I n t e r n at ion al   Jou r n a l   of   I n f o r m at ics   an d   Com m u n icat ion   T e c h n ol ogy  ( I J - I CT )   Vo l .   15 ,   N o .   3 ,  S e p t e m b e r   20 26 ,   pp.   1016 ~ 1025   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 15 i 3 . pp 10 16 - 1025             1016       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   AI - p ow e r e d  c ar d io v as c u la r  r i s k  p r e d ic t io n  u s in g  d e e p     le ar n in g i m age s i n  IoT - b lo c k c h ai n  sy st e m s       De e p ik a  P r ab h a k a r ,   Agus t h iyar   Ram u   D e pa r tm e nt   of  C o mput e r  S c i e n c e  a nd A ppl i c a ti o ns , S R M   I ns ti tu te   of  S c i e n c e  a nd  T e c hn o l o g y ,  C h e nna i,  I ndi a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d   No v   5,   2025   R e vi s e d  A pr   21,   2026   A c c e pt e d  M a y   17,   2026       T h e  i n c r e as i n g   p r e v a l e n ce  o f   c ard i o v as cu l ar   d i s e as e s   (CV D s )  n ece s s i t at e s   t h e   d ev e l o p men t   o f  i n t el l i g en t ,   s ec u r e ,   a n d   s c al ab l e  d i ag n o s t i c   s y s t em s   c ap ab l e  o f  a ccu rat e   a n d   e ar l y   d i s e as e   p r e d i c t i o n .   T h e  i m p o rt an ce   o f  t h i s   re s e ar ch   i s   t o   d e v el o p   a  r o b u s t   an d   s e cu r e   s y s t em  fo r  p re d i c t i n g   CV D   r i s k   fro m  ec h o c ard i o g ra m   i m ag i n g   i n t eg rat ed   w i t h i n   a n   i n t e rn e t   o f  t h i n g s   (Io T )  framew o rk   an d   e n h an ced   b y   b l o ck c h a i n   t ec h n o l o g y .   D u e   t o   n o n - i n v as i v e   fe at u r e   i d en t i fi c at i o n   p ro b l em s   an d   d i me n s i o n a l i t y ,   p re d i c t i o n   a ccu racy   i s   de g rad ed   d u e   t o   h i g h e r   fal s e  p o s i t i v e s ,   w h i c h   l e a d s   t o   l o w e r   p reci s i o n   a n d   rec al l   rat e s .   T o   r e s o l v e   t h i s   p ro b l em,   i m p l eme n t   A I - p o w e r ed   CV D   ri s k   p re d i c t i o n   b as e d   o n   s m art - fe at u r ed   d ee p   l e ar n i n g   i n   E c h o c ar d i o g ra m   i m ag e s   fo r  an   Io T - b l o c k ch ai n   e n v i r o n men t .   T h e   f i rs t   p h as e   co n t ai n s   d at a  an al y s i s   ec h o c ard i o - d at as e t   v i s i o n   t ran s fo r m at i o n   t ech n i q u e   i s   f u n c t i o n al   t o   f i n d   t h e   ri s k   l ev e l   o f  t h e   d i s e as e .   T h e  ad ap t i v e   g au s s i an   f i l t e r   i s   ap p l i e d   f o r   n o r m al i zat i o n   p ro ce s s   an d   d e s i g n   a  s p re a d - s p ec t ral   c a n n y   e d g e   mo rp h o l o g i c a l   s eg m en t at i o n   an d   SU RF - s c al ed   i n v ar i an t   fe at u r e   s e l ec t i o n   f o r  d i me n s i o n a l i t y   s c a l i n g .   T h en ,   v i s u a l   g eo me t r y   n e t w o r k   (V G N et )   c o n v o l u t i o n al   n eu ral   n e t w o rk   ( CN N )   i s   ap p l i ed   f o r  d i s e as e  c l as s i fi c at i o n .     I n   s eco n d   p h as e,   t h e   a d v a n ce d   b l o c k ch ai n   t ec h n o l o g y   w i l l   p ro v i d e   a  d ecen t ral i z ed   a n d   i mmu t ab l e  r ec o r d   o f   p at i en t   d at a,   t h e r e b y   en s u ri n g   d at a   i n t eg ri t y   an d   s ec u r i t y .   T h e   p ro p o s e d   s y s t em   p ro d u ce s   h i g h e r  p e rf o r m an ce   b y   an al y s i n g   t h e   s e n s i t i v i t y   s p ec i f i c i t y   as   w el l   b y   en s u ri n g   t h e   d i s e as e  d e t ec t i o n   l ev e l .   T h e   b l o c k ch ai n   p ro v i d e s   h i g h e r   s ecu ri t y   t o   s afe   i n   r e p o s i t o r y   f o r   i m ag e   d at a  fo r  c arr y i n g   s en s i t i v e   d at a  w i t h   a  p l at fo rm   f o r  s h ari n g   a n d   v al i d at i n g   p r e d i c t i v e  i n s i g h t s   amo n g   h e al t h c ar e  p ro v i d e rs ,   r e s e ar c h e rs ,   a n d   p at i e n t s ,   t h u s   fo s t e r i n g   c o l l ab o rat i v e   h e al t h c ar e   e ff o rt s .   K e y w o r d s :   C a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e   De e p  l e a r ni ng   E c h o c a r d i o gr a m   im a g i ng   I n t e r n e t   o f   t hi n gs   P r e d i c t i o n   VG Ne t - C NN   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   De e p i k a   P r a bh a ka r   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  A pp li c a t i o n s ,   S R M   I n s t i t ut e   o f   S c i e n c e   a n d  T e c hn o l o g y   R a m a pur a m ,   C h e nn a i ,   I n d i a   E m a i l :  dp5823 @ s r mi s t . e du. i n       1.   I NT RODU C T I ON   C a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e s   ( C VD s )   r e m a i n  t h e   l e a d i n g  c a us e   o f   de a t h   g l o b a ll y ,   a c c o un t i n g  f o r   a n  e s t i m a t e d  17. 9  m i ll i o n   li ve s   e a c h   y e a r ,   a c c o r di n g  t o   t h e   W o r l d  H e a l t h   Or ga ni z a t i o n   ( W HO ) .   E a r l y   d i a g n o s i s   a n d  e f f e c t i v e   m o ni t o r i n g  a r e   c r i t i c a l   i n   mi t i ga t i n g  th e   m o r t a l i t y   a n d  m o r bi d i t y   a s s o c i a t e d  wi t h   C VD s .   Am o ng   t h e   di a g n o s t i c   too l s   a va i l a bl e ,   e c h o c a r d i o gr a phy   pr o vi de s   a   n o n - i nva s i ve   a n d  r e a l - t i m e   vi e w  i n t o  c a r di a c   h e a l t h   [ 1] – [ 6] .   H o we v e r ,   de s pi t e   i t s   e f f e c t i v e n e s s ,   t h e   i n t e r pr e t a t i o n   o f   e c h o c a r d i o gr a m   i m a ge s   i s   o f t e n  c h a ll e n g e d  by   s u bj e c t i vi t y ,   v a r i a bi li t y   a m o n g  o pe r a to r s ,   a n d  hi g h - d i m e ns i o n a l   im a ge   f e a t ur e s   t h a t   c om p li c a t e   a uto m a t i c   a n a ly s i s   [ 7] – [ 12] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       AI - pow e r e d  c ar diova s c ular   dis e a s e   r is k   pr e diction  bas e d  on  s mar t - f e atur e d  de e p   …   ( De e pika  P r abhak ar )   1017   R e c e n t   a dv a nc e s   i n   a r t i f i c i a l   i n t e ll i g e n c e   ( A I )   a nd  de e p  l e a r ni ng   h a v e   o pe n e d  n e w  po s s i bil i t i e s   i n  m e d i c a l   im a g i ng  f o r   a u to m a t i n g  d i s e a s e   de t e c t i o n   w i t h   h i g h e r   a c c ur a c y .   P a r t i c u l a r ly ,   c o nv o l ut i o na l   ne ur a l   n e t wo r ks   ( C NN s )   h a v e   de m o n s t r a t e d  s i g nif i c a n t   pr o m i s e   i n  im a ge - b a s e d  d i a g n o s t i c s   [ 13] – [ 18] .   H owe v e r ,   in  t h e   c o n t e x t  o f   e c h o c a r d i o gr a m   a n a ly s i s ,   c h a ll e n ge s   s uc h   a s   n o n - d i s t i n c t   f e a t ur e   l o c a l i z a t i o n ,   hi g h - d i m e n s i o na l   da t a ,   a n d  t h e   r i s k  o f   f a l s e   po s i t i v e s   hi n de r   pe r f o r m a n c e   a n d  r e l i a bi li t y   [ 19] – [ 22] .   M o r e o v e r ,     t h e   gr o wi n g  c o n c e r n   o v e r   da t a   pr i v a c y   a n d  s e c ur i t y   i n   h e a l t h c a r e   s y s t e m s   c a l l s   f o r   t r us t w o r thy   da t a   m a n a ge m e n t   f r a m e wo r ks   [ 23] – [ 27] .   T o  a ddr e s s   t h e s e   c ha l l e nge s ,   t hi s   r e s e a r c h   pr o p os e s   a n   A I - po we r e d  s y s t e m   t h a t  i n t e gr a t e s   s m a r t - f e a t ur e d  de e p  l e a r ni ng  w i t h   i n t e r n e t   o f   t hi n g s  ( I oT )   de vi c e s   a n d  bl o c kc h a i n  t e c hn o l o g y .   E c h o c a r d i o gr a phi c   da t a   c o l l e c t e d  f r o m   I o T - e n a bl e d  m e d i c a l   im a g i n g  de vi c e s   a r e   pr o c e s s e d  us i ng  a n   a d va n c e d  de e p   l e a r ni ng   a r c hi t e c t ur e ,   n a m e d  vi s ua l   g e o m e t r y   ne t wor k   c onv o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wo r k   ( VGN et - C NN ) ,   de s i gn e d  f o r   hi g h - pr e c i s i o n   c l a s s i f i c a t i o n .   P r i o r   to  c l a s s if i c a t i o n ,   a   n o v e l   s pr e a d - s pe c t r a l   c a nny   e dge   m o r pho l o g i c a l  s e g m e n t a t i o n   a n d  s pe e de d - up  r o b us t  f e a t ur e s   ( S U R F ) - s c a l e d  i nva r i a n t   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d  i s   i nt r o duc e d   to  e nh a n c e   f e a t ur e   e x t r a c t i o n   a n d  r e duc e   d i m e n s i o na l i t y ,   t h us   i m pr o vi n g  a c c ur a c y   a n d  c o m p ut a t i o n a l   e f f i c i e nc y ,   a s   s h o w n   i n   F i gu r e   1.   I n   pa r a l l e l ,   bl o c kc h a i n   i s   i n t e gr a t e d  i n t o   t h e   s y s t e m   t o   e n s ur e   da t a   i n t e gr i t y ,   t r a n s pa r e n c y ,   a n d   s e c u r i t y .   B y   c r e a t i n g  a   de c e n t r a l i z e d  l e dge r   o f   pa t i e n t   e c h o c a r di o gr a m   r e c o r ds   a n d  d i a g n o s t i c   out c o m e s ,   bl o c kc h a i n  n o t  o nl y   pr ot e c t s   pa t i e n t   c o nf i d e n t i a l i t y   b ut   a l s o   e n a bl e s   s e c ur e   da t a   s h a r i n g  a m o n g  s t a ke h o l de r s ,   i nc l ud i ng  h e a l t h c a r e   pr o f e s s i o n a l s   a n d  r e s e a r c h e r s .   T hi s   pr o m ot e s   a   c o l l a b o r a t i v e   h e a l t h c a r e   e c o s y s t e m   wh e r e   pr e d i c t i ve   i n s i g h t s   c a n   b e   r e l i a bly   v a li da t e d  a n d  a c c e s s e d.           F i gur e   1 .   P r o g r e s s i v e   a n a ly s i s   o f   e c h o c a r d i o gr a m       2.   RE L AT E D  WORK   C VD   i s   c o n s i de r e d  t h e   l e a d i ng  c a us e   o f   de a t h   w o r l dw i de .   A   m e t h o d  b a s e d  o n   m a c hi ne   l e a r ni ng   ( M L )   f o r   c a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e   d i a g n o s i s   ( M a L C a DD )   i s   pr o p o s e d  to  e f f e c t i v e ly   pr e d i c t   c a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e   w i t h   hi g h   a c c ur a c y .   S pe c i f i c a ll y ,   t h e   f r a m e wo r k  f i r s t   a ddr e s s e s   m i s s i ng  va l u e s   a n d  da t a   i m ba l a n c e   [ 1] .   T h e n ,   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   do n e   u s i ng  f e a t ur e   im po r t a n c e   t e c hni que s .   F i na ll y ,   a   c o m bi na t i o n   o f   l o g i s t i c   r e gr e s s i o n   a n d  K - n e a r e s t   c l a s s i f i e r s   i s   pr o p o s e d  to   a c hi e ve   e v e n   hi g he r   pr e d i c t i o n   a c c ur a c y .   Ho we v e r ,   t h e   i n t e gr i t y   o f   t h e   pr o c e s s   i s   hi g h   a n d  t h e   s to r a ge   r a n ge   i s   w i de .   ML   t e c h ni que s   a r e   e x t r e m e ly   u s e f u l   i n   m e d i c i ne ,   e n a bli ng  f a s t e r   a n d  m o r e   a c c ur a t e   di a g n o s i s   o f   h e a r t  di s e a s e   [ 2] .   H o we v e r ,   b ot h   ge ne r a te  r o b us t   a n d  e f f e c t i v e   f e a t ur e s   f r o m   t h e   da t a ,   whi c h   c a n   t h e n   be   us e d  i n   pr e d i c t i v e   m o de l s .   B ot h   p r o c e s s e s   pr e s e n t   n u m e r o us   c h a ll e n ge s   whe n   de a l i ng  w i t h   l a r ge   a n d  c o m p l e x   da t a   s e t s .   I n   r e c e n t   y e a r s ,   w i t h   t h e   i nc r e a s i ng  pr e va l e n c e   o f   s u b - h e a l t h ,   hi g h   r i s k  pr e d i c t i o n   o f   C V D   ha s   b e c o m e   m o r e   i m po r t a n t  a n d  ur ge n t   i n   t h e   m e d i c a l   f i e l d  [ 3] .   T h e y   pr o p o s e   a   c o m p l e t e ,   f u ll y - f l e dge d  m o de l   c a l l e d  De e p  R i s k  b a s e d  o n   t h e   a tt e n t i o n a l   m e c h a ni s m   a n d  de e p  n e ur a l   n e t wo r k   ( DN N) .   T o  i n t e gr a t e s   h e t e r o ge n e o us   a n d  t e m po r a l ly   s o r t e d  c l i n i c a l   d a t a   to   ul t i m a t e l y   pr e d i c t   t h e   pa t i e n t ’ s  C VD   r i s k.   Ho we v e r ,   t hi s   m o de l   i s   c o m put a t i o n a ll y   e x p e n s i ve   a n d  l e s s   r e l iabl e .   A s   C VD   r e m a i ns   o n e   o f   t h e   l e a d i ng  c a us e s   o f   de a t h   wo r l dw i de ,   s o phi s t i c a t e d  pr e di c t i v e   m o de l s   a r e   n e e de d  f o r   e a r l y   de t e c t i o n   a n d  pr e v e n t i o n   [ 4] .   T h i s   pa pe r   ut i li z e s   v a r i o us   ML   a l go r i t hm s   t o   e v a l ua t e   t h e   a c c ur a c y   a n d  pe r f o r m a n c e   o f   t h e s e   m o de l s .   Ho we v e r ,   t h e   s udde n   l o s s   o f   h e a r t   a c t i vi t y ,   b r e a t hi ng,   a n d  c o n s c io us n e s s   c a n   b e   f a t a l   if   n o t  t r e a t e d  i mm e d i a t e l y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 26 :  1016 - 1025   1018   De e p  l e a r ni ng - b a s e d  m o de l s   i n  c l i n i c a l   i nf o r m a t i c s   a r e   ut i li z e d  t o   p r e di c t   a n d  d i a g n o s e   C VD .   On e   s uc h   m o de l   i s   pr o p o s e d  us i n g  a   DN N  t o   p r o vi de   e a r l y   pr e d i c t i o n   o f   C VD   w i t h   r e gr e s s i o n   m e t h o ds   [ 5] .   T h e   d i s e a s e   c a n   i nhi b i t   bl o o d  f l o w  to  t h e   l e g s   a n d   a r m s ,   r e s u l t i n g  i n   pa i n   a n d  ot h e r   s y m pt o m s .   Al t h o ugh  n u m e r o us   e f f o r t s   h a v e   b e e n   m a de   to   m i t i ga t e   C VD   pr o gr e s s i o n ,   i t   r e m a i ns   t h e   l e a d i ng  c a us e   o f   de a t h   i n   m o s t   n a t i o n s   wo r l dw i de .   Al t h o ugh   pot e n t i a l   g e n e t i c   bio m a r ke r s   f o r   pr e di c t i n g  C VD   e f f e c t s   h a s   b e e n   e s t a bli s he d,   hi g h - t h r o ugh put   t e c h n o l o g i e s   f o r   t a r ge t i n g  ge n o mi c   da t a   [ 6] .   T h e   s y s t e m s   a n d  t e c hn o l o g i e s   po t e n t i a ll y   d i s c us s e d  i n   t hi s   s pe c i a l   i s s ue   m a y   a s s i s t   i n   pa t i e n t s   w i t h   t h e   m a n a ge m e n t   o f   C VD .   Ne v e r t h e les s ,   o n e   c h a ll e n g e   r e m a i ns   t h a t  m a y   r e s u l t   i n   l o n g - t e r m   phy s i c a l   d i s a bil i t y   i n   s ur vi v o r s   o f   e i t h e r   a   h e a r t   a tt a c k  or   s t r o ke .     He a r t   di s e a s e   r e m a i ns   o n e   o f   t h e   l e a d i ng  c a us e s   o f   de a t h   gl o b a ll y ,   a n d  e c h o c a r d i o gr a phy   i s   t h e   m o s t   c o m m o n   m o da l i t y   i n   d i a g n o s i n g  h e a r t   d i s e a s e .   T o   pa r t i c u l a r   c h a ll e n g e s ,   t hi s   pr o j e c t   h a s   t h e   go a l   o f   de v e l o p i ng  a d va n c e d  de e p  l e a r ni ng  m o de l s   t h a t   c a n   a uto m a t i c a l ly   c l a s s i f y   h e a r t   d i s e a s e   f r o m   e c h o c a r d i o gr a phi c   da t a   [ 7] .   De s p i t e   t h e   c h a ll e n g e s   h e a r t   di s e a s e   t y p i c a l ly   b r i ngs ,   c h r o ni c   l o n g - t e r m   c a r e   i s   f r e qu e n t l y   r e qu i r e d  t h a t   m a y   r e qu i r e   pr o l o n ge d  s t a y s   i n   a   h o s p i t a l   s y s t e m .   A   t h r e e - d i m e n s i o n a l   c a r d i a c   m o de l i ng  s y s t e m   b a s e d  o n   n e o n a t a l   e c h o c a r d i o gr a phi c   i m a ge s   i s   pr o p o s e d   [ 8] .   T o  p r o p o s e   a   s e t  o f   a l go r i t hm s   a nd  i n t e r f a c e s   f o r   c r e a t i n g  c a r d i o v a s c u l a r   m o de l s   of   v a r i o us   c o n ge ni t a l   h e a r t   di s e a s e s ,   a l l o w i ng  e d i t i n g  o f   t h e   to p o l o g y   a n d  s h a pe   o f   t h e   3D  m o de l s .   Ho we v e r ,   t r e a t i n g   C VD s   o f t e n   r e qu i r e s   pr o l o n ge d  h o s p i t a l i z a t i o n   a n d   o n go i n g,   e x pe n s i ve   m e d i c a l   c a r e .   C a r d i o v a s c u l a r   ne ur a l   c r e s t   d i s e a s e s   a r e   a   c o n s e que n c e   o f   i m pr o pe r   m i gr a t i o n   a n d  de v e l o p m e n t   o f   ne ur a l   c r e s t  c e l l s ,   a   p o pul a t i o n   o f   c e l l s   r e s po n s i b l e   f o r   t h e   de v e l o p m e n t   o f   b ot h   t h e   n e r v o us   a n d   h u m a n  c a r d i o v a s c u l a r   s y s t e m s   [ 9] .   E x p l a i na bl e   A I   m o de l s   a r e   i n t e n de d  to  p r o vi d e   publ i c ly   a v a il a bl e   da t a s e t s ,   c o n c e pt   to   s t a n da r d i z e   r e po r t i n g  t o  i m pr o v e   r e pr oduc i bil i t y   a n d  de v e l o p  s t a n d a r d i z e d  pe r f o r m a nc e   m e t r i c s .   Ho we v e r ,   t hi s   put s   t h e   i n d i v i dua l   a t   a n   a dd i t i o n a l   r i s k  o f   s t r o ke   a n d  h e a r t   f a i l ur e .   M y o c a r d i a l   a c t i vi t y   m o ni t o r i n g  i s   a n   im po r t a n t   c l ini c a l   t oo l   f o r   t h e   pr e v e n t i o n   a n d  de t e c t i o n   o f   C VD   ( C VD ,   t h e   l e a d i ng  c a u s e   o f   de a t h   wo r l dw i de ) .   T o   a ddr e s s   t h e s e   c h a ll e n ge s ,   t hi s   pa pe r   pr o p o s e s   a  n e ur a l   c a r d i a c   m o t i o n   f i e l d  ( Ne ur a l C M F )   [ 10] .   Ne ur a l   C M F   us e s   i m p l i c i t   n e ur a l   r e pr e s e n t a t i o n s   ( I NR s )   to  m o de l   t h e   h e a r t ’ s   3D  s tr uc t ur e   a n d  i n t e gr a t e d   6D  f o r wa r d/b a c kw a r d  m o t i o n .   Ho we v e r ,   t h e   i nc i de n c e   o f   a nxi e t y   a n d   de pr e s s i o n   i n   c o r o n a r y   a r t e r y   d i s e a s e   ( C A D)   pa t i e n t s   i s   hi g h e r   t h a n   i n   t h e   ge n e r a l   po pu l a t i o n .   He a r t  di s e a s e   i s   o n e   o f   t h e   to p   c a us e s   o f   de a t h ,   g l o b a ll y .   E c h o c a r d i o gr a phy   i s   a   c o m m o n   m e t h o d   t h a t  i s   us e d  f o r   h e a r t  di s e a s e   d i a g n o s i s   [ 26] – [ 29] .   T hi s   de e p  l e a r ni ng  m o de l   wo u l d  be   s e t   up   to   c l a s s if y   h e a r t   d i s e a s e   c a s e s ,   s o   t h a t   i t   i s   be tt e r   s ui t e d  f o r   e a r l y   d is e a s e   de t e c t i o n   a n d  pr o gn o s t i c a t i o n .   S t r e s s   c a n   a c t i va t e   t h e   b o d y ’ s  “ f i g h t   or   f l i g h t ”   r e s po n s e   t h a t   c a n   c o n tr i b ut e   to  h e a r t   da m a ge   a n d  wo r s e n   h e a r t   di s e a s e .     T h e   pot e n t i a l   o f   M L   t e c h ni que s   f o r   i m pr o vi ng  h e a r t   di s e a s e   pr e d i c t i o ns   wo ul d  pr o vi de   up  a n d  c o m i ng  a v e n u e s   f o r   h e a l t h   r e s e a r c h e r s   a n d  pr a c t i t i o n e r s   [ 30] – [ 32] .   T h e   di s c o v e r y   o f   t h e   b e s t   M L   t e c hni que s   w i ll   he l p  to   i m pr o v e   a c c ur a c y   o f   d i a g n o s i s ,   a n d  pa t i e n t   c a r e   f o r   C VD s .   On c e   d i a g n o s e d  w i t h   a   C V D ,   pe o pl e   m a y   e x p e r i e nc e   m o r e   c o n c e r ni ng  c a r d i o v a s c u l a r   he a l t h   i f   t h e y   a r e   n o n - a d h e r e n t   to  t h e i r   m e d i c a l .   One   o f   t h e   de a d l i e s t   di s e a s e s   i s   h e a r t   di s e a s e ,   c o n d i t i o n   a f f e c ts   a   l a r ge   po r t i o n   o f   t h e   wo r l d ’ s  po pul a t i o n   C NN s   a r e   us e d  to   c r e a t e   e a r l y   pr e d i c t i o n   a n d  m e d i c a l   d i a g n o s t i c   s y s t e m s   [ 33] – [ 35] .   T h e   C NN   r e c e i ve s   13  c li ni c a l   f e a t ur e s   a s   i nput   a n d  i s   t r a i n e d  us i ng  a   m o d if i e d  b a c kp r o pa ga t i o n   t r a i ni ng  m e t h o d.   Ho we v e r ,   h e a r t   di s e a s e   o c c u r s   wh e n  bl o o d  s upp l y   t o   t h e   h e a r t   m us c l e   i s   bl o c ke d.       3.   P ROP OS E D   WORK   T h e   pr o p o s e d  s y s t e m   i s   a   m u l t i - l a y e r e d  a r c hi t e c t ur e   de s i g ne d  to  pe r f o r m   a c c ur a t e ,   s e c ur e ,   a n d  r e a l - t i m e   C VD   r i s k  pr e d i c t i o n   f r o m   e c h o c a r d i o gr a m   i m a ge s   w i t hi n   a   de c e n t r a l i z e d  h e a l t h c a r e   e nvi r o nm e n t .    I t  c o m pr i s e s   t h r e e   m a j o r   c o m po ne n t s :  I oT - b a s e d  da t a   a c qui s i t i o n ,   A I - dr i v e n   i m a g e   a n a ly s i s ,   a n d  bl o c kc ha i n - e n a bl e d  d a t a   m a n a ge m e n t   ( B C ) .   T h e   a r c hi t e c t ur e   o f   t h e   pr o p o s e d  C NN - BC - a dv a nc e d  e n c r y pt i o n   s t a n da r d - ga l o i s / c o un t e r   m o de   ( A E S GC M )   f r a m e wo r k,   wh i c h   i s   A I - po we r e d  a n d  de s i g n e d  f o r   C VD   p r e di c t i o n   a n d   s e c ur e   h e a l t hc a r e   da t a   m a n a g e m e n t   i n   a n   I o T - bl o c kc h a i n   e nvi r o nm e n t .   T h e r e   a r e   t w o  pr i m a r y   s t a ge s   i n  whi c h   t h e   a r c hi t e c t ur e   f u n c t i o ns .   A dd i t i o n a ll y ,   s o phi s t i c a t e d  i m a g e   m o d i f i c a t i o n   t e c hni que s   a r e   us e d  f o r   t h e   pr e pa r a t i o n   a n d  a n a ly s i s   o f   e c h o c a r d i o gr a phy   da t a .   T h e   Ga us s i a n   F il t e r   i s   a l s o   c a pa bl e   o f   r e duc i ng  s pur i o us   i n t e n s i t y   v a r i a t i o n s   t o  c r e a t e   a   c l e a ne r ,   s m o ot h e r   i m a ge ,   whi c h   gr e a t l y   e nha n c e s   t h e   o ut p ut   o f   t h e   n e x t   s t e p   s e g m e n t a t i o n ,   a s   ve s s e l   s t r uc tur e s   a n d   c a r d i a c   t i s s ue s   c a n   b e   pr o pe r l y   o ut l i ne d  to   d o  m o r e   a n a ly s i s   a n d  c l a s s if i c a t i o n ,   a s   s h o wn   i n   ( 1 ) .     ( , ) = 1 2 2 − 2 + 2 2 2   ( 1)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       AI - pow e r e d  c ar diova s c ular   dis e a s e   r is k   pr e diction  bas e d  on  s mar t - f e atur e d  de e p   …   ( De e pika  P r abhak ar )   1019   W h e r e     a n d    a r e   t h e   h o r i z o n t a l   a n d  v e r t i c a l   d i s t a n c e s   to  t h e   c e n t e r   o f   t h e   ke r n e l   a n d  t h e   s pa t i a l   i n f l u e n c e   o f   e a c h   n e i g hb o r i n g  p i xe l   o n   t h e   c e n t e r   p i x e l   i s   a s c e r t a i n e d.   T h e   e x t e n t   o f   t h e   Ga u s s i a n   s p r e a d i n g,   whi c h   d i r e c t l y   c o r r e s po n ds   to  t h e   s t a n da r d  de vi a t i o n   ,   c o n t r o l s   t h e   e x t e n t   o f   t h e   s m o ot h i n g,   a n d  t h e r e f o r e   r e m o v e s   r a n do m   n o i s e   i n   t h e   C VD   im a ge s ,   b ut   c a n   bl ur   s m a ll e r   ve s s e l   de t a i l s ,   w h e r e   a   s m a ll e r     ke e ps   t h e   b o un da r i e s   s h a r p  l i ke   a r t e r i a l   wa ll s   o r   m y o c a r d i a l   e dge s .   T h e   ke r n e l   v a l ue   ( , )   pl a c e s   a   we i g h t   o n   e a c h   o f   t h e   n e i g hb o r i n g  p i x e l s ,   b ut   we i g h t   o f   t h e   pi x e l   t h a t   i s   ne a r e r   to  t h e   c e n t e r   i s   m o r e   s i g ni f i c a n t ,   s uc h   t h a t  s t r uc t ur a l   i nf o r m a t i o n   i n   t h e   a r e a s   o f   i n t e r e s t  s uc h   a s   v e s s e l s   a n d  h e a r t   c h a m be r s   i s   pr e s e r ve d   wi t h o ut   un r e l a t e d  v a r i a t i o ns ,   a s   s h o wn   i n  ( 2 ) .     ( , ) = ∑ ∑ ( + , + ) = − = − . ( , )   ( 2)     I n   t hi s   c a s e ,   ( , )   de n o t e s   t h e   o r i g i na l   C VD   im a ge   w i t h   n o i s e   a n d  v a r i a t i o ns   i n   i n t e ns i t y ,   a n d  ( , )   de n o t e s   t h e   r e s u l t a n t   pr o c e s s e d  i m a ge .     C a nny   e dge   s e g m e n t a t i o n   w i ll   o f f e r   a n   a c c ur a t e   a n d  n o i s e - i ns e n s i t i ve   e dge   m a p  t h a t  c a n   b e   us e d  to  a n a ly z e   t h e   s t r uc t ur a l   a bn o r m a li t i e s   a n d  h e l p  c li nic i a ns   to   di a g n o s e   C VD   a n d  m a ke   im a ge - b a s e d  e va l ua t i o n s ,   a s   s h o wn   i n   ( 3 ) .     ( , ) = ( , ) ∗ ( , )   ( 3)     T h e   c o nv o l ut i o n   pr o c e s s   o f   ( , )   a n d  t h e   f il t e r   wo ul d  r e s u l t   i n   a   s m o o t h e d  i m a ge   ( , )   whi c h   pr e s e r v e s   t h e   i m po r t a n t   de t a i l s   o f   t h e   h e a r t ,   b ut   pr e pa r e s   t h e   i m a ge   to   e x tr a c t  a c c u r a t e   e dge s ,   a s   s h o wn   i n   ( 4 ) .     =  , =    ( 4)     T h e   c a l c u l a t i o n   o f   t hi s   i s   do n e   t o   de t e r m i ne   r e g i o ns   whe r e   p i x e l   b r i g h t n e s s   c ha n ge s   r a p i d ly   po i n t i n g   to  p ot e n t i a l   b o un da r i e s   o f   a r t e r i e s ,   v e i ns ,   o r   h e a r t  c h a m be r s   o n   C VD   i m a g e s ,   a s   s h o wn   i n   ( 5 ) .     ( , ) = √ 2 + 2   ( 5)     T hi s   i s   t h e   s t r e n gt h   o f   t h e s e   e dge s ,   t h e   hi g h e r   t h e   v a l ue s   t h e   s t r o n ge r   t h e   e dge s   l i ke   v e s s e l   wa ll s   o r   b o un da r i e s   o f   h e a r t   t i s s ue s ,   a s   s h o w n   i n   ( 6 ) .     ( , ) = ta n − 1 ( )   ( 6)     I t  de f i ne s   t h e   d i r e c t i o n   o f   s uc h   s t r uc t u r e s ,   whi c h   a i d  t h e   s e g m e n t a t i o n   a l go r i t hm   t o   kn o w  t h e   d i r e c t i o n a l   f l o w  o f   v e s s e l s   a n d  c a r d i a c   c o n t o u r s   f o r m .   I n   c o m bi na t i o n ,   t h e   v a r i a bl e s   de m o ns t r a t e   t h e   p i v o t a l   s t r uc t ur a l   c h a n ge s   t h a t   c h a r a c t e r i z e   C VD - a f f e c t e d  a r e a s ,   a s   s h o wn   i n   ( 7 ) .      ( , ) = { ( , ) ,          ( , )   is   l o ca l   m a xim u m   a l o ng   ( , ) 0 ,        ℎ     ( 7)     T h e   pr o c e s s   i s   t o   m a ke   s ur e   t h a t   o nl y   t h e   m o s t   n o tabl e   a n d  c o r r e c t   v e s s e l   b o un d a r i e s   a r e   m a i n t a i ne d.   W e a ke r   o r   r e dun da n t   pi x e l s   a r e   s uppr e s s e d  by   c o m pa r i ng  t h e   g r a di e n t   m a g ni t ude     ( ,   )   o f   e a c h   p i x e l   w i t h  t h o s e   o f   i t s   n e i g hb o r s   a l o n g  t h e   gr a d i e n t   di r e c t i o n  ( , ) .   T h e   r e s u l t i n g  e dge   m a p   ( , )   h a s   t hi n   a n d  s ha r p  s i l h o u e tt e s   o f   t h e   c a r d i a c   s t r uc t ur e s   a n d  f ur t h e r   e n a bl e s   b e t t e r   vi s ua li z a t i o n   o f   a r t e r i e s ,   v e i ns   a n d  o t h e r   v a s c u l a r   r o u t e s   i n   t h e   C VD   i m a ge s ,   a s   s h o wn   i n   ( 8 ) .     ( , ) = { s tr o ng   e d g e ,                   if   ( , ) ≥ w e a k   e d g e ,       if   ≤ ( , ) < 0 ,                                                                                ℎ     ( 8)     I n   t h e   ( 6 ) ,   t w o  i n t e ns i t y   l e v e l s   a r e   us e d:    i n   s t r on g  e dge s   a n d    i n   we a k  e dge s .   S tr o n g  e dge s   ( C VD   i m a g i n g)   a r e   s h a r p  e dge s   o f   ve s s e l s   o r   wa l l s   o f   t h e   h e a r t ,   wh e r e a s   we a k  o n e s   c a n   be   s m a ll   d i f f e r e n c e s   i n  t i s s ue   o r   l e s s   pr o n o un c e d  v e s s e l s .   T hi s   c a t e go r i z a t i o n   w i ll   m a i n t a i n   vi t a l   m e d i c a l   c h a r a c t e r i s t i c s   a nd   r e duc e   t h e   i n t e r f e r e n c e   o f   t h e   b a c kgr o un d  t o   a   m ini m u m .   T h e   v a r i a t i o n   i n     a n d    gi ve s   t h e   f l e xi b il i t y   i n  t h e   de t e c t i o n   o f   l a r ge   a n d  f i ne   s t r uc t ur e s   o f   t h e   c a r d i o v a s c u l a r ,   a s   s h o wn   i n   ( 9 ) .     ( , ) = ( , ) + co nn e cte d (  ,  )   ( 9)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 26 :  1016 - 1025   1020   T h e   pr o p o s e d  m e t h o d  e m p l o y s   a   VG Ne t - C N N  to  a c hi e v e   hi g h   a c c ur a c y   a n d  s t a bil i t y   i n   c a r d i o v a s c u l a r   d i s e a s e   ( C VD )   d i a g n o s i s .   VG Ne t - C NN   i de n t i f i e s   c o m p l e x   c h a n g e s   i n  im a ge   in t e ns i t y ,   p i c t o r i a l   s t r uc t ur e ,   a n d  m o r ph o l o g y ,   t h e r e by   a s s i s t i n g  c l i n i c i a ns   i n   a uto m a t e d  a n d  r e l i a bl e   C VD   i de n t i f i c a t i o n  a n d  c l a s s i f i c a t i o n .     , ( ) = ∑ ∑ ( + ) , ( + ) ( − 1 ) . , ( ) + ( )   ( 10)     T h e   i n put   C VD   i m a ge ,   ( − 1 ) ,   i s   pr o c e s s e d  t h r o ugh   t h e   c o n v o l ut i o n   o pe r a t i o n   us i ng  s m a l l   l e a r n a bl e   f i l t e r s ,   ( ) ,   to   i de n t i f y   s p a t i a l   p a tt e r n s   s uc h   a s   bl o o d  v e s s e l   e dge s ,   t i s s u e   b o u n d a r i e s ,   a n d  l e s i o n   a r e a s ,   a s   de s c r i be d  i n   ( 10) .   E a c h   f il t e r   e x t r a c t s   di f f e r e n t   m e d i c a l   f e a t ur e s ;   f o r   e x a m p l e ,   o n e   f il t e r   m a y   d e t e c t   f i ne   v a s c u l a r   s t r uc t u r e s ,   wh e r e a s   a n o t h e r   i de n t i f i e s   p laque   b u il dup.   T h e   c o nv o l ut i o n   o ut pu t,   , ( ) ,   r e pr e s e n t s   t h e   a c t i v a t i o n   s t r e n gt h   o f   t h e   m a t c h e d  f e a t ur e ,   whi l e   t h e   bi a s   t e r m   ( ) i m pr o v e s   t h e   f l e xi b il i t y   o f   f e a t ur e   l e a r ni ng.   VG Ne t - C NN   pr o gr e s s i v e ly   l e a r n s   hi e r a r c hi c a l   im a ge   r e pr e s e n t a t i o n s   t h r o ugh   m u l t i p l e   c o nv o l ut i o n a l   l a y e r s ,   s t a r t i n g  f r o m   l o w - l e ve l   t e x t ur e   f e a t ur e s   a n d  a dv a n c i ng  to   m o r e   c o m p l e x   d i s e a s e - r e l a t e d  pa tt e r n s ,   a s   r e pr e s e n t e d  i n   ( 11) .     , ( ) = m a x ( 0 , , ( ) )   ( 11)     T h e   a c t i va t i o n   f u n c t i o n   o f f e r s   n o n - li ne a r i t y   t o   t h e   VG Ne t - C NN ,   whi c h   e n a bl e s   i t   to   a c qui r e   c o m p l e x  a n d  n o nli ne a r   a s s o c i a t i o n s   i n   C VD   i m a ge s .   T h e   r e c t i f i e d  l i ne a r   uni t   ( R e L U)   i s   us e d  to  tr a n s f o r m   a l l   n e ga t i v e   v a l ue s   i n   t h e   f e a t ur e s   to   z e r o,   r e t a i ni ng  t h e   po s i t i ve   o n e s ,   s o   t h a t   o nl y   t he   m o s t   i m po r t a n t   c a r di a c   f e a t ur e s   a r e   e n a bl e d.   T hi s   a s s i s t s   i n   hi g hli g h t i n g  e f f e c t i ve   s t r u c t ur a l   i n d i c a t o r s   i n c l ud i ng  b r i g h t   v e s s e l   e dg e s   o r   c a l c if i e d   a n d  l o we r s   s upe r f l uo us   o r   c l a m o r o us   b a c kgr o un d  a r e a s .   C o n s e que n t l y ,   t h e   , ( )   b e c o m e s   a n   o p t i mi z e d  m a p  o f   m e a ni ng f u l   f e a t ur e s   t h a t  i de n t i f y   C VD ,   a s   s h o wn   i n   ( 12 ) .     , ( ) = m a x ( , ) ∈ , , ( − 1 )   ( 12)     T h e   n e t wo r k   i n   t h e   poo l i ng  l a y e r   e l im i na t e s   f e a t ur e s   o f   a   s pa t i a l   s c a l e   w i t h o ut   di s c a r d i ng  t h e   m o s t   im po r t a n t   f e a t ur e s .   T h e   l a r ge s t   a c t i v a t i o n   ( o r   t h e   m o s t   do m i na n t   f e a t ur e   i n   t h a t   l o c a l   a r e a )   i n   e a c h  poo l i ng   r e g i o n   ,   i s   s e l e c t e d.   T h e   o pe r a t i o n   gua r a n t e e s   tr a n s l a t i o n   i nv a r i a n c e   -   t h a t  i s ,   wh e n   t h e   h e a r t  o r   v e s s e ls   a r e   s l i g h t l y   m o v e d  o r   r ot a t e d,   t hi s   do e s   n ot   pr o duc e   a n y   e f f e c t   o n   a c c ur a c y   o f   r e c o gni t i o n .   P oo l i n g  i n  t h e   im a g i ng   o f   C VD   a i ds   i n   ke e p i ng  s pe c if i c   f o c us   o n   t h e   m o s t   s i g ni f i c a n t   pa t h o l o g i c a l   l o c a t i o ns   s uc h   a s   thi c ke n e d   a r t e r i e s ,   l e s i o ns ,   o r   bl o c ka ge   h e n c e   r e t a i ni ng   ke y   d i a g n o s t i c   i nf o r m a t i o n   w i t h   m i n im a l   c o m put i n g   c o m p l e xi t y ,   a s   s h o wn   i n   ( 13 ) .     = fl a tt e n ( ( ) )   ( 13)     T h e   f l a t t e n   pr o c e s s   r e duc e s   t h e   f i na l   po o l e d  f e a t ur e   m a ps   ( )   i n t o   a   o n e - d i m e n s i o n a l   f e a t ur e   ,  whi c h   i s   a   c o n s o l i da t i o n   o f   a l l   e x t r a c t e d  s pa t i a l   a nd  t e x t ur a l   f e a t ur e s   o f   t h e   C VD   i m a g e .   T h e   f e a t ur e   v e c t o r   i s   a   uni f i e d  s i g n a t ur e   o f   t h e   c a r d i o v a s c u l a r   s tr uc t u r e ,   whi c h   i s   c o m pr i s e d  o f   v e s s e l   g e o m e t r y ,   wa l l   t hi c k n e s s ,   a n d  t i s s ue   d e n s i t y   pa t t e r n s .   VG Ne t - C NN   tr a n s f o r m s   m u l t i - d im e n s i o n a l   im a g e   da t a   to  a   l i ne a r   f o r m ,   w hi c h  c a n   s u bs e que n t l y   be   c l a s s if i e d  i n   t h e   s uc c e e d i ng  de n s e   ( f u ll y   c o nn e c t e d)   l a y e r s ,   a s   s h o wn   i n   ( 14 ) .     = ∑  = 1 . +   ( 14)     E a c h   f e a t ur e     i n   t h e   f u ll y   c o nn e c t e d  l a y e r   i s   t h e n  g i v e n   a   l e a r n a bl e   we i g h t      wi t h   t h a t   f e a t ur e   i n f l u e n c i ng  a   pa r t i c u l a r   o u t pu t   c l a s s .   T h e   bi a s     m a ke s   t h e   m o de l   f l e xi b l e   by   a d j u s t i n g  t h e   t h r e s h o l d  o f   t h e   m o de l .   T hi s   l a y e r   i s   a   de c i s i o n - m a k i ng  ph a s e ,   a nd  t h e   l e a r n t   c a r di o va s c u l a r   c h a r a c t e r i s t i c s   a r e   i n t e gr a t e d   to   i de n t i f y   t h e   s i g n s   o f   d i s e a s e ,   i n c l ud i ng  v e s s e l   bl o c ka ge s ,   a bn o r m a l   ve s s e l   t hi c k n e s s   o r   i r r e gu l a r   he a r t  t i s s ue   s t r uc t ur e .   A s   s h o wn   i n   ( 15 ) ,   c a l c u l a t e   t h e   r a w   s c or e   o r   a c t i v a t i o n   s t r e n gt h   o f   a   p ot e n t i a l   C VD   c l a s s   i s   d e n ot e d  a s   t h e   o u t pu t  .     ( ∣ ) = ∑ = 1   ( 15)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       AI - pow e r e d  c ar diova s c ular   dis e a s e   r is k   pr e diction  bas e d  on  s mar t - f e atur e d  de e p   …   ( De e pika  P r abhak ar )   1021   T h e   l a s t   c l a s s i f i c a t i o n   i s   r e a c h e d  w i t h   t h e   h e l p  o f   th e   s o f t m a x   f u n c t i o n   t h a t   t r a n s f o r m s   t h e   s c o r e s   o f   o u t pu t s     i n t o  t h e   pr o b a bil i t y   o f   e a c h   d i s e a s e   c l a s s   .   T hi s   m a ke s   s ur e   t h a t   t h e   tot a l   l i ke li h o o d  o f   a ll     t h e   c l a s s e s   a dd   up  to   o n e   s o   t h a t   VG Ne t - C N N  c a n   c l a s s if y   t h e   m o s t   l i ke ly   c a r d i o v a s c u l a r   c o n d i t i o n    ( e . g. ,   n or m a l ,   m i l d,   o r   s e v e r e ) .   T h e   de c i s i o n   t h a t   i s   m a de   by   t h e   m o de l   i s   t h e   o n e   w i t h   t h e   gr e a tes t - v a l u e  pr o b a bil i t y .   T hi s   i s   a n   im po r t a n t   s t e p  i n   C VD   im a ge   a n a ly s i s   to   gi v e   a   c l e a r   i n t e r pr e t a bl e   pr e d i c t i o n  t h a t  c a n  b e   us e d  by   t h e   m e d i c a l   pr o f e s s i o n a l   t o   di a g n o s e   t h e   s e v e r i t y   o f   t h e   d i s e a s e   a n d  m a ke   i nf o r m e d  de c i s i o ns   a b o ut   tr e a t m e n t   b a s e d  o n   t h e   da t a .   T h e   i n t e gr i t y   h a s h   ℎ   i s   c a l c u l a t e d  us i n g  t h e   c r y pt o gr a phi c   h a s h   f u n c t i o n   ( ⋅ ) .   T hi s   h a s h   i s   s t o r e d   a s   a   bl o c kc h a i n   l e dg e r   r e c or d  o f   a n   i mm ut a bl e   ve r i f i c a t i o n   r e c e i pt   o f   t h e   a s s o c i a t e d  C VD   i m a ge   da t a .   Dur i n g  r e tr i e va l   o r   de c r y pt i o n   o f   a n   i m a ge ,   t h e   c a l c u l a t e d   h a s h   m a y   b e   r e a s s e s s e d  w i t h   t h e   o n e   s tor e d  i n   t h e   bl o c kc h a i n  t o  a s c e r t a i n   t h e   a ut h e n t i c i t y   o f   t h e   da t a .   T h i s   i s   to   e n s ur e   t h a t  t h e r e   h a v e   b e e n   n o   a l t e r a t i o n s   m a de   i n   t he   c i p h e r t e x t   o f   t h e   i m a ge   s i nc e   e nc r y pt i o n .   I n   t h e   C VD   da t a s e t   m a n a ge m e n t   s y s t e m ,   h   C   i s   t h e   f i xe d   d i g i t a l   s i g n a t ur e   t h a t   i de n t i f i e s   e a c h   c i p h e r t e x t   m e d i c a l   r e c o r d  to  i t s   v a li d  bl o c kc h a i n   t r a ns a c t i o n .   T h e   hy pe r pa r a m e t e r   t uni n g  pr o c e s s   a s   i n  T a bl e   1  f o c us e d  o n   c r i t i c a l   m o de l   pa r a m e t e r s   s uc h   a s   l e a r ni ng  r a t e ,   b a t c h   s i z e ,   n u m be r   o f   e po c hs ,   o p t i m i z e r   t y pe ,   dr o p o u t  r a t e ,   a n d  c o n v o l ut i o n a l   f il t e r   c o nf i gur a t i o ns .   E a c h   pa r a m e t e r   wa s   e v a l ua t e d  a c r o s s   a   pr e de f i ne d  r a n ge   o f   v a l ue s ,   a n d  t h e   be s t   c om b i na t i o n  wa s   s e l e c t e d  b a s e d  o n   v a li da t i o n   a c c ur a c y   a n d  l o s s   m i n im i z a t i o n .   T h e   r e s u l t s   i n d i c a t e   t h a t  t h e   A d a m   o p t i mi z e r   w i t h   a   l e a r ni ng  r a t e   o f   0. 001  p r o vi de s   s t a bl e   c o n v e r ge n c e   a n d  f a s t e r   tr a i ni ng.   A   b a t c h   s i z e   o f   32  e n s ur e s   a   b a l a nc e   b e t we e n   c o m put a t i o n a l   e f f i c i e n c y   a n d   gr a d i e n t   s t a bi li t y ,   w hi l e   50  e po c h s   we r e   s u f f i c i e n t   to  a c hi e v e   o p t i m a l   pe r f o r m a n c e   w i t h o ut   o v e r f i t t i n g .       T a bl e   1.   Hy p e r pa r a m e t e r   se tt i n gs   f o r   VG Ne t - C NN   H y p e r pa r a m e t e r   T e s t e d  v a lu e s   O pt im a l  v a lu e   L e a r ni ng  r a te   0.1, 0.01, 0.001, 0.0001   0.001   B a tc h s i z e   16, 32, 64, 128   32   N umbe r   of   e p oc hs   20, 50, 100   50   O pt im iz e r   A da m, S G D , R M S pr o p   A da m   D r o p o ut   r a te   0.2, 0.3, 0.5   0.3   N umbe r   of   c o n vo lu ti o na l   la y e r s   3, 4, 5   4   F il te r  s iz e   3× 3, 5× 5   3× 3   A c ti v a ti o n  f un c ti o n   R e L U ,  L e a k y  R e L U   R e L U   P oo li ng  t y pe   M a x  P oo li ng, A v e r a ge   P oo li ng   M a x  P oo li ng   F ul l y   c o nn e c t e d ne u r o ns   64, 128, 256   128       4.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   T hi s   s e c t i o n   pr e s e n t s   a   c o m pr e h e ns i ve   e v a l ua t i o n   o f   t h e   e x pe r im e n t a l   r e s u l t s   o b t a i ne d  t h r o ugh   a   s e r i e s   o f   da t a   as   t h e   s e c t i o n   s h o ws ,   t h e   gi v e n   wo r kf l o w  i s   e f f e c t i ve   i n   t e r m s   o f   pr ot e c t i n g  a n d  c o n t r o l l i ng   s e n s i t i ve   h e a l t h   i nf o r m a t i o n   i n   a dd i t i o n   to  a c hi e vi ng  hi g h   pe r f o r m a n c e   i n   a   di s t r i b ut e d  h e a l t h c a r e   s e tt i n g.     I n   ge n e r a l ,   t h e   wor kf l o w  m i n im i s e s   t h e   r i s k s   o f   s e ns i t i v e   da t a   l e a ka ge   w hil e   a l s o   pr o vi d i ng  a udi t a bil i t y ,   pr i v a c y ,   a ut h e n t i c i t y ,   a n d  i n t e gr i t y   a n d  i s   s c a l a bl e ,   s e c ur e ,   a n d  s u i t a bl e   f o r   l a r ge   d i s t r i b ut e d  he a l t h c a r e   da t a s e t s .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   pr o p o s e d  VG Ne t - C NN   m e t h o d  e n a bl e s   t h e   v a l i d a t i o n   o f   pr e d i c t i v e   i ns i g h ts   a c r o s s   pa t i e n t s   us i n g  pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   s uc h   a s   s e ns i t i vi t y ,   s pe c i f i c i t y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e ,   t i m e   c o m p l e xi t y ,   a c c ur a c y ,   a n d  t h e   r e c e i v e r   o pe r a t i ng  c h a r a c t e r i s t i c   ( R OC )   c ur v e   to  c o m pa r e   w i t h   pr e vi o us   XGB o o s t,   DN N,   a n d  r e g i o n - ba s e d  c o nv o l ut i o n a l   ne ur a l   ne t wor k  ( R C NN )   t e c hni que s .   T a bl e   2  de m o n s t r a t e s   t h e   pe r f o r m a n c e ,   i n t e gr i t y   a n d  s c a l a bil i t y   o f   t h e   w o r kf l o w  wa s   t e s t e d   by   t h e   c h o i c e   o f   s im u l a t i o n   pa r a m e t e r s .   A s   s h o wn   i n   T a bl e   3,   t h e   pr e c i s i o n   a n a ly s i s   c a n   a c c ur a t e l y   i de n t i f y   t h e   pa tt e r n   o f   C VD s   ba s e d  o n   m e d i c a l   i m a g i ng  d a t a .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   a n a ly s i s   pr e c i s i o n   o f   t h e   pr o p o s e d  VG Ne t - C NN   a l go r i t hm   o n   b o t h   t h e   t e s t   a n d  t r a i ni ng  da t a ,   m e a s ur e d  by   t h e   n u m be r   o f   i m a ge s ,   i s   s h o wn   to   b e   89. 26% .   S i m il a r ly ,   t h e   a n a ly s i s   pr e c i s i o n   o f   t h e   pr o p o s e d  a l go r i t hm   i s   s h o wn   to  b e   79. 24% ,   83 . 0 4% ,   a n d  85. 19%   c o m pa r e d  to   t h e   pr e vi o us   XG B o o s t  R C NN   a n d  DN N  a l go r i t hm s .   As   de m o n s t r a t e d   i n   T a bl e   4,   t h e   r e c a l l   a n a ly s i s   e f f e c t i v e ly   i de n t i f i e s   C VD   pa tt e r n s   f r o m   m e d i c a l  im a g i ng  da t a .   T h e   r e s u l t s   a l s o   i n d i c a t e   t h a t   t h e   pr opo s e d  VG Ne t - C NN   a l go r i t hm   a c hi e v e s   a   r e c a ll   o f   92. 13%   o n   b ot h   t e s t   a n d  tr a i ni ng  da t a s e t s ,   b a s e d  o n   t h e   n u m be r   o f   i m a g e s .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e   a n a ly s i s   r e c a l l   o f   t h e   pr o p o s e d   a l go r i t hm   i s   81. 12% ,   84. 22 % ,   a n d  87. 24 % ,   o u t pe r f o r m i ng  t h e   pr e vi o us   X GB oo s t  R C NN   a n d  DN N  a l go r i t hm s .   As   s h o wn   i n   T a bl e   5,   F 1 - s c o r e   a n a l y s i s   c a n   e f f e c t i v e ly   i de n t i f y   pa t t e r n s   o f   C VD   i n   m e d i c a l   im a g i ng   da t a .   T h e   r e s u l t s   a l s o   s h o w  t h a t  t h e   pr o p o s e d   V GN e t - C NN   a l go r i t hm   a c hi e ve s   a n   F 1 - s c o r e   o f   9 3. 18%   o n  b o t h   t h e   t e s t  a n d  tr a i ni ng  da t a s e t s ,   de pe n d i ng  o n   t h e   n u m be r   o f   i m a g e s .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   a n a ly t i c a l   F 1 - sc o r e s   o f   t h e   pr o p o s e d  a l go r i t hm   a r e   83. 16% ,   85 . 23% ,   a n d  88. 17% ,   r e s pe c t i v e ly ,   w hi c h   e x c e e d  t h e   pr e vi o us   XG B o o s t  R C NN   a n d  DN N  a l go r i t hm s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 26 :  1016 - 1025   1022   As   s h o wn   i n  T a bl e   6,   a c c ur a c y   a n a ly s i s   e f f e c t i v e ly   i de n t i f i e s   pa t t e r n s   o f   C VD   i n   m e d i c a l   i m a g i ng   da t a .   T h e   r e s u l t s   a l s o   de m o ns t r a t e   t h a t   t h e   pr o p o s e d  VG Ne t - C NN   a l go r i t hm   a c hi e v e s   a n   a c c ur a c y   o f   96. 29%   o n   b o t h   t h e   t e s t   a n d  t r a i ni ng  da t a s e t s ,   de pe n d i ng  o n   t h e   n u m be r   o f   im a ge s .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   a n a ly t i c a l  a c c ur a c y   o f   t h e   pr o p o s e d  a l go r i t hm   i s   85. 18% ,   89. 27% ,   a n d  92. 13% ,   r e s pe c t i v e ly ,   w hi c h   s ur pa s s e s   t h a t   o f   t h e   pr e vi o us   XG B o o s t  R C NN   a n d  DN N  a l go r i t hm s .   T i m e   c o m p l e xi t y   a n a ly s i s   e f f e c t i ve l y   i de n t i f i e s   pa tt e r n s   o f   C VD   i n   m e d i c a l   im a g i ng  da t a ,   a s   s h o wn  i n  T a bl e   7.   T h e   f i nd i ng s   a l s o   s h o w  t h a t,   de pe n d i n g  o n   t h e   n u m be r   o f   im a ge s ,   t h e   s ugge s t e d  VG Ne t - C NN   m e t h o d  a c hi e v e s   a   t e m po r a l   c o m p l e xi t y   o f   8. 02  m s   o n   b o t h   t h e   t e s t   a n d  t r a i ni ng  da t a s e t s .   A dd i t i o n a ll y ,   t he   pr o p o s e d  a l go r i t hm ’ s   a n a ly t i c a l   t i m e   c o m p l e xi t y   is   20. 09  m s ,   17. 05  m s ,   a n d  13. 08  m s ,   r e s pe c t i v e ly ,   whi c h   i s   f a s t e r   t h a n   t h a t   o f   t h e   e a r l i e r   XG B o o s t   R C NN   a n d  DN N  m e t h o ds .   As   de s c r i be d  i n  T a bl e   8,   t h e   s e c ur i t y   pe r f o r m a nc e   a na ly s i s   de m o ns t r a t e s   t h e   e f f e c t i ve n e s s   o f   t h e   I oT - bl o c kc h a i n - b a s e d   f r a m e w or k   i n   s e c u r i n g  C VD   h e a l t h c a r e   da ta .   T h e   p r op o s e d   c h a o s - a wa r e   k e y   di s t r i b u t i o n   ( C A K D ) - A E S GC M   tec h ni q ue   a c hi e v e d  a   s e c u r i t y   p e r f or m a n c e   o f   9 6 . 2 1 % ,   ou tp e r f or m i n g  t h e   e xi s t i ng   uni f i e d   e l l i pt i c   c u r v e   c r y p tog r a phy   ( U E C C ) ,   r o l e - b a s e d   a c c e s s   c o n tr o l   ( R B A C ) ,   a n d   bl o c k c h a i n   l i gh twe i gh t  h e a l t h c a r e   s e c u r i t y   ( B L W HS )   tec h ni que s ,   whi c h   a tt a i n e d   83 . 11 % ,   87 . 14 % ,   a n d   9 1 . 1 5% ,   r e s pe c t i v e l y .       T a bl e   2 .   S i m u l a t i o n   pa r a m e t e r   P a r a me t e r s   V a lu e s   D a ta s e t  na me   C V D -   ech - c a r d da ta s e t   N o   of   da ta  r e c o r ds   25000 im a ge s   B l oc k c ha in  t y p e   E th e r e um   A ut he nt i c a ti o n   H a s h ma s te r -   n o d e   C r y pt o - a lg or it hm   S ha - 256 with ae s   f o ld in g   N o   of   n o d es   50 - 100   A c c e s s  t r us t  th r e s ho ld   ( ts )   0.7  –   0.9   T e s ti ng  –   tr a in in g  v a li da ti o n   7: 3 r a ti o       T a bl e   3.   P e r f o r m a nc e   o f   pr e c i s i o n   N umbe r   of   im a ge s   X G B oo s t   R C N N   DNN   V G N e t - C N N   6,250   70.12   73.25   75.17   77.23   12500   74.21   77.14   79.28   81.11   18750   77.15   80.26   82.31   85.17   25000   79.24   83.04   85.19   89.26       T a bl e   4 .   P e r f o r m a nc e   o f   r e c a l l   N umbe r   of   im a g es   X G B oo s t   R C N N   DNN   V G N e t - C N N   6,250   72.31   75.14   78.17   80.14   12 , 500   76.31   77.23   80.35   83.22   18 , 750   79.27   81.19   84.26   87.15   25 , 000   81.12   84.22   87.24   92.13       T a bl e   5.   P e r f o r m a nc e   o f   F 1 - s c o r e   N umbe r   of   im a ge s   X G B oo s t   R C N N   DNN   V G N e t - C N N   6,250   72.4   75.14   77.17   80.18   12 , 500   76.3   79.22   81.26   85.25   18 , 750   79.12   82.31   84.15   89.10   25 , 000   83.16   85.23   88.17   93.18       T a bl e   6.   P e r f o r m a nc e   o f   a c c ur a c y   N umbe r   of   ima ge s   X G B oo s t   R C N N   DNN   V G N e t - C N N   6,250   74.12   77.28   82.15   86.23   12500   78.11   81.14   85.29   89.09   18750   81.19   85.17   89.18   92.06   25000   85.18   89.27   92.13   96.29       T a bl e   7.   P e r f o r m a nc e   o f   t i m e   c o m p l e xi t y   N umbe r   of   im a ge s   X G B oo s t   R C N N   DNN   V G N e t - C N N   6,250   31.02   28.11   23.05   19.06   12500   27.05   25.16   20.16   15.04   18750   23.07   21.10   17.14   11.03   25000   20.09   17.05   13.08   8.02   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       AI - pow e r e d  c ar diova s c ular   dis e a s e   r is k   pr e diction  bas e d  on  s mar t - f e atur e d  de e p   …   ( De e pika  P r abhak ar )   1023   T a bl e   8.   P e r f o r m a nc e   o f   s e c ur i t y   N umbe r   of   no d e s   U E C C   R B A C   B L W H S   C A K D - A E S G C M   25   70.12   73.17   76.31   81.17   50   74.16   77.28   80.28   85.26   75   79.14   82.15   85.22   90.12   100   83.11   87.14   91.15   96.21       5.   CONC L USI ON   I n   c o n c l us i o n ,   a n   I o T - B l o c kc h a i n  e nvi r o nm e n t   wa s   us e d  t o   de pl o y   a   s m a r t - f e a t ur e d  de e p  l e a r ni ng   s y s t e m   f o r   C VD   r i s k  pr e d i c t i o n   ut i li s i ng  e c h o c a r d i o gr a phy   im a ge s .   T h e   s ugge s t e d  f r a m e wo r k  s h o we d  a   s t r o n g  t w o - ph a s e   m e t h o do l o g y .   T h e   i ni t i a l   p h a s e   i nv o l v e d  n o r m a l i s i ng,   s e g m e n t i n g,   a n d  r e duc i n g  t h e   d i m e n s i o na l i t y   o f   e c h o c a r d i o gr a phy   da t a   us i n g  s o phi s t i c a t e d  i m a ge   pr o c e s s i ng  t e c hni que s ,   i nc l ud i ng  a da pt i ve   Ga us s i a n   f il t e r i n g,   s pr e a d - s pe c t r a l   C a nny   e dg e   m o r p h o l o g i c a l   s e g m e n t a t i o n ,   a n d  S UR F - s c a l e d  i nva r i a n t  f e a t ur e   s e l e c t i o n .   A   VGN et - C NN   m o de l   wa s   t h e n   us e d  t o   c l a s s if y   t he   d i s e a s e   r i s k  pr e c i s e ly .   T h e   s y s t e m ’ s  s t r o n g  pe r f o r m a n c e ,   a s   m e a s ur e d  by   s t a n d a r d  m e t r i c s   s uc h   a s   s e n s i t i v i t y   a n d  s pe c i f i c i t y ,   de mo n s t r a t e d   r e l i a bl e   d i s e a s e   i de n t i f i c a t i o n .   B l o c kc h a i n   t e c hn o l o gy   e ns ur e d  t h a t   pa t i e n t   da t a   wa s   s to r e d   s e c ur e l y   a n d  i n   a   de c e n t r a l i s e d  m a nn e r   dur i n g  t h e   s e c o n d  ph a s e .   Da t a   i n t e gr i t y ,   c o nf i de n t i a li t y ,   a n d  i mm ut a bi li t y - a ll   c r uc i a l  e l e m e n t s   i n   m e d i c a l   a pp l i c a t i o n s - we r e   pr e s e r v e d  by   t h e   f r a m e wo r k  us i n g  C AK D - A E S GC M .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   VG Ne t - C NN   v a l i da t e s   pa t i e n t   pr e di c t i o ns   us in g  m e t r i c s   s uc h   a s   s e ns i t i vi t y ,   s pe c if i c i t y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F1 - s c o r e ,   a c c ur a c y ,   a n d  R OC ,   c o m pa r i ng  t h e m   to  XG B oo s t,   DN N,   a n d  R C NN .   T e s t s   u t i li s e d  s im u l a t e d  pa t i e n t   r e c o r ds ,   vi t a l   s i g n s ,   a n d  l a b o r a to r y   r e s u l t s .   C AK D - A E S GC M   c a n   b e   c o m pa r e d  to  UE C C ,   R B A C ,     a n d  B L W HS  i n   t e r m s   o f   s e c ur i t y ,   e n e r g y   e f f i c i e n c y ,   da t a   v o l u m e s ,   t r us t ,   a n d  t r a n s a c t i o n   lo a ds   f o r   bl o c kc h a i n - b a s e d  h e a l t h   da t a   pr ot e c t i o n .   T h e   r e s u l t s   a l s o   de m o ns t r a t e   t h a t   t h e   pr o p o s e d  VG Ne t - C NN   a l go r i t hm   a c hi e v e s   a n   a c c ur a c y   o f   96. 29% .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e   s e c ur i t y   pe r f o r m a n c e   a n a ly s i s   c a n   b e   us e d  t o  s e c ur e   C VD   h e a l t h c a r e   da t a   b a s e d  o n   t h e   a pp l i c a t i o n   o f   I oT   bl o c kc ha i n   t e c hn o l o g y .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   s e c ur i t y   a n a ly s i s   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   pr o p o s e d  C AK D - A E S GC M   t e c hni que   i s   s h o wn   t o   b e   96. 21%   c o m pa r e d  to   t h e   pr e vi o us   m e t h o d .       F UN DI NG  I N F ORM AT I ON   A ut h o r s   s t a t e   n o  f u n d i ng  i nv o l v e d.       AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT   T hi s   j o ur n a l   u s e s   t h e   C o n t r i b ut or   R o l e s   T a x o n o m y   ( C R e d i T )   to  r e c o gni z e   i n d i v i dua l   a ut h o r   c o n t r i b ut i o ns ,   r e duc e   a ut h or s hi p  d i s put e s ,   a n d  f a c il i t a t e   c o l l a b o r a t i o n .     Nam e   of   Aut h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   De e p i k a   P r a bh a ka r                               A gu s t hi y a r   R a m u                                 C   :    C o n c e pt ua li z a ti o n   M   :    M e th o d o l o g y   So   :    So f twa r e   Va   :    Va li da ti o n   Fo   :    Fo r ma l  a na l y s is   I   :    I nve s ti ga ti o n   R   :    R e s o u r c e s   D   :   D a ta  C ur a ti o n   O   :   W r it in g  -   O r ig in a l  D r a f t   E   :   W r it in g  -   R e v i e w  &   E di ti ng   Vi   :    Vi s ua li z a ti o n   Su   :    Su pe r v is io n   P   :    P r o j e c t  a dmi n is tr a ti o n   Fu   :    Fu ndi ng a c qui s it i o n         CONF L I CT   OF   I NT E RE S T   S T AT E M E NT   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o nf li c t   o f   i n t e r e s t .       DA T A  AV AI L AB I L I T Y   Da t a   a v a i l a bil i t y   i s   n o t  a ppl i c a bl e   to   t hi s   pa pe r   a s   n o   n e w  da t a   we r e   c r e a t e d  or   a n a l y z e d  i n   t hi s   s t udy .       RE F E R E NC E S   [ 1]   A .  R a hi m,  Y .  R a s he e d,  F .  A z a m,  M .  W .  A nw a r ,  M .  A .   R a hi m,  a nd  A .  W .  M uz a f f a r ,  “ A n  in t e gr a t e d  ma c hi n e   l e a r ni ng   f r a m e w o r k   f or   e f f e c ti ve   pr e di c ti o n  of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e s , ”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.   9,  pp.  106575 – 106588,  2021,   do i:   10.1109/AC C E S S .2021.3098688.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   15 ,   N o.   3 ,  S e p te m b e r   20 26 :  1016 - 1025   1024   [ 2]   H .  K ha n,  N .  J a v a id ,  T .  B a s hi r ,  M .  A kba r ,  N .  A lr a je h,  a nd  S .  A s la m,  “ H e a r t  di s e a s e   p r e di c ti o n  us in g  n ove l  e ns e mbl e   a nd  bl e n di ng  ba s e d  c a r di ov a s c ul a r   d is e a s e   d e t e c ti o n  n e tw o r ks :  E ns C V D D - N e t  a nd  B L C V D D - N e t, ”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.   12,  pp.  109230 – 109 254,  2024, do i:  10.1109/AC C E S S .2024.3421241.   [ 3]   Y .  A n,  N .  H ua ng,  X .  C he n,   F .  W u,  a nd  J .  W a ng,  “ H ig h - r is k  pr e di c ti o n  of   c a r di ov a s c ul a r   d is e a s e s   v ia   a tt e nt i o n - ba s e d   de e p   ne ur a l  ne tw o r ks , ”   I E E E / A C M   T r ans ac ti ons   on  C om put at io nal   B io lo gy   and  B io in f or m at ic s ,  v ol .  18,  n o .  3,   pp.  1093 – 1105,  2021,   do i:   10.1109/ T C B B .2019.2935059.   [ 4]   V .  V .   P a ul   a nd  J .  A .  I .  S .  M a s o o d,  “ E x p l o r in g  pr e di c ti ve   me th o ds   f or   c a r di ov a s c u la r   di s e a s e :  a   s ur ve y   of   m e th o ds   a nd   a ppl ic a ti o ns , ”   I E E E  A c c e ss , v ol . 12, pp. 101497 – 101505, 2024,  do i:  10.1109/AC C E S S .2024.3430898.   [ 5]   S .  G h o r a s hi   e t  al . ,  “ L e ve r a gi ng  r e gr e s s io n  a na l y s is   t o   pr e di c t  ove r la ppi ng  s y mpt o ms   of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e s , ”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.  11, pp. 60254 – 60266, 2023, d o i:  10.1109/AC C E S S .20 23.3 286311.   [ 6]   C .  J .  H a r tl e y ,  M .  N a gha v i,   O .  P a r o di ,  C .  S .  P a tt i c hi s ,  C .  C .  Y .  P oo n,  a nd  Y . - T .  Z ha ng,  “ G ue s t  e di t o r ia l  c a r di ov a s c ul a r   he a lt h  in f or ma ti c s :  R is k  s c r e e ni ng  a nd  in te r v e n ti o n, ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  I nf or m at io n  T e c hnol ogy   in   B io m e di c in e ,  vo l.   16 ,  n o.  5,    pp. 791 – 794, S e p. 2012, d o i:  10.1109/ T I T B .2012.2216057.   [ 7]   M .  R a o of ,  M .  M a ht a b,  S .  M a s oo d  B ha tt i,   M .  R a s hi d,  a nd  A .  J a f f a r ,  “ H e a r t  di s e a s e   c la s s if ic a ti o n   f r o m   e c h oc a r di o g r a m  im a ge s   us in g de e p l e a r ni ng, ”   I E E E  A c c e s s , v ol . 13, pp. 8011 – 8022, 20 25,   do i:  10.1109/AC C E S S .2024.3524732.   [ 8]   M .  N a ka o   e t  al . ,  “ C a r di ov a s c ul a r   m o d e li ng  of   c o nge ni ta l  he a r t  di s e a s e   ba s e d  o n  n e o na ta l  e c h oc a r di o gr a phi c   im a g e s , ”     I E E E   T r ans ac ti ons   on  I nf o r m at io n  T e c hnol ogy   in   B io m e di c in e ,  v o l.   16,  n o .  1,  pp.  70 – 79,  J a n.  2012,  do i:   10.1109/ T I T B .2011.2169418.   [ 9]   T .   I qba l,   O .  S o li ma n,  S .   S ul ta n,  a nd  I .  U ll a h,  “ M a c hi n e   l e a r ni n g  a ppr o a c he s   f or   s e gm e nt a ti o n  of   c a r di ov a s c ul a r   n e ur oc r is t o pa th y   r e la t e d i ma g e s , ”   I E E E   A c c e s s , v o l.  11, pp. 118301 – 118317, 20 23, do i:  10.1109/AC C E S S .2023.332 5960.   [ 10]   C .  S he n  e t   al . ,  “ C o nt in u o us   3D   m y oc a r di a l  m o t i o n  tr a c ki ng  v ia   e c h o c a r di o gr a ph y , ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  M e di c al   I m agi ng ,    vo l.  43, n o . 12, pp. 4236 – 4252, 2024, d o i:  10.1109/ T M I .2024.3 419780.   [ 11]   A .  A lm a da ni ,  A .  S a r w a r ,  E .  A gu,  M .  A hl uw a li a ,  a nd  J .   K po d o nu,  “ H C M - E c h o - V a r - E ns e mbl e :  D e e p  e ns e mbl e   f us i o n  t o   de te c t   h y p e r t r o phi c   c a r di o m y opa th y   in   e c h o c a r d i o gr a ms , ”   I E E E   O pe n  J our nal   o f   E ngi ne e r in g   in   M e di c in e   and  B io lo gy ,  v o l.   6,     pp. 193 – 201, 2025, do i:   10.1109/OJ E M B .2024.3486541.   [ 12]   C .  B a la kr is hna n  a nd   V .  D .   A mbe th   K uma r ,  “ I oT - e na bl e d  c la s s if ic a ti o n  of   e c h oc a r di o gr a m  im a g e s   f o r   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   r is k   pr e di c ti o n  w it h  pr e - tr a in e d  r e c u r r e nt   c o n vo lu ti o na l  ne u r a l  ne tw o r ks , ”   D ia gnos ti c s ,  v o l.   13,  no .  4 ,  p.  775,  F e b.  2023,  do i:   10.3390/di a gno s ti c s 13040775.   [ 13]   M .  B .  A buba ke r   a nd  B .  B a ba y iğ it ,  “ D e t e c ti o n  of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e s   in   E C G   im a g e s   us in g  ma c hi n e   l e a r ni ng  a nd  d e e p  le a r ni ng  m e th o ds , ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  A r ti f ic ia l  I n te ll ig e nc e ,  v o l.   4,  n o .  2,   pp.  373 – 382,  A pr .  2023,  do i:   10.1109/ T A I .2022.3159505.   [ 14]   J .  M is hr a   a nd  M .  T iwa r i,   “ I oT - e na bl e d  E C G - ba s e d  he a r t  di s e a s e   pr e di c ti o n  us in g  th r e e - la y e r   de e p  l e a r ni ng  a nd  m e ta - h e ur i s ti c   a ppr o a c h, ”   Si gnal , I m age  and V id e o  P r oc e s s in g , vo l.  18, n o . 1,  pp. 361 – 367, 2024, do i:  10.1007/s 11760 - 023 - 02743 - 4.   [ 15]   S .  A .  A l z a ka r i,   A .  S a r ka r ,  M .  Z .  K ha n,  a nd   A .  A .  A lh us s a n,  “ C o n ve r gi ng   te c hn o l o gi e s   f or   h e a lt h  p r e d ic t i o n  a nd  in t r us io n   de t e c t i o n  in   in t e r n e t  of   h e a lt hc a r e   th in gs   w it h  ma t r i x - v a lu e d  ne ur a l  c oo r d in a te d   f e de r a te d   in t e ll ig e n c e , ”   I E E E   A c c e s s ,  vo l.   12,    pp. 99469 – 99498, 2024, do i:  10.1109/AC C E S S .2024.3420078.   [ 16]   D .  K .  M ur a la ,  S .   K .  P a nda ,  a nd  S .  P .  D a s h,  “ M e dM e ta v e r s e :  M e di c a l  c a r e   of   c hr o ni c   di s e a s e   pa ti e nt s   a nd  ma na gi ng  da ta   us in g  a r ti f ic ia l  in te ll ig e n c e ,  bl oc k c ha in ,  a nd  w e a r a bl e   de vi c e s :  s ta te - of - th e - a r t  me th o d o l o g y , ”   I E E E   A c c e s s ,  v ol .   11,     pp. 138954 – 138985, 2023, do i:  10.1109/AC C E S S .2023.33407 91.   [ 17]   B .  G a mi ,  M .  A gr a w a l,   D .  K .   M is hr a ,  D .  Q ua s im ,  a nd  P .  S .  M e hr a ,  “ A r ti f i c ia l  in t e ll ig e n c e - ba s e d  bl oc k c ha in   s o l ut i o ns   f o r   in te ll ig e nt   he a lt h c a r e :  A   c o mpr e h e ns i v e   r e v i e w   o n  pr iv a c y - p r e s e r v in g  t e c hni qu e s , ”   T r ans ac ti ons   on  E m e r gi ng   T e le c om m uni c at io ns  T e c hnol ogi e s , v o l.  34, n o . 9, p.  e 4824, S e p . 2023, do i:  10.1002/ e tt .4824.   [ 18]   S .  A l  G ha r ib ,  J .  C ha r a f e ddi n e ,  F .   D or na i ka ,  a nd  S .  H a dda d,  “ H y br id   l e a r ni ng  f r a me w or k  f o r   e x pl a in a bl e   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   de t e c t i o n, ”   I E E E  A c c e s s , vo l.  13, pp. 130168 – 130184, 2025, d oi :  10.1109/AC C E S S .2025.3591241.   [ 19]   J .  Z ha ng  e t  al . ,  “ E ns e mbl e   ma c h in e   l e a r ni ng   a ppr o a c h  f or   s c r e e ni ng  of   c o r o na r y   h e a r t  di s e a s e   ba s e d  o n  e c h o c a r di o g r a ph y     a nd r is k f a c t o r s , ”   B M C  M e di c al  I nf or m at ic s  and De c i s io n M ak in g , vo l.  21, n o . 1, p. 187, 2021, d o i:  10.1186/s 12911 - 021 - 0153 5 - 5.   [ 20]   A .  V a ls a r a j  e t  al . ,  “ D e ve l o pm e nt   a nd  v a li da ti o n  of   e c h o c a r di o gr a ph y - ba s e d  ma c hi ne - l e a r ni ng  m o d e ls   t o   p r e d ic t   m o r ta li t y , ”   e B io M e di c in e , vo l.  90, p. 104479, Apr . 2023, d oi :  10.1016/j . e bi o m.2023.104479.   [ 21]   A .  K uma r   a nd  D .  S in gh,  “ D ia gno s is   a nd  pr e di c ti o n  of   c a r di ov a s c ul a r   r is k  i n  r e ti na l  im a gi ng  us in g  a r ti f i c ia l  in t e ll ig e n c e , ”   in   A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e  i n M ode r n H e al th c a r e  Sy s te m , S in ga po r e :  S pr in g e r , 2025, pp. 133 – 159 ,   d o i:  10.1007/978 - 981 - 96 - 6703 - 1_6.   [ 22]   Y .  G u o  e t  al . ,  “ M a c hi n e   le a r n in g - e nha nc e d  e c h oc a r di o gr a ph y  f o r   s c r e e n in g  c o r o na r y   a r t e r y   di s e a s e , ”   B io M e di c al   E ng in e e r in g   O nL in e , vo l.  22, n o . 1, p. 44, M a y  2023, d oi :  10.1186/s 12938 - 0 23 - 01106 - x.   [ 23]   L .   S a ba   e t  al . ,  “ U lt r a s o und - ba s e d  in t e r na l  c a r o ti d   a r t e r y  pl a que   c ha r a c t e r iz a ti o n   us in g  de e p  l e a r ni ng  pa r a di gm   on  a   s upe r c om put e r :  a   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e /s tr o ke   r is k  a s s e s s me nt   s y s te m, ”   T he   I n te r nat io nal   J our nal   of   C a r di ov as c ul ar   I m agi ng ,  vo l.  37, n o . 5, pp. 1511 – 1528, M a y  2021, d oi :  10.1007/s 10554 - 020 - 02124 - 9.   [ 24]   P .  L .  M y hr e   e t  al . ,  “ A r ti f ic ia l  in te l li ge n c e - e nha nc e d  e c h o c a r di o gr a ph y   in   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e   ma na ge m e nt , ”   N at ur e   R e v ie w s   C ar di ol ogy , v o l.  23, n o . 3, pp. 164 – 182, M a r . 2026, d o i:  10.103 8/ s 41569 - 025 - 01197 - 0.   [ 25]   S .  D e e pi ka   a nd  N .  J a is a nka r ,  “ D e te c ti ng  a nd  c la s s if y in g  m y oc a r di a l  in f a r c ti o n  in   e c h oc a r di o g r a m  f r a m e s   w it h  a n  e nha nc e d  C N N   a lg o r it h m a nd E C V - 3D  ne tw or k, ”   I E E E  A c c e s s , vo l.  12, pp. 51 690 – 51703, 2024, do i:  10.1109/AC C E S S .2024.3385787.   [ 26]   C .  C ha munde s hw a r i,   N .  B ir a da r ,  a nd   U .  U da y kuma r ,   “ H y b r id   pa tt e r n  e x t r a c ti o n  w i th   d e e p   l e a r ni ng - ba s e d  h e a r t   di s e a s e   di a gn o s is   us in g  e c h oc a r di o gr a m  im a g e s , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   I m age   and  G r aphi c s ,  v o l.   23,  n o .  02,  M a r .  2023,  do i:   10.1142/S 0219467823500249.   [ 27]   N .  A .  B a ghda di ,  S .  M .  F .   A bd e la li e m,  A .  M a lk i,   I .  G a d,  A .  E w is ,  a nd  E .  A tl a m,  “ A dv a n c e d  ma c h in e   le a r n in g  t e c hni qu e s   f or   c a r di ov a s c ul a r  d is e a s e   e a r l y  d e t e c ti o n a nd dia gn o s is , ”   J our nal  of  B ig  D at a , vo l.  10, n o . 1, p.  144, S e p. 2023, d o i:  10.1186/s 40537 - 023 - 00817 - 1.   [ 28]   A .  S ha r ma ,  T .  P a l,   a nd  V .  J a is w a l,   “ H e a r t  d is e a s e   pr e di c ti o n  us in g  c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r k, ”   in   C ar di ov as c ul ar   and  C or onar y  A r t e r y  I m agi ng , E ls e v i e r , 2022, pp. 245 – 272. d o i:  10 .1016/B 978 - 0 - 12 - 822706 - 0.00012 - 3.   [ 29]   C .  S .  M a dhuma th i  a nd   K .  V .   K uma r ,  “ E nha nc in g  pr i v a c y   in   I oT - ba s e d  he a lt h c a r e   us in g  pr ov a bl e   pa r ti ti o n e d  s e c ur e   bl o c k c h a in   pr in c i pl e  a nd  e nc r y pt i o n, ”   Sc ie nt if ic  R e por ts , v o l.  15, n o . 1, p. 2 9682, Aug. 2025, do i:  10.1038/s 41598 - 025 - 14930 - z.   [ 30]   S .  K o ka te   a nd  U .  S hr a w a nka r ,  “ I oT   da ta   tr a ns mi s s io n   s e c ur it y   us in g  bl oc k c ha in   w it h   a   tr us t - w e ig ht e d  p r oof   of   a ut h o r i t y   c o ns e ns us   me c ha ni s m  i n  h e a lt h c a r e , ”   T r ans ac ti ons   on  E m e r g in g  T e le c om m uni c at io ns   T e c hnol ogi e s ,  v o l.   36,   n o .  5,  p.  e 70 139,  M a y  2025, d o i :  10.1002/e tt .70139.   [ 31]   J .  A ls hudukhi,  “ B lo c kc ha in - e na bl e d  s e c ur i t y   f o r   h e a lt h c a r e   da ta   c o mm uni c a ti o n  in   I oT - dr i ve n  5 G   n e tw o r ks , ”   I nt e ll ig e nt   D e c is io n  T e c hnol ogi e s , v o l.  19, n o . 6, pp. 4242 – 4253, 2025, d oi :  10.117 7/ 18724981251372292.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       AI - pow e r e d  c ar diova s c ular   dis e a s e   r is k   pr e diction  bas e d  on  s mar t - f e atur e d  de e p   …   ( De e pika  P r abhak ar )   1025   [ 32]   S .  K .  S ha r ma   a nd  F .   P a r w e j,   “ D e s ig n  a nd  im pl e m e nt a ti o n  of   a   bl oc k c ha in - ba s e d   s e c ur e   da ta   s ha r in g  f r a m e w o r k  t o  e nha nc e   th e   he a lt hc a r e  s y s te m, ”   B lo c k c hai ns ,  vo l.  3, n o . 3, p. 10, 2025, d o i:   10.3390/bl oc k c ha in s 3030010.   [ 33]   B .  W .  A bo s h o s ha ,  M .  M .  Z a y e d,  H .  S .  K ha li f a ,  a nd  R .  A .  R a ma da n,  “ E nha nc in g  in t e r n e t  of   th in gs   s e c ur it y   in   h e a lt hc a r e   us in g  a   bl oc k c ha in - dr i ve n  li ght w e ig ht   ha s hi ng  s y s te m, ”   B e ni - Sue f   U ni v e r s i ty   J our nal   o f   B as ic   and  A ppl ie d  Sc ie nc e s ,  v o l.   14,  n o .  1,  p.  56,  M a y  2025, d o i :  10.1186/s 43088 - 025 - 00644 - 8.   [ 34]   A . O gunpo la ,  F . S a e e d, S .  B a s ur r a , A .  M . A lb a r r a k, a nd  S . N .  Q a s e m,  “ M a c hi ne  l e a r ni ng - ba s e d p r e di c t i v e  m o d e ls   f o r  d e te c ti o n  of   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e s , ”   D ia gnos ti c s , v o l.  14, n o . 2, p. 144, J a n. 2024, do i:  10.3390/di a gn o s ti c s 14020144.   [ 35]   F .  M .  T a la a t,   A .   R .  E ln a gga r ,   W .  M .  S ha ba n,  M .  S h e ha ta ,  a nd  M .  E lh o s s e in i,   “ C a r di o R is kN e t :  A   h y b r id   A I - ba s e d  m o d e l   f o r   e x pl a in a bl e   r is k  pr e di c ti o n  a nd  pr o gn o s is   in   c a r di ov a s c ul a r   di s e a s e , ”   B io e ngi ne e r in g ,  v o l.   11,  no .  8,  p.  822,  A ug.  2 024,    do i:  10.3390/bi oe ngi n e e r in g11080822.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       D eepi k a   P ra b h a k a r           i s   s e r v i n g   as   t e s t   an al y s t   i n   t h e   B N P  Pari b as   I n d i a  Pr i v at e  L i m i t e d ,   P e ru n g u d i ,   C h e n n ai .   S h e   h as   g o t   6 +   y e ars   o f   e x p e ri en ce   i n   I T   i n d u s t ry .   S h e   h o l d s   fi rs t   c l as s   w i t h   d i s t i n c t i o n   i n   MCA   co m p u t e r  s c i en ce  at   Cre s cen t   In s t i t u t e   o f   S c i e n ce  an d   T e ch n o l o g y .   S h e   h as   b ee n   a w ar d e d   as   ce rt i f i c at e   o f  a ch i e v emen t   A n t are s   fo r   p e rf o r m an ce   i n   ce n t r i ci t y   a n d   c l i e n t   c o l l ab o rat i o n .   S h e   h as   g u i d ed   m a n y   i n t e rn   s t u d e n t s   b y   t rai n i n g   t h em  b as e d   o n   t h e   p e rfo r m a n ce   a n d   r e l i ab i l i t y   a l s o   s h e  i s   o n l y   o f  t h e  mem b e r   i n   i n t e rv i ew   p an e l   i n   t e ch n i c al   ro u n d .   S h e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   d p 5 8 2 3 @ s rm i s t . e d u . i n .       A g u s t h i y a r  R a m u           i s   a  p ro fe s s o r  an d   t h e   h e a d   o f  t h e   d e p art m en t   o f  co m p u t er   ap p l i c at i o n s   at   SRM  I n s t i t u t e  o f  S ci e n ce  an d   T ech n o l o g y ,   Ra m ap u ra m   Ca m p u s .   H e   s p eci al i z e s   i n   d at a  mi n i n g   an d   art i fi ci al   i n t e l l i g e n ce,   ar e as   w h e r e   h e  h as   m ad e   s i g n i fi c a n t   co n t ri b u t i o n s   t h ro u g h   h i s   r e s e ar ch   an d   t e a ch i n g .   D r .   A g u s t h i y ar  e arn ed   h i s   Ph . D .   i n   d at a  mi n i n g   fro m  A n n a   U n i v e rs i t y   i n   2 0 1 7 ,   an d   h i s   M. P h i l .   i n   c o m p u t e r  s ci e n ce  fro m  Pri d e ,   P e r i y ar  U n i v e rs i t y ,   Sal em,   i n   2 0 0 8 .   H e   a l s o   h o l d s   a n   M CA   i n   co m p u t e r   ap p l i c at i o n s   fro m   Mad u rai   K a m araj   U n i v e rs i t y ,   aw ar d e d   i n   2 0 0 1 ,   an d   a  B. S c .   i n   m at h em at i c s   fro m   D r.   Z ak i r  H u s s ai n   Co l l eg e ,   I l a y an g u d i ,   affi l i at e d   t o   Ma d u ra i   K a m araj   U n i v e rs i t y ,   a w ard ed   i n   1 9 9 8 .   I n   h i s   a c ad emi c   c ar ee r,     D r.   A g u s t h i y ar   h as   t au g h t   v ari o u s   co u rs e s   i n cl u d i n g   d at a  m i n i n g   an d   w ar e h o u s i n g   an d   s o ft w ar e  e n g i n e e r i n g .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   l i e  i n   d a t a  mi n i n g ,   art i fi c i a l   i n t el l i g en ce,   a n d   m a c h i n e  l e arn i n g ,   w h e re  h e   co n t i n u e s   t o   e x p l o r e  an d   i n n o v at e .   A s   t h e   h e ad   o f  t h e  d e p art men t ,   h e  p l a y s   a  c r u c i a l   r o l e  i n   s h ap i n g   t h e   c u rri cu l u m   a n d   g u i d i n g   t h e   d e p art me n t   t o w ard s   a c a d emi c  e x cel l en ce .   H e   c a n   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   h o d . d c a. r m p @ s rm i s t . ed u . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.