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Dieser Artikel befasst sich mit der experimentellen Erhebung von Schmerzen durch Wärme (thermische) und elektrische Stimulation während der Aufnahme physiologische, optische und paralinguistischen Antworten. Ziel ist die gültige multimodale Datenerfassung für die Analyse von Schmerzen aufgrund seiner Intensität, Qualität und Dauer.
Die Beurteilung des Schmerzes stützt sich vor allem auf Methoden, die eine Person zu kommunizieren. Bestehende Methoden sind für Menschen mit kognitiven und sprachlichen Beeinträchtigungen, jedoch nicht ausreichend, da sie Zuverlässigkeit und Gültigkeit fehlt. Um diesem Problem zu nähern, konzentriert sich neuere Forschungen auf eine objektive Schmerz-Bewertung durch die Parameter der Antworten abgeleitet von Physiologie und Video-und Audiosignale. Um zuverlässige automatisierte Schmerzen Erkennungssysteme zu entwickeln, wurden Anstrengungen unternommen, bei der Schaffung von multimodaler Datenbanken um Schmerzen zu analysieren und gültige Schmerz-Muster zu erkennen. Während die Ergebnisse vielversprechend sind, konzentrieren sie sich nur auf diskriminierende Schmerzen oder Schmerzen Intensitäten im Vergleich keine Schmerzen. Um dies zu fördern, sollten Forschung auch die Qualität und Dauer der Schmerzen da sie zusätzliche wertvolle Informationen für die erweiterte Schmerztherapie bieten. Ergänzend zur bestehenden Datenbanken und die Analyse des Schmerzes hinsichtlich Qualität und Länge, schlägt dieses Papier eine psychophysiologische Experiment, um zu entlocken, Messen und gültige Schmerz Reaktionen zu sammeln. Teilnehmer unterliegen schmerzhafte Reize, die Intensität (niedrig, Mittel und hoch), Dauer unterscheiden (5 s / 1 min), und Modalität (Wärme / elektrische Schmerzen) während Audio-, Video-(z. B. Mimik, Körpergesten, Gesichtshaut Temperatur) und physiologischen Signale (z. B. Elektrokardiogramm [EKG], Haut Leitwert Ebene [SCL], Gesichts Elektromyographie [EMG] und EMG des M. Trapezius) werden aufgezeichnet. Die Studie besteht aus einer Kalibrierungsphase ein Thema individuelle Schmerz reichen (von niedrig bis unerträgliche Schmerzen) zu bestimmen und eine Stimulationsphase welche Schmerzen Reize, abhängig von dem kalibrierten Bereich angewendet werden. Die gewonnenen Daten können optimieren, verbessern und automatische Erkennungssysteme im Hinblick auf eine objektive Schmerz Bewertung Bewertung. Für die weitere Entwicklung solcher Systeme und Schmerz Reaktionen zusätzliche Schmerzen Modalitäten wie Druck, etwas ausführlicher zu untersuchen sind chemische oder kalten Schmerz in zukünftigen Studien einzubeziehen. Aufgezeichnete Daten dieser Studie werden als die "X-ITE-Schmerz-Datenbank" veröffentlicht.
Schmerz ist eine sehr persönliche und unangenehme Empfindung, die von jedem anders wahrgenommen wird. Es dauert Sekunden bis Monate und variieren in ihrer Qualität (pochen, scharf, brennen, etc.). Wenn nicht ausreichend behandelt, Schmerzen physische und psychische Funktionen des Körpers beeinflusst, reduziert die Lebensqualität und trägt das Risiko des Werdens ein chronischer Zustand. In der klinischen Versorgung ist die genaue Beurteilung der Schmerzintensität und Qualität für erfolgreiche Schmerz-Management1,2bieten äußerst relevant. Gold-Standard-Methoden zur Beurteilung Schmerz, wie z. B. der visuellen analogen Skalen (VAS), die numerische Rating-Skala (NRS) oder der McGill Schmerz-Fragebogen3, verlassen Sie sich auf Berichte von Patienten und damit funktionieren nur ausreichend mit kognitiv und mündlich ungestörten Personen. Daher etablierte all jene Methoden fehlen Validität und Reliabilität bei Neugeborenen4, Delirium, somnolent, sediert, beatmeten Patienten5oder Menschen mit Demenz6,7. Zusätzlich oder alternativ zu Skalen self-report wurden Methoden zur Messung der Schmerzen durch Beobachtung durch geschultes Personal (z. B. der Zurich Observation Pain Bewertung8 oder die Abtei Schmerzskala-9) in den letzten Jahren entwickelt. Dennoch leiden auch diese Werkzeuge Einschränkungen in Reliabilität und Validität, da sogar ausgebildete Gutachter eine objektive Bewertung garantieren können. Darüber hinaus ist die Anwendung oft zu aufwendig für Klinikpersonal, wenn Schmerzen Bewertung regelmäßig getan werden sollte.
Mehrere Forschergruppen konzentrierten sich auf die Entwicklung von automatisierten Schmerz erkennen Systeme, die es ermöglichen für die Messung von Schmerzen mit Mitteln der physiologischen, visuelle, bzw. paralinguistischen Signal legt fest, wie neue Ansätze für die Bewertung und Überwachung der Schmerz und die Intensitäten Objektiv. Frühere Studien zeigen vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung und Differenzierung Schmerzen10,11,12,13,16,17,18 oder unterscheidende Schmerzen von Grundgefühle14,15 ausschließlich anhand eines Signals setzt10,11,12,13,14, 15 sowie auf eine Kombination/Fusion16,17,19 der Sets. Die oben genannten Modalitäten reagieren fast autonom zu stressig Reize wie Schmerz. Mit ihnen hat den Vorteil, dass sie nicht, die Fähigkeit einer Person benötigen, ihre/seine Schmerzen zu melden. Solche Individuen würde von einer objektiven Schmerz-Erkennungssystem profitieren die solche Modalitäten enthält. Daten-Sets bestehend aus Reaktionen provozierten Schmerz liefern wertvolle Informationen für die Schmerz-Muster Analyse und Entwicklung von praktischen Anwendungen für die Erkennung und Überwachung von Schmerzen. Unter anderem erstellt Walter Et Al.20 "BioVid Hitze Schmerzen Database", eine multimodale Datenbank, ist öffentlich zugänglich und bietet, Daten von Kurzzeit-schmerzhafte Hitzereize und entsprechende psychophysiologischen und visuellen Reaktionen induziert. Die "SenseEmotion-Datenbank" Velana Et Al.21 enthält Biosignale, Videos und paralinguistischen Informationen aus freiwilligen phasisch Wärme Schmerzen und emotionale Reize betroffen.
Während diese Datenbanken gut geeignet sind für die Prüfung von Schmerz Reaktionen, basieren sie meist auf eine bestimmte Schmerzen Modell. Schmerzen in ihrer Qualität (angeblich modellabhängig Schmerz) und in seiner Dauer unterscheidet, es kann unterscheiden sich auch in seiner physiologischen, visuelle und paralinguistischen korreliert. Nach bestem Wissen der Autoren gibt es keine multimodalen Studien oder Datenbanken, die zwei oder mehr Schmerzen Modelle kombinieren und variieren Schmerzreize in Intensität und Dauer, um nicht nur Schmerz-Muster zu erkennen, sondern auch Schmerzen Qualitäten unterscheiden.
Dieses Papier enthält ein Protokoll zur Durchführung einer komplexen psychophysiologischen Experiments Schmerz und gleichzeitig aufzeichnen physiologischen Reaktionen (z. B. EKG, EMG der Musculus Trapezius, WPA Superciliiund Zygomaticus entlocken große, SCL) sowie Video (z. B. Mimik, Körpergesten, Gesichtshaut Temperatur) und audio-Daten. Die Teilnehmer werden angeregt, mit kurz (phasisch) und länger anhaltende (Tonika) Wärme und elektrische Schmerzreize, die in ihrer Intensität zu unterscheiden. Eine Kalibrierungsphase vor dem Experiment bestimmt Schmerzschwellen für jedes Fach einzeln.
Die Studie zielt auf multimodale Datenerfassung für die Untersuchung von Schmerz (Muster) hinsichtlich Intensität, Qualität und Länge mit Hilfe statistischer Methoden, Algorithmen für maschinelles lernen, etc.. Darüber hinaus soll die bereits gesammelten Daten für wissenschaftliche Zwecke unter dem Namen "X-ITE (EXPerimentally ichNduced Thermal und ELectrical) Schmerz Datenbank" veröffentlicht werden. Es kann vorhandene Datenbanken, z. B. BioVid Hitze Schmerzen und SenseEmotion20,21, erweitern und dazu beitragen, die weitere Entwicklung, Verbesserung und/oder Auswertung von automatisierten Schmerzen Erkennungssysteme in Fragen der Gültigkeit, Zuverlässigkeit und Echtzeit-Erkennung.
Der Rest des Papiers ist in folgender Weise organisiert. Das Protokoll beschreibt, wie der Schmerz Erhebung Studie Schritt für Schritt durchzuführen. Die repräsentativen Ergebnisse stellen Sie dann das Ergebnis des Experiments. Schließlich deckt die Diskussion kritischen Schritte, Einschränkungen und Vorteile der Studie gefolgt von Anregungen für zukünftige Erweiterungen.
Die Studie wurde im Einklang mit den ethischen Leitlinien World Medical Association Declaration of Helsinki (Ethikkommission Genehmigung wurde erteilt: 196/10-UBB/bal) und genehmigt von der Ethikkommission der Universität Ulm ( HELMHOLTZSTRAßE 20, 89081 Ulm, Deutschland).
(1) vorbehaltlich der Rekrutierung und Auswahl
2. Allgemeine Vorbereitungen des Schmerz Erhebung Experiments
Hinweis: Der Schmerz Erhebung Experiment besteht aus zwei zeitlich aufeinander folgenden Teilen: die Kalibrierung und die Schmerzen Stimulation Teil. Die Kalibrierung Teil bestimmt eines Teilnehmers individuelle Schmerzschwelle und Schmerzgrenze Toleranz in Bezug auf die thermische und elektrische Reize. Der Schmerz Stimulation Teil führt die Schmerzen Induktion, angepasst an die individuellen Schwellenwerte. Jeder Teil des Experiments erfolgt in einem anderen Raum: die Kalibrierung Raum und der experimentellen Raum. Die Kalibrierung Raum dient auch als ein Kontrollraum für den Experimentator während der Schmerzen Stimulation (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1 : Schematische Darstellung der Zimmer Einrichtung. Die Rechte Seite zeigt die Kalibrierung/Überwachung Raum, wo die Kalibrierung Teil stattfindet. Später dient es auch als ein Signal Überwachungsraum während des Schmerzen Stimulation Teils, der die Kalibrierung Teil folgt. Die linke Seite zeigt den Versuchsraum, wo der Schmerz Stimulation Teil stattfindet. Beide Räume sind durch ein Rohr-Rohr, verbunden, die die Thermode, die Elektroden Kabel der elektrischen Stimulator und Computer Drähte durch übergeben werden können. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
3. Kalibrierung des elektrischen Schmerzen Schwellen- und Toleranzwert (Teile 1 und 2)
Hinweis: Nur ein Experimentator sollte die Kalibrierung Teil um die sozialen Auswirkungen auf die Schmerzempfindlichkeit zu minimieren durchführen. Wählen Sie ein Experimentator mit dem gleichen Geschlecht der Teilnehmer, Cross-Sex-Auswirkungen auf die Schmerz Empfindlichkeit23zu minimieren. Teil 1 bestimmt Schmerzgrenze und Toleranz in Bezug auf die kurze (phasisch) elektrische Reize und Teil 2 in Bezug auf länger anhaltende (Tonika) elektrische Reize. Diese Werte dienen als Grundlage für die Berechnung der phasischen und tonischen elektrische Schmerzreize in Schmerzen Stimulation Teil angewendet.
4. Kalibrierung des thermischen Schmerz Schwellen- und Toleranzwert (Teile 1 und 2)
Hinweis: Die thermische Schmerzen Kalibrierung gliedert sich in zwei Teile. Teil 1 bestimmt Schmerzgrenze und Toleranz in Bezug auf die kurze (phasisch) thermische Reize und Teil 2 tut dies in Bezug auf länger anhaltende (Tonika) thermische Reize. Diese Werte dienen als Grundlage für die Berechnung der phasischen und tonischen thermischen Schmerzreizen angewendet während der Schmerzen Stimulation Teil.
5. Vorbereitung des Experiments Schmerzen stimulation
Abbildung 2: Schematische Darstellung von Kamera und Mikrofon Setup. Die Stirnseite Kamera, Wärmebildkamera und Mikrofon sind ca. 1 m über dem Kopf des Teilnehmers einrichten. Eine Seite Ansichtskamera erfasst beide Seiten des Gesichts mit Hilfe eines Spiegels. Eine Körper-Rückfahrkamera montiert an der Wand kann zur Erfassung der Bewegung des Körpers. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Hinweis: Aufgrund einer kleinen Versuchsraum Kombination einer Fachkamera Seite mit einem Spiegel ist eine sehr elegante Lösung für beide Seiten das Thema Fläche mit nur einer Kamera zu erfassen.
Abbildung 3: graphische Darstellung der Schmerzen Stimulation part. (A) vorbildlich Schmerzen Erhebung Script mit randomisierten phasisch (blau) und Tonikum (rot) Schmerzreize. (B) Auszug aus dem oben beschriebenen Schmerzen Erhebung Skript: drei phasischen Reize mit einer Dauer von 5 Sekunden und nachfolgenden Pausen. Die Dauer der Pausen variiert zwischen 8 und 12 Sekunden. (pH1, pH2, pH3 = phasisch Wärme Schmerzen mit Intensität 1, 2, 3; tH1, tH2, tH3 = Tonika Wärme Schmerzen mit Intensität 1, 2, 3; pE1, pE-2, pE3 = phasisch elektrische Schmerzen mit Intensität 1 , 2, 3; tE1, tE2, tE3 = Tonika elektrische Schmerzen mit Intensität 1, 2, 3; s = Sekunden). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
6. Schmerzen stimulation
Schmerz wird von jeder Person unterschiedlich wahrgenommen und kann sich vielfältig äußern, in Mimik, paralinguistischen und/oder physiologische Signale. Das Design dieser Studie eignet sich Schmerz Antworten auf vielfältige Weise im Hinblick auf die zugrunde liegenden Ziele zu analysieren. Die gewonnenen Daten können Forschung Fragen, wie: gibt es spezifische Probleme Reaktionsmuster? Unterscheiden sich hinsichtlich Schmerzen Modell und Dauer?
134 Themen nahmen in unserem Experiment. Das Geschlechterverhältnis war 50/50. Wir sie in den folgenden Altersklassen eingeteilt: (1) 18-29 Jahre (N = 49, 23 Männer, 26 Frauen), (2) 30-39 Jahre (N = 45, 23 Männer, 22 Frauen), (3) 40-50 Jahre (N = 40, 21 Männer, 19 Frauen). Das Durchschnittsalter aller Fächer 31,4 (SD = 9,7), aller Männer = 33,4 (SD = 9,3) und aller Frauen = 32,9 (SD = 10,2) Jahren. Die Studie fand am Institut für medizinische Psychologie der Universität Ulm, Deutschland.
Das wichtigste Ergebnis dieses Protokolls ist ein Datensatz der Audio-, Video- und psychophysiologische Signale reflektiert die Themen Reaktionen auf Schmerzreize. Tabelle 1 enthält eine allgemeine Übersicht über die technischen Merkmale der aufgezeichneten Signale und die Nummern der induzierten Schmerzreize in der Studie.
Technische Merkmale | ||||
Signal: | Sampling-Rate: | Attribute: | ||
Audio | 44100 Hz | Mono, MP3 320 Kbit/s | ||
Kamera 1 (Gesicht, frontale Ansicht) | 25 Hz | Video Farbe: Auflösung 1384 x 1032, HEVC codiert mit libx265 (CRF 16, preset Medium) | ||
Kamera 2 (Gesicht, Seitenansicht) | 25 Hz | Video Farbe: Auflösung 1620 x 840 HEVC codiert mit libx265 (CRF 16, preset Medium) | ||
Körper-Kamera | ca. 30 Hz | Video Farbe: 1500 x 600 Auflösung HEVC codiert mit libx265 (CRF 16, preset Medium); Tiefe video: Auflösung 500 X 200, verlustfreie Codierung | ||
Wärmebildkamera | ca. 120,8 Hz | Oberflächentemperatur video: Auflösung 120 x 160 Graustufen kodiert MPEG-4-AVC mit libx264 (CRF 0, voreingestellte schnell), codierte Temperaturbereich 26,5-52,0 ° C (0,1-Schritte) | ||
ECG | 1000 Hz | Hardware gefiltert über BioPac: 35 Hz LP, 0,5 Hz HP, 50 Hz-Notch-filter | ||
SCL | 1000 Hz | Hardware gefiltert über BioPac: 10 Hz-LP, keine HP keine Notch-filter | ||
EMG M. trapezius | 1000 Hz | Hardware gefiltert über BioPac: 500 Hz LP, HP, 10 Hz keine Notch-filter | ||
EMG M. WPA supercilii | 1000 Hz | Hardware gefiltert über BioPac: 500 Hz LP, HP, 10 Hz keine Notch-filter | ||
EMG M. Zygomaticus großen | 1000 Hz | Hardware gefiltert über BioPac: 500 Hz LP, HP, 10 Hz keine Notch-filter | ||
Reize | Thermal | Elektrische | ||
Themen: | Phasisch Reize (5 s): | Tonische Reize (60 s): | Phasisch Reize (5 s): | Tonische Reize (60 s): |
Pro Fach | 90 (30 Prozent Intensität) | 3 (1 pro Intensität) | 90 (30 Prozent Intensität) | 3 (1 pro Intensität) |
Alle (N = 134) | 12060 (4020 pro Intensität) | 402 (134 pro Intensität) | 12060 (4020 pro Intensität) | 402 (134 pro Intensität) |
Männer (n = 67) | 6030 (2010 pro Intensität) | 201 (67 % Intensität) | 6030 (2010 pro Intensität) | 201 (67 % Intensität) |
Frauen (n = 67) | 6030 (2010 pro Intensität) | 201 (67 % Intensität) | 6030 (2010 pro Intensität) | 201 (67 % Intensität) |
Tabelle 1: technische Merkmale und Anzahl der Reize induziert. Die obere Hälfte (technische Funktionen) zeigt die Sampling-Raten und Attribute der spezifischen Signale. Die untere Hälfte (Stimuli) zeigt die Nummern der induzierten spezifischen (thermisch/elektrisch) Schmerzen Reize für ein Thema, für alle Fächer und für jedes Geschlecht. (MP3 = Moving Picture Experten Group Layer 3 Audio, Kbit/s = Kilobit pro Sekunde, HEVC = hohe Effizienz Video Coding, CRF = konstante Rate, MPEG-4-AVC = Motion Picture Experten Gruppe Layer-4 Video Advanced Video Coding, Hz = Hertz, ° C = Grad Celsius, s = Sekunden, ECG = Elektrokardiogramm, SCL = Hautleitwert, EMG = Elektromyographie, LP = Low-Pass Filter, HP = High-Pass-Filter, M. = Musculus).
Ein sekundäres Ergebnis bezüglich der Kalibrierungsphase der Studie ist in Tabelle 2dargestellt. Es zeigt die mittlere Anregung Temperaturen und Strömungen der Schmerz Intensitäten 1 und 3 (wie in Schritt 5.11 des Protokolls berechnet) für alle Fächer und zusätzlich für die männlichen und weiblichen Untergruppe.
Reize | [In ° C] thermische Mittelwert (SD) | [MA] elektrischen bedeuten (SD) | ||||||
Themen | pH1 | pH3 | tH1 | tH3 | pE1 | pE3 | tE1 | tE3 |
Alle (N = 134) | 44.03 (2.25) | 49.17 (1,20) | 42,50 (2.14) | 47,76 (1.02) | 1,63 (0,94) | 5,64 (2,72) | 1,69 (1.12) | 5.70 (2,59) |
Männer (n = 67) | 44,56 (2.18) | 49.48 (0,89) | 43.11 (1,98) | 47.93 (1.04) | 1,94 (1.01) | 6,83 (3.02) | 1,96 (1.16) | 6.90 (2,72) |
Frauen (n = 67) | 43.51 (2,74) | 48.87 (1,39) | 41.89 (2.14) | 47.59 (0,98) | 1,32 (0,75) | 4.45 (1.70) | 1,43 (1.01) | 4.51 (1,80) |
Tabelle 2: meine Anregung Temperaturen und Strömungen der Schmerz Intensitäten 1 und 3. (pH1, pH3 = phasisch Wärme Schmerzen mit Intensität 1, 3; tH1, tH3 = Tonika Wärme Schmerzen mit Intensität 1, 3; pE1, pE3 = phasisch elektrische Schmerzen mit Intensität 1, 3; tE1, tE3 = Tonika elektrische Schmerzen mit Intensität 1, 3; ° C = Grad Celsius; mA = Milliampere, SD = Standardabweichung).
Wenn alle Schritte des Protokolls sorgfältig geführt werden und keine technischen Probleme auftreten (in Bezug auf Computer oder Aufnahme Gerät Abstürze, etc.), kann ein erfolgreiches Ergebnis ähnlich wie in Abbildung 4 dargestellt aussehen. Alle Signale sind von hoher Qualität und nicht von externen Quellen von Störungen betroffen. Der Teilnehmer ist deutlich sichtbar in jede Kamera.
Abbildung 4 : Beispieldaten aus ein gelungenes Experiment. Die Abbildung zeigt die aufgezeichneten Signale ein paar Sekunden vor, während und nach einer intensiven Schmerzreiz. Alle Signale sind nicht gefiltert und in der Zeit synchronisiert. Aus Gründen der Übersichtlichkeit sind nur repräsentative Screenshots der Videosignale hier gezeigt. (EMG = Elektromyographie, SCL = Hautleitwert, ECG Elektrokardiogramm, M=. = Musculus, s = Sekunden). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Unerwartete Zwischenfällen führen jedoch die Daten laut oder beschädigt werden. Neben Computer oder Aufnahme Gerät abstürzt, die kommen aus der Elektroden (vor allem wiederverwendbare Elektroden mit kleinem Durchmesser mittels doppelseitigen Klebstoff Kragen befestigt sind) meist unbrauchbar Signale führt. Als Beispiel für eine Sub-optimale Dataset zeigt Abbildung 5 den Moment wenn eine EMG-Elektrode kommt ab und macht das entsprechende Signal unbrauchbar.
Abbildung 5 : Beispiel-Daten von einem suboptimalen Experiment. Der rote Kreis zeigt, dass das Thema Wange der Zeit eines der EMG-Elektroden (M. Zygomaticus großen) abfiel. Dies könnte durch Schweiß oder Kopf Bewegung gewesen sein. Von diesem Moment an war das Signal verloren. (EMG = Elektromyographie, SCL = Hautleitwert, ECG Elektrokardiogramm, M=. = Musculus, s = Sekunden). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Die maximale Intensität von thermischer und elektrischer Reize musste wegen ethischen Richtlinien eingeschränkt werden. In Bezug auf thermische Kalibrierung Kontrolle (siehe ergänzende Datei) erreichte 37 Probanden (31 Männer, 6 Frauen) des angegebenen Grenzwertes 50,5 ° C (Verhältnis = 37/134 = 27.61 %). Für thermische Kalibrierung Teil 1, 60 Teilnehmer (39 Männer, 21 Frauen) erreicht die Cutoff von 50,0 ° C (Verhältnis = 60/134 = 44.78 %) und betreffend Teil 2, 57 Personen (37 Männer, 20 Frauen) erreicht die Cutoff von 49,5 ° C (Verhältnis = 57/134 = 42.54 %). Die Cutoff für beide Teile elektrische Kalibrierung war 25 mA. Keiner der 134 Probanden erreicht.
Da wir beabsichtigen, die Daten zu veröffentlichen (siehe nächster Abschnitt), die Datensätze der Personen, die die Cutoffs erreicht haben wird zusätzlich gekennzeichnet werden und ihre subjektive Schmerz Ratings für die entsprechenden Cutoffs aufgenommen werden.
Wir möchten darauf hinweisen, dass der Schwerpunkt des Protokolls Multi-modale Signale für die Analyse der thermischen und elektrischen Schmerzen erhalten ist. Daher sind keine anderen Ergebnisse hier diskutiert. Nach Überprüfung und ohne Datensätze aufgrund von fehlenden Daten oder abgelehnten schriftliche Zustimmung für die gemeinsame Nutzung von Daten, werden die Datensätze dieser Studie unter dem Namen "X-ITE Schmerzen Datenbank" zugänglich gemacht werden. Besuchen Sie für weitere Informationen darüber, wann und wie die X-ITE Schmerzen DB zu erhalten bitte https://github.com/philippwerner/pain-database-list.
Ergänzende Datei 1. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.
Die vorgestellte Protokoll konzentriert sich auf die experimentelle Erhebung thermische (Wärme) und elektrische Schmerzen während der Aufnahme physiologische, optische und paralinguistischen Signale. Dieser neuartige Ansatz, Kombination von zwei Schmerz-Modellen mit unterschiedlichen Stimuli Intensitäten und zwei verschiedene Reize Laufzeiten (phasischen und tonischen), bietet einen Überblick über die psycho-physiologischen Muster und Ausdruck von Schmerz. Allerdings müssen mehrere Schritte für die Realisierung dieses Protokolls berücksichtigt werden.
Im Allgemeinen funktioniert mit Schmerzreizen ist es entscheidend für die Sicherheit der Probanden zu gewährleisten. Alle Schmerzreize hoch gesteuert werden und sollte nur von erfahrenen Experimentatoren durchgeführt werden.
Darüber hinaus wird für die Erfassung und zuverlässige und qualitativ hochwertige Datenerhebung, die korrekte Befestigung der Geräte (Elektroden), die einwandfreie Funktion der Aufnahmegeräte und eine reibungslose Kommunikation zwischen Computern dringend empfohlen. Alle Quellen von Störungen sollten beseitigt oder auf ein Minimum reduziert. Um die Konsistenz zwischen den Teilnehmern zu gewährleisten, ist es wichtig, standardisierte Anweisungen und unveränderliche experimentellen Bedingungen bereitstellen.
Unserer Erfahrung nach finden geeignete Teilnehmer, die alle Kriterien erfüllen und bereit sind, zahlreiche schmerzhafte Reize zu erhalten, dauert eine lange Zeit und ist eine ziemliche Herausforderung. Darüber hinaus muss die finanzielle Entschädigung hoch genug, um Themen zum Studium zu gewinnen. Vor allem Personen zwischen 30 und 50 Jahren sind schwer zu finden. Dies kann, weil das Experiment zu lange (ca. 4 Stunden, inklusive an- und Abreise) und sie haben einen halben Tag von der Arbeit abzunehmen.
Da die Sicherheit der Teilnehmer oberste Priorität hat, müssen Schmerzen Induktion beschränkt werden. Aufgrund der ethischen Richtlinien darf die Stimulus-Intensitäten bestimmte Ebenen zur Vermeidung von Verbrennungen und Bewusstlosigkeit in Bezug auf die thermische und elektrische Schmerzen Induktion, bzw. nicht überschreiten. Eine allgemeine Abkürzung Intensitäten kann in eine Decke Effekt führen, da einige Themen können die Intensität Grenzen vor unerträglichen Schmerz zu fühlen, zu erreichen. In dieser Studie erreicht etwa 42 % (unter Berücksichtigung thermischer Kalibrierung Teil 1 und 2) der Teilnehmer die Thermosicherungen (siehe repräsentative Ergebnisse). Wie sie ihre "echte" Schmerzen Toleranzen nicht erreicht haben, könnte ihre physiologischen Reaktionen auf die höchste thermische Reize anders Verhalten im Gegensatz zu physiologischen Reaktionen von Themen, die sie erreicht. Wenn ja, könnten die Vermischung dieser beiden Gruppen Klassifizierungsergebnisse in Bezug auf Schmerzen Anerkennung beeinflussen.
Ein wichtiger Punkt an Adresse ist die Schmerz-Modalitäten in diesem Experiment. Teilnehmer nur thermische und elektrische Schmerzreize unterliegen (da diese in einer experimentellen Umgebung sehr kontrollierbar sind). Wenn Schmerz-Muster in Bezug auf Qualität prüfen, Ergebnisse können nicht übersetzen, um andere Schmerzen Modalitäten wie Druck, chemische oder viszerale Schmerzen.
Die gleiche Überlegung über die Übertragbarkeit der Ergebnisse gilt der Studie Probe. Das Protokoll ist ethisch beschränkt sich auf gesunde Erwachsene. Zum Beispiel enthält es nicht Kinder oder verbal und kognitiv beeinträchtigte Personen. Darüber hinaus haben in unserer Studie nur europäischen Personen teilgenommen. Auch hier können Analyseergebnisse nicht auf Gruppen in diesem Experiment nicht berücksichtigt anwenden.
Eine weitere Einschränkung der Hawthorne-Effekt24betreffen kann: die Themen sind uns bewusst, dass sie in der Studie gefilmt/beobachtet werden. Dies könnte ihr Verhalten ändern.
Im Vergleich zu bestehenden Schmerzen Datenbanken, das Protokoll bietet erhebliche Vorteile für Schmerz-Antwort-Muster zu analysieren, da sie zwei Schmerz-Modelle und zwei Mal-Kurse (phasischen und tonischen) vereint: Neben der Intensität und Dauer der Schmerzen, es hält auch die Qualität der Schmerz. Wie thermische Schmerz anders als elektrische Schmerzen beschrieben wird (z. B. brennende vs. scharf), es kann auch in die Schmerz Reaktionen unterscheiden. Wenn ja, könnte diese Feststellungen eine Schmerz-Antwort-Muster auf die zugrunde liegende Quelle des Schmerzes verknüpfen. Darüber hinaus ist die Studie Multi-modale Schmerz Untersuchung Möglichkeiten erweitern: mit 5 psychophysiologischer Signale, 2 Gesicht Kamerasignale (frontseitig), 1 Körper Ansicht Kamerasignal, 1 Wärmebildkamera und 1 Audiosignal, Schmerzen kann analysiert werden und genauer untersucht.
Für eine komplexere Untersuchung der Schmerz-Antwort-Muster sollten zukünftige Erweiterungen dieser Methode mehr Biosignalen wie Elektroenzephalographie (EEG), Körpertemperatur und Atmung enthalten. Auch wäre es von großem Vorteil, kontrollierten Druck als Vorbild für weitere Schmerzen zu beschäftigen. Forscher zur automatischen Schmerzen Anerkennung über Daten mit diesem Protokoll sollten weitere vielversprechende Maschine Lernmodelle mit klinischen Kontrollgruppen testen.
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Die Autoren möchten Verena Friedrich, Maria Velana, Sandra Gebhardt, Romy Bärwaldt und Tina Daucher danken für ihre wertvolle Hilfe bei der Durchführung der Studie. Darüber hinaus geht ein besonderer Dank geht an Dr. Stefanie Rukavina für ihre wissenschaftliche Unterstützung. Diese Forschung wurde Teil der DFG/TR233/12 (http://www.dfg.de/) "Förderung und systematische Validierung von an automatisierte Schmerzen Anerkennung On The Basis Of Gesichts Ausdruck und psychobiologischen Systemparameter" Projekt, finanziert von der deutschen Forschung Stiftung.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
PATHWAY Model ATS | Medoc Ltd., Ramat Yishai, Israel | Thermal Stimulator | |
30 mm x 30 mm ATS Thermode | Medoc Ltd., Ramat Yishai, Israel | Thermode | |
PATHWAY Software Arbel 6.3.7.22.1 | Medoc Ltd., Ramat Yishai, Israel | Thermal Stimulator Software | |
Digitimer DS7A Current Stimulator | Digitimer Ltd., Hertfordshire, UK | Electrical Stimulator | |
Inquisit 5 | Millisecond Software, Seattle, WA, USA | Software for triggering electrical stimuli | |
Analogue-To-Digital Converter | Wissenschaftliche Werkstatt Elektronik, University of Ulm, Ulm, Germany | custom built | |
BIOPAC MP150 System | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | Biosignal Recording Hardware | |
AcqKnowledge Software 4.1.1 | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | Biosignal Recording Software | |
NTG-2 Dual Powered Directional Condenser Microphone | RØDE Microphones, Silverwater, Australia | Audio Recording Microphone | |
Kinect v2 | Microsoft, Redmond, WA, USA | Body View Camera | |
AV Pike F-145C | Allied Vision Technologies GmbH, Stadtroda, Germany | Face Camera (frontal view) | |
AV Prosilica GT 1600C | Allied Vision Technologies GmbH, Stadtroda, Germany | Face Camera (side view) | |
PIR uc 180 Thermal Camera | InfraTec GmbH, Dresden, Germany | Thermal Face Camera | |
Synchronization Hardware | Werkstatt, IIKT, University of Magdeburg, Magdeburg, Germany | custom built | Hardware triggering of cameras, trigger signal is recorded by BIOPAC and Audacity |
Recording and Synchronization Software | Philipp Werner, Neuro-Information Technology, University of Magdeburg, Magdeburg, Germany | custom software | Real-time recording, offline video encoding, and offline synchronization |
Examination Couch | ClinicalCare GmbH, Bremen, Germany | ||
Ag-AgCl Electrodes EL254 / EL254S (Reusable, 4mm recording diameter) | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | Used to record EMG M. corrugator and M. zygomaticus | |
Ag-AgCl Electrodes BlueSensor P (Disposable, skin contact size: 34 mm diameter, measuring area 154 mm2) | Ambu GmbH, Bad Nauheim, Germany | Used to record ECG and EMG M. trapezius. Also used for electrical stimulation | |
Audacity 2.1.2 | Dominic Mazzoni (Audacity) | Audio Recording Software | |
Cold Gel Pack | C+V Pharma Depot GmbH, Versmold, Germany | ||
Panthenol 50mg/g | ratiopharm GmbH, Ulm, Germany | Ointment | |
Alumnium Profiles | item Industrietechnik GmbH, Solingen, Germany | Used to install all cameras and microphone | |
Electrode Gel GEL1 | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA | ||
ELPREP Skin Preparation Gel | BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, USA |
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