[en] Abstract Early detection and rapid defibrillation of ventricular fibrillation (VF) has been associated with improved survival of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA)patients treated with automated external defibrillators (AEDs).AEDs acquire and analyse the electrocardiogram (ECG), and deliver a defibrillation when VF is detected.This study proposes a method based on innovative machine learning techniques for VF detection using ECGs obtained from OHCA patients. The dataset of the study contained 596 10-s ECG segments, 144 shockable and 452 non-shockable, from 169 OHCA patients. The dataset was split patient-wise into training (60%) and test (40%) sets. Each ECG segment was band-pass filtered (1-30 Hz), waveform features were computed and fed as observations to a hidden Markov modelthat assigned each observation to one of the two hidden states, shockable or non-shockable. The number of possible observations was reduced using k-means clustering. The optimization of the method consisted of feature selection and optimization of the number of clusters through a forward greedy wrapping approach using patient-wise 10-fold cross validation in the training set. The performance of the method was computed in terms of sensitivity (Se) and specificity (Sp) using the test set. The whole training/testwas repeated 500 times to estimate the distributions of the performance metrics. The method showed a mean (standard deviation) Se and Spof 94.4% (3.8) and 97.8% (1.2), respectively. Since the method is compliant with the American Heart Associationrequirements and computationally effective (it only takes 185 ms on average to detect VF), it might be implemented in AEDs

[eu] Laburpena Fibrilazio bentrikularraren (FB) detekzio goiztiarrak eta desfibrilazio azkarrak eragin handia dute kanpoko desfibriladore automatikoekin (KDA) tratatutako ospitalez kanpoko bihotz-biriketako geldiketa (OKBBG) jasaten duten pazienteen biziraupenaren hobekuntzan. KDAek EKGa erregistratu eta automatikoki aztertu egiten dute, eta FBa detektatzen dutenean desfibrilazioa gomendatzen eta aplikatzen dute.Lan honek, OKBBGa jasaten duten pazienteetatik ateratako EKGak erabiliz, FBa detektatzeko metodo bat proposatzen du machine learning teknika berriztatzaileetan oinarritutakoa. Laneko datu-basea OKBBGa jasan zuten 169 pazienteetatik ateratako EKGez osoturik dago. Konkretuki, 10 s-ko 596 EKG segmentuz eraturik dago, horietatik 144 erritmo desfibrilagarriak eta 452 erritmo ez-desfibrilagarriak ziren. Datu-basea pazienteen arabera banatu zen bi azpimultzotan, entrenamendu azpimultzoa (%60a) eta ebaluaketa azpimultzoa (%40a). EKG segmentu bakoitza banda pasoko iragazki (1-30 Hz) batetik pasatu zen, uhin-formaren ezaugarriak kalkulatu ziren eta behaketa bezala pasatu zitzaizkion Markoven eredu ezkutu bati, zeinak behaketa bakoitza egoera ezkutu bietako bati, desfibrilagarria ala ez-desfibrilagarria, esleitzen zion. Behaketa posibleen kopurua k-means taldekatzea erabiliz murriztu zen. Metodoaren optimizazioak ezaugarrien aukeraketan eta cluster edo taldeen optimizazioa zuen oinarritzat. Hau, entrenamenduko azpimultzoaren gainean, 10 iteraziodun baliozkotze gurutzatua erabiltzen duen aurreranzko inguratzailaren hurbilketaren bidez gauzatu zen. Metodoaren errendimendua sentsibilitate (Se) eta espezifizitate (Sp) terminoen arabera kalkulatu zen, ebaluaketa azpimultzoa erabiliz. Entrenamendu/ebaluaketa prozedura hau 500 aldiz errepikatu zen errendimendu metriken banaketak estimatzeko asmoz. Metodoarekin lortutako emaitzak Se eta Sp parametroen arabera, batezbestekoa (desbideraketa estandarra) %94.4 (3.8) eta %97.8 (1.2) izan ziren, hurrenez hurren. Metodoak Amerikako Bihotz Elkartearen baldintza minimoak betetzen dituenez eta konputazionalki eraginkorra denez (batezbestez soilik 185 ms behar ditu FBa detektatzeko), KDAetan inplementagarria izan daiteke.