[en] Sudden cardiac death (SCD) is the natural death from cardiac arrest which is defined as the cessation of effective blood circulation due to failure of the heart to pump blood. SCD is one of the leading causes of death in the industrialized world. Most SCDs occur out-of-hospital where high quality cardiopulmonary resuscitation (CPR) and early defibrillation are major determinants to maximize survival. High quality CPR maintains blood flow artificially until the heart can be restarted. Defibrillation, i.e. an electrical shock delivered to the patient's heart, is the only effective way of achieving the return of spontaneous circulation (ROSC) when the heart rhythm is shockable. Automated external defibrillators (AEDs) guide rescuers to deliver CPR and defibrillation in cardiac arrest victims using voice and visual prompts. The use of AEDs by minimally trained people has shortened the time to defibrillation. In most circumstances, the only signals available in a resuscitation scenario are those recorded by every commercial AED: the electrocardiogram (ECG) and the thoracic impedance (TI) signal. Pauses in CPR application for circulation detection, which is common both in-hospital and out-of-hospital cardiac arrest, decreases coronary and cerebral perfusion contributing to poorer survival rates. Rescuers have difficulties recognizing cardiac arrest and ROSC during resuscitation. It has been reported that checking the pulse in the carotid is both time consuming and inaccurate. Therefore, it would be helpful to have AEDs that were also equipped with the ability of detecting circulation. The TI signal shows fluctuations correlated with each effective heartbeat when patient recovers circulation, and it has been suggested as an indicator of ROSC. The aim of this project is to analyse de viability of existing TI signal based pulse detection methods when CPR ventilation artifacts are present. A total of 296 segments, 137 PEA (Pulseless electrical activity) and 159 PR (Pulse-generating rhythm), all of them extracted from out-of-hospital cardiac arrest episodes, were used to analyse two algorithms to detect blood circulation in the TI signal. Two graphic user interfaces were developed to make the analysis easier and another two were adapted to carry out this project. The use of these interfaces facilitates the definition of the database, the diverse algorithm configurations analysis and the analysis of features extracted from TI signal circulation component. In the database, every QRS complex was marked automatically in the ECG signal. They were then reviewed, by visual inspection of both the ECG and impedance, which shows fluctuations with every heartbeat. The TI was preprocessed to remove high frequency noise and interference caused by ventilations. The impedance circulation component (icc) was extracted applying two algorithms. Morphological features were extracted from the icc and its first difference. Those features were used to train and test a classifier to discriminate between PEA and PR rhythms. According to the results obtained in this project, the TI based methods analysed could be used for circulation detection in CPR ventilation intervals. In this document, an adequate configuration and multiple features are proposed to achieve those results.

[es] La muerte súbita cardiaca (MSC) es una de las principales causas de muerte en los países industrializados y se define como el cese la circulación sanguínea efectiva debido al fallo del corazón para bombear sangre. La mayoría de las MSCs ocurren en un entorno extrahospitalario donde una resucitación cardiopulmonar (RCP) de calidad y una desfibrilación temprana son determinantes para maximizar la supervivencia. Mediante un masaje RCP de calidad se mantiene un flujo de sangre oxigenada de manera artificial hasta el retorno de la circulación. La desfibrilación, una descarga eléctrica sobre el pecho del paciente, es la única forma de lograr el retorno espontáneo de la circulación (REC) cuando el ritmo cardíaco presente es desfibrilable. Los desfibriladores externos automáticos (DEA) guían por medio de indicaciones a los rescatadores que realicen la RCP y desfibrilación a víctimas de paro cardiaco. El uso de DEAs por parte de gente mínimamente entrenada ha reducido el tiempo hasta la aplicación de la desfibrilación. A menudo las únicas señales disponibles en un escenario de resucitación son aquellas registradas por todo desfibrilador comercial: el electrocardiograma (ECG) y la señal de impedancia torácica (IT). Las paradas en la aplicación del masaje de RCP para detección del pulso, muy comunes durante paros cardíacos, reducen la tasa de supervivencia. Los rescatadores tienen dificultades para reconocer una parada cardiaca y el REC durante la resucitación. Se ha comprobado que tomar el pulso en la carótida es inefectivo por lo que sería de gran ayuda que los DEAs estuvieran dotados con la habilidad de detectar circulación. La IT muestra fluctuaciones con cada latido efectivo del corazón cuando el paciente tiene pulso, y ha sido propuesta como indicador de REC. En este contexto, el objetivo de este proyecto es analizar la viabilidad de los algoritmos que utilizan la señal de IT para la detección de pulso en intervalos con ventilaciones durante la RCP. Para ello, se han implementado y analizado dos algoritmos. La base de señales utilizada incluye 296 segmentos, de los cuales 137 pertenecen a ritmos PEA (Pulseless electrical activity) y 159 a ritmos PR (Pulse-generating rhythm) todos ellos pertenecientes a episodios de paradas cardíacas extrahospitalarias. El desarrollo del proyecto incluye la implementación de dos herramientas gráficas, una para la evaluación de los algoritmos de extracción de la componente circulatoria de la IT y otra para la evaluación estadística de los parámetros asociados. Además, se han adaptado otras dos herramientas gráficas con el fin de facilitar el proceso de la definición de la base de señales de prueba. En la base de datos, se han marcado los complejos QRS de manera automática, y se han revisado manualmente usando como como referencia el ECG y la señal de IT (la cual muestra fluctuaciones en cada latido efectivo). El algoritmo preprocesa la señal IT para suprimir el ruido de alta frecuencia y la interferencia provocada por las ventilaciones en la medida de lo posible; una vez filtrada, se extrae la componente de circulación usando dos algoritmos. De la componente circulatoria y de su primera derivada se calculan los parámetros característicos los cuales son incluidos en un clasificador para determinar el tipo de ritmo presente, PR o PEA. Analizando los resultados, se puede concluir que los métodos analizados que usan como base la IT se pueden utilizar para la detección de pulso en intervalos con ventilaciones de la RCP. Se proponen dos algoritmos y se fijan los parámetros de configuración óptimos para la discriminación PEA/PR.