A Machine Learning Model for the Prognosis of Pulseless Electrical Activity during Out-of-Hospital Cardiac Arrest

Pulseless electrical activity (PEA) is characterized by the disassociation of the mechanical and electrical activity of the heart and appears as the initial rhythm in 20–30% of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) cases. Predicting whether a patient in PEA will convert to return of spontaneous circulation (ROSC) is important because different therapeutic strategies are needed depending on the type of PEA. The aim of this study was to develop a machine learning model to differentiate PEA with unfavorable (unPEA) and favorable (faPEA) evolution to ROSC. An OHCA dataset of 1921 5s PEA signal segments from defibrillator files was used, 703 faPEA segments from 107 patients with ROSC and 1218 unPEA segments from 153 patients with no ROSC. The solution consisted of a signal-processing stage of the ECG and the thoracic impedance (TI) and the extraction of the TI circulation component (ICC), which is associated with ventricular wall movement. Then, a set of 17 features was obtained from the ECG and ICC signals, and a random forest classifier was used to differentiate faPEA from unPEA. All models were trained and tested using patientwise and stratified 10-fold cross-validation partitions. The best model showed a median (interquartile range) area under the curve (AUC) of 85.7(9.8)% and a balance accuracy of 78.8(9.8)% , improving the previously available solutions at more than four points in the AUC and three points in balanced accuracy. It was demonstrated that the evolution of PEA can be predicted using the ECG and TI signals, opening the possibility of targeted PEA treatment in OHCA.This work was supported by the Spanish Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades through Grant RTI2018-101475-BI00, jointly with the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), by the Basque Government through Grant IT1229-19 and Grant PRE2020_1_0177, and by the university of the Basque Country (UPV/EHU) under Grant COLAB20/01

Arquitecturas de aprendizaje profundo para la detección de pulso en la parada cardiaca extrahospitalaria utilizando el ECG

La detección de la presencia de pulso durante la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria es crucial para la supervivencia del paciente. Se ha demostrado que la toma manual del pulso no es muy fiable y que consume demasiado tiempo, por lo que es necesario desarrollar métodos automáticos que ayuden en la identificación del retorno de la circulación espontánea del paciente en parada. En este trabajo se propone utilizar técnicas de aprendizaje profundo para la discriminación automática de ritmos con pulso (PR) y sin pulso (PEA) utilizando solamente información proveniente del ECG. Se ha utilizado una base de datos que contiene 3914 segmentos de 5 segundos (3372 PR y 1542 PEA), que se dividieron en dos bases de datos con pacientes disjuntos para la optimización y evaluación de los métodos. Los mejores resultados se han obtenido utilizando una red neuronal profunda que contiene dos etapas de convolución y una etapa recurrente para la extracción de características y a continuación un clasificador. El modelo se evalúa en términos de sensibilidad (SE, porcentaje de PRs correctamente detectados) y especificidad (SP, proporción de PEAs correctamente detectados). Sobre la base de evaluación se obtuvieron una SE/SP de 94.2%/91.0%, por lo que puede concluirse que la detección automática del pulso utilizando sólo el ECG es viable mediante técnicas de aprendizaje profundo.Este trabajo ha recibido apoyo económico conjunto del Ministerio de Economía y Competitividad Español y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del proyecto (TEC2015-64678-R), de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea mediante la ayuda a grupos de investigación GIU17/031, y del Gobierno Vasco a través de la beca PRE_2017_1_0112

Seinalearen prozesatze digitalaren erronkak kanpoko desfibrilagailu automatikoaren inguruan

Bihotz-biriketako gelditzearen aurrean berpiztea honako bi ekintza nagusiren mendekoa da: bihotz-biriketako berpizte-masajea eta bentrikulu-erritmoaren desfibrilazioa, kanpoko desfibrilagailu automatiko baten bidez. Tresna horiek bihotzaren erritmo hilgarriak detektatzen dituzte pazientearen elektrokardiograma digitalki prozesatuz; ildo horretatik, azkeneko urteetan hiru erronka nabarmendu daitezke. Umeen (1 eta 8 urte bitartekoen) erritmoen sailkatze egokia lortzea da lehengoa. Bi sailkatze-parametro aurkezten eta ebaluatzen dira lan honetan. Horretarako, helduen eta umeen bihotz-erritmo desberdinez osatutako datu-basea aztertzen da, sentsibilitatea eta espezifikotasuna adinaren arabera neurtuz. Bigarrenak berpizte-masajea ematearekin batera analisi fidagarria egitea du helburu. Erreferentzia-seinaleak erabilita eta soilik elektrokardiograma erabilita, iragazketa moldakorrekin lortutako emaitzak konparatzen dira. Azkenik, hirugarren erronkaren inguruan, desfibrilazioaren arrakasta aurresateko metodoetara hurbilketa egiten da. Erronka horien guztien helburua bihotz-biriketako geldiunean dagoen gizakiaren bizi-aukera handitzea da

Seinalearen prozesatze digitalaren erronkak kanpoko desfibrilagailu automatikoaren inguruan

Bihotz-biriketako gelditzearen aurrean berpiztea honako bi ekintza nagusiren mendekoa da: bihotz-biriketako berpizte-masajea eta bentrikulu-erritmoaren desfibrilazioa, kanpoko desfibrilagailu automatiko baten bidez. Tresna horiek bihotzaren erritmo hilgarriak detektatzen dituzte pazientearen elektrokardiograma digitalki prozesatuz; ildo horretatik, azkeneko urteetan hiru erronka nabarmendu daitezke. Umeen (1 eta 8 urte bitartekoen) erritmoen sailkatze egokia lortzea da lehengoa. Bi sailkatze-parametro aurkezten eta ebaluatzen dira lan honetan. Horretarako, helduen eta umeen bihotz-erritmo desberdinez osatutako datu-basea aztertzen da, sentsibilitatea eta espezifikotasuna adinaren arabera neurtuz. Bigarrenak berpizte-masajea ematearekin batera analisi fidagarria egitea du helburu. Erreferentzia-seinaleak erabilita eta soilik elektrokardiograma erabilita, iragazketa moldakorrekin lortutako emaitzak konparatzen dira. Azkenik, hirugarren erronkaren inguruan, desfibrilazioaren arrakasta aurresateko metodoetara hurbilketa egiten da. Erronka horien guztien helburua bihotz-biriketako geldiunean dagoen gizakiaren bizi-aukera handitzea da

Solución Multietapa para Diagnóstico del Ritmo Cardíaco durante la Resucitación Cardiopulmonar

Las compresiones torácicas durante la terapia de resucitación cardiopulmonar (RCP) inducen artefactos en el ECG comprometiendo el diagnóstico de los algoritmos de análisis de ritmo. El objetivo de este trabajo es diseñar un método que diagnostique con precisión el ritmo durante la RCP evitando así tener que interrumpir la terapia. Para ello se diseñó un algoritmo multi-etapa (AME) que incluye dos filtros para la supresión del artefacto basados en un algoritmo recursivo de mínimos cuadrados (RLS), el algoritmo de análisis de ritmo de un desfibrilador comercial y un clasificador de ritmos basado en la pendiente del ECG. Se usó una base de datos compuesta por 87 ritmos desfibrilables y 285 no-desfibrilables adquiridos de pacientes en parada cardiorrespitatoria extra-hospitalaria. Para la optimización y validación de la solución AME los datos se dividieron aleatoriamente por pacientes en un conjunto de entrenamiento (70%) y otro de prueba (30%). Este proceso se repitió 500 veces para estimar la distribución estadística de la sensibilidad (Se), especificidad (Sp) y precisión (Acc) de la solución AME. Los valores medios (desviación estándar) de Se, Sp y Acc fueron 92.1% (6.0), 92.4% (2.9) y 92.2% (3.0), respectivamente. La solución mejora resultados anteriores por hasta 5 puntos de precisión

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

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

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

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

Towards the Prediction of Rearrest during Out-of-Hospital Cardiac Arrest

A secondary arrest is frequent in patients that recover spontaneous circulation after an out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). Rearrest events are associated to worse patient outcomes, but little is known on the heart dynamics that lead to rearrest. The prediction of rearrest could help improve OHCA patient outcomes. The aim of this study was to develop a machine learning model to predict rearrest. A random forest classifier based on 21 heart rate variability (HRV) and electrocardiogram (ECG) features was designed. An analysis interval of 2 min after recovery of spontaneous circulation was used to compute the features. The model was trained and tested using a repeated cross-validation procedure, on a cohort of 162 OHCA patients (55 with rearrest). The median (interquartile range) sensitivity (rearrest) and specificity (no-rearrest) of the model were 67.3% (9.1%) and 67.3% (10.3%), respectively, with median areas under the receiver operating characteristics and the precision–recall curves of 0.69 and 0.53, respectively. This is the first machine learning model to predict rearrest, and would provide clinically valuable information to the clinician in an automated way.This work was supported by the Spanish Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades through grant RTI2018-101475-BI00, jointly with the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), and by the Basque Government through grants IT1229-19, PRE_2019_2_0100 and PRE_2019_1_0262. A.I. receives research grants from the US National Institutes of Health (NIH)