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

Pazienteen bihotz eta arnasketa maiztasunen monitorizazioa burmuineko infragorri hurbileko espektroskopia seinaleak erabiliz

Lan honen helburua, burmuineko oxigeno maila neurtzeko NIRS (Near Infrarred Spectroscopy) teknika ez-inbaditzaileaz baliatzen den sistema baten eraginkortasuna neurtzea da, pazientearen parametro fisiologikoak diren bihotz eta arnasketa maiztasunak neurtzerako orduan. Orain arte, pazientearen oxigenazioaren monitorizazioa gauzatzea beharrezkoa den egoeratan, atzamarreko oxigenazio maila neurtzea ahalbidetzen duen PPG (Photoplethysmogram) teknika erabili da. Emergentzia egoeratan, ordea, sistema kardiobaskularrak bizi irauteko nahitaezkoak diren organoei ematen die lehentasuna, garuna eta bihotzari, alegia. Bi organo hauek oxigeno jario jarraituaz hornituak direla egiaztatzeko, ezinbestekoa izango da burmuineko oxigenazio maila neurtzea eta berriki frogatu da NIRS teknikak esparru honetan etorkizun handiko emaitzak eskaini ditzakeela. Hau dela eta, azken urteotan, NIRS teknikak lekua hartu dio orain arte agertoki mediku gehienetan erabilitako PPG teknikari, gaur egun teknika hau aplikazio ugaritan erabiltzen hasia delarik, adibidez kirurgia kardiobaskularraren monitorizazioa edo anestesia orokorraren bitarteko monitorizazioa. NIRS teknikak, garuneko oxigenazio mailaz aparte, pazientearen beste hainbat parametro fisiologikoren neurketa ahalbidetuko balu (arnasketa eta bihotz maiztasuna), agertoki mediku asko erraztuko lituzke, gailu bakar batekin pazientearen bizi-konstante anitzen monitorizazio eramango baitzen aurrera. Tresna hau egingarria dela egiaztatzeko, lehenik eta behin, NIRS seinalea bizi-konstante hauen berri emateko gai dela balioetsi behar da eta hauxe da, hain zuzen, proiektu honen xede nagusia. Azken helburu hau lortzeko, hainbat azpi-helburu proposatzen dira hemen aurkeztuko den proiektuan: lehenik eta behin, NIRS seinaleak eta bizi konstante hauek era fidagarrian lortzea ahalbidetzen duten seinaleak biltegiratzen dituen datu base bat sortuko da. Datu base hau osatzeko, aurreko seinale guztiak aldi berean eskuratuko dituen neurketa sistema sinkrono bat sortzea ezinbestekoa izango da eta azkenik, NIRS seinaleen eraginkortasuna ebaluatzeko, seinaleen prozesaketan oinarritutako hainbat algoritmo garatuko dira.El objetivo de este trabajo consiste en medir la efectividad de un sistema basado en la técnica no invasiva NIRS (Near-Infrared Spectroscopy) a la hora de medir respuestas fisiológicas del paciente, como la frecuencia cardiaca y la frecuencia respiratoria. Hasta ahora, en situaciones médicas habituales en las que era necesaria la monitorización de la oxigenación del paciente se utilizaba la técnica PPG (Photoplethysmogram), técnica que permite medir el nivel de oxigenación en el dedo índice. En las situaciones de emergencia, en cambio, el sistema cardiovascular da preferencia a los órganos vitales, el corazón y el cerebro. Para validar que son abastecidos constantemente con un flujo continuo de oxigeno, es necesario medir el nivel de oxigenación en el cerebro. Recientemente se ha comprobado que la técnica NIRS puede proporcionar resultados prometedores en este ámbito, al contrario que la técnica PPG. Es por esto que en los últimos años, la técnica NIRS ha remplazado a la técnica PPG utilizada en la mayor parte de los escenarios médicos, empezando a formar parte de muchas aplicaciones médicas como puede ser la monitorización de la cirugía cardiovascular o la monitorización durante anestesia general. En caso de que la técnica NIRS fuera capaz de permitir la medición de otros parámetros fisiológicos (frecuencia cardiaca y respiratoria), aparte de la oxigenación cerebral, facilitaría muchos escenarios médicos, ya que con un solo dispositivo se podría llevar a cabo la monitorización de varias constantes vitales. Para comprobar que este tipo de dispositivo es viable, lo primero es comprobar que la señal NIRS es capaz de proporcionar información sobre estas constantes vitales, siendo éste el objetivo primordial del proyecto que se presenta a continuación. Para llevar a cabo este último objetivo, se proponen varios objetivos secundarios: primero, se creará una base de datos que contenga las señales NIRS y señales de las cuales se pueda extraer de manera fiable los parámetros fisiológicos que se están buscando. Para crear esta base de datos, será necesario desarrollar un sistema síncrono de medida que permita adquirir al mismo tiempo todas las señales mencionadas anteriormente. Por último, para evaluar la efectividad de las señales NIRS, se desarrollarán algunos algoritmos basados en el procesamiento de señal.The objective of this project is to measure the effectiveness of a system based on NIRS (Near-Infrared Spectroscopy), a non-invasive technique, to assess the physiological state of a patient by measuring the patient’s heart rate and respiratory rate. PPG (Photoplethysmogram) is the most widespread technique to measure oxygenation, primarily at the patient’s finger. However, in emergency situations, the cardiovascular system gives preference to the vital organs, that is the heart and brain. Monitoring the brain’s oxygenation is a reliable way to verify that these two organs are supplied by a continuous oxygen flow. It has been recently shown that NIRS can provide promising future results in this area. That is why in some medical scenarios PPG has been recently replaced by NIRS, which is nowadays used in many medical applications, such as cardiovascular surgery or monitoring during general anesthesia. If NIRS, besides brain oxygenation, was able to measure other physiological parameters (heart and respiratory rate), facilitating many medical scenes, the monitoring of many vital constants could be carried out with a single device. To verify that this type of device is realizable, it will be necessary to validate that NIRS signals are able to provide information about heart and respiratory rates, which is just the primary objective of this work. In order to achieve this objective, other secondary objectives are proposed: first, a database containing NIRS signals and the signals needed to monitor the actual heart and respiratory rates will be created. To complete this database a synchronous system to acquire these signals will be developed too. Finally, signal processing algorithms will be created in order to evaluate the effectiveness of NIRS signals to monitor the heart and respitatory rates

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

Diagnóstico del ritmo cardíaco durante la resucitación cardiopulmonar mediante técnicas de aprendizaje profundo

Las compresiones torácicas inducen artefactos en el electrocardiograma (ECG) que dificultan el diagnóstico fiable del ritmo durante la reanimación cardiopulmonar (RCP). Esto obliga al rescatador a detener la terapia durante el análisis del ritmo comprometiendo la circulación y, por lo tanto, reduciendo la probabilidad de supervivencia del paciente. Este estudio propone un nuevo enfoque para la discriminación de ritmos desfibrilables y no desfibrilables durante compresiones torácicas. El método se basa en técnicas de aprendizaje profundo que han demostrado ser más precisas en múltiples problemas de clasificación en el ámbito de la ingeniería biomédica. Se usó una base de datos compuesta por 506 ritmos desfibrilables y 1697 no-desfibrilables adquiridos de pacientes en parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria. El modelo fue entrenado y testeado mediante un esquema de validación cruzada de 10 iteraciones (10-fold CV). Este proceso se repitió 10 veces para caracterizar estadísticamente los resultados en términos de sensibilidad (SE), especificidad (SP) y precisión balanceada (BAC). Los resultados se compararon con los obtenidos utilizando técnicas de aprendizaje automático tradicionales. El método de aprendizaje profundo proporcionó un rendimiento similar al obtenido mediante el algoritmo tradicional con una SE, SP y BAC de 95.0 %, 96.1 % y 95.5%, respectivamente.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). Ha recibido también financiación del Gobierno Vasco mediante la beca PRE- 2019-2-0066 y la subvención a grupos IT-1229-19

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

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

Pazienteen bihotz eta arnasketa maiztasunen monitorizazioa burmuineko infragorri hurbileko espektroskopia seinaleak erabiliz

Lan honen helburua, burmuineko oxigeno maila neurtzeko NIRS (Near Infrarred Spectroscopy) teknika ez-inbaditzaileaz baliatzen den sistema baten eraginkortasuna neurtzea da, pazientearen parametro fisiologikoak diren bihotz eta arnasketa maiztasunak neurtzerako orduan. Orain arte, pazientearen oxigenazioaren monitorizazioa gauzatzea beharrezkoa den egoeratan, atzamarreko oxigenazio maila neurtzea ahalbidetzen duen PPG (Photoplethysmogram) teknika erabili da. Emergentzia egoeratan, ordea, sistema kardiobaskularrak bizi irauteko nahitaezkoak diren organoei ematen die lehentasuna, garuna eta bihotzari, alegia. Bi organo hauek oxigeno jario jarraituaz hornituak direla egiaztatzeko, ezinbestekoa izango da burmuineko oxigenazio maila neurtzea eta berriki frogatu da NIRS teknikak esparru honetan etorkizun handiko emaitzak eskaini ditzakeela. Hau dela eta, azken urteotan, NIRS teknikak lekua hartu dio orain arte agertoki mediku gehienetan erabilitako PPG teknikari, gaur egun teknika hau aplikazio ugaritan erabiltzen hasia delarik, adibidez kirurgia kardiobaskularraren monitorizazioa edo anestesia orokorraren bitarteko monitorizazioa. NIRS teknikak, garuneko oxigenazio mailaz aparte, pazientearen beste hainbat parametro fisiologikoren neurketa ahalbidetuko balu (arnasketa eta bihotz maiztasuna), agertoki mediku asko erraztuko lituzke, gailu bakar batekin pazientearen bizi-konstante anitzen monitorizazio eramango baitzen aurrera. Tresna hau egingarria dela egiaztatzeko, lehenik eta behin, NIRS seinalea bizi-konstante hauen berri emateko gai dela balioetsi behar da eta hauxe da, hain zuzen, proiektu honen xede nagusia. Azken helburu hau lortzeko, hainbat azpi-helburu proposatzen dira hemen aurkeztuko den proiektuan: lehenik eta behin, NIRS seinaleak eta bizi konstante hauek era fidagarrian lortzea ahalbidetzen duten seinaleak biltegiratzen dituen datu base bat sortuko da. Datu base hau osatzeko, aurreko seinale guztiak aldi berean eskuratuko dituen neurketa sistema sinkrono bat sortzea ezinbestekoa izango da eta azkenik, NIRS seinaleen eraginkortasuna ebaluatzeko, seinaleen prozesaketan oinarritutako hainbat algoritmo garatuko dira.El objetivo de este trabajo consiste en medir la efectividad de un sistema basado en la técnica no invasiva NIRS (Near-Infrared Spectroscopy) a la hora de medir respuestas fisiológicas del paciente, como la frecuencia cardiaca y la frecuencia respiratoria. Hasta ahora, en situaciones médicas habituales en las que era necesaria la monitorización de la oxigenación del paciente se utilizaba la técnica PPG (Photoplethysmogram), técnica que permite medir el nivel de oxigenación en el dedo índice. En las situaciones de emergencia, en cambio, el sistema cardiovascular da preferencia a los órganos vitales, el corazón y el cerebro. Para validar que son abastecidos constantemente con un flujo continuo de oxigeno, es necesario medir el nivel de oxigenación en el cerebro. Recientemente se ha comprobado que la técnica NIRS puede proporcionar resultados prometedores en este ámbito, al contrario que la técnica PPG. Es por esto que en los últimos años, la técnica NIRS ha remplazado a la técnica PPG utilizada en la mayor parte de los escenarios médicos, empezando a formar parte de muchas aplicaciones médicas como puede ser la monitorización de la cirugía cardiovascular o la monitorización durante anestesia general. En caso de que la técnica NIRS fuera capaz de permitir la medición de otros parámetros fisiológicos (frecuencia cardiaca y respiratoria), aparte de la oxigenación cerebral, facilitaría muchos escenarios médicos, ya que con un solo dispositivo se podría llevar a cabo la monitorización de varias constantes vitales. Para comprobar que este tipo de dispositivo es viable, lo primero es comprobar que la señal NIRS es capaz de proporcionar información sobre estas constantes vitales, siendo éste el objetivo primordial del proyecto que se presenta a continuación. Para llevar a cabo este último objetivo, se proponen varios objetivos secundarios: primero, se creará una base de datos que contenga las señales NIRS y señales de las cuales se pueda extraer de manera fiable los parámetros fisiológicos que se están buscando. Para crear esta base de datos, será necesario desarrollar un sistema síncrono de medida que permita adquirir al mismo tiempo todas las señales mencionadas anteriormente. Por último, para evaluar la efectividad de las señales NIRS, se desarrollarán algunos algoritmos basados en el procesamiento de señal.The objective of this project is to measure the effectiveness of a system based on NIRS (Near-Infrared Spectroscopy), a non-invasive technique, to assess the physiological state of a patient by measuring the patient’s heart rate and respiratory rate. PPG (Photoplethysmogram) is the most widespread technique to measure oxygenation, primarily at the patient’s finger. However, in emergency situations, the cardiovascular system gives preference to the vital organs, that is the heart and brain. Monitoring the brain’s oxygenation is a reliable way to verify that these two organs are supplied by a continuous oxygen flow. It has been recently shown that NIRS can provide promising future results in this area. That is why in some medical scenarios PPG has been recently replaced by NIRS, which is nowadays used in many medical applications, such as cardiovascular surgery or monitoring during general anesthesia. If NIRS, besides brain oxygenation, was able to measure other physiological parameters (heart and respiratory rate), facilitating many medical scenes, the monitoring of many vital constants could be carried out with a single device. To verify that this type of device is realizable, it will be necessary to validate that NIRS signals are able to provide information about heart and respiratory rates, which is just the primary objective of this work. In order to achieve this objective, other secondary objectives are proposed: first, a database containing NIRS signals and the signals needed to monitor the actual heart and respiratory rates will be created. To complete this database a synchronous system to acquire these signals will be developed too. Finally, signal processing algorithms will be created in order to evaluate the effectiveness of NIRS signals to monitor the heart and respitatory rates

Bihotz biriketako berpiztea simulatzeko panpin baten kudeaketarako tresna

[EU]Lan honen helburua, sentsorizatutako panpina kontrolatzeko software bat garatzea da, bihotz biriketako berpiztearen inguruko ikerkuntza sustatzeko helburuarekin. Kontrol hau aurrera eramateko bihotz biriketako berpiztearen inguruko kalitate parametro garrantzitsuenak jasotzen dituzten sentsoreekin hornitutako panpina bat erabili da, softwarearen eta panpinaren sentsoreen arteko interfaze gisa NI-DAQ National Instruments-eko txartela erabili delarik. Eskema honi jarraituz, software honek eskaintzen dituen funtzionalitate garrantzitsuenak hurrengoak dira: panpinaren bihotza simulatuko duen elektrokardiograma seinale bat panpinara transferitzea, sentsoreetatik lortutako informazioa biltegiratzea eta denbora errealean bistaratzea eta aurretiaz grabatutako erregistroen erreprodukzioa. Software hau garatzearen arrazoi nagusiak, bihotz biriketako berpiztearen kalitatea hobetzea eta elektrodoen eta pazientearen azalaren arteko kontaktuak elektrokardiograman sortzen duen interferentzia ezaugarritzea dira, bihotz-geldiunea pairatzen duen pazientearen bizi-iraupena handituko duten tresnen garapena sustatuz. Izan ere, bihotz-heriotza da herrialde garatuenen lehen heriotza-arrazoia.[ES]El objetivo de este proyecto es crear un software que controle un maniquí sensorizado, para así poder impulsar la investigación en el mundo de la resucitación cardiopulmonar. Para poder llevar a cabo este control, el maniquí se ha dotado de sensores que permiten recoger los parámetro de calidad más importantes de la resucitación cardiopulmonar, usando la tarjeta de adquisición de datos NI-DAQ de National Instruments como interfaz entre la plataforma software y el maniquí sensorizado. Siguiendo este esquema, las funcionalidades más importantes que ofrece este software son las siguientes: transferir una señal electrocardiográfica al maniquí para simular su corazón, almacenar la información recogida de los sensores mientras estas señales son visualizadas en tiempo real, y la reproducción de registros anteriormente grabados. Las razones más importantes que impulsan el desarrollo de este software son mejorar la calidad de la RCP y caracterizar la interferencia que produce el contacto entre los electrodos y la piel del paciente en el electrocardiograma, para así poder promover el desarrollo de nuevas tecnologías que ayudarán a incrementar la esperanza de vida de las personas que padecen problemas cardiopulmonares. A fin de cuentas, hoy en día la causa principal de muerte en los países desarrollados es la parada cardiorrespiratoria.[EN]The aim of this project is the development of a software to control a sensorized mannequin, with the goal of promoting research on the area of cardiopulmonary resuscitation. To develop this control system a mannequin was used, equipped with sensors to record the most important parameters in cardiopulmonary resuscitation. A National Instruments DAQ card was the interface between the sensors and the control system. Following this scheme, the main functionalities of this software are to transfer an electrocardiogram signal to the mannequin to simulate the mannequin's heart, to visualize and store the information obtained from the sensors in real time and to reproduce previously recorded registers. The main reasons for developing this software are the improvement CPR quality and to improve the understanding of how the CPR artifact in the ECG is generated in the skin-electrode interface. Ultimately, the goal is to promote the development of tools to improve the surveillance of patients who suffer cardiac arrests. In fact, cardiac arrest is one of the most important causes of death in developed countries

Diagnóstico del ritmo cardíaco durante la resucitación cardiopulmonar mediante técnicas de aprendizaje profundo

Las compresiones torácicas inducen artefactos en el electrocardiograma (ECG) que dificultan el diagnóstico fiable del ritmo durante la reanimación cardiopulmonar (RCP). Esto obliga al rescatador a detener la terapia durante el análisis del ritmo comprometiendo la circulación y, por lo tanto, reduciendo la probabilidad de supervivencia del paciente. Este estudio propone un nuevo enfoque para la discriminación de ritmos desfibrilables y no desfibrilables durante compresiones torácicas. El método se basa en técnicas de aprendizaje profundo que han demostrado ser más precisas en múltiples problemas de clasificación en el ámbito de la ingeniería biomédica. Se usó una base de datos compuesta por 506 ritmos desfibrilables y 1697 no-desfibrilables adquiridos de pacientes en parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria. El modelo fue entrenado y testeado mediante un esquema de validación cruzada de 10 iteraciones (10-fold CV). Este proceso se repitió 10 veces para caracterizar estadísticamente los resultados en términos de sensibilidad (SE), especificidad (SP) y precisión balanceada (BAC). Los resultados se compararon con los obtenidos utilizando técnicas de aprendizaje automático tradicionales. El método de aprendizaje profundo proporcionó un rendimiento similar al obtenido mediante el algoritmo tradicional con una SE, SP y BAC de 95.0 %, 96.1 % y 95.5%, respectivamente.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). Ha recibido también financiación del Gobierno Vasco mediante la beca PRE- 2019-2-0066 y la subvención a grupos IT-1229-19