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

Development of AI-Based Tools for Power Generation Prediction

This study presents a model for predicting photovoltaic power generation based on meteorological, temporal and geographical variables, without using irradiance values, which have traditionally posed challenges and difficulties for accurate predictions. Validation methods and evaluation metrics are used to analyse four different approaches that vary in the distribution of the training and test database, and whether or not location-independent modelling is performed. The coefficient of determination,R2, is used to measure the proportion of variation in photovoltaic power generation that can be explained by the model’s variables, while gCO2eq represents the amount of CO2 emissions equivalent to each unit of power generation. Both are used to compare model performance and environmental impact. The results show significant differences between the locations, with substantial improvements in some cases, while in others improvements are limited. The importance of customising the predictive model for each specific location is emphasised. Furthermore, it is concluded that environmental impact studies in model production are an additional step towards the creation of more sustainable and efficient models. Likewise, this research considers both the accuracy of solar energy predictions and the environmental impact of the computational resources used in the process, thereby promoting the responsible and sustainable progress of data science.This research is supported by the Bulgarian National Science Fund in the scope of the project ”Exploration the application of statistics and machine learning in electronics” under contract number κπ-06-H42/1

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

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)

Modelo predictivo del retorno de circulación espontánea en la parada cardiorrespiratoria utilizando el ECG y la impedancia torácica

El análisis de los diferentes tipos de ritmo cardíaco durante la parada cardiorrespiratoria y la predicción de su evolución permitiría ajustar la terapia de resucitación a cada paciente. El ritmo con actividad eléctrica sin pulso (AESP) es el ritmo inicial predominante durante la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria, y es de gran interés disponer de modelos que predigan el retorno espontáneo de circulación (RCE). En este trabajo se propone un método automático que discrimina los casos de AESP que evolucionan a RCE de los que no recuperan el pulso. El modelo combina parámetros de las señales de electrocardiograma (ECG) e impedancia torácica (IT) adquiridas con los parches del desfibrilador. La base de datos consiste en 185 pacientes (73 con RCE) de los que se extrajeron 1600 segmentos (432 con RCE). Aplicando una validación cruzada de 10 particiones y un clasificador de máquinas de vectores de soporte (SVM), se demuestra que la IT añade valor discriminativo al modelo basado en ECG. Para un clasificador SVM con un núcleo polinómico de orden 2 se obtuvo una sensibilidad del 79.8%, una especificidad del 85.5% y un área bajo la curva ROC de 0.91.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades a través del proyecto RTI2018-101475-BI00, en conjunto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y en parte por el Gobierno Vasco por medio del proyecto IT- 1229-19

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

Aireztapenen maiztasunaren neurketa bihotz biriketako berpiztean kapnografia erabiliz.

[EN]Hyperventilation, which is common both in-hospital and out-of-hospital cardiac arrest, decreases coronary and cerebral perfusion contributing to poorer survival rates in both animals and humans. Current resucitation guidelines recommend continuous monitoring of exhaled carbon dioxide (CO2) during cardiopulmonary resucitation (CPR) and emphasize good quality of CPR, including ventilations at 8-10 min1. Most of commercial monitors/de- brilators incorporate methods to compute the respiratory rate based on capnography since it shows uctuations caused by ventilations. Chest compressions may induce artifacts in this signal making the calculation of the respiratory rate di cult. Nevertheless, the accuracy of these methods during CPR has not been documented yet. The aim of this project is to analyze whether the capnogram is reliable to compute ventilation rate during CPR. A total of 91 episodes, 63 out-of-hospital cardiac arrest episodes ( rst database) and 28 in-hospital cardiac arrest episodes (second database) were used to develop an algorithm to detect ventilations in the capnogram, and the nal aim is to provide an accurate ventilation rate for feedback purposes during CPR. Two graphic user interfaces were developed to make the analysis easier and another two were adapted to carry out this project. The use of this interfaces facilitates the managment of the databases and the calculation of the algorithm accuracy. In the rst database, as gold standard every ventilation was marked by visual inspection of both the impedance, which shows uctuations with every ventilation, and the capnography signal. In the second database, volume of the respiratory ow signal was used as gold standard to mark ventilation instants since it is not a ected by chest compressions. The capnogram was preprocessed to remove high frequency noise, and the rst di erence was computed to de ne the onset of inspiration and expiration. Then, morphological features were extracted and a decission algorithm built based on the extracted features to detect ventilation instants. Finally, ventilation rate was calculated using the detected instants of ventilation. According to the results obtained in this project, the capnogram can be reliably used to give feedback ventilation rate, and therefore, on hyperventilation in a resucitation scenario.[ES]La hiperventilaci on, muy com un durante la resucitaci on cardiopulmonar (RCP), disminuye la presi on de la perfusi on coronaria y cerebral, reduciendo la tasa de supervivencia tanto en animales como en personas. Las gu as de resucitaci on actuales, recomiendan la constante monitorizaci on del di oxido de carbono exhalado por el paciente y enfatizan la buena calidad del RCP, incluyendo ventilaciones con una frecuencia de 8-10 min1. La mayor a de los des briladores y monitores comercialmente disponibles a d a de hoy, usan la se~nal de capnograf a para el c alculo de dicha frecuencia, puesto que muestra uctuaciones con cada ventilaci on. El problema es que esta se~nal sufre interferencias causadas por las compresiones tor acicas, y la precisi on de los m etodos durante la RCP no ha sido documentada. En este contexto, el objetivo de este proyecto es analizar la abilidad del capnograma para la medida de la frecuencia de las ventilaciones durante la RCP. Para ello, se ha desarrollado un algoritmo que determina los instantes de ventilaci on a partir del capnograma, incluyendo los intervalos en los que se est an aplicando compresiones tor acicas. El objetivo nal es mostrar la frecuencia de ventilaciones. La base de se~nales utilizada incluye 91 episodios, de los cuales 63 pertenecen a paradas card acas extrahospitalarias (primera base de datos) y 28 intrahospitalarias (segunda base de datos). El desarrollo del proyecto incluye la implementaci on de dos herramientas gr a cas para la de nici on de la base de se~nales de prueba y para la evaluaci on del algoritmo de detecci on de ventilaciones. Adem as, se han adaptado otras dos herramientas gr a cas con el n de facilitar el proceso. Usando estas herramientas, la gesti on de las bases de datos y la medida de la precisi on del algoritmo ser an m as c omodas de realizar. En la primera base de datos, se han usado como referencia el capnograma y la se~nal de impedancia (la cual muestra uctuaciones en cada ventilaci on) para marcar las ventilaciones. En la segunda base de datos, se ha usado como referencia la se~nal de volumen del ujo respiratorio (la cual no se ve afectada por las compresiones tor acicas) para marcar las ventilaciones. El algoritmo preprocesa la se~nal para suprimir el ruido de alta frecuencia, y se calcula la primera diferencia para marcar los posibles instantes de inspiraci on/expiraci on. A partir de esta informaci on, se calculan ciertos par ametros y un algoritmo de decisi on descarta los falsos instantes de ventilaci on. Analizando los resultados, se puede concluir que el capnograma es able para la medida de la frecuencia respiratoria durante la resucitaci on cardiopulmonar. Adem as, en este documento se propone un algoritmo nuevo para conseguirlo.[EU]Hiperbentilazioak, oso ohikoa bai ospitale-barruko (OB) eta bai ospitale-kanpoko (OK) bihotz-geldialdietan, biziraupen probabilitatea jaisten du. Egungo berpizte gomendioek, gaixoak botatako karbono dioxidoaren (CO2) etengabeko monitorizazioa gomendatzen dute bat-bateko bihotz geldialdi (BBG) eszenario batean, eta kalitate oneko bihotzbiriketako berpizte (BBB) bat bermatzeko, minutuko 8-10 aireztapen ematea gomendatzen dute. Egun merkatuan dauden monitore/des briladore gehienek, aireztapenen maiztasuna kapnograman oinarrituriko algoritmoen bidez kalkulatzen dute, baina sakadek interferentzia bat eragiten dute seinalearengan eta algoritmoen zehaztasuna ez da dokumentatu interferentzia hau ageri denean. Honen harira, proiektu honen helburua kapnogramaren zehaztasuna aztertzea da aireztapenen maiztasunaren kalkulurako, sakadak dauden testuinguru batean. Helburu hau betetzeko, algoritmo bat diseinatu da aireztapenak detektatzeko kapnograman BBB masajea aplikatzen ari den bitartean. Honetarako, guztira 91 episodioz osaturiko datu-multzoa erabili da, 63 OK geldialdiak ziren (lehenengo datu-basea) eta 28 OB geldialdiak (bigarren datu-basea). Prozesua errazteko asmoz, bi tresna gra ko garatu dira eta beste bi tresna proiektu honen betebeharrak asetzeko moldatu dira. Tresna hauek erabiliz, datu-baseen kudeaketa, algoritmoaren optimizazioa eta algoritmoaren zehaztasunaren analisia errazago gauzatzen dira. Lehenengo datu-basean, aireztapen guztiak inpedantzia-seinalea (zeinak uktuazioak erakusten dituen aireztapen bakoitzean) eta kapnograma erabiliz markatu dira. Bigarren datu-basean, bolumen-seinalea erabili da erreferentzi gisa aireztapenak markatzeko, sakadek sorturiko interferentziek gutxiago eragiten diote seinale honi eta aireztapenak erraz markatzen dira. Kapnograma aurreprozesatu egiten da goi-maiztasuneko zarata ezabatzeko, eta lehenengo diferentzia kalkulatzen da gaixoak arnasa hartu eta botatzen dituen uneak estimatzeko. Ondoren, parametro batzuk kalkulatzen dira eta deliberamendu algoritmo batek aireztapen uneak identi katzen ditu. Azkenik, aireztapenen maiztasuna kalkulatzen da. Emaitzak begiratuz, kapnograma aireztapenen maiztasunaren kalkulurako erabili daitekeela ondorioztatu daiteke, eta dokumentu honetan algoritmo berri bat proposatzen da hau lortzeko

Análisis de la Variabilidad del Ritmo Cardiaco para la Predicción de la Parada Cardiaca Extrahospitalaria Recurrente

La parada cardiaca extrahospitalaria recurrente se produce cuando el paciente que tras recuperar el pulso al ser tratado por los servicios de emergencias, recae en una segunda parada prehospitalaria. Dicho fenómeno se ha asociado con menores probabilidades de supervivencia, y su predicción puede ser vital en la toma de decisiones sobre el tratamiento post parada. El objetivo de este trabajo es analizar la relación entre diferentes descriptores de la variabilidad del ritmo cardiaco calculados en el ECG y la parada recurrente. Para ello, se consideraron 98 pacientes (41 con parada recurrente) y se extrajeron 18 descriptores calculados en la ventana contigua a la recuperación de la circulación espontánea. Para la clasificación se utilizaron un clasificador Random Forest y se aplicaron 50 veces la validación cruzada con 5 grupos. Los mejores resultados se obtuvieron para ventanas de 2 minutos, con una mediana AUC (área bajo la curva) de 0.75. Los predictores más importantes para dicho modelo fueron los descriptores del diagrama de Poincaré, SD2 y la relación SD1/SD2, así como la frecuencia asociada al pico máximo en la banda HF (0.15-0.4 Hz).Este trabajo ha recibido ayuda financiera del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, proyecto RTI2018- 101475-BI00, junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), y del Gobierno Vasco mediante la subvención a grupos de investigación IT-1229-19 y la beca PRE_2018_2_0260