[en] Out-of hospital cardiac arrest (OHCA) is one of the major causes of death in developed countries. Resuscitation guidelines recommend different treatments depending on the heart rhythm of the patient. The objective of this work is to develop a machine learning algorithm based on the ECG signal to automatically label heart rhythms in resuscitation episodes, a key tool for the retrospectively evaluation and improvement of the quality treatment. This work would help to systematise the annotation of databases since manual annotation of rhythms is a time-consuming task which can be an obstacle for handling large data sets. The starting point of this project was a database composed of 1631 intervals of 3 seconds taken from a larger database containing OHCA 298 episodes. To review the ECG segments, a graphical interface (GUI) was developed which allows the display of the ECGs classified by the type of arrhythmia: asystole (AS), ventricular tachycardia (VT) that degenerates into ventricular fibrillation (VF), pulseless electrical activity (PEA) pulse generating rhythms (PR). The database has been processed using a machine learning algorithm and the results obtained using cross-validation. Two classifiers have been developed selecting five features of the ECG, first to identify AS, and then to discriminate organised rhythms (PR and PEA) from ventricular arrhythmias (VT and VF). These algorithms have been combined to create a three class rhythm classification algorithm. The total accuracy of the final algorithm was 90.9%. A precise algorithm was obtained for the classification of OHCA rhythm into: AS, organised, and shockable rhythms. This algorithm can be implemented to analyse resuscitation episodes using 3 seconds ECG segments, and could be integrated into new methods for retrospective analysis of OHCA. The results show that it is possible to automatically interpret resuscitation cardiac rhythms, but the accuracy needs to be improved. Nevertheless, these types of algorithms can be very useful since they allow an efficient rhythm classification with a minimum level of expert clinician supervision.

[es] La parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria (PCREH) constituye una de las mayores causas de muerte en países desarrollados. Las guías de resucitación recomiendan diferentes tratamientos dependiendo del ritmo cardíaco del paciente. El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo basado en el procesamiento de la señal ECG para anotar automáticamente los ritmos cardíacos en episodios de resucitación, una herramienta clave para evaluar retrospectivamente el efecto de las terapias en la respuesta del paciente (el ritmo) y mejorar la calidad del tratamiento. Este trabajo ayudaría a automatizar la anotación de bases de datos ya que la anotación manual de ritmos es una tarea que conlleva mucho tiempo y puede ser un obstáculo para el manejo de grandes conjuntos de datos. Para llevar a cabo este proyecto se ha partido una base de datos compuesta por 1631 segmentos de 3 segundos extraídos de una gran base de datos que contiene 298 episodios de PCREH. Para revisar los segmentos, se ha desarrollado una interfaz gráfica capaz de mostrar los ECGs clasificados según el tipo de arritmia: asistolia (AS), taquicardia ventricular (TV) que degenera en fibrilación ventricular (FV), actividad eléctrica sin pulso (PEA) y ritmo generado por pulso (PR). La base de datos se ha procesado mediante un algoritmo de aprendizaje automático evaluado mediante validación cruzada. Se han desarrollado dos clasificadores extrayendo cinco características del ECG, uno para discriminar las AS y el segundo para discriminar ritmos organizados (PR y PEA) de ritmos ventriculares (TV y FV), y que posteriormente se han combinado para obtener un algoritmo de clasificación en tres clases. El rendimiento total del clasificador general ha sido de 90.9% Se ha obtenido un algoritmo preciso para la clasificación del ritmo del paciente en PCREH en tres categorías: AS, organizado, y desfibrilable. Este instrumento puede ser implementado para analizar episodios de resucitación con tan solo registros de 3 segundos de ECG y capaz de ser integrado en nuevos métodos para el análisis retrospectivo de PCREH. Los resultados demuestran que es posible interpretar ritmos cardiacos de reanimación automáticamente, pero la precisión debe ser mejorada. Aun así, este tipo de algoritmos pueden ser muy eficientes ya que la clasificación puede ser hecha eficientemente con la mínima supervisión de expertos clínicos.