Transformada wavelet estacionaria y redes neuronales para la detección de pulso en episodios de parada cardiorrespiratoria

La disponibilidad de un detector automático de pulso durante un episodio de parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria (PCREH) permitiría una rápida identificación de la parada cardiaca y una temprana detección del retorno de la circulación espontánea. El objetivo de este estudio fue desarrollar un algoritmo de detección de pulso basado en el electrocardiograma (ECG) y la impedancia torácica (IT), las señales que registra la mayoría de los desfibriladores comerciales. La base de datos de estudio se compuso de 456 segmentos de 5 s que contenían las señales ECG e IT. Un total de 281 segmentos correspondieron a ritmos con pulso (RP) mientras que 175 correspondieron a actividad eléctrica sin pulso (AESP). Primero, la componente circulatoria de la impedancia (CCI) fue extraída de la señal de IT a través de la transformada wavelet estacionaria. Después, se extrajeron características para la discriminación RP/AESP del ECG preprocesado (0.5–30 Hz), de la CCI y de su primera derivada. Estas características fueron introducidas en una red neuronal que clasificó el segmento como RP/AESP. Un procedimiento basado en validación cruzada de 5-subconjuntos quasi-estratificada en términos de paciente fue usada para la selección del mejor conjunto de características y para optimizar y testear la red neuronal. Este procedimiento se repitió 50 veces para estimar la distribución estadística de las métricas de rendimiento del método. La solución óptima consistió en una red neuronal basada en 3 características y con 20 neuronas en su capa oculta que obtuvo una media (desviación estándar) en términos de sensibilidad, especificidad, precisión balanceada y precisión de 90.2% (1.9), 90.9% (1.2), 90.6% (0.9) y 90.5% (1.1), respectivamente. Se ha desarrollado un detector de pulso para uso en PCREH que hace uso de las señales disponibles en los desfibriladores.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades a través del proyecto RTI2018-101475-BI00, conjuntamente con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y en parte por el Gobierno Vasco por medio del proyecto IT- 1229-19

Transformada wavelet estacionaria y redes neuronales para la detección de pulso en episodios de parada cardiorrespiratoria

La disponibilidad de un detector automático de pulso durante un episodio de parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria (PCREH) permitiría una rápida identificación de la parada cardiaca y una temprana detección del retorno de la circulación espontánea. El objetivo de este estudio fue desarrollar un algoritmo de detección de pulso basado en el electrocardiograma (ECG) y la impedancia torácica (IT), las señales que registra la mayoría de los desfibriladores comerciales. La base de datos de estudio se compuso de 456 segmentos de 5 s que contenían las señales ECG e IT. Un total de 281 segmentos correspondieron a ritmos con pulso (RP) mientras que 175 correspondieron a actividad eléctrica sin pulso (AESP). Primero, la componente circulatoria de la impedancia (CCI) fue extraída de la señal de IT a través de la transformada wavelet estacionaria. Después, se extrajeron características para la discriminación RP/AESP del ECG preprocesado (0.5–30 Hz), de la CCI y de su primera derivada. Estas características fueron introducidas en una red neuronal que clasificó el segmento como RP/AESP. Un procedimiento basado en validación cruzada de 5-subconjuntos quasi-estratificada en términos de paciente fue usada para la selección del mejor conjunto de características y para optimizar y testear la red neuronal. Este procedimiento se repitió 50 veces para estimar la distribución estadística de las métricas de rendimiento del método. La solución óptima consistió en una red neuronal basada en 3 características y con 20 neuronas en su capa oculta que obtuvo una media (desviación estándar) en términos de sensibilidad, especificidad, precisión balanceada y precisión de 90.2% (1.9), 90.9% (1.2), 90.6% (0.9) y 90.5% (1.1), respectivamente. Se ha desarrollado un detector de pulso para uso en PCREH que hace uso de las señales disponibles en los desfibriladores.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades a través del proyecto RTI2018-101475-BI00, conjuntamente con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y en parte por el Gobierno Vasco por medio del proyecto IT- 1229-19

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

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

ECG-based pulse detection during cardiac arrest using random forest classifier

Sudden cardiac arrest is one of the leading causes of death in the industrialized world. Pulse detection is essential for the recognition of the arrest and the recognition of return of spontaneous circulation during therapy, and it is therefore crucial for the survival of the patient. This paper introduces the first method based exclusively on the ECG for the automatic detection of pulse during cardiopulmonary resuscitation. Random forest classifier is used to efficiently combine up to nine features from the time, frequency, slope, and regularity analysis of the ECG. Data from 191 cardiac arrest patients was used, and 1177 ECG segments were processed, 796 with pulse and 381 without pulse. A leave-one-patient out cross validation approach was used to train and test the algorithm. The statistical distributions of sensitivity (SE) and specificity (SP) for pulse detection were estimated using 500 patient-wise bootstrap partitions. The mean (std) SE/SP for nine-feature classifier was 88.4 (1.8) %/89.7 (1.4) %, respectively. The designed algorithm only requires 4-s-long ECG segments and could be integrated in any commercial automated external defibrillator. The method permits to detect the presence of pulse accurately, minimizing interruptions in cardiopulmonary resuscitation therapy, and could contribute to improve survival from cardiac arrest

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

Aprendizaje automático para la anotación de ritmos en parada cardiorrespiratoria

Resumen (castellano) Las paradas cardiorrespiratorias extrahospitalarias (PCREH) se posicionan como una de las principales causas de defunción en los países desarrollados. Ante dicho evento, existen ciertos factores determinantes para la supervivencia del sujeto, incluyendo la reanimación cardio pulmonar, una pronta desfibrilación y la calidad del tratamiento ofrecido por el Servicio de Emergencias Médicas. El corazón del paciente puede presentar hasta cinco tipos de ritmos distintos. Puesto que cada estado clínico precisa un tratamiento diferente, es de vital importancia para el personal médico, la pronta y correcta identificación del ritmo/estado del paciente. Por consiguiente, existen numerosos estudios dedicados al entendimiento de dichas patologías, los cuales emplean grabaciones de la señal electrocardiograma (ECG) durante episodios PCREH. Dichas grabaciones deben ser anotadas manualmente por un grupo de expertos clínicos. Por lo tanto, resulta una tarea dispendiosa, lo cual ocasiona escasez de bases de datos debidamente caracterizadas y anotadas. Con el objetivo de facilitar el acceso a colecciones de datos correctamente anotadas, existen algoritmos de anotación semiautomáticos. Estos algoritmos permiten identificar con elevada certeza, las patologías presentes en distintos intervalos temporales de la señal ECG. De esta forma, los expertos clínicos se focalizan en repasar las decisiones del algoritmo, ahorrando tiempo y coste. Por todo ello, los algoritmos de anotación facilitan los estudios de enfermedades cardiacas, mejorando la calidad del tratamiento realizado y, de esta forma, la probabilidad de supervivencia del paciente. En este trabajo se presentan cuatro clasificadores de ritmos de pacientes en PCREH. Para su desarrollo, primero se prepara una colección de episodios PCREH con los que entrenar los algoritmos. El primer clasificador extrae información únicamente de la señal ECG. El segundo añade la información presente en la impedancia transtorácica del paciente. Después, se desarrolla un tercer clasificador mediante técnicas de Deep Learning, puesto que recientemente ha demostrado su potencial en este campo. El cuarto clasificador lo conforma una versión optimizada del anterior modelo. Finalmente, se analizan los resultados y se compara el rendimiento de las distintas soluciones propuestas.Summary (English) Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is one of the leading causes of death in developed countries. There are several key factors to survive an OHCA event, including cardiopulmonary resuscitation, early defibrillation and the overall quality of treatment given by the Emergency Medical System. The patient's heart can present up to five different types of rhythms. Since each clinical condition requires a different treatment, a fast and precise identification of the patient's rhythm/status is crucial for the medical staff. Therefore, there are numerous studies that focus on the understanding of these pathologies, using electrocardiogram signals (ECG) recorded during OHCA events. These recordings must be manually annotated by a group of clinical experts. Because the high costs associated to manual annotation, there is a lack of properly characterized and annotated databases. In order to facilitate access to correctly annotated data collections, there are semiautomatic annotation algorithms. These algorithms identify with high accuracy the pathologies present in different time intervals of the ECG signal. In this way, clinical experts would focus on reviewing the algorithm's decisions, saving time and money. All these considerations make annotation algorithms a key factor to develop studies on OHCA, improving the quality of the treatment performed and the probability of patient survival. In this work, four classifiers of OHCA rhythms are presented. For their development, first a collection of OHCA episodes is prepared, in order to train the algorithms. The first classifier extracts information only from the ECG signal. The second one, adds the information present in the patient's transthoracic impedance. Then, a third classifier is developed using Deep Learning techniques, since it has recently demonstrated its potential in this field. After that, a fourth classifier is made optimizing the previous model. Lastly, the results are analysed and the performance of the different proposed solutions is compared.Laburpena (Euskara) Hospitalez kanpoko bihotz geldiketa (HKBG) mundo garatuko heriotza kausa handienetariko bat dira. Geldiketa bat ematen denean zenbait gertakari gako dira pazientearen biziraupenerako, adibidez bihotz biriketako masajea, desfibrilazio goiztiarra edota emergentzia zerbitzuek emandako tratamendua. Pazientearen bihotzak bost erritmo desberdin aurkez ditzazke HKGB batean. Egoera kliniko bakoitzak tratamendu desberdina behar duenez, pazientearen erritmoa/egoera goiz eta zehatz detektatzea oso garrantzitsua da. Ondorioz, lan asko egin dira patologia horiek ulertzeko eta identifikatzeko, orokorrean pazientearen grabatutako elektrokardiograma (EKG) erabiliz. Grabaketa horietan aditu klinikoek erritmoa identifikatu eta anotatu behar dute. Azken hau kostu handiko lana da, eta ondorioz oso HKBG datubase gutxi dago erritmo anotazio egokiekin. Erritmo anotazioak dituzten HKGB datubaseak sortzeko badira erritmoa modu erdiautomatikoan anotatzeko algoritmoak. Algoritmo hauek modu nahiko zehatzean identifika dezaketa HKGB pazientearen erritmo/egoera, horretarako grabatutako EKG erabiliz. Horrela aditu klinikoek emandako diagnostikoa baino ez dute berrikusi behar, denbora eta kostuak aurreztuz. Horregatik anotaziorako algoritmoek HKGBaren inguruko ikerkuntza errazteu eta hobetuko lituzkete, emandako tratamendua hobetuz, eta pazienteen biziraupen aukerak handituz. Lan honetan lau algoritmo garatu dira HKGB erritmoak modu automatikoan sailkatzeko. Algoritmoak garatzeko lehendabizi HKGB kasuen datubase bat prestatu da, algoritmoak entrenatzeko. Lehen sailkatzailea EKG-tik soilik lortzen du informazioa. Bigarrenak bular inpedantziako informazioa ere erabiltzen du. Gero, ikasketa sakonean oinarritutako sailkatzailea garatu da, esparru honetan teknika hauek oso emaitza onak eman izan baitituzte. Azkenik laugarren sailkatzailea aurrekoaren bertsio hobetua da. Bukatzeko, emaitzak aztertu eta sailkatzaileen errendimenduak alderatu dira

Aprendizaje automático para la anotación de ritmos en parada cardiorrespiratoria

Resumen (castellano) Las paradas cardiorrespiratorias extrahospitalarias (PCREH) se posicionan como una de las principales causas de defunción en los países desarrollados. Ante dicho evento, existen ciertos factores determinantes para la supervivencia del sujeto, incluyendo la reanimación cardio pulmonar, una pronta desfibrilación y la calidad del tratamiento ofrecido por el Servicio de Emergencias Médicas. El corazón del paciente puede presentar hasta cinco tipos de ritmos distintos. Puesto que cada estado clínico precisa un tratamiento diferente, es de vital importancia para el personal médico, la pronta y correcta identificación del ritmo/estado del paciente. Por consiguiente, existen numerosos estudios dedicados al entendimiento de dichas patologías, los cuales emplean grabaciones de la señal electrocardiograma (ECG) durante episodios PCREH. Dichas grabaciones deben ser anotadas manualmente por un grupo de expertos clínicos. Por lo tanto, resulta una tarea dispendiosa, lo cual ocasiona escasez de bases de datos debidamente caracterizadas y anotadas. Con el objetivo de facilitar el acceso a colecciones de datos correctamente anotadas, existen algoritmos de anotación semiautomáticos. Estos algoritmos permiten identificar con elevada certeza, las patologías presentes en distintos intervalos temporales de la señal ECG. De esta forma, los expertos clínicos se focalizan en repasar las decisiones del algoritmo, ahorrando tiempo y coste. Por todo ello, los algoritmos de anotación facilitan los estudios de enfermedades cardiacas, mejorando la calidad del tratamiento realizado y, de esta forma, la probabilidad de supervivencia del paciente. En este trabajo se presentan cuatro clasificadores de ritmos de pacientes en PCREH. Para su desarrollo, primero se prepara una colección de episodios PCREH con los que entrenar los algoritmos. El primer clasificador extrae información únicamente de la señal ECG. El segundo añade la información presente en la impedancia transtorácica del paciente. Después, se desarrolla un tercer clasificador mediante técnicas de Deep Learning, puesto que recientemente ha demostrado su potencial en este campo. El cuarto clasificador lo conforma una versión optimizada del anterior modelo. Finalmente, se analizan los resultados y se compara el rendimiento de las distintas soluciones propuestas.Summary (English) Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is one of the leading causes of death in developed countries. There are several key factors to survive an OHCA event, including cardiopulmonary resuscitation, early defibrillation and the overall quality of treatment given by the Emergency Medical System. The patient's heart can present up to five different types of rhythms. Since each clinical condition requires a different treatment, a fast and precise identification of the patient's rhythm/status is crucial for the medical staff. Therefore, there are numerous studies that focus on the understanding of these pathologies, using electrocardiogram signals (ECG) recorded during OHCA events. These recordings must be manually annotated by a group of clinical experts. Because the high costs associated to manual annotation, there is a lack of properly characterized and annotated databases. In order to facilitate access to correctly annotated data collections, there are semiautomatic annotation algorithms. These algorithms identify with high accuracy the pathologies present in different time intervals of the ECG signal. In this way, clinical experts would focus on reviewing the algorithm's decisions, saving time and money. All these considerations make annotation algorithms a key factor to develop studies on OHCA, improving the quality of the treatment performed and the probability of patient survival. In this work, four classifiers of OHCA rhythms are presented. For their development, first a collection of OHCA episodes is prepared, in order to train the algorithms. The first classifier extracts information only from the ECG signal. The second one, adds the information present in the patient's transthoracic impedance. Then, a third classifier is developed using Deep Learning techniques, since it has recently demonstrated its potential in this field. After that, a fourth classifier is made optimizing the previous model. Lastly, the results are analysed and the performance of the different proposed solutions is compared.Laburpena (Euskara) Hospitalez kanpoko bihotz geldiketa (HKBG) mundo garatuko heriotza kausa handienetariko bat dira. Geldiketa bat ematen denean zenbait gertakari gako dira pazientearen biziraupenerako, adibidez bihotz biriketako masajea, desfibrilazio goiztiarra edota emergentzia zerbitzuek emandako tratamendua. Pazientearen bihotzak bost erritmo desberdin aurkez ditzazke HKGB batean. Egoera kliniko bakoitzak tratamendu desberdina behar duenez, pazientearen erritmoa/egoera goiz eta zehatz detektatzea oso garrantzitsua da. Ondorioz, lan asko egin dira patologia horiek ulertzeko eta identifikatzeko, orokorrean pazientearen grabatutako elektrokardiograma (EKG) erabiliz. Grabaketa horietan aditu klinikoek erritmoa identifikatu eta anotatu behar dute. Azken hau kostu handiko lana da, eta ondorioz oso HKBG datubase gutxi dago erritmo anotazio egokiekin. Erritmo anotazioak dituzten HKGB datubaseak sortzeko badira erritmoa modu erdiautomatikoan anotatzeko algoritmoak. Algoritmo hauek modu nahiko zehatzean identifika dezaketa HKGB pazientearen erritmo/egoera, horretarako grabatutako EKG erabiliz. Horrela aditu klinikoek emandako diagnostikoa baino ez dute berrikusi behar, denbora eta kostuak aurreztuz. Horregatik anotaziorako algoritmoek HKGBaren inguruko ikerkuntza errazteu eta hobetuko lituzkete, emandako tratamendua hobetuz, eta pazienteen biziraupen aukerak handituz. Lan honetan lau algoritmo garatu dira HKGB erritmoak modu automatikoan sailkatzeko. Algoritmoak garatzeko lehendabizi HKGB kasuen datubase bat prestatu da, algoritmoak entrenatzeko. Lehen sailkatzailea EKG-tik soilik lortzen du informazioa. Bigarrenak bular inpedantziako informazioa ere erabiltzen du. Gero, ikasketa sakonean oinarritutako sailkatzailea garatu da, esparru honetan teknika hauek oso emaitza onak eman izan baitituzte. Azkenik laugarren sailkatzailea aurrekoaren bertsio hobetua da. Bukatzeko, emaitzak aztertu eta sailkatzaileen errendimenduak alderatu dira