2019 |
ELOLA, ANDONI; ARAMENDI, ELISABETE; IRUSTA, UNAI; Picón-Ruiz, Artzai; ALONSO, ERIK; OWENS, PAMELA; IDRIS, AHAMED Deep Neural Networks for ECG-Based Pulse Detection during Out-of-Hospital Cardiac Arrest (Artículo de revista) Entropy, 21 (3), pp. 305, 2019. (Resumen | Enlaces | BibTeX | Etiquetas: biomedical engineering, deep learning, ecg) @article{elola2019b, title = {Deep Neural Networks for ECG-Based Pulse Detection during Out-of-Hospital Cardiac Arrest}, author = {ANDONI ELOLA and ELISABETE ARAMENDI and UNAI IRUSTA and Artzai Picón-Ruiz and ERIK ALONSO and PAMELA OWENS and AHAMED IDRIS}, url = {https://www.mdpi.com/1099-4300/21/3/305}, year = {2019}, date = {2019-03-01}, journal = {Entropy}, volume = {21}, number = {3}, pages = {305}, abstract = {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), ie, 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. View Full-Text}, keywords = {biomedical engineering, deep learning, ecg}, pubstate = {published}, tppubtype = {article} } 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), ie, 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. View Full-Text |
2017 |
Picón-Ruiz, Artzai; IRUSTA, UNAI; ALVAREZ-GILA, AITOR; ARAMENDI, ELISABETE; Garrote-Contreras, Estibaliz; AYALA, UNAI; ALONSO, FELIPE; FIGUERA, CARLOS Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo (Artículo en actas) CASEIB 2017 - XXXV Congreso Anual de la Sociedad Espanola de Ingeniería Biomedica, Bilbao, Spain, 2017. (Resumen | Enlaces | BibTeX | Etiquetas: cnn, convolutional neural networks, ecg, fibrillation, LSTM, neural networks, recurrent neural networks, RNN) @inproceedings{picon_deteccion_2017, title = {Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo}, author = {Artzai Picón-Ruiz and UNAI IRUSTA and AITOR ALVAREZ-GILA and ELISABETE ARAMENDI and Estibaliz Garrote-Contreras and UNAI AYALA and FELIPE ALONSO and CARLOS FIGUERA}, url = {https://computervision.tecnalia.com/wp-content/uploads/2018/01/caseib_2017_picon.pdf}, year = {2017}, date = {2017-01-01}, booktitle = {CASEIB 2017 - XXXV Congreso Anual de la Sociedad Espanola de Ingeniería Biomedica}, address = {Bilbao, Spain}, abstract = {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 long-short-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.}, keywords = {cnn, convolutional neural networks, ecg, fibrillation, LSTM, neural networks, recurrent neural networks, RNN}, pubstate = {published}, tppubtype = {inproceedings} } 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 long-short-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. |
Publicaciones Científico TecnológicasComputer Vision by Tecnalia2020-02-10T16:35:43+02:00
2019 |
Deep Neural Networks for ECG-Based Pulse Detection during Out-of-Hospital Cardiac Arrest (Artículo de revista) Entropy, 21 (3), pp. 305, 2019. |
2017 |
Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo (Artículo en actas) CASEIB 2017 - XXXV Congreso Anual de la Sociedad Espanola de Ingeniería Biomedica, Bilbao, Spain, 2017. |