Deep Neural Networks for ECG-Based Pulse Detection during Out-of-Hospital Cardiac Arrest

The automatic detection of pulse during out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is necessary for the early recognition of the arrest and the detection of return of spontaneous circulation (end of the arrest). The only signal available in every single defibrillator and valid for the detection of pulse is the electrocardiogram (ECG). In this study we propose two deep neural network (DNN) architectures to detect pulse using short ECG segments (5 s), i.e., to classify the rhythm into pulseless electrical activity (PEA) or pulse-generating rhythm (PR). A total of 3914 5-s ECG segments, 2372 PR and 1542 PEA, were extracted from 279 OHCA episodes. Data were partitioned patient-wise into training (80%) and test (20%) sets. The first DNN architecture was a fully convolutional neural network, and the second architecture added a recurrent layer to learn temporal dependencies. Both DNN architectures were tuned using Bayesian optimization, and the results for the test set were compared to state-of-the art PR/PEA discrimination algorithms based on machine learning and hand crafted features. The PR/PEA classifiers were evaluated in terms of sensitivity (Se) for PR, specificity (Sp) for PEA, and the balanced accuracy (BAC), the average of Se and Sp. The Se/Sp/BAC of the DNN architectures were 94.1%/92.9%/93.5% for the first one, and 95.5%/91.6%/93.5% for the second one. Both architectures improved the performance of state of the art methods by more than 1.5 points in BAC.This work was supported by: The Spanish Ministerio de Economía y Competitividad, TEC2015-64678-R, jointly with the Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), UPV/EHU via GIU17/031 and the Basque Government through the grant PRE_2018_2_0260

Noninvasive Monitoring of Manual Ventilation during Out-of- Hospital Cardiopulmonary Resuscitation

Cardiopulmonary resuscitation (CPR) consisting of chest compressions and assisted ventilation is crucial to treat out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). It is well reported that quality of manual ventilations, in terms of rate and volume, is suboptimal, with a high incidence of hyperventilation, which is linked to poor outcomes. The lack of a noninvasive technology to monitor ventilations during out-of-hospital CPR precludes feedback on ventilations to the rescuer, and it handicaps the evaluation of the effect of ventilations on the outcome of the patient. This chapter addresses the possibilities and challenges of monitoring the quality of manual ventilations in current defibrillators. Methods are proposed to monitor ventilations based on the thoracic impedance and the capnogram. These methods can be integrated in defibrillators used in both basic and advanced life support. The algorithms are described, and the accuracy of the methods to monitor the ventilation rate and the quality metrics of the ventilations is reported using real OHCA episodes. The accuracy and limitations of the methods as well as the implications of integrating them in the treatment of patients in cardiac arrest are discussed

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

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

Contaje de mitosis en imágenes histológicas mediante redes neuronales convolucionales

El diagnóstico último del cáncer se realiza por los patólogos mediante el análisis de imágenes histológicas. Uno de los marcadores más importantes en el pronóstico y detección temprana del mismo es el denominado grado de proliferación, que se estima mediante el contaje de figuras mitóticas en imágenes histológicas tintadas con hematoxilina y eosina. Los patólogos realizan este contaje de mitosis de manera manual. Este proceso es costoso y subjetivo, existiendo discrepancias entre los expertos. En los últimos años, el aumento de microscopios escáneres ha permitido la digitalización de las muestras histológicas y su posterior procesamiento. En este trabajo se presenta un método para el contaje automático de mitosis en imágenes histológicas. Este método comprende dos fases: 1) selección de regiones candidatas a mitosis basada en técnicas convencionales de procesamiento de imagen; 2) clasificación mediante Redes Neuronales Convolucionales y técnicas de Deep Learning. El método ha sido validado sobre una base de datos con 656 casos, y se ha obtenido una sensibilidad de 0.617 y un valor de F1 de 0.541 en consonancia con el estado del arte

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

Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo

Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo La detección de arritmias ventriculares, en particular la fibrilación ventricular (FV), es parte fundamental de los algoritmos de clasificación de arritmias de los desfibriladores. Dichos algoritmos deciden si administrar la descarga de desfibrilación, para lo que clasifican los ritmos en desfibrilables (Sh) o no desfibrilables (NSh). Este trabajo propone un nuevo abordaje para la clasificación Sh/NSh de ritmos basado en un sistema de aprendizaje profundo. Para el trabajo se emplearon tres bases de datos públicas de la plataforma Physionet (CUDB, VFDB y AHADB), y se extrajeron segmentos de 4 y 8 segundos. Se anotaron los segmentos como Sh y NSh en base a las anotaciones de las bases de datos, que fueron auditadas por expertos. Los datos se dividieron por paciente en 80% para desarrollar los algoritmos y 20% para evaluación. El sistema de aprendizaje profundo emplea dos etapas convolucionales seguidas de, una red longshort- term-memory y una etapa final de clasificación basada en red neuronal. A modo de referencia se optimizó un clasificador SVM basado en las características de detección de arritmias ventriculares más eficientes publicadas en la literatura. Se calculó la sensibilidad (Se), ritmos desfibrilables, especificidad (Sp), ritmos no desfibrilables, y la precisión (Acc). El método de aprendizaje profundo proporcionó Se, Sp y Acc de 98.5%, 99.4% y 99.2% para segmentos de 4 segundos y 99.7%, 98.9%, 99.1% para segmentos de 8 segundos. El algoritmo permite detectar FV de forma fiable con segmentos de 4 segundos, corrigiendo un 30% de los errores del método basado en SVM.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad mediante el proyecto TEC2015-64678R junto con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), así como por la UPVEHU mediante el proyecto EHU16/18

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

Contaje de mitosis en imágenes histológicas mediante redes neuronales convolucionales

El diagnóstico último del cáncer se realiza por los patólogos mediante el análisis de imágenes histológicas. Uno de los marcadores más importantes en el pronóstico y detección temprana del mismo es el denominado grado de proliferación, que se estima mediante el contaje de figuras mitóticas en imágenes histológicas tintadas con hematoxilina y eosina. Los patólogos realizan este contaje de mitosis de manera manual. Este proceso es costoso y subjetivo, existiendo discrepancias entre los expertos. En los últimos años, el aumento de microscopios escáneres ha permitido la digitalización de las muestras histológicas y su posterior procesamiento. En este trabajo se presenta un método para el contaje automático de mitosis en imágenes histológicas. Este método comprende dos fases: 1) selección de regiones candidatas a mitosis basada en técnicas convencionales de procesamiento de imagen; 2) clasificación mediante Redes Neuronales Convolucionales y técnicas de Deep Learning. El método ha sido validado sobre una base de datos con 656 casos, y se ha obtenido una sensibilidad de 0.617 y un valor de F1 de 0.541 en consonancia con el estado del arte