Application of Entropy-Based Features to Predict Defibrillation Outcome in Cardiac Arrest

Prediction of defibrillation success is of vital importance to guide therapy and improve the survival of patients suffering out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). Currently, the most efficient methods to predict shock success are based on the analysis of the electrocardiogram (ECG) during ventricular fibrillation (VF), and recent studies suggest the efficacy of waveform indices that characterize the underlying non-linear dynamics of VF. In this study we introduce, adapt and fully characterize six entropy indices for VF shock outcome prediction, based on the classical definitions of entropy to measure the regularity and predictability of a time series. Data from 163 OHCA patients comprising 419 shocks (107 successful) were used, and the performance of the entropy indices was characterized in terms of embedding dimension (m) and matching tolerance (r). Six classical predictors were also assessed as baseline prediction values. The best prediction results were obtained for fuzzy entropy (FuzzEn) with m = 3 and an amplitude-dependent tolerance of r = 80 μV. This resulted in a balanced sensitivity/specificity of 80.4%/76.9%, which improved by over five points the results obtained for the best classical predictor. These results suggest that a FuzzEn approach for a joint quantification of VF amplitude and its non-linear dynamics may be a promising tool to optimize OHCA treatment.This work received financial support from Spanish Ministerio de Economia y Competitividad, projects TEC2013-31928 and TEC2014-52250-R, and jointly with the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), project TEC2015-64678-R; from Junta de Comunidades de Castilla La Mancha, project PPII-2014-026-P; and from UPV/EHU through the grant PIF15/190 and through its research unit UFI11/16.Chicote, B.; Irusta, U.; Alcaraz, R.; Rieta, JJ.; Aramendi, E.; Isasi, I.; Alonso, D.... (2016). Application of Entropy-Based Features to Predict Defibrillation Outcome in Cardiac Arrest. Entropy. 18(9):1-17. https://doi.org/10.3390/e18090313S11718

Predicción del éxito de la desfibrilación mediante entropía difusa en términos de recuperación de ritmo cardíaco regular, pulso y supervivencia

El objetivo de este trabajo es evaluar la capacidad predictiva de la entropía difusa (FuzzEn) para la predicción del éxito de la desfibrilación definida de tres formas diferentes: recuperación de ritmos con QRS, retorno de la circulación espontanea (RCE) y supervivencia del paciente. Se han analizado 450 descargas de 174 episodios de parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria (PCREH). FuzzEn se calculó tomando 5-seg de fibrilación ventricular (FV) previos a la descarga. Se evaluó la capacidad de predicción en términos de área bajo la curva (AUC), para las primeras tres descargas. Para ello se ajustó un clasificador basado en regresión logística usando una partición 60/40 por pacientes para ajustar el modelo (desarrollo) y evaluar el AUC (validación). Los valores de AUC obtenidos para predicción de aparición de ritmos con QRS y supervivencia para las tres primeras descargas fueron: 0.81/0.70, 0.84/0.87 y 0.95/0.95, respectivamente. FuzzEn permite predecir la supervivencia del paciente y la predictibilidad mejora en descargas sucesivas

Predicción del éxito de la desfibrilación mediante entropía difusa en términos de recuperación de ritmo cardíaco regular, pulso y supervivencia

El objetivo de este trabajo es evaluar la capacidad predictiva de la entropía difusa (FuzzEn) para la predicción del éxito de la desfibrilación definida de tres formas diferentes: recuperación de ritmos con QRS, retorno de la circulación espontanea (RCE) y supervivencia del paciente. Se han analizado 450 descargas de 174 episodios de parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria (PCREH). FuzzEn se calculó tomando 5-seg de fibrilación ventricular (FV) previos a la descarga. Se evaluó la capacidad de predicción en términos de área bajo la curva (AUC), para las primeras tres descargas. Para ello se ajustó un clasificador basado en regresión logística usando una partición 60/40 por pacientes para ajustar el modelo (desarrollo) y evaluar el AUC (validación). Los valores de AUC obtenidos para predicción de aparición de ritmos con QRS y supervivencia para las tres primeras descargas fueron: 0.81/0.70, 0.84/0.87 y 0.95/0.95, respectivamente. FuzzEn permite predecir la supervivencia del paciente y la predictibilidad mejora en descargas sucesivas

Diagnóstico del Ritmo Cardíaco durante la Resucitación Cardiopulmonar Administrada mediante una Banda de Distribución de Carga

Las compresiones torácicas (CTs) administradas durante la resucitación cardiopulmonar (RCP) mediante una banda de distribución de carga (LDB en inglés) inducen artefactos en el ECG que interfieren en el diagnóstico de los algoritmos de decisión shock/no-shock implementados en los desfibriladores. Esto obliga al rescatador a detener la terapia RCP reduciendo la probabilidad de supervivencia del paciente. El objetivo de este trabajo es diseñar un método que diagnostique con precisión el ritmo durante el uso de una LDB evitando así tener que interrumpir la terapia. El método se compone de un filtro de supresión de artefacto basado en un algoritmo recursivo de mínimos cuadrados (RLS) seguido de un algoritmo de decisión shock/no-shock basado en técnicas de aprendizaje automático. Se usó una base de datos compuesta por 235 ritmos desfibrilables y 1451 no-desfibrilables adquiridos de pacientes en parada cardiorrespiratoria extra-hospitalaria (PCREH). Los ritmos de los pacientes fueron anotados en intervalos libres de artefacto. Los diagnósticos shock/no-shock obtenidos mediante el algoritmo de decisión fueron comparados con las anotaciones del ritmo para obtener la Sensibilidad (Se), Especificidad (Sp) y precisión balanceada (BAC) de la solución. Los resultados obtenidos fueron: 91.6% (Se), 95.4% (Sp) y 93.5% (BAC).Este trabajo ha recibido ayuda financiera del Ministerio de Economía y Competitividad, proyecto TEC2015- 64678-R, junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Ha recibido también financiación de la UPV/EHU mediante el proyecto GIU 17/031 y del Gobierno Vasco mediante la beca PRE-2017-2-0137

Aprendizaje máquina para la predicción del éxito de la desfibrilación mediante el análisis de la forma de onda de la fibrilación ventricular

Predecir el éxito de la terapia de desfibrilación eléctrica para revertir la fibrilación ventricular (FV) permitiría mejorar la supervivencia de los pacientes en parada cardiorrespiratoria extra-hospitalaria (PCREH). Los métodos de predicción se basan en el análisis de la forma de onda del electrocardiograma (ECG) de la FV usando predictores individuales. El objetivo del trabajo es desarrollar modelos de aprendizaje máquina para mejorar la precisión de los métodos. Se dispuso de una base de 1630 casos de PCREH anotados por clínicos, que incluían 3836 intentos de desfibrilación (1081 exitosos). Se diseñaron modelos predictores del éxito de la desfibrilación caracterizando con 27 parámetros el intervalo ECG pre-shock de 2.05s de duración. Se evaluaron los modelos en términos de sensibilidad (SE, éxito), especificidad (SP, no éxito) y la media de ambas (precisión balanceada, PB). Los modelos se ajustaron y evaluaron mediante validación cruzada en particiones por paciente y estratificadas, repitiendo el proceso 100 veces para caracterizar estadísticamente las métricas. Se comparó un modelo de regresión logística mono- paramétrico con varios modelos de aprendizaje máquina: regre- sión logística multiparamétrica, bosques de árboles y máquinas de vectores soporte (SVM) con kernel gaussiano. El mejor mode- lo monoparamétrico produjo una PB mediana (rango interdecilo, IDR) de 79.5 (79.4-79.6)%. El mejor modelo multiparamétrico (SVM con 6 parámetros) resultó en una PB mediana de 81.4 (81.2-81.6)%, y SE, SP de 83.4 (83.1-84.0)% y 79.3 (79.1- 80.0)%, respectivamente. Los modelos de aprendizaje máquina permiten mejorar la predicción monoparamétrica hasta en 2 pun- tos de PB. En el futuro deberán desarrollarse nuevos predictores, para lo que la extracción exhaustiva de característi-cas mediante redes convolucionales (CNN) sería una buena alternativa.Este trabajo ha recibido ayuda financiera del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, proyecto RTI- 2018-101475-BI00, junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y del Gobierno Vasco por medio de la subvención a grupos de investigación IT-1229- 19 y la beca del programa Ikasiker IkasC_2019_1_0275

Aprendizaje máquina para la predicción del éxito de la desfibrilación mediante el análisis de la forma de onda de la fibrilación ventricular

Predecir el éxito de la terapia de desfibrilación eléctrica para revertir la fibrilación ventricular (FV) permitiría mejorar la supervivencia de los pacientes en parada cardiorrespiratoria extra-hospitalaria (PCREH). Los métodos de predicción se basan en el análisis de la forma de onda del electrocardiograma (ECG) de la FV usando predictores individuales. El objetivo del trabajo es desarrollar modelos de aprendizaje máquina para mejorar la precisión de los métodos. Se dispuso de una base de 1630 casos de PCREH anotados por clínicos, que incluían 3836 intentos de desfibrilación (1081 exitosos). Se diseñaron modelos predictores del éxito de la desfibrilación caracterizando con 27 parámetros el intervalo ECG pre-shock de 2.05s de duración. Se evaluaron los modelos en términos de sensibilidad (SE, éxito), especificidad (SP, no éxito) y la media de ambas (precisión balanceada, PB). Los modelos se ajustaron y evaluaron mediante validación cruzada en particiones por paciente y estratificadas, repitiendo el proceso 100 veces para caracterizar estadísticamente las métricas. Se comparó un modelo de regresión logística mono- paramétrico con varios modelos de aprendizaje máquina: regre- sión logística multiparamétrica, bosques de árboles y máquinas de vectores soporte (SVM) con kernel gaussiano. El mejor mode- lo monoparamétrico produjo una PB mediana (rango interdecilo, IDR) de 79.5 (79.4-79.6)%. El mejor modelo multiparamétrico (SVM con 6 parámetros) resultó en una PB mediana de 81.4 (81.2-81.6)%, y SE, SP de 83.4 (83.1-84.0)% y 79.3 (79.1- 80.0)%, respectivamente. Los modelos de aprendizaje máquina permiten mejorar la predicción monoparamétrica hasta en 2 pun- tos de PB. En el futuro deberán desarrollarse nuevos predictores, para lo que la extracción exhaustiva de característi-cas mediante redes convolucionales (CNN) sería una buena alternativa.Este trabajo ha recibido ayuda financiera del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, proyecto RTI- 2018-101475-BI00, junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y del Gobierno Vasco por medio de la subvención a grupos de investigación IT-1229- 19 y la beca del programa Ikasiker IkasC_2019_1_0275

Order patterns, their variation and change points in financial time series and Brownian motion

Order patterns and permutation entropy have become useful tools for studying biomedical, geophysical or climate time series. Here we study day-to-day market data, and Brownian motion which is a good model for their order patterns. A crucial point is that for small lags (1 up to 6 days), pattern frequencies in financial data remain essentially constant. The two most important order parameters of a time series are turning rate and up-down balance. For change points in EEG brain data, turning rate is excellent while for financial data, up-down balance seems the best. The fit of Brownian motion with respect to these parameters is tested, providing a new version of a forgotten test by Bienaym'e

ECG waveform dataset for predicting defibrillation outcome in out-of-hospital cardiac arrested patients

The provided database of 260 ECG signals was collected from patients with out-of-hospital cardiac arrest while treated by the emergency medical services. Each ECG signal contains a 9 second waveform showing ventricular fibrillation, followed by 1 min of post-shock waveform. Patients’ ECGs are made available in multiple formats. All ECGs recorded during the prehospital treatment are provided in PFD files, after being anonymized, printed in paper, and scanned. For each ECG, the dataset also includes the whole digitized waveform (9 s pre- and 1 min post-shock each) and numerous features in temporal and frequency domain extracted from the 9 s episode immediately prior to the first defibrillation shock. Based on the shock outcome, each ECG file has been annotated by three expert cardiologists, - using majority decision -, as successful (56 cases), unsuccessful (195 cases), or indeterminable (9 cases). The code for preprocessing, for feature extraction, and for limiting the investigation to different temporal intervals before the shock is also provided. These data could be reused to design algorithms to predict shock outcome based on ventricular fibrillation analysis, with the goal to optimize the defibrillation strategy (immediate defibrillation versus cardiopulmonary resuscitation and/or drug administration) for enhancing resuscitation. © 202

Seinale prozesaketan eta ikasketa automatikoan oinarritutako ekarpenak bihotz-erritmoen analisirako bihotz-biriketako berpiztean

Tesis inglés 218 p. -- Tesis euskera 220 p.Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA ) is characterized by the sudden loss of the cardiac function, andcauses around 10% of the total mortality in developed countries. Survival from OHCA depends largelyon two factors: early defibrillation and early cardiopulmonary resuscitation (CPR). The electrical shock isdelivered using a shock advice algorithm (SAA) implemented in defibrillators. Unfortunately, CPR mustbe stopped for a reliable SAA analysis because chest compressions introduce artefacts in the ECG. Theseinterruptions in CPR have an adverse effect on OHCA survival. Since the early 1990s, many efforts havebeen made to reliably analyze the rhythm during CPR. Strategies have mainly focused on adaptive filtersto suppress the CPR artefact followed by SAAs of commercial defibrillators. However, these solutionsdid not meet the American Heart Association¿s (AHA) accuracy requirements for shock/no-shockdecisions. A recent approach, which replaces the commercial SAA by machine learning classifiers, hasdemonstrated that a reliable rhythm analysis during CPR is possible. However, defibrillation is not theonly treatment needed during OHCA, and depending on the clinical context a finer rhythm classificationis needed. Indeed, an optimal OHCA scenario would allow the classification of the five cardiac arrestrhythm types that may be present during resuscitation. Unfortunately, multiclass classifiers that allow areliable rhythm analysis during CPR have not yet been demonstrated. On all of these studies artefactsoriginate from manual compressions delivered by rescuers. Mechanical compression devices, such as theLUCAS or the AutoPulse, are increasingly used in resuscitation. Thus, a reliable rhythm analysis duringmechanical CPR is becoming critical. Unfortunately, no AHA compliant algorithms have yet beendemonstrated during mechanical CPR. The focus of this thesis work is to provide new or improvedsolutions for rhythm analysis during CPR, including shock/no-shock decision during manual andmechanical CPR and multiclass classification during manual CPR

Deteccion de pulso basado en Modelos Ocultos de Markov en episodios de paro cardiaco extrahospitalario

La detección de la circulación es de vital importancia durante los episodios de parada cardiorrespiratoria (PCR) extrahospitalaria. Una rápida y fiable detección de la circulación posibilitaría una rápida identificación del episodio de PCR, pudiendo iniciar así la maniobra de reanimación cardiopulmonar (RCP) lo antes posible. Por otro lado, también ayudaría en la detección del retorno espontáneo de la circulación (REC) durante el episodio de PCR, dando así pie al inicio de los cuidados posresucitación. Lamentablemente, hoy en día no existe todavía un método fiable de detección de circulación. El objetivo de este proyecto es llevar a cabo el desarrollo de un algoritmo de detección de circulación fiable que se base únicamente en la información proporcionada por las señales de electrocardiograma (ECG) e impedancia torácica (IT), para que pueda implementarse en todos los desfibriladores externos automáticos (DEA). La detección de pulso en el ámbito de la PCR se basa esencialmente en discriminar entre dos tipos de ritmos cardíacos: actividad eléctrica sin pulso (AESP) y ritmos generadores de pulso (RP). Para llevar a cabo el trabajo, se hizo uso de 1.140 segmentos (348 AESP y 792 RP) de 187 pacientes de PCR extrahospitalaria. La base de datos de trabajo se dividió por pacientes en dos subgrupos: entrenamiento (60% de los pacientes) para el desarrollo del algoritmo y testeo (40% de los pacientes) para la evaluación del mismo. Las señales ECG e IT de interés se preprocesaron para eliminar los componentes ruidosos de bajas y altas frecuencias, y se obtuvo mediante un esquema de filtrado adaptativo la componente circulatoria de la impedancia (CCI). Se extrajeron 7 características morfológicas de las señales mencionadas, representando éstas las observaciones de las que se valió el modelo oculto de Markov (MOM) para discriminar entre los ritmos AESP y RP. El rendimiento del algoritmo de detección de pulso se calculó en términos de sensibilidad (SE, capacidad para detectar correctamente los ritmos RP) y especificidad (SP, capacidad para detectar correctamente los ritmos AESP) haciendo uso del subgrupo de testeo. El procedimiento de desarrollo y evaluación del algoritmo se repitió 50 veces para obtener la distribución de las métricas de rendimiento del algoritmo desarrollado. La media (desviación típica) de los parámetros SE y SP fue 92,9% (3,9) y 94,0% (3,0), respectivamente. Por tanto, se concluye que el algoritmo de detección de pulso basado en un MOM que usa las señales ECG e IT registradas por todo DEA es lo suficientemente fiable como para ser susceptible de implementación en los DEAs comerciales actuales.The detection of circulation is of vital importance during episodes of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). A rapid and reliable detection of the circulation would allow a rapid identification of the CA episode, thus being able to initiate the cardiopulmonary resuscitation (CPR) maneuver as soon as possible. On the other hand, it would also help in the detection of the return of spontaneous circulation (ROSC) during the CA episode, thus giving rise to the start of post resuscitation care. Unfortunately, today there is still no reliable circulation detection method. The aim of this project is to carry out the development of a reliable circulation detection algorithm that is based solely on the information provided by the electrocardiogram (ECG) and thoracic impedance (TI) signals so that it can be implemented in all automated external defibrillators (AED). The detection of pulse in the field of the CA is essentially based on discriminating between two types of heart rhythms: pulseless electrical activity (PEA) and pulse-generating rhythms (PR). In order to carry out this work, 1.140 segments (348 AESP and 792 RP) were used from 187 OHCA patients. The work database was divided by patients into two subsets: training (60% of the patients) for the development of the algorithm and testing (40% of the patients) for its evaluation. The ECG and TI signals of interest were preprocessed in order to suppress the noisy components of low and high frequencies, and the impedance circulation component (ICC) was obtained by means of an adaptive filtering scheme. Seven morphological features of the aforementioned signals were extracted, these representing the observations that the hidden Markov model (HMM) used to discriminate between the PEA and PR rhythms. The performance of the pulse detection algorithm was computed in terms of sensitivity (SE, ability to correctly detect the PR rhythms) and specificity (SP, ability to correctly detect the PEA rhythms) using the test subset. The procedure for the development and evaluation of the algorithm was repeated 50 times so as to obtain the distribution of the performance metrics of the developed algorithm. The mean (standard deviation) of the SE and SP parameters was 92,9% (3,9) and 94,0% (3,0), respectively. Therefore, it is concluded that the pulse detection algorithm based on a HMM that uses the ECG and TI signals recorded by all AED is sufficiently reliable to be implementable in current commercial AEDs.Zirkulazioaren detekzioa berebiziko garrantzia du ospitalez kanpoko bihotz-biriketako geldialdi (OKBBG) episodioetan. Zirkulazioaren detekzio azkar eta fidagarri batek OKBBG episodioaren identifikazio azkarra ahalbidetuko luke, horrela bihotz-biriketako berpizte (BBB) maniobra ahalik eta azkarren hasi ahal izateko. Bestalde, zirkulazioaren bat-bateko berreskuraketa (ZBB) antzematen lagunduko luke, berpizte geroko zainketak hasteko. Tamalez, gaur egun ez dago zirkulazioa detektatzeko metodo fidagarririk. Proiektu honen helburua zirkulazioa detektatzeko algoritmo fidagarri bat garatzea da, elektrokardiograma (EKG) eta bularreko inpedantzia (BI) seinaleen informazioan soilik oinarrituta, kanpoko desfibriladore automatiko (KDA) guztietan inplementatu ahal izateko. Bihotz-biriketako geldialdi (BBG) batean pultsua detektatzea bi motatako bihotz erritmoak diskriminatzean datza: pultsurik gabeko aktibitate elektrikoa (PGAE) eta pultsudun erritmoak (PE). Lana aurrera eramateko, 187 OKBBG pazientetako 1.140 segmentu erabili ziren (348 PGAE eta 792 PE). Pazienteen arabera lanerako datu-basea bi azpimultzotan banandu zen: entrenamendua (pazienteen %60) algoritmoa garatzeko eta testatzea (pazienteen %40) bera ebaluatzeko. Lan honen ikerketa seinaleak, EKG eta BI-ak, aurreprozesatu ziren, behe-maiztasun baxuko eta goi-maiztasuneko osagai zaratatsuak kentzeko, eta, iragazki egokitzaile baten bitartez, inpedantzia zirkulazio osagaia (IZO) lortu zen. Aipatutako seinaleen 7 ezaugarri morfologiko atera ziren, eta hauek behaketak bezala erabili ziren Markoven eredu ezkutuan (MEE), PGAE eta PE erritmoak desberdintzeko. Pultsua detektatzeko algoritmoaren errendimendua probatzeko sentsibilitatea (SE, PE erritmoak egoki hautemateko gaitasuna) eta espezifikotasuna (SP, PGAE erritmoak egoki hautemateko gaitasuna) erabiliz ebaluatu zen, probako azpitaldea erabiliz. Algoritmoa garatzeko eta ebaluatzeko prozedura 50 aldiz errepikatu zen, garatutako algoritmoaren errendimendu-metriken banaketa lortzeko. SE eta SP parametroen batez bestekoa (desbideratze estandarra) % 92,9a (3,9) eta % 94,0a (3,0) izan ziren, hurrenez hurren. Hortaz, MEE batean oinarritutako eta KDA guztiek erregistratutako EKG eta BI seinaleak erabiltzen duen pultsu detekzio algoritmoa, duen fidagarritasuna dela eta, gaur egungo KDA komertzialetan inplementatzeko modukoa da