[en] The aim of this project is to meet the technical requirements of an interdisciplinary research work which objective is to assess if the performance of cardiopulmonary resuscitation (CPR) suppression methods is good enough for the correct diagnosis of the filtered electrocardiogram (ECG) by medical personnel. To carry out this project a database was composed of 822 segments extracted from a large database containing 238 episodes of out-of-hospital cardiac arrest episodes. To extract the segments, a graphic user interface has been developed, which is able to automatically extract the segments of interest. It also displays the ECG and the compression depth signals. It also allows the user to review manually these segments. The database contains ECG signals partially corrupted by CPR artifact. In order to suppress the CPR artifact these segments have been processed using a least mean square (LMS) adaptive filter. Once the artifact was eliminated, a second graphic interface was developed to allow the display of the filtered ECG, so that the physicians could annotate the underlying rhythm. Once the annotation process is done, the results will be analyzed to determine if the rhythm annotations are correct and to assess the agreement between reviewers. The contributions that have been made in this project are the design and development of the two tools mentioned above and a database useful for future studies. The first tool allows to automatically extract segments from cardiac arrest episodes. It also allows the user to manually review those segments and to add or delete segments. The second interface allows the annotation of the rhythm presented in ECG, making easy the comparison of annotations of different medical reviewers.

[es] Este proyecto pretende cubrir las necesidades técnicas de un proyecto de investigación, cuyo objetivo es comprobar si las técnicas de eliminación de la interferencia generada por el masaje de resucitación cardiopulmonar (RCP) en el electrocardiograma (ECG) son lo suficientemente efectivas como para que el ECG resultante (una vez eliminada la interferencia) sea correctamente diagnosticado por parte de personal médico experto. Para llevar a cabo este proyecto se ha generado una base de datos compuesta por 822 segmentos extraídos de una gran base de datos que contiene 238 episodios de parada cardiorrespiratoria extra-hospitalaria. Para extraer los segmentos, se ha desarrollado una interfaz gráfica capaz de extraer de manera automática los segmentos de interés. Además, muestra la señal ECG y la profundidad de compresión, permitiendo revisar manualmente dichos segmentos. La base de datos a analizar contiene segmentos formados por señales ECG parcialmente corruptos por la interferencia RCP, por lo que se han procesado mediante un algoritmo de supresión (filtro adaptativo LMS). Eliminada la interferencia se ha desarrollado una segunda interfaz gráfica que permita visualizar el EGC filtrado para que los médicos puedan anotar el ECG resultante. Una vez se obtengan las anotaciones por parte del personal médico, los resultados obtenidos se procesarán para determinar si el diagnóstico es correcto y para evaluar el acuerdo entre las anotaciones de los distintos médicos implicados en el estudio. Las aportaciones que se han hecho con este proyecto son el diseño y desarrollo de las dos herramientas arriba mencionadas, además de una base de datos de análisis útil para futuros estudios. La primera herramienta permite realizar cortes, sobre cualquier episodio de parada cardiorrespiratoria, de manera automática; permite revisarlos manualmente, añadir nuevos cortes y borrarlos en caso de no ser del agrado del usuario. La segunda interfaz desarrollada permite la anotación de ritmos cardiacos sobre la base de datos para su posterior análisis, de esta manera se facilita la comparación de los diferentes diagnósticos médicos y poder extraer unas conclusiones fiables.