd   un s t r uc t u r e d   pa t i e n t   da t a ,   i nc l ud i ng   c l i ni c a l   r e c o r ds   a nd   he a l t h   m e t r i c s .   R i g o r o us   pr e pr o c e s s i ng ,   f e a t u r e   s e l e c t i o n,   a nd   do m a i n - s pe c i f i c   kno w l e dg e   i nt e g r a t i o n  f u r t he r   i m p r o v e   m o de l   pe r f o r m a nc e   c om pa r e d   t o   c o n v e nt i o na l   m a c hi n e   l e a r n i ng   ( M L )   a ppr o a c he s .   E xp e r i m e nt a l   e v a l ua t i o n  o n   be nc hm a r k   da t a s e t s ,   i nc l ud i ng   t he   c l e v e l a nd   he a r t   d i s e a s e   ( H D )   da t a s e t   a n d   a   c o m bi ne d   m u l t i - s o ur c e   da t a s e t ,   d e m o ns t r a t e d   s upe r i o r   r e s ul t s ,   a c hi e v i ng   a c c ur a c i e s   o f   98. 86 %   a nd  97 . 5 2% ,   r e s pe c t i v e l y .   T he s e   f i ndi ng s   hi g hl i g ht   t h e   po t e nt i a l   o f   t he   H D N N   f r a m e w o r k  t o   s e r v e   a s   a   s c a l a b l e ,   r e l i a b l e ,   a nd   c l i ni c a l l y   r e l e v a nt   t o o l ,   a s s i s t i ng   h e a l t hc a r e   pr o f e s s i o na l s   i n  e a r l y   di a g no s i s ,   pr e v e nt i v e   c a r e ,   a n d  i m pr o v e d  pa t i e nt   m a na g e m e nt .   Ke y w or d s :   Co n v o l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r k   H e a l t h c a r e   A I   H e a r t   d i s e a s e   H y b r i d  de e p  n e ura l   n e t w o r ks   M e di c a l   p r e di c t i o n   R e c urr e nt   n e u ra l   n e t w o r k   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   V e n ka t a   K r i s hna   G a n d i ko t a   D e pa rt m e n t   o f   C o m put e r  S c i e n c e   a nd  E n g i n e e r i ng ,  P r a s a d  V   P o t l u r i   S i dd ha rt h a   I n s t i t u t e   o f   T e c hn o l o g y   V i j a y a w a da ,   I ndi a   E m a i l :   v kr i s hna @ pv ps i dd h a rt ha . a c . i n       1.   I N TR O D U C TI O N   H e a rt   d i s e a s e   (H D )  ha s   b e c o m e   a   c ri t i c a l   g l o b a l   he a l t h  c ha l l e nge ,   c l a i m i ng   m i l l i o n s   o f   l i v e s   e a c h  y e a r.   A c c o rd i ng   t o   t he   w o rl d   h e a l t h  o rg a ni z a t i o n  (W H O ) ,   c a rd i o v a s c ul a r  d i s e a s e s — i n c l u di ng   H D — a re   r e s po n s i b l e   f o r  a p p r o xi m a t e l y   1 7 . 9   m i l l i o n  de a t h s   a n nu a l l y ,   a c c o u nt i n g   f o r  3 1%   o f   g l o b a l   m o rt a l i t y   [ 1] .   T he   ri s i ng   p r e v a l e nc e   o f   H D   hi g hl i g ht s   t he   u rge nt   ne e d   f o r  e a rl y   d i a g no s i s   a nd   i nt e r v e nt i o n,   a s   t i m e l y   m e d i c a l   a t t e nt i o n  c a n  s i g ni f i c a nt l y   i m p ro v e   p a t i e nt   o u t c o m e s   a nd   re d uc e   s e v e re   c o m p l i c a t i o ns .   T ra d i t i o na l   d i a g n o s t i c   m e t h o d s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       H y br i d   de e p   ne ur a l   n e t w or k   f r am e w or k   f or   s c a l abl e   and   r ob us t   …   ( V e nk at a   Kr i s hna   G and i k ot a )   941   s uc h  a s   c l i ni c a l   a s s e s s m e nt s ,   m e di c a l   hi s t o r y ,   a nd  d i a g no s t i c   t e s t s   i nc l u di ng   e l e c t r o c a rd i o g ra m s   ( E C G s )  a n d   e c h o c a r di o g r a m s ,   r e m a i n  e s s e n t i a l   b ut   a r e   o f t e n   t i m e - c o n s um i ng,   s ub j e c t i v e ,   a n d  p r o n e   t o   e rr o r.   W i t h  t h e   e xpo n e n t i a l   g r o w t h  o f   m e di c a l   d a t a   a n d  a dv a n c e s   i n   c o m put a t i o n a l   t e c hn o l o gi e s ,   m a c hi n e   l e a rni ng  (M L )  a n d   de e p  l e a rni n g   (D L )   h a v e   e m e r ge d   a s   po w e r f ul   t o o l s   f o r   H D   p r e di c t i o n.   T h e s e   a ut o m a t e d   a p p r o a c h e s   c a n  e ff i c i e n t l y   a n a l y z e   l a r ge   d a t a s e t s ,   u n c o v e r   c o m pl e x  pa t t e rn s ,   a n d  de l i v e r   p r e c i s e   pr e di c t i o n s ,   t h e r e by   a s s i s t i ng  h e a l t h c a r e   p r o f e s s i o n a l s   i n   m a ki n g   i n f o rm e d  de c i s i o n s   [2],   [3 ].   A m o n g   D L   t e c hni que s ,   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r ks   (A N N s )   ha v e   s h o w n  p r o m i s e   i n  m o de l i n g   n o n - l i n e a r  r e l a t i o n s h i ps ,   w h i l e   c o n v o l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r ks   ( CN N s )  e x c e l   a t   e x t r a c t i n g   s pa t i a l   f e a t u r e s ,   a n d   l o n g   s h o r t - t e r m   m e m o r y   (L S T M )  n e t w o r ks   a r e   pa rt i c ul a r l y   e ffe c t i ve   i n  c a pt u ri n g   t e m po ra l   de pe n de n c i e s   i n  pa t i e nt   h e a l t h  r e c o r ds   [4] ,   [5] .   D e s pi t e   t h e   s uc c e s s   o f   t h e s e   i n di v i du a l   m o de l s ,   h y b r i d  a r c h i t e c t ur e s   t ha t   c o m b i n e   m u l t i pl e   n e t w o r ks   a r e   i n c r e a s i n g l y   r e c o gn i z e d   f o r   t h e i r  a b i l i t y   t o   l e v e r a ge   c o m pl e m e nt a r y   s t r e n gt h s .   T h i s   s t udy   pr o po s e s   a   H D N N   m o de l   t ha t   i nt e g r a t e s   CN N   a n d   L S T M   a r c hi t e c t u r e s ,   e nha n c e d  w i t h  de n s e   l a y e r s ,   t o   i m p r o v e   H D   pr e di c t i o n  a c c ur a c y .   By   c a pt u r i ng   bo t h  s pa t i a l   a n d   t e m po ra l   p a t t e rn s ,   t h e   H D N N   pr o v i de s   a   c o m pr e h e n s i v e   u n de r s t a ndi n g   o f   ri s k   f a c t o r s .   T h e   m o de l   i s   e v a l ua t e d   o n  t w o   b e n c h m a r k   d a t a s e t s :   t h e   Cl e v e l a n d  H D   da t a s e t   a nd  a   l a rge r  c o m b i n e d  d a t a s e t   i n c o r po ra t i n g   r e c o r ds   f r o m   S w i t z e r l a n d ,   S t a t l o g,   H un ga r i a n,   a nd  L o n g  B e a c h   V A   s o ur c e s   [6],   [ 7].   E xpe r i m e nt a l   r e s u l t s   de m o n s t r a t e   t h e   s upe ri o r   pe r f o r m a n c e   of   t h e   H D N N ,   a c hi e v i n g   a n  a c c ur a c y   of   98. 86%   o n  t h e   Cl e v e l a n d   da t a s e t   a n d   97 . 52%   o n  t h e   c o m b i n e d  da t a s e t ,   o ut pe r f o r m i ng  c o n v e n t i o n a l   D L   m o de l s .   T h e s e   f i n di ngs   h i g hl i g h t   t h e   po t e nt i a l   o f   t h e   H D N N   f r a m e w o r k  t o   b e   i nt e gra t e d  i n t o   h e a l t h c a r e   e n v i r o n m e nt s ,   off e r i n g  r e l i a b l e ,   t i m e l y   pr e di c t i o n s   t h a t   s uppo r t   e a rl y   di a g n o s i s ,   p r e v e n t i v e   c a r e ,   a nd  i m p r o v e d  pa t i e nt   m a na ge m e n t   [8] .   T h e   c o n c e pt ua l   f ra m e w o r k  i s   i l l us t ra t e d   i n  F i gu r e   1,   w hi c h  s y n t h e s i z e s   t h e   i nt e r p l a y   b e t w e e n   A N N ,   CN N ,   a n d   L S T M   a r c hi t e c t u r e s   w i t hi n  t h e   H D N N   m o de l .   E a c h  c o n t ri b ut e s   u ni que   s t r e ngt h s :   A N N   c a p t u r e s   b a s i c   r e l a t i o n s h i ps ,   CN N   e xt ra c t s   s pa t i a l   f e a t ur e s ,   a nd  L S T M   m o de l s   s e que nt i a l   de pe n de n c i e s .   T o ge t h e r ,   t h e y   e n a b l e   t h e   H D N N   t o   a c h i e v e   r o b us t   p r e di c t i v e   a c c u r a c y .   S urr o u n di ng   pe r f o r m a n c e   i n di c a t o r s — i n c l ud i n g   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n,   a n d   A U C — unde r s c o r e   t h e   m o de l ’ s   e ff e c t i v e n e s s ,   w i t h  n o t a b l e   a c c ura c y   v a l ue s   (98. 86 %)  e m pha s i z i n g   i t s   po t e n t i a l   f o r  c l i ni c a l   i nt e g r a t i o n  [ 9] – [ 1 1 ] .   R e c e n t   s t ud i e s   f urt h e r  v a l i da t e   t h e   p r o m i s e   o f  h y b r i d  m o de l s ,   de m o n s t ra t i ng  i m p r o v e d  pe r f o r m a n c e   i n  c a r d i o v a s c ul a r   p r e d i c t i o n  t a s ks   by   c o m b i n i n g  CN N s ’   f e a t ur e   e xt ra c t i o n  w i t h  L S T M s ’   s e que n t i a l   l e a rni n g   [1 2] – [ 2 1 ].   T h i s   g r o w i n g   b o d y   of   e v i de n c e   po s i t i o n s   h y b r i d  D L   a pp r o a c h e s   a s   a   t ra n s f o r m a t i v e   s o l ut i o n  f or  H D   pr e d i c t i o n,   b r i dg i n g   t h e   ga p   b e t w e e n   c o m put a t i o n a l   i nn o v a t i o n  a n d   c l i ni c a l   a ppl i c a t i o n.           F i gu r e   1 .   HD   p r e di c t i o n   us i n g   H D N N       2.   M ET H O D   T h i s   s t udy   o ut l i n e s   t h e   de s i g n  a n d   de v e l o pm e n t   o f   t h e   p r o po s e d  H D N N   m o de l   f o r   HD   p r e di c t i o n .   T h e   m e t h o do l o g y   e n c o m pa s s e s   da t a   c o l l e c t i o n ,   p r e p r o c e s s i n g,   m o de l   a r c hi t e c t u r e   de s i g n,   t r a i n i ng,   e v a l ua t i o n,   a n d   pe r f o r m a n c e   m e a s u r e m e nt .   T h e   H D N N   i nt e gra t e s   CN N s   a n d   L S T M   n e t w o r ks ,   s u ppl e m e n t e d   w i t h  de n s e   l a y e r s ,   t o   c a pt u r e   b o t h   s p a t i a l   a n d   t e m po r a l   f e a t u r e s   o f   pa t i e n t   da t a   [2 2 ].   T o   a s s e s s   i t s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   43 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 26 :  940 - 946   942   e ffe c t i ve n e s s ,   t w o   w i de l y   us e d  da t a s e t s   w e r e   e m pl oy e d:   t he   c l e v e l a n d   HD   da t a s e t ,   c o n t a i ni n g  3 03  r e c o r ds   w i t h   14   c l i ni c a l   f e a t u r e s   s uc h   a s   a ge ,   s e x,   c h e s t   pa i n   t y pe ,   c ho l e s t e r o l   l e ve l s ,   a n d  e l e c t r o c a r d i o gra p h i c   r e s ul t s ;   a n d  a   c o m b i n e d  d a t a s e t   o f   ov e r   1, 0 00  r e c o r ds   d r a w n  f r o m   S w i t z e r l a n d ,   S t a t l o g,   H un g a r i a n ,   a nd  L o ng  B e a c h  V A   s o ur c e s .   T h e   i n c l us i o n  o f   di v e r s e   da t a s e t s   e n s u r e d   a   c o m pr e h e n s i v e   e v a l ua t i o n  o f   t h e   m o de l ’ s  ge n e ra l i z a b i l i t y   a c r o s s   di f fe r e nt   p a t i e nt   po pul a t i o n s .   D a t a   p r e p r o c e s s i n g   w a s   a   c r i t i c a l   s t e p  t o   e n s u r e   c o n s i s t e n c y   a nd   qua l i t y .   M i s s i n g   v a l ue s   w e r e   a dd r e s s e d  us i n g   i m pu t a t i o n   t e c hni que s ,   w i t h   num e r i c a l   f e a t u r e s   r e p l a c e d  by   t h e i r  m e a n  a n d   c a t e go ri c a l   f e a t ur e s   by   t h e i r  m o de .   N o r m a l i z a t i o n  w a s   a pp l i e d  t o   s c a l e   f e a t u r e s   b e t w e e n   0  a n d   1   us i n g   m i n - m a x  n o rm a l i z a t i o n ,   a c c e l e r a t i ng  t ra i ni n g   a nd  i m p r o v i n g  pe r f o r m a n c e .   Ca t e go r i c a l   v a r i a b l e s   s uc h   a s   c h e s t   pa i n  t y p e   w e r e   o n e - h o t   e n c o de d  t o   m a ke   t h e m   s ui t a b l e   f o r   DL   i nput .   F i n a l l y ,   t h e   da t a s e t s   w e r e   s pl i t   i nt o   t ra i ni n g   a n d  t e s t i n g  s e t s   us i ng  a   s t r a t i f i e d  80: 20  ra t i o ,   m a i nt a i n i n g   b a l a n c e d  di s t ri b ut i o n s   o f   po s i t i v e   a n d  n e ga t i v e   c a s e s .   A   v a l i d a t i o n  s e t ,   c o m p r i s i n g   20 %   o f   t h e   t ra i ni n g   d a t a ,   w a s   a l s o   us e d   f o r   h y pe r pa ra m e t e r  t u ni n g ,   e n s u r i ng  o pt i m a l   m o de l   c o n f i gu r a t i o n  a n d  r e duc i ng  o v e r f i t t i ng.   H y b r i d  m o de l   a r c h i t e c t ur e .  T h e   HD   p r e di c t i o n  s y s t e m   i s   b ui l t   o n  a   h y b r i d  DL   a r c h i t e c t ur e ,   c o m b i n i ng  CN N ,   L S T M ,   a n d  D e n s e   l a y e r s .   T h e   a r c hi t e c t u r e   i s   de s i g n e d  t o   l e v e r a ge   t h e   s t r e ngt h s   o f   bo t h   CN N s ,   w h i c h   e xc e l   a t   e xt ra c t i ng  s pa t i a l   f e a t ur e s ,   a n d   L S T M s ,   w hi c h  a r e   e f f e c t i v e   a t   c a pt u ri n g  t e m po ra l   de pe n de n c i e s .   T h e   de t a i l s   o f   t h e   a r c h i t e c t u r e   a r e   a s   f o l l ow s :   C NN   L a y e r   a r e   r e s po n s i b l e   f o r   a ut o m a t i c a l l y   l e a rn i ng  s p a t i a l   f e a t u r e s   f r o m   t h e   i nput   da t a .   A l t h o ug h  CN N s   a r e   p ri m a r i l y   us e d  fo r   i m a ge   p r o c e s s i n g ,   t h e y   ha v e   s h o w n  e ff e c t i v e n e s s   i n  s t r uc t u r e d   d a t a   by   c a pt u r i ng   l o c a l   f e a t ur e   r e l a t i o n s h i ps .   I n  t hi s   c a s e ,   t h e   i n put   f e a t ur e   m a t ri x  i s   t r e a t e d  a s   a   2D   a rra y ,   a l l o w i n g  t h e   CN N   t o   e xt ra c t   m e a n i ngf ul   s pa t i a l   r e p r e s e nt a t i o n s   a s   s h o w n   i n  F i g u r e   2   [23 ].           F i gu r e   2 .   Co m po s i t i o n   o f   t h e   CN N       Co n v 1D   l a y e r :   a   o n e - di m e n s i o na l   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r   i s   a p pl i e d  t o   t h e   i n p ut   da t a ,   w i t h   a   f i l t e r  s i z e   of   64  a n d  a   ke rn e l   s i z e   o f   3.   T hi s   l a y e r   h e l ps   c a p t u r e   t h e   l o c a l   pa t t e rn s   b e t w e e n   f e a t u r e s .   A c t i v a t i o n   F u n c t i o n :   T h e   r e c t i f i e d  l i n e a r   u ni t   ( R e L U )  a c t i v a t i o n  f un c t i o n   i s   us e d   a f t e r   t h e   c o n v o l ut i o na l   l a y e r s   t o   i n t r o duc e   n o n - l i n e a ri t y   i n t o   t h e   m o de l .   P o o l i n g   l a y e r :   a   m a x - po o l i n g   l a y e r  i s   a p pl i e d   t o   r e duc e   t h e   di m e n s i o na l i t y   of   t h e   f e a t ur e   m a p   a nd  t o   r e t a i n  t h e   m o s t   p r o m i n e nt   f e a t u r e s .   L S T M   la y e r   f o l l ow i n g  t h e   CN N   l a y e r s ,   t h e   o ut pu t   f e a t ur e   m a p  i s   f e d  i n t o   a n   L S T M   n e t w o r k.   L S T M s   a re   s pe c i f i c a l l y   d e s i gn e d  t o   c a pt u r e   l o n g - t e rm   de pe n de n c i e s   a n d  t e m po ra l   r e l a t i o n s hi ps   i n   d a t a .   I n   t h e   c o nt e xt   o f   HD   pr e di c t i o n,   L S T M   l a y e r s   h e l p   m o de l   t h e   s e que n t i a l   n a t u r e   o f   pa t i e n t   h e a l t h  r e c o r ds   a s   s h o w n   i n  F i gur e   3 .   L S T M   l a y e r :   a   s i ngl e   L S T M   l a y e r   w i t h  1 28   u n i t s   i s   us e d  t o   pr o c e s s   t h e   f e a t u r e   s e que n c e s   e xt ra c t e d  by   t h e   CN N   l a y e r s .   L S T M s ’   i n t e rn a l   m e m o r y   m e c h a n i s m   h e l ps   r e t a i n   r e l e v a n t   i n f o r m a t i o n   o v e r   t i m e ,   a l l o w i n g  t h e   m o de l   t o   b e t t e r   u n de r s t a nd  t h e   p r o g r e s s i o n   o f   HD   r i s k  f a c t o r s .   A f t e r   t h e   L S T M   l a y e r ,   a   s e r i e s     of   de n s e   (f ul l y   c o n n e c t e d)  l a y e r s   a r e   a dde d  t o   f urt h e r  pr o c e s s   t h e   l e a rn e d   f e a t u r e s   a n d  pe r f o r m   t h e     f i n a l   p r e di c t i o n.   F u l l y   c o nn e c t e d  l a y e r s :  t w o   de n s e   l a y e r s   w i t h   64  a n d   32  u ni t s   a r e   i n c l ude d  t o   c o m b i n e   t h e   f e a t ur e s   l e a rn e d   by   t h e   CN N   a n d   L S T M   l a y e r s .   T h e s e   l a y e r s   a r e   f o l l ow e d  by   t h e   R e L U   a c t i v a t i o n  f un c t i o n  t o   i n t r o duc e   n o n - l i n e a r i t y .   O ut put   l a y e r :   t h e   f i n a l   de n s e   l a y e r   c o n t a i n s   a   s i ngl e   n e u r o n  w i t h   a   s i g m o i d    a c t i v a t i o n   f u n c t i o n   t o   p r e di c t   t h e   p r o b a b i l i t y   of   HD   (1  fo r   HD ,   0   f o r   n o   HD ).   T h e   s i g m o i d  f u n c t i o n    o ut put s   a   v a l ue   b e t w e e n   0  a n d  1,   r e p r e s e n t i ng  t h e   l i ke l i h o o d  of   HD .   T o   pr e v e n t   o v e r f i t t i n g ,   d r o po ut   l a y e r s   a r e   a dde d  a f t e r   e a c h   de n s e   l a y e r ,   w i t h   a   d r o po ut   ra t e   o f   0. 5 .   D r o po ut   r a ndo m l y   di s a b l e s   a   f r a c t i o n   o f    n e u r o n s   du ri n g   t r a i n i ng,   f o r c i n g   t h e   m o de l   t o   l e a rn  r o b us t   f e a t u r e s .   A dd i t i o n a l l y ,   L 2   r e gul a r i z a t i o n  i s     a ppl i e d  t o   t h e   de n s e   l a y e r s   t o   f ur t h e r   c o m b a t   o v e r f i t t i n g  by   pe n a l i z i n g   l a r ge   w e i gh t s .   T h e   h y b r i d  m o de l   w a s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       H y br i d   de e p   ne ur a l   n e t w or k   f r am e w or k   f or   s c a l abl e   and   r ob us t   …   ( V e nk at a   Kr i s hna   G and i k ot a )   943   t r a i n e d   us i n g   t h e   b i n a r y   c r o s s - e n t r o py   l o s s   f un c t i o n,   w hi c h  i s   s u i t a b l e   f o r   b i na r y   c l a s s i f i c a t i o n  t a s ks .     T h e   o pt i m i z e r  us e d  i s   A da m ,   a   w i de l y   a do pt e d  o pt i m i z a t i o n   a l go ri t hm   k n o w n   f o r   i t s   e ff i c i e n c y   i n  t ra i ni n g   DL   m o de l s .   T h e   l e a rni n g   r a t e   w a s   s e t   t o   0 . 001 ,   a n d   t h e   m o de l   w a s   t r a i n e d  f o r   1 00  e po c h s   w i t h  a   b a t c h   s i z e   o f   32.           F i gu r e   3 .   A r c h i t e c t ur e   o f   L S T M       3.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N   T h i s   s e c t i o n   p r e s e n t s   t h e   e xpe ri m e n t a l   r e s ul t s   o f   t h e   p r o po s e d  H D N N   m o de l   f o r   HD   p r e di c t i o n.     T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   H D N N   m o de l   w a s   e v a l ua t e d  a n d   c o m pa r e d   w i t h  t ra d i t i o n a l   DL   m o de l s :   ANN ,  CN N ,  a n d   L S T M .   V a ri o us   pe r f o r m a n c e   m e t ri c s   w e r e   us e d,   i n c l ud i n g   a c c u r a c y ,   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e ,   s pe c i f i c i t y ,   m a t t h e w s   c o r r e l a t i o n  c o e ff i c i e n t   (M CC) ,   a nd   A U C - R O C  t o   e n s u r e   a   c o m pr e h e n s i v e   e v a l ua t i o n.   T h e   f o l l ow i n g   m e t ri c s   w e r e   us e d  t o   e v a l ua t e   t h e   m o de l s ’   p r e di c t i v e   pe r f o r m a n c e :   A c c ura c y :   M e a s u r e s   t h e   ov e r a l l   c o rr e c t n e s s   o f   t h e   m o de l   b y   c a l c ul a t i n g   t h e   ra t i o   o f   c o r r e c t l y   p r e di c t e d   i n s t a n c e s   t o   t h e   t o t a l   i n s t a n c e s .   P r e c i s i o n :   I n d i c a t e s   t h e   p r o po r t i o n  o f   t r ue   po s i t i v e   pr e d i c t i o n s   a m o n g   a l l   po s i t i v e   p r e di c t i o n s   m a de   by   t h e   m o de l .   R e c a l l   (S e n s i t i v i t y ):   R e f l e c t s   t h e   a b i l i t y   o f   t h e   m o de l   t o   c o r r e c t l y   i de n t i fy   a c t ua l   po s i t i v e   i n s t a n c e s .   F1 - S c o r e :   T h e   h a rm o ni c   m e a n  o f   pr e c i s i o n  a n d   r e c a l l ,   p rov i di n g   a   b a l a n c e d  e v a l ua t i o n  o f   t h e   m o de l ’ s  pe r f o r m a n c e .   S pe c i f i c i t y :   T h e   p r o po r t i o n   o f   c o r r e c t l y   pr e di c t e d  n e g a t i v e   c a s e s   a m o n g  a l l   a c t u a l   n e g a t i v e   i n s t a n c e s .   M CC :   A   c o rr e l a t i o n   c o e ff i c i e n t   b e t w e e n   t h e   o b s e r v e d  a n d   p r e di c t e d  c l a s s i f i c a t i o n s ,   w h i c h   a c c o un t s   fo r   t rue   a n d   f a l s e   po s i t i v e s   a n d  n e g a t i v e s ,   e s pe c i a l l y   us e f ul   f o r   i m b a l a n c e d  da t a s e t s .   A U C - R O C:   T h e   a r e a   unde r  t h e   r e c e i v e r   o pe r a t i ng   c ha r a c t e r i s t i c   c u r v e ,   r e p r e s e nt i n g   t h e   m o de l ’ s   a b i l i t y   t o   di s t i n gu i s h   b e t w e e n   po s i t i v e   a nd  n e g a t i v e   c l a s s e s .     3 .1 .     C l e v e l an d   HD   d atas e t   T h e   f i r s t   s e t   o f   e xpe r i m e n t s   w a s   c o n duc t e d  o n   t h e   c l e v e l a n d  HD   da t a s e t .   T a b l e   1  s h o w s   t h e   pe r f o r m a n c e   c o m pa ri s o n   o f   t h e   H D N N   m o de l   w i t h   t h e   A N N ,   CN N ,   a n d  L S T M   m o de l s   o n   t h i s   d a t a s e t .   A s   s e e n  i n  T a b l e   1,   t h e   p r o po s e d  H D N N   m o de l   o ut pe r f o r m s   t h e   s t a nda l o n e   m o de l s   i n  a l l   m e t ri c s .   I t   a c hi e v e d  a n  a c c u r a c y   o f  98. 86 %,   a   p r e c i s i o n   o f   97. 95% ,   a nd  a n  F 1 - s c o r e   of   97. 80% .   T h e   M CC  s c o r e ,   a   b a l a n c e d  m e a s u r e   t ha t   t a ke s   bo t h   t r ue   a nd  f a l s e   p r e di c t i o n s   i nt o   a c c o un t ,   w a s   0. 95,   i n d i c a t i ng  a   s t r o ng  c o rr e l a t i o n  b e t w e e n   pr e di c t e d  a n d   a c t ua l   c l a s s i f i c a t i o n s .   T h e   A U C - R O C  s c o r e   o f   0. 98  de m o n s t ra t e s   t h e   m o de l ’ s   e xc e l l e n t   a b i l i t y   t o   di s t i ngui s h  b e t w e e n   po s i t i v e   (H D )  a n d   n e ga t i v e   (n o   H D )  c a s e s .       T a b l e   1 .   P e r f o r m a n c e   c o m pa r i s o n  o n  c l e v e l a n d   HD   da t a s e t   M o d e l   A c c u ra c y   P re c i s i o n   Re c a l l   F1 - S c o r e   S p e c i f i c i t y   M CC   A U C - RO C   A N N   9 1 . 0 2 %   9 0 . 1 5 %   8 8 . 9 6 %   8 9 . 5 5 %   9 3 . 4 5 %   0 . 8 5   0 . 8 8   CN N   9 3 . 4 7 %   9 2 . 3 3 %   9 0 . 5 4 %   9 1 . 4 2 %   9 5 . 1 2 %   0 . 8 8   0 . 9 1   L S T M   9 4 . 7 3 %   9 3 . 6 5 %   9 2 . 1 2 %   9 2 . 8 7 %   9 6 . 0 5 %   0 . 8 9   0 . 9 2   HDNN   9 8 . 8 6 %   9 7 . 9 5 %   9 7 . 6 5 %   9 7 . 8 0 %   9 9 . 1 0 %   0 . 9 5   0 . 9 8       3. 2 .     R e s u l ts   o n   c o m b i n e d   HD   d at as e t   T h e   s e c o n d  s e t   o f   e xpe r i m e nt s   w a s   c o n duc t e d  o n  t h e   l a r ge r,   m o r e   d i v e r s e   c o m b i n e d  HD   d a t a s e t ,   w h i c h   i n c l ude s   da t a   f r o m   S w i t z e rl a n d ,   S t a t l o g,   H un g a r y ,   a nd  L o n g  B e a c h   V A   HD   da t a s e t s .   T a b l e   2  p r e s e n t s   t h e   c o m pa r i s o n  r e s ul t s   o n  t hi s   d a t a s e t .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   43 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 26 :  940 - 946   944   T a b l e   2 .   P e r f o r m a n c e   c o m pa r i s o n  o n  c o m b i n e d  HD   da t a s e t   M o d e l   A c c u ra c y   P re c i s i o n   Re c a l l   F1 - S c o r e   S p e c i f i c i t y   M CC   A U C - RO C   A N N   8 9 . 6 3 %   8 8 . 7 5 %   8 6 . 2 3 %   8 7 . 4 7 %   9 2 . 0 4 %   0 . 8 2   0 . 8 5   CN N   9 2 . 3 4 %   9 1 . 1 0 %   9 0 . 0 7 %   9 0 . 5 8 %   9 4 . 8 7 %   0 . 8 6   0 . 8 9   L S T M   9 3 . 6 5 %   9 2 . 3 5 %   9 1 . 2 2 %   9 1 . 7 8 %   9 5 . 6 4 %   0 . 8 8   0 . 9   HDNN   9 7 . 5 2 %   9 6 . 6 5 %   9 5 . 8 7 %   9 6 . 2 6 %   9 8 . 3 5 %   0 . 9 3   0 . 9 7       S i m i l a rl y ,   t h e   H D N N   m o de l   a c h i e v e d  s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   o n   t h e   c o m b i n e d  da t a s e t ,   w i t h   a n  a c c ur a c y   o f   97. 52%,   a   p r e c i s i o n   o f   96. 65% ,   a n d  a n   F 1 - s c o r e   of   96. 26% .   T h e   hi g h   M CC  v a l ue   o f   0. 93  a nd  t h e   A U C - R O C  s c o r e   o f   0. 97  f urt h e r  h i g h l i g h t   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e   h y b r i d  m o de l   i n  p r e di c t i n g  HD   a c r o s s   a   b r o a de r   a n d   m o r e   h e t e r o ge n e o us   da t a s e t .     3. 3 .     C o m p ar ati v e   an al ys i s   T h e   r e s ul t s   i n di c a t e   t ha t   t h e   H D N N   m o de l   c o n s i s t e nt l y   o ut pe r f o r m s   t ra d i t i o n a l   D L   m o de l s   (A N N ,   CN N ,   a n d   L S T M )   a c r o s s   b o t h   d a t a s e t s .   T h e   i nt e g r a t i o n   o f  CN N   a n d   L S T M   c o m po n e nt s ,   a l o n g   w i t h  t h e   de n s e   l a y e r s   i n   t h e   h y b r i d  a r c h i t e c t ur e ,   e n a b l e s   t h e   m o de l   t o   c a pt u r e   b o t h   s p a t i a l   p a t t e rn s   a n d   t e m po r a l   de pe nde nc i e s   i n  t he   d a t a ,   l e a d i ng   t o   i m p r o v e d  p r e d i c t i v e   a c c u ra c y   a nd   r o b u s t n e s s .   F i gu re   4   s h o w s   a   g ra p hi c a l  c o m p a ri s o n  o f   t h e   m o de l s ’   a c c u ra c y   o n  b o t h  d a t a s e t s ,   i l l us t ra t i ng   t he   s u pe ri o r  pe r f o rm a nc e   o f   t he   H D N N   m o de l .           F i gu r e   4 .   A c c ura c y   c o m pa ri s o n   o f   di f f e r e n t   m o de l s       T h e   e xpe r i m e n t a l   r e s ul t s   de m o n s t ra t e   t ha t   t h e   p r o po s e d  HDNN   m o de l   s i gni f i c a n t l y   i m pr o v e s   HD   pr e di c t i o n  a c c ur a c y   ov e r   s t a n d a l o n e   m o de l s .   T h e   H D N N ’ s   a b i l i t y   t o   c a p t u r e   c o m pl e x  p a t t e rn s   i n  t h e   i nput   da t a   t hr o ug h   t h e   c o m b i n e d  CN N   a n d  L S T M   l a y e r s   pr o v i de s   a   de e pe r   u n de r s t a ndi n g  o f   t h e   r e l a t i o n s h i ps   b e t w e e n   p a t i e nt   f e a t u r e s   a nd   HD   o ut c o m e s .   A ddi t i o na l l y ,   t h e   H D N N   m o de l   a c hi e v e s   h i g h  s pe c i f i c i t y   a n d  A U C - R O C  s c o r e s ,   m a ki ng  i t   h i g h l y   r e l i a b l e   fo r   di s t i n gu i s h i n g   b e t w e e n   pa t i e nt s   w i t h   a nd  w i t h o ut   HD .   T h e s e   r e s ul t s   s ugge s t   t ha t   t h e   p r o po s e d  s y s t e m   ha s   t h e   po t e n t i a l   t o   b e   i nt e g ra t e d   i nt o   c l i ni c a l   de c i s i o n  s uppo r t   s y s t e m s   t o   a s s i s t   h e a l t h c a r e   p r o f e s s i o n a l s   i n  di a g n o s i n g  HD   m o r e   a c c u r a t e l y   a n d   e f f i c i e n t l y .       4.   C O N C LU S I O N   T h i s   s t udy   i nt r o duc e d  a   H D N N   f r a m e w o r k  f o r   r o b us t   c a r d i o v a s c ul a r  di s o rde r  p r e di c t i o n ,   i nt e g r a t i n g   t h e   c o m pl e m e nt a r y   s t r e n gt h s   o f   ANNs ,   CN N s ,   a nd  L S T M   m o de l s .   G i v e n  t h e   g l o b a l   b ur de n   o f   HD   a s   a   l e a di n g   c a us e   o f   m o r t a l i t y ,   a c c ura t e   a n d  e a rl y   pr e di c t i o n   i s   v i t a l   f o r   t i m e l y   m e di c a l   i nt e r v e nt i o n  a nd  i m p r o v e d   pa t i e nt   o ut c o m e s .   T h e   p r o po s e d  H D N N   m o de l   de m o n s t ra t e d   s upe r i o r  pe r f o r m a n c e   c o m pa r e d  t o   c o n v e n t i o n a l   DL   a pp r o a c h e s ,   a c h i e v i n g  98. 8 6%  a c c ura c y   o n   t h e   c l e v e l a n d   HD   da t a s e t   a n d  97. 52%   a c c ura c y   o n   a   l a r ge r   c o m b i n e d   da t a s e t .   B e y o n d  a c c u r a c y ,   t h e   m o de l   c o n s i s t e nt l y   de l i ve r e d  hi g h  v a l ue s   a c r o s s   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F1 - s c o r e ,   s p e c i f i c i t y ,   M CC,   a n d  A U C - R O C,   u n de r s c o r i n g   i t s   a b i l i t y   t o   c a pt ur e   c o m pl e x  s pa t i a l   a n d   t e m po r a l   pa t t e rn s   i n  pa t i e n t   da t a .   T h e s e   r e s ul t s   v a l i da t e   t h e   e f f e c t i v e n e s s   of   h y b r i d  a r c hi t e c t u r e s   i n  m e d i c a l   p r e di c t i o n   t a s ks ,   hi g h l i g ht i n g   t h e i r  s c a l a b i l i t y   a n d   r o b us t n e s s   a c r o s s   di v e r s e   d a t a s e t s .   T h e   f i ndi n gs   e m p ha s i z e   t h e   i m po rt a n c e   o f   l e v e r a gi n g   a dv a n c e d  DL   s t r a t e gi e s   i n  h e a l t h c a r e ,   w h e r e   t h e   i nt e g r a t i o n   o f   h y b r i d  m o de l s   i n t o   c l i n i c a l   de c i s i o n - s uppo rt   s y s t e m s   c a n  s i g n i f i c a n t l y   e nh a n c e   d i a g n o s t i c   r e l i a b i l i t y ,   p r e v e n t i v e   c a r e ,   a nd   pa t i e n t   m a na ge m e n t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i     IS S N :   2502 - 4752       H y br i d   de e p   ne ur a l   n e t w or k   f r am e w or k   f or   s c a l abl e   and   r ob us t   …   ( V e nk at a   Kr i s hna   G and i k ot a )   945   R EF ER EN C ES   [1 ]   G .   A .   Ro t h ,   G .   A .   M e n s a h ,   a n d   V .   F u s t e r,   “ T h e   g l o b a l   b u r d e n   o f   c a r d i o v a s c u l a r  d i s e a s e s   a n d   ri s k s , ”   J o u r n a l   o f   t h e   A m e r i c a n   Co l l e g e   o f   Ca r d i o l o g y ,   v o l .   7 6 ,   n o .   2 5 ,   p p .   2 9 8 0 – 2 9 8 1 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j a c c . 2 0 2 0 . 1 1 . 0 2 1 .   [2 ]   S .   A s i f   e t   a l . ,   “ A d v a n c e m e n t s   a n d   p ro s p e c t s   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   i n   m e d i c a l   d i a g n o s t i c s :   u n v e i l i n g   t h e   f u t u r e   o f   d i a g n o s t i c   p r e c i s i o n , ”   A r c h i v e s   o f   Co m p u t a t i o n a l   M e t h o d s   i n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   3 2 ,   n o .   2 ,   p p .   8 5 3 – 8 8 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 8 3 1 - 024 - 1 0 1 4 8 - w.   [3 ]   Y .   E .   I.   E l - Bo u z a i d i   a n d   O .   A b d o u n ,   “ A d v a n c e s   i n   a rt i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   f o r   a c c u ra t e   a n d   t i m e l y   d i a g n o s i s   o f  CO V ID - 1 9 :     a   c o m p r e h e n s i v e   re v i e w   o f  m e d i c a l   i m a g i n g   a n a l y s i s , ”   S c i e n t i f i c   A f r i c a n ,   v o l .   2 2 ,   p .   e 0 1 9 6 1 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s c i a f . 2 0 2 3 . e 0 1 9 6 1 .   [4 ]   L .   A l z u b a i d i   e t   a l . ,  R e v i e w   o f   d e e p   l e a r n i n g :  c o n c e p t s ,   CNN  a r c h i t e c t u r e s ,   c h a l l e n g e s ,   a p p l i c a t i o n s ,   f u t u r e   d i r e c t i o n s ,   v o l .   8 ,     n o .   1 .   S p ri n g e r  In t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 1 .   [5 ]   S .   R a z a v i ,   “ D e e p   l e a rn i n g ,   e x p l a i n e d :   F u n d a m e n t a l s ,   e x p l a i n a b i l i t y ,   a n d   b ri d g e a b i l i t y   t o   p ro c e s s - b a s e d   m o d e l l i n g , ”   E n v i r o n m e n t a l   M o d e l l i n g   & a m p ;  S o f t w a r e ,   v o l .   1 4 4 ,   p .   1 0 5 1 5 9 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n v s o f t . 2 0 2 1 . 1 0 5 1 5 9 .   [6 ]   D .   S a l m a n ,   C.   D i r e k o g l u ,   M .   K u s a f ,   a n d   M .   F a h ri o g l u ,   “ H y b ri d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l s   fo r   t i m e   s e ri e s   f o r e c a s t i n g   o f   s o l a r  p o w e r, ”   Ne u r a l   Co m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   1 6 ,   p p .   9 0 9 5 – 9 1 1 2 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 024 - 0 9 5 5 8 - 5.   [7 ]   M .   T .   H o s a i n ,   J .   R.   J i m ,   M .   F .   M ri d h a ,   a n d   M .   M .   K a b i r,   “ E x p l a i n a b l e   A I  a p p r o a c h e s   i n   d e e p   l e a r n i n g :   A d v a n c e m e n t s ,   a p p l i c a t i o n s   a n d   c h a l l e n g e s , ”   Co m p u t e r s   a n d   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 1 7 ,   p .   1 0 9 2 4 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p e l e c e n g . 2 0 2 4 . 1 0 9 2 4 6 .   [8 ]   M .   S .   A l   R e s h a n ,   S .   A m i n ,   M .   A .   Z e b ,   A .   S u l a i m a n ,   H .   A l s h a h ra n i ,   a n d   A .   S h a i k h ,   “ A   ro b u s t   h e a rt   d i s e a s e   p r e d i c t i o n   s y s t e m   u s i n g   h y b ri d   d e e p   n e u ra l   n e t w o rk s , ”   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 2 1 5 7 4 – 1 2 1 5 9 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e s s . 2 0 2 3 . 3 3 2 8 9 0 9 .   [9 ]   A .   Ra t h ,   D .   M i s h ra ,   G .   P a n d a ,   S .   C.   S a t a p a t h y ,   a n d   K .   X i a ,   “ I m p r o v e d   h e a r t   d i s e a s e   d e t e c t i o n   f r o m   E CG   s i g n a l   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   b a s e d   e n s e m b l e   m o d e l , ”   S u s t a i n a b l e   Co m p u t i n g :  In f o r m a t i c s   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   3 5 ,   p .   1 0 0 7 3 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s u s c o m . 2 0 2 2 . 1 0 0 7 3 2 .   [1 0 ]   R.   Z h a n g ,   Q .   Z o n g ,   L .   D o u ,   X .   Z h a o ,   Y .   T a n g ,   a n d   Z .   L i ,   “ H y b ri d   d e e p   n e u ra l   n e t w o rk   u s i n g   t ra n s fe r  l e a r n i n g   fo r   E E G   m o t o r   i m a g e ry   d e c o d i n g , ”   B i o m e d i c a l   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   Co n t r o l ,   v o l .   6 3 ,   p .   1 0 2 1 4 4 ,   J a n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 0 . 1 0 2 1 4 4 .   [1 1 ]   A .   N a z i r  e t   a l . ,   “ A   d e e p   l e a rn i n g - b a s e d   n o v e l   h y b ri d   CN N - L S T M   a r c h i t e c t u r e   fo r   e ff i c i e n t   d e t e c t i o n   o f   t h r e a t s   i n   t h e   I o T   e c o s y s t e m , ”   A i n   S h a m s   E n g i n e e r i n g   J o u r n a l ,   v o l .   1 5 ,   n o .   7 ,   p .   1 0 2 7 7 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a s e j . 2 0 2 4 . 1 0 2 7 7 7 .   [1 2 ]   H .   E l - S o f a n y ,   B.   B o u a l l e g u e ,   a n d   Y .   M .   A .   E l - L a t i f ,   “ A   p ro p o s e d   t e c h n i q u e   fo r   p r e d i c t i n g   h e a rt   d i s e a s e   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h m s   a n d   a n   e x p l a i n a b l e   A I   m e t h o d , ”   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 024 - 74656 - 2.   [1 3 ]   G .   S .   B h a v e k a r,   A .   D a s   G o s w a m i ,   C.   P .   V a s a n t ra o ,   A .   K .   G a i k w a d ,   A .   V   Z a d e ,   a n d   H .   V y a w a h a r e ,   “ H e a rt   d i s e a s e   p r e d i c t i o n   u s i n g   m a c h i n e   l e a rn i n g ,   d e e p   L e a r n i n g   a n d   o p t i m i z a t i o n   t e c h n i q u e s - A   s e m a n t i c   r e v i e w , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 3 ,   n o .   3 9 ,   p p .   8 6 8 9 5 – 8 6 9 2 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 024 - 19680 - 0.   [1 4 ]   P .   Ra n i   e t   a l . ,   “ A n   e x t e n s i v e   r e v i e w   o f  m a c h i n e   l e a rn i n g   a n d   d e e p   l e a rn i n g   t e c h n i q u e s   o n   h e a r t   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   a n d   p r e d i c t i o n , ”   A r c h i v e s   o f   Co m p u t a t i o n a l   M e t h o d s   i n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   3 1 ,   n o .   6 ,   p p .   3 3 3 1 – 3 3 4 9 ,   M a r.   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 8 3 1 - 024 - 1 0 0 7 5 - w.   [1 5 ]   C.   Z h o u   e t   a l . ,   “ A   c o m p r e h e n s i v e   re v i e w   o f   d e e p   l e a rn i n g - b a s e d   m o d e l s   fo r  h e a rt   d i s e a s e   p r e d i c t i o n , ”   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   R e v i e w ,   v o l .   5 7 ,   n o .   1 0 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 6 2 - 024 - 1 0 8 9 9 - 9.   [1 6 ]   R.   S a i d i ,   W .   B o u a g u e l ,   a n d   N .   E s s o u s s i ,   “ H y b ri d   f e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o d   b a s e d   o n   t h e   g e n e t i c   a l g o ri t h m   a n d   p e a r s o n   c o rr e l a t i o n   c o e ffi c i e n t , ”   i n   M a c h i n e   L e a r n i n g   P a r a d i g m s :  T h e o r y   a n d   A p p l i c a t i o n ,   S p ri n g e r   In t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 1 8 ,   p p .   3 – 24.   [1 7 ]   S .   A b u t ,   H .   O k u t ,   a n d   K .   J .   K a l l a i l ,   “ P a ra d i g m   s h i ft   f r o m   a r t i f i c i a l   n e u ra l   n e t w o rk s   ( A N N s )  t o   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s   (D CN N s )  i n   t h e   fi e l d   o f   m e d i c a l   i m a g e   p ro c e s s i n g , ”   E x p e r t   S y s t e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 4 4 ,   p .   1 2 2 9 8 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 2 3 . 1 2 2 9 8 3 .   [1 8 ]   T .   E rs a v a s ,   M .   A .   S m i t h ,   a n d   J .   S .   M a t t i c k ,   “ N o v e l   a p p l i c a t i o n s   o f   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s   i n   t h e   a g e   o f   t ra n s fo r m e r s , ”   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 024 - 6 0 7 0 9 - z.   [1 9 ]   B.   L i n d e m a n n ,   T .   M ü l l e r,   H .   V i e t z ,   N .   J a z d i ,   a n d   M .   W e y ri c h ,   “ A   s u rv e y   o n   l o n g   s h o rt - t e r m   m e m o r y   n e t w o rk s   fo r   t i m e   s e ri e s   p r e d i c t i o n , ”   P r o c e d i a   CIR P ,   v o l .   9 9 ,   p p .   6 5 0 – 6 5 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p ro c i r. 2 0 2 1 . 0 3 . 0 8 8 .   [2 0 ]   J .   Ch a i ,   H .   Z e n g ,   A .   L i ,   a n d   E .   W .   T .   N g a i ,   “ D e e p   l e a r n i n g   i n   c o m p u t e r  v i s i o n :   A   c ri t i c a l   r e v i e w   o f  e m e r g i n g   t e c h n i q u e s   a n d   a p p l i c a t i o n   s c e n a ri o s , ”   M a 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 .   6 ,   p .   1 0 0 1 3 4 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m l w a . 2 0 2 1 . 1 0 0 1 3 4 .   [2 1 ]   M .   M .   H o s s a i n   e t   a l . ,   “ Ca rd i o v a s c u l a r  d i s e a s e   i d e n t i f i c a t i o n   u s i n g   a   h y b ri d   CN N - L S T M   m o d e l   w i t h   e x p l a i n a b l e   A I, ”   In f o r m a t i c s   i n   M e d i c i n e   U n l o c k e d ,   v o l .   4 2 ,   p .   1 0 1 3 7 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i m u . 2 0 2 3 . 1 0 1 3 7 0 .   [2 2 ]   U .   K .   N a n n a p a n e n i ,   V .   K .   K o n e n i ,   Y .   S .   R e d d y ,   a n d   J .   N a l a b o t h u ,   “ A   H y b ri d   M o d e l   fo r   H e a r t   D i s e a s e   P re d i c t i o n   U s i n g   D e e p   N e u ra l   N e t w o rk , ”   i n   2 0 2 3   1 4 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   Co m p u t i n g   Co m m u n i c a t i o n   a n d   Ne t w o r k i n g   T e c h n o l o g i e s   ( IC CCN T ) ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c c c n t 5 6 9 9 8 . 2 0 2 3 . 1 0 3 0 6 6 2 0 .   [2 3 ]   X .   Z h a o ,   L .   W a n g ,   Y .   Z h a n g ,   X .   H a n ,   M .   D e v e c i ,   a n d   M .   P a r m a r,   “ A   r e v i e w   o f  c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk s   i n   c o m p u t e r   v i s i o n , ”   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   R e v i e w ,   v o l .   5 7 ,   n o .   4 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 6 2 - 024 - 10721 - 6.       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       V e n k at a  K r i s h n a   G an d i k o t a          t he   M . S c .   d e g r e e   i n   M a t h e m a t i c s   f r o m   C e n t r a l   U ni v e r s i t y ,   H y de r a ba d ,   I ndi a ,   i n  2003   a nd  t h e   M . T e c h.   de g r e e   i n   C o m put e r   S c i e nc e   a n d  D a t a   P r o c e s s i ng   f r o m   I ndi a n  I ns t i t u t e   o f   T e c hno l o gy   K ha r a g pur ,   I ndi a   i n  2007 ,   r e s pe c t i v e l y .   C ur r e nt l y ,   H e   i s   w o r k i ng   a s   a n  a s s i s t a nt   pr o f e s s o r   i n  t he   d e pa r t m e nt   o f   C o m put e r     S c i e nc e   a nd   E n g i n e e r i ng   w i t h   s p e c i a l i z a t i o n  a r t i f i c i a l   i nt e l l i g e nc e   a n d  m a c hi ne   l e a r n i ng   a t   P r a s a d   V .   P o t l ur i   S i d dha r t ha   I ns t i t ut e   o f   T e c hno l o gy ,   V i j a y a w a d,   A ndhr a   P r a de s h .   H i s   r e s e a r c h  a r e a   i nc l ud e s   m a c hi n e   l e a r n i ng   a nd   de e p  l e a r n i ng .   H e   c a n  b e   c o nt a c t e d  a t   e m a i l :   v kr i s h na @ pv ps i d dha r t ha . a c . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a n  J   E l e c   E ng  &   Co m p  S c i ,   V o l .   43 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 26 :  940 - 946   946     M r s .   P o n n am   L a l i t h a          i s   w o r k i ng   a s   A s s t .   p r o f e s s o r   i n   t he   D e pa r t m e nt   o f   C S E - C y s ,   D S   a nd   A I & D S   a t   V N R   V J I E T ,   H y de r a b a d.   H a v i ng   9  y e a r s   o f   t e a c hi ng   e xpe r i e n ce.   S he   ha d  p ub l i s he d   pa pe r s   i n   I nt e r na t i o na l   J o ur na l s .   S he   ha d   a t t e nde d  m a ny   w o r ks ho ps ,   c o n f e r e nc e s .   H e r   t e a c hi ng   a r e a s   a r e   i nf o r m a t i o n  s e c ur i t y ,   c o m p ut e r   n e t w o r k s ,   d a t a   b a s e   m a na g e m e nt   s y s t e m s ,   o pe r a t i ng   s y s t e m s ,   s o f t w a r e   t e s t i ng ,   da t a   w a r e   ho us i ng   a nd   d a t a   m i ni ng ,   a nd   py t ho n  pr o g r a m m i ng .   H e r   r e s e a r c h   i n t e r e s t s   a r e   d a t a   s c i e nc e ,   i nf o r m a t i o n   r e t r i e v a l   s y s t e m s ,   da t a b a s e   m a n a g e m e nt   s y s t e m s ,   a n d  m a c hi n e   l e a r n i ng .   S he   c a n   be   c o nt a c t e d  a t   e m a i l :   L a i t h a _p @v nr v j i e t . i n .       D r .   A s h o k   R e d d y   K an d u l a          r e c e i v e d  t he   B . T e c h .   d e g r e e   i n  C o m put e r   S c i e n c e   a nd   E ng i n e e r i ng   f r o m   S S I T ,   G a ng a r a m   i n   2009 .   H e   r e c e i v e d  t he   M .   T e c h   de g r e e   i n   C o m put e r   S y s t e m s   a nd   E ng i ne e r i ng   f r o m   T R R   C o l l e g e   o f   E ng i ne e r i ng ,   H y de r a b a d   i n  2011   a nd  P h. D .   i n   C o m put e r   S c i e nc e   a nd  E ng i ne e r i ng   D e pa r t m e nt   f r o m   A nna m a l a i   U ni v e r s i t y   i n  2024 .   H e   h a s   b e e n   w o r k i ng   i n   t h e   G ud l a v a l l e r u   E ng i ne e r i ng   C o l l e g e   s i nc e   20 12.   C ur r e n t l y ,   H e   i s   a n   a s s i s s t a nt   pr o f e s s o r   a t   t h e   D e p a r t m e n t   o f   A I & D S   i n  S e s ha d r i   R a o   G ud l a v a l l e r u  E ng i ne e r i ng   C o l l e g e .   H i s   s p e c i a l i z a t i o ns   i nc l ude   d i g i t a l   i m a g e   p r o c e s s i ng ,   m a c hi n e   l e a r n i ng ,   a nd  de e p  l e a r n i ng ,   I o T .   H e   c a n  be   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   a s ho kr e ddy . ge c @g m a i l . c o m .       R agh av am s i   D av u l u r i           r e c e i v e d   t he   B . T e c h .   d e g r e e   i n   I nf o r m a t i o n  T e c hnol og y   f r o m   B e l l a r y   E ng i ne e r i ng   C o l l e g e   i n   20 03 .   S he   r e c e i v e d   t he   M . T e c h .   de g r e e   i n   C o m put e r   S y s t e m s   a n d  N e t w o r k s   f r o m   D r .   M . G . R   D e e m e d  U ni v e r s i t y   i n  200 6.   C ur r e nt l y   S he   h a s   b e e n   w i t h   S e s ha d r i   R a o   G udl a v a l l e r u  E ng i n e e r i ng   C o l l e g e   s i nc e   201 0.   S he   h a s   c o m pl e t e d  P h. D .   i n  C o m put e r   S c i e nc e   a n d  E ng i n e e r i ng   D e p a r t m e n t   a t   A nna m a l a i   U ni v e r s i t y   i n  t he   y e a r   2 023 .   S he   ha s   p ub l i s he d   6   p a pe r s   i n  i n t e r na t i o na l   c o nf e r e nc e s   a nd   j o ur n a l s .   H e r   r e s e a r c h  i nt e r e s t   i nc l ud e s   i m a g e   p r o c e s s i ng ,   m o bi l e   a d - h o c   ne t w o r ks ,   a nd  b i g   da t a   a na l y t i c s .   S h e   c a n   be   c o nt a c t e d  a t   e m a i l :   r a a g a . v a m s i @g m a i l . c o m .       D r .   R .   K an c h an a          r e c e i v e d   t h e   B . E .   de g r e e   i n  E l e c t r o ni c s   a nd  C o m m uni c a t i o n s   E ng i ne e r i ng   f r o m   M a dr a s   U ni v e r s i t y ,   I ndi a ,   i n  2002 ,   t h e   M . E .   de g r e e   i n   C o m put e r   a nd   C o m m uni c a t i o n  f r o m   A nna   U n i v e r s i t y ,   I ndi a   i n   20 04  a nd   t he   do c t o r a l   de g r e e   f r o m   V e l l o r e   I ns t i t u t e   o f   T e c hno l o gy ,   C he nn a i ,   I ndi a   i n   2022 .   S h e   i s   ha v i ng   22y e a r s   o f   bo t h  t e a c hi ng   a nd   r e s e a r c h  e xp e r i e nc e .   H e r   a r e a   o f   i n t e r e s t   i nc l ud e s   i m a g e   p r o c e s s i n g ,   m a c hi ne   l e a r ni ng ,   de e p  l e a r n i ng ,   a nd   f uz z y   l og i c .   S he   c a n   be   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   dr k a nc ha n a r @v e l t e c h . e d u. i n .       V i s h n u p r i y a  B o r r a           r e c e i v e d   t h e   M . T e c h.   d e g r e e   i n  C y be r   S e c u r i t y   a nd  D i g i t a l   F o r e ns i c s   f r o m   K o ne r u   L a ks hm a i a h   E duc a t i o n  F o unda t i o n  D e e m e d   t o   b e   U ni v e r s i t y ,   V a dde s w a r a m ,   I ndi a   i n   20 20 .   C u r r e n t l y ,   s h e   i s   a s s i s t a nt   p r o f e s s o r   a t   t he   K o ne r u  L a ks hm a i a h   E duc a t i o n   F o unda t i o n  D e e m e d   t o   be   U n i v e r s i t y   i n  C S E   de p a r t m e nt   w i t h   e xpe r i e nc e   o f   3 . 5   y e a r s   i n  A c a de m i c s .   H e r   s pe c i a l i z e d  d e l i v e r y   e xpe r t i s e   i n  he r   a r e a s   o f   i nt e r e s t   s uc h  a s   bi g   da t a   a na l y t i c s ,   c l o ud  s e c ur i t y ,   n e t w o r k   s e c u r i t y ,   c r y pt o g r a ph y ,   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e nc e ,   da t a ba s e   s e c ur i t y ,   a n d   da t a b a s e   m a na g e m e n t   s y s t e m s .   S he   h a s   f o ur   r e s e a r c h  p ubl i c a t i o ns ,   t w o   i n  S c o pus   i nd e xe d   j o ur na l s ,   o ne   i n   W e b   o f   S c i e nc e   i nde x e d   j o ur n a l   a n d  a no t h e r   o ne   i n  t h e   U G C   C a r e   j o ur na l .   S h e   a t t e n de d   o ne   I nt e r na t i o na l   C o nf e r e nc e .   S he   h a s   M i c r o s o f t   o nl i n e   c o ur s e   c e r t i f i c a t i o n .   S he   c a n  b e   c o nt a c t e d  a t   e m a i l :   v i s hnup r i y a b@kl uni v e r s i t y . i n .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.