Machine learning and signal processing contributions to identify circulation states during out-of-hospital cardiac arrest

212 p. (eusk) 216 p. (eng.)Bat-bateko bihotz geldialdia (BBG) ustekabeko bihotz jardueraren etenaldi gisa definitzen da [9], non odol perfusioa ez baita iristenez burmuinera, ez beste ezinbesteko organoetara. BBGa ahalik eta azkarren tratatu behar da berpizte terapien bidez bat-bateko bihotz heriotza (BBH) ekiditeko [10, 11]. Ohikoena BBGa ospitalez kanpoko inguruneetan gertatzea da [12] eta kasu gehienetan ez da lekukorik egoten [13]. Horregatik, berpizte terapien aplikazio goiztiarra erronka mediku eta soziala da gaur egun

Grupiranje zasnovano na skupljanju dokaza s vjerojatnosno-neizrazitim C-means pristupom za dijagnozu bolesti

Traditionally, supervised machine learning methods are the first choice for tasks involving classification of data. This study provides a non-conventional hybrid alternative technique (pEAC) that blends the Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) as base cluster generating algorithm into the ‘standard’ Evidence Accumulation Clustering (EAC) clustering method. The PFCM coalesces the separate properties of the Possibilistic C-Means (PCM) and Fuzzy C-Means (FCM) algorithms into a sophisticated clustering algorithm. Notwithstanding the tremendous capabilities offered by this hybrid technique, in terms of structure, it resembles the hEAC and fEAC ensemble clustering techniques that are realised by integrating the K-Means and FCM clustering algorithms into the EAC technique. To validate the new technique’s effectiveness, its performance on both synthetic and real medical datasets was evaluated alongside individual runs of well-known clustering methods, other unsupervised ensemble clustering techniques and some supervised machine learning methods. Our results show that the proposed pEAC technique outperformed the individual runs of the clustering methods and other unsupervised ensemble techniques in terms accuracy for the diagnosis of hepatitis, cardiovascular, breast cancer, and diabetes ailments that were used in the experiments. Remarkably, compared alongside selected supervised machine learning classification models, our proposed pEAC ensemble technique exhibits better diagnosing accuracy for the two breast cancer datasets that were used, which suggests that even at the cost of none labelling of data, the proposed technique offers efficient medical data classification.Tradicionalno, metode nadziranog strojnog učenja predstavljaju prvi izbor za zadatke koji uključuju klasifikaciju podataka. Ovo istraživanje prikazuje nekonvencionalnu hibridnu alternativnu (pEAC) tehniku koja kombinira vjerojatnosno-neizraziti C-Means (PFCM) kao osnovni algoritam grupiranja u standardno grupiranje korištenjem grupiranja zasnovanog na skupljanju dokaza (EAC). PFCM objedinjuje zasebna svojstva vjerojatnosnog C-Means (PCM) i neizrazitog C-Means (FCM) algoritama u sofisticirani algoritam grupiranja. Usprkos ogromnim mogućnostima koje nudi ova tehnika, u smislu strukture, ona je nalik cjelovitim hEAC i fEAC tehnikama grupiranja realiziranim integracijom K-Means i FCM algoritama grupiranja u EAC tehniku.Kako bi se validirala učinkovitost, njeno ponašanje je ispitano na sintetičkim i stvarnim medicinskim podacima te su provedene usporedbe s pojedinačnim široko rasprostranjenim metodama, drugim nenadziranim tehnikama grupiranja i nekim nadziranim metodama učenja. Rezultat prikazuje kako predložena pEAC tehnika nadmašuje pojedine metode grupiranja i druge tehnike nenadziranog učenja u smislu točnosti u dijagnozi hepatitisa, kadiovaskularnih bolesti, raka dojke i dijabetesa, korištenih u eksperimentu.Značajno, u usporedbi s odabranim nadziranim modelima klasifikacije, predložena pEAC tehnika pokazuje bolju točnost dijagnoze na dvama korištenim bazama podataka za rak dojke, što ukazuje na to da čak i bez označenih podataka predložena tehnika nudi efikasnu klasifikaciju medicinskih podataka

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

Nuevas técnicas de procesado para la predicción del éxito de la desfibrilación en la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria.

146 p.La muerte súbita cardíaca es una de las principales causas de muerte en los países desarrollados, con una incidencia de alrededor de 40-50 casos por cada 100.000 habitantes. La causa fundamental de la muerte súbita cardíaca es la parada cardiorrespiratoria, que se produce mayoritariamente en entorno extrahospitalario y presenta un índice de supervivencia del 10 %. Se trata, por tanto, de un serio problema de salud.Dos son los elementos clave en el tratamiento de la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria (PCREH): la reanimación cardiopulmonar (RCP) y la desfibrilación temprana. La desfibrilación se aplica en pacientescon arritmias ventriculares letales como la fibrilación ventricular (FV), y consiste en suministrar una descarga eléctrica para recuperar un ritmo normal del corazón. Para ello se emplean los desfibriladores externos. Sin embargo, solo el 30-40 % de las desfibrilaciones son exitosas. Las descargas no exitosas reducen la probabilidad de supervivencia del paciente por dos motivos: pueden causar daño en el miocardio, y es necesario interrumpir la terapia RCP para suministrarlas.En este contexto, es fundamental disponer de herramientas para la predicción del éxito de la desfibrilación, guiando al rescatador en el tratamiento más adecuado: continuar con la RCP o desfibrilar al paciente. De esta manera, se evitarían interrupciones innecesarias durante la RCP y el paciente únicamente sería desfibrilado cuando la probabilidad de éxito fuese alta, aumentando así sus probabilidades de supervivencia. En la última década se han propuesto numerosos parámetros predictores del éxito de la desfibrilación (PED) basados en métodos no invasivos. El abordaje habitual se basa en el análisis de la forma de onda del electrocardiograma (ECG) durante la FV.Este trabajo de tesis se centra en el desarrollo de nuevos métodos para la predicción del éxito de la desfibrilación. Se han desarrollado nuevos métodos no invasivos basados en el análisis de la forma de onda de la FV del ECG, y métodos multiparamétricos que incluyen información del capnograma. Se han introducido nuevos parámetros PED basados en medidas de entropía de la señal FV, y se ha demostrado que superan la precisión de los métodos propuestos hasta el momento. Además se ha comprobado su validez tanto para la predicción de la recuperación de ritmo cardíaco normal, como para la supervivencia del paciente. Por otro lado se han combinado parámetros PED basados en la forma de onda de la FV con medidas subrogadas del estado hemodinámico del paciente derivadas del capnograma. Se concluye que la capnografía añade información adicional relevante y mejora la capacidad predictiva de los parámetros PED basados en la FV

Libro de actas. XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica

596 p.CASEIB2017 vuelve a ser el foro de referencia a nivel nacional para el intercambio científico de conocimiento, experiencias y promoción de la I D i en Ingeniería Biomédica. Un punto de encuentro de científicos, profesionales de la industria, ingenieros biomédicos y profesionales clínicos interesados en las últimas novedades en investigación, educación y aplicación industrial y clínica de la ingeniería biomédica. En la presente edición, más de 160 trabajos de alto nivel científico serán presentados en áreas relevantes de la ingeniería biomédica, tales como: procesado de señal e imagen, instrumentación biomédica, telemedicina, modelado de sistemas biomédicos, sistemas inteligentes y sensores, robótica, planificación y simulación quirúrgica, biofotónica y biomateriales. Cabe destacar las sesiones dedicadas a la competición por el Premio José María Ferrero Corral, y la sesión de competición de alumnos de Grado en Ingeniería biomédica, que persiguen fomentar la participación de jóvenes estudiantes e investigadores