Inteligencia artificial para análisis rítmico multiclase para paro cardíaco extrahospitalario durante la reanimación cardiopulmonar mecánica
Autores: Isasi, Iraia; Jaureguibeitia, Xabier; Alonso, Erik; Elola, Andoni; Aramendi, Elisabete; Wik, Lars
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Inteligencia artificial para análisis rítmico multiclase para paro cardíaco extrahospitalario durante la reanimación cardiopulmonar mecánica
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Banda de distribución de carga
Compresión mecánica del tórax
Paro cardíaco extrahospitalario
Electrocardiograma
Aprendizaje profundo
Clasificación de ritmo multiclase
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Los dispositivos de compresión torácica mecánica con distribución de carga (LDB) se utilizan para tratar a pacientes con paro cardíaco extrahospitalario (OHCA). Las compresiones mecánicas inducen artefactos en el electrocardiograma (ECG) registrado por desfibriladores, lo que puede llevar a un análisis inexacto del ritmo cardíaco. Un análisis fiable del ritmo cardíaco es esencial para guiar el tratamiento de reanimación y comprender, retrospectivamente, la respuesta de los pacientes al tratamiento. El objetivo de este estudio fue diseñar un marco basado en aprendizaje profundo (DL) para la clasificación automática multiclase del ritmo cardíaco en presencia de artefactos de CC durante OHCA.
Descripción
Los dispositivos de compresión torácica mecánica con distribución de carga (LDB) se utilizan para tratar a pacientes con paro cardíaco extrahospitalario (OHCA). Las compresiones mecánicas inducen artefactos en el electrocardiograma (ECG) registrado por desfibriladores, lo que puede llevar a un análisis inexacto del ritmo cardíaco. Un análisis fiable del ritmo cardíaco es esencial para guiar el tratamiento de reanimación y comprender, retrospectivamente, la respuesta de los pacientes al tratamiento. El objetivo de este estudio fue diseñar un marco basado en aprendizaje profundo (DL) para la clasificación automática multiclase del ritmo cardíaco en presencia de artefactos de CC durante OHCA.