Method Article
この資料は当てて痛み熱 (熱) の実験的獲得および生理学的、視覚的、録音中の電気刺激と非言語的応答。強度、品質、および継続時間に基づく痛みの分析に有効なマルチ モーダル データの収集を目指します。
痛みの評価は、主に通信する人を必要とするメソッドに依存しています。ただし、認知・言語障害を持つ人々 のため、既存メソッドは十分な信頼性と妥当性に欠けていると同時ではありません。この問題をアプローチするには、最近の研究は生理学から派生した応答のパラメーターによって促進される痛みの客観的評価とビデオおよびオーディオ信号について説明します。信頼性の高い自動痛み認識システムを開発するには、努力は、痛みを分析し、有効な痛みのパターンを検出するためにマルチ モーダル データベースの作成でなされました。結果が有望な中、彼らは唯一の差別の痛みや痛みと痛みの強度に焦点します。これを進めるために研究も検討してください品質と痛みの持続機関より高度な疼痛管理のための追加の貴重な情報を提供します。既存のデータベースと痛みの質と長さについての分析を補完するには、引き出す、測定、および有効な痛みの反応収集する生理心理学的実験を提案します。参加者は、強度 (低、中、および高)、期間の異なる痛みの刺激にさらされて (5 s/1 分) とモダリティ (熱/電気痛み) 一方で, オーディオ、ビデオ (など顔の表情、ジェスチャー、顔の皮膚温度)、および生理学的信号 (例えば、心電図 [ECG] 皮膚コンダクタンス レベル [SCL]、顔面筋電図 [筋電図] と僧帽筋の筋) が記録されています。研究は、(低耐え難い痛み) から被験者の個々 の痛みの範囲を決定する校正フェーズと校正の範囲に応じて、刺激が適用される痛みが刺激フェーズで構成されます。得られたデータは、精製、改善、および痛みの客観的評価の観点から自動認識システムの評価できます。詳細は、圧力などの追加の痛みモダリティで痛み反応を調査する上でこのようなシステムのさらなる発展のため今後の研究で化学、または冷たい痛みが含まれます。本研究の記録されたデータは、「X ITE 痛みデータベース」としてリリースされます。
痛みは、誰もがの認識の相違は非常に個人的な不快な感覚です。それは秒から数ヶ月まで続くし、その品質 (ズキズキ、シャープ、燃焼など) で異なる場合があります。不十分な治療、痛みが体の物理的および心理的機能に影響を与える、生活の質を減少、慢性的な状態になることのリスクを負います。痛みの強度と品質の正確な評価は、臨床ケア成功した疼痛管理1,2を提供するために関連性の高い。視覚アナログ スケール (VAS) など、痛みの評価、数値評価スケール (NRS)、または3マギル痛み質問紙のゴールド スタンダード メソッドに依存して自己認知と口頭で患者と、したがって、唯一の仕事で十分の報告健常者の人。したがって、すべてのそれらの方法新生児4、せん妄状態、眠い、鎮静、または換気患者5、または認知症6,7で苦しんでいる人になったら妥当性と信頼性を欠いている確立されました。加えまたはスケールを自己報告する別の方法として、訓練を受けた担当者 (例えば、チューリッヒ観測痛み評価8または修道院疼痛スケール9) による観察を通して痛みを測定する方法が近年開発されています。それにもかかわらず、でもこれらのツール苦しむ制限信頼性と妥当性でも訓練を受けた評価者が客観的な評価を保証できません。さらに、アプリケーションは、しばしば臨床スタッフの時間がかかりすぎる痛みの評価を定期的に行う必要があります。
いくつかの研究チームは、視覚により生理の痛みを測定できるように、システムを認識し自動痛みの開発に焦点を当てているおよび/またはパラ言語信号を評価し、痛みとその強度を監視するための新しいアプローチとして設定します客観的に。前の研究は、検出と痛み10、11,12,13,16,17,18の差別化の有望な結果を示すか基本的な感情14,15に基づいて信号の 1 つから差別の痛み13,1412,10、11、、を設定します。 15セットの組み合わせ/フュージョンの16,17,19でと同様。上記様式はほぼ自律的痛みなどのストレス刺激に反応します。それらを使用して人の能力は、彼女/彼の痛みを報告するために必要がないこと利点があります。そのような個人はこのような様式を取り入れた痛みの客観的認識システム多大な利益。誘発疼痛への反応から成るデータ セットは、痛みのパターンを分析し、検出と痛みの監視のための実用的なアプリケーションの開発のための貴重な情報を提供します。他の中でウォルターら20データベースを作成"BioVid 熱痛み」、マルチ モーダル データベースが公開されて、短時間からのデータによる痛みを伴う熱刺激と対応する精神生理学的反応を提供します。Velana ら21の「SenseEmotion データベース」には、生体情報ビデオ、および一過性熱痛みや感情的な刺激によって影響を受けるボランティアからパラ言語情報が含まれていますいます。
これらのデータベースは痛みの反応を調べるに適して、彼らは大抵 1 つの特定の苦痛モデルに基づいています。痛みとは異なる (おそらく痛みモデル) によってその品質で、その期間、それも異なる場合があります生理学的、視覚的に、パラ言語相関します。筆者の知る限り、マルチ モーダル研究またはデータベースが存在しないする 2 つ以上の痛みモデルを組み合わせるし、強度と継続時間だけでなく痛みのパターンを検出、また苦痛の質を区別するために痛みの刺激が異なります。
このペーパーは、痛みと同時にレコードの生理学的応答 (例えば、心電図、頬骨の、皺眉筋、毛様体筋僧帽筋の筋電図を引き出すために複雑な精神生理学的実験を実施する方法のプロトコルを提供します主要な、SCL)、ビデオ (顔の表情、体の動き、顔の皮膚温度) およびオーディオ データ。参加者は刺激 (一過性) 短いし、長持ちする (トニック) 熱と電気の痛みの刺激強度が異なる。実験開始前の調整段階は、個別に各教科の痛覚閾値を決定します。
研究は、強度、品質、統計的機械学習アルゴリズムなどによる長さに関する痛み (パターン) を調査するためのマルチ モーダル データの収集を目指しています。さらに、既に収集したデータは、名前「X-ITE (Experimentally私nduced TメタルボンドとElectrical) 痛みデータベース」で学術研究目的で発行される予定です。BioVid 熱痛みと SenseEmotion20,21, などの既存のデータベースを拡張し、さらに開発、改善、および、妥当性の問題で自動痛み認識システムの評価に貢献できます。信頼性、およびリアルタイム認識。
本稿の残りの部分は、次の方法で構成されています。プロトコルでは、順を追って痛み抽出調査を実施する方法について説明します。その後、代表の結果は、実験の結果を提示します。最後に、重要な手順、制限、および将来の拡張のための提案に続いて研究の利点についても説明します。
調査したヘルシンキ世界医療協会宣言に敷設された倫理的なガイドラインに従って (倫理委員会の承認を受けた: 196/10-UBB/バル) ウルム大学 (の倫理委員会の承認とHelmholtzstraße 20, 89081 Ulm、ドイツ)。
1. 人材採用及び選考を対象します。
2 痛み獲得実験全般的な準備
注: 痛み獲得実験は、2 時間連続の部分: 校正部分と痛み刺激部分。調整部分には、参加者の個々 の痛みのしきい値および熱および電気刺激の面で痛みの許容レベルが決定します。痛み刺激の部位は痛み誘導を個々 のしきい値の調整を実行します。実験の各部分は別の部屋で起こる: 校正室と実験室。校正室は、痛み刺激の中に実験者のモニター ルームとしても機能 (図 1を参照) をその。
図 1: 部屋の略図。右側には、キャリブレーションの一部が行われる校正/モニター ルームを示しています。後で、それはまた校正部分に続く痛み刺激部分の間に監視室の信号として機能します。左側は、痛み刺激の部位が起こる実験室を示しています。両方の客室は、加熱、電気刺激装置とコンピューターのワイヤ電極のケーブルを介して渡すことができるコンジット パイプによって接続されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
3. 電気の痛覚閾値と耐性 (パーツ 1 および 2) の校正
注: 1 つだけ実験者は、痛みの感受性の社会的影響を最小限に抑えるために校正の一部を行う必要があります。痛み感度23クロス セックス影響を最小限に抑えるために参加者として同性と実験者を選択します。パート 1は、痛覚閾値と短い (一過性) 電気刺激の面で許容範囲と長い永続的な (トニック) 電気刺激の面で第 2 部を決定します。一過性を計算するための基礎としてこれらの値と強壮剤電気の痛みの刺激が痛み刺激の部位に適用します。
4. 熱痛閾値および耐性 (パーツ 1 および 2) の校正
注: 熱痛校正は、2 つの部分に分かれています。パート 1決定の痛覚閾値と短い (一過性) 熱刺激の面で許容しその 2長い永続的な (トニック) 熱刺激の面では。その値、一過性を計算するための基礎として使用、強壮剤熱痛刺激が痛み刺激部分の間に適用されます。
5. 痛み刺激実験の準備
図 2: カメラとマイクの設定の概略図。正面顔カメラ、サーマル カメラとマイクは参加者の頭の上に約 1 m を設定します。サイド ・ ビュー ・ カメラは、ミラーの助けを借りて、顔の両側をキャプチャします。壁に取り付けられた体ビュー カメラは身体の動きの記録のためことができます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
注: 小さな実験室のためちょうど 1 台のカメラで被写体の顔の両方の側面をキャプチャするための非常にエレガントな解決策は、ミラー側ビュー カメラを組み合わせること。
図 3: グラフィカルな痛み刺激部分の(A) 無作為化様相 (青) と強壮剤 (赤) 痛み刺激の模範的な痛み獲得スクリプトです。(B) 上記の痛み獲得スクリプト抜粋: 5 秒間とその後の一時停止の時間を 3 つの一過性刺激。8 と 12 の秒間一時停止の期間で異なります。(pH1pH2pH3 = 一過性熱痛強度 1、2、3; 第1第2第3強度 1、2、3; 強壮剤熱痛みを = pE1pE2pE3強度 1 相動性電気的痛みを =、2、3。tE1tE2tE3 = 強壮剤電気痛み強度 1、2、3。s = 秒)。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
6. 痛み刺激
痛みは、者の認識の相違は、まちまちの表情、パラ言語および/または生理学的な信号自体を述べることができます。今回のデザインは、基になる目的に関してさまざまな方法で痛みの反応を分析に適しています。得られたデータなど研究の質問に答えることを: 応答パターン特定の苦痛はありますか?痛みモデルと期間についても外れるか。
134 科目の合計は、我々 の実験に参加しました。性比は 50/50。次の年齢別グループに分けて: 1) 18-29 歳 (N = 49、23 人、26 人の女性)、2) 30 ~ 39 歳 (N = 45、23 人、22 の女性)、3) 40-50 年 (N = 40、21 人、女性 19)。すべての被験者の平均年齢は 31.4 (SD = 9.7)、すべての男性 = 33.4 (SD = 9.3) とすべての女性 = 32.9 (SD = 10.2) 年。研究はドイツ、ウルム大学の医学心理学教室で起こった。
このプロトコルの主な結果は、痛み刺激に対する被験者の応答を反映するオーディオ、ビデオ、および生理学的シグナルのデータ セットです。表 1は、記録された信号の技術的特徴と研究で誘発される痛み刺激の数の概要を示します。
技術的な特徴 | ||||
信号: | サンプリング レート: | 属性: | ||
オーディオ | 44100 Hz | モノラル、MP3 320kbps | ||
カメラ 1 (顔、正面) | 25 Hz | ビデオの色: 解像度 1384 x 1032 Libx265 (CRF 16、プリセット媒体) でエンコードされた HEVC | ||
カメラ 2 (顔、横から見た図) | 25 Hz | ビデオの色: 解像度 1620 × 840 Libx265 (CRF 16、プリセット媒体) でエンコードされた HEVC | ||
本体カメラ | 約 30 Hz | ビデオの色: 1500 × 600 の解像度 Libx265 (CRF 16、プリセット媒体); でエンコードされた HEVC ビデオの深さ: 解像度 500 x 200、ロスレス符号化 | ||
サーマル カメラ | 約 120.8 Hz | 表面温度ビデオ: 解像度 120 × 160 グレースケール libx264 でエンコードされた MPEG 4 AVC (CRF 0、プリセット非常に速く) エンコードされた温度範囲 26.5-52.0 ° C (0.1 ステップ) | ||
心電図 | 1000 Hz | BioPac を介してフィルタ リングされてハードウェア: 35 Hz LP、0.5 Hz の HP、 50 Hz のノッチ フィルター | ||
SCL | 1000 Hz | ハードウェアは、BioPac を介してフィルタ リングされて: 10 Hz LP、ない HP ノッチ フィルターなし | ||
筋僧帽筋 | 1000 Hz | BioPac を介してフィルタ リングされてハードウェア: LP 500 Hz、10 Hz の HP、 ノッチ フィルターなし | ||
EMG, 皺眉筋 | 1000 Hz | BioPac を介してフィルタ リングされてハードウェア: LP 500 Hz、10 Hz の HP、 ノッチ フィルターなし | ||
大頬骨筋 m. | 1000 Hz | BioPac を介してフィルタ リングされてハードウェア: LP 500 Hz、10 Hz の HP、 ノッチ フィルターなし | ||
刺激 | 熱 | 電気 | ||
科目: | 一過性の刺激 (5 s)。 | 強壮刺激 (60 s)。 | 一過性の刺激 (5 s)。 | 強壮刺激 (60 s)。 |
科目毎 | 90 (強度あたり 30) | 3 (強度あたり 1) | 90 (強度あたり 30) | 3 (強度あたり 1) |
すべて (N = 134) | 12060 (強度あたり 4020) | 402 (強度あたり 134) | 12060 (強度あたり 4020) | 402 (強度あたり 134) |
男性 (n = 67) | 6030 (強度/2010) | 201 (強度あたり 67) | 6030 (強度/2010) | 201 (強度あたり 67) |
女性 (n = 67) | 6030 (強度/2010) | 201 (強度あたり 67) | 6030 (強度/2010) | 201 (強度あたり 67) |
表 1: 技術的な特徴と数誘発刺激します。上半分 (技術的な特徴) ショー サンプリング レートや特定の信号の属性。下半分の (刺激) ショー (熱・電気) による特定の番号痛み刺激の 1 つの主題、すべての主題および各性別。(MP3 = 動画像専門家グループ レイヤー 3 オーディオ、kbps キロビット/秒、HEVC を = = 高効率映像符号化、CRF = 一定率、MPEG 4 AVC 動画像専門家グループ レイヤー 4 高度なビデオ符号化、Hz = ヘルツ、° C を = = 摂氏、s = 秒、心電図心電図、SCL を = = 皮膚コンダクタンス レベル、筋筋電図、LP を = = 低域通過フィルター、HP ハイパス フィルター、 M. = 毛様体筋を =)。
研究の校正段階に関する二次結果は表 2で示されます。それはすべての科目のため、さらに男性と女性のサブグループの平均刺激温度と痛みの強さ 1 と (プロトコルの 5.11 のステップで計算される) として 3 の電流を示します。
刺激 | [° C] の熱平均 (SD) | [MA] の電気的意味 (SD) | ||||||
科目 | pH1 | pH3 | 第1 | 第3 | pE1 | pE3 | tE1 | テ3 |
すべて (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) |
男性 (n = 67) | 44.56 (2.18) | 49.48 (0.89) | (1.98) 43.11 | 47.93 (1.04) | 1.94 (1.01) | 6.83 (3.02) | 1.96 (1.16) | 6.90 (2.72) |
女性 (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) |
表 2: 刺激温度と痛み強度 1 と 3 の流れを意味します。(pH1pH3 = 一過性熱痛強度 1、3; 第1第3強度 1、3; 強壮剤熱痛みを = pE1pE3強度 1、3; 電気一過性の痛み = テ1tE3 = 強壮剤電気的痛み強度 1、3;° C = 摂氏;mA = ミリ アンペア、SD = 標準偏差)。
プロトコルのすべての手順を慎重に実施 (コンピューターまたは録音デバイスがクラッシュするなど) の面で技術的な問題が発生しない場合は、成功した結果は図 4 に示されているのようになります。すべての信号は、高品質と干渉の外部からの影響を受けません。参加者は、明らかにすべてのカメラに表示されます。
図 4: 成功した実験からモデルデータ。図は、記録された信号数秒前に、・中・後激しい痛み刺激を示しています。すべての信号は非フィルターされ、時間の同期します。わかりやすくするため、映像信号の代表的なスクリーン ショットのみがここに表示されます。(筋筋電図、SCL を = = 皮膚コンダクタンス レベル、心電図心電図、 M=。 =毛様体筋、s = 秒)。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
ただし、予期しない事件は、雑音になったり、破損したデータ可能性があります。ほかのコンピューターまたはデバイスのクラッシュ、電極 (特に再利用可能な電極細径両面接着つばによって付す) の到来をほとんど録音使用できない信号に 。サブ最適なデータ セットの例としては、図 5は、EMG 電極がオフになるし、無用の対応する信号の瞬間を示します。
図 5: サブ最適な実験からモデルデータ。赤い円は、サブジェクトの頬から落ちた時の筋電図電極 (M. 頬骨) のいずれかを示します。これは汗や頭の動きが原因かもしれない。この瞬間から、シグナルが失われました。(筋筋電図、SCL を = = 皮膚コンダクタンス レベル、心電図心電図、 M=。 =毛様体筋、s = 秒)。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
倫理的なガイドラインのため熱および電気刺激の最大強度は制限しなければならなかったと。熱校正コントロールについて (補足ファイルを参照してください) をその、37 科目 (31 人、6 人の女性) に達した 50.5 ° C の指定したカットオフ (比 = 37/134 = 27.61%)。熱校正部分は 1、60 参加者 (39 人、21 の女性) に達した 50.0 ° C のカットオフ (比 = 60/134 44.78% を =)第 2 部に関する 57 人 (男性 37, 20 の女性) に達した 49.5 ° C のカットオフと (比 57/134 を = = 42.54%)。両方電気校正部品のためのカットオフは 25 mA です。134 科目のどれもそれに達した。
我々 は、(次の段落を参照) のデータを公開する予定、カットオフに達している参加者のデータ セットさらにマークされている、対応するヒューズの彼らの主観的な痛みの評価が含まれます。
プロトコルの主な焦点は熱と電気の痛みの分析のためのマルチ モーダル信号を得ることを指摘したいと思います。したがって、ここにはその他の結果は説明なし。チェックして、不足しているデータまたは拒否承諾書データ共有のためのデータ セットを除く後、この研究のデータ セットが可能「痛みデータベースの X-映像情報メディア学会」名義。X ITE 痛み DB を取得する時期と方法の詳細については、https://github.com/philippwerner/pain-database-list をご覧ください。
1 の補足ファイル。このファイルをダウンロードするここをクリックしてください。
提案するプロトコルは、熱 (熱) と電気生理学的、視覚的記録とパラ言語信号痛みの実験的獲得に焦点を当てください。この手法は、さまざまな刺激強度と二つの異なる刺激の期間 (様相や強壮剤)、痛みの 2 つのモデルを組み合わせることは、精神生理学的パターンと痛みの表現について広い視野を提供しています。ただし、このプロトコルを実現するためいくつかの手順を考慮する必要があります。
一般に、痛みの刺激を使用して場合は、被験者の安全を確保するため重要です。すべての痛みの刺激は高度に管理する必要があるし、経験豊富な実験者によって適用される必要があります。
さらに、記録し、デバイス (電極)、適切な添付ファイルの信頼性の高い、高品質データの収集記録デバイスとコンピューター間の円滑なコミュニケーションの完全な機能は強くお勧めします。干渉のすべてのソースを排除または最小限に減らす必要があります。参加者間の一貫性を保証するため、標準化された手順と変わらない実験条件を提供することが重要です。
私たちの経験によると、適切な参加者すべての条件を満たすと多数の痛みを伴う刺激を受けたい、長い時間がかかるとは非常に挑戦を見つけること。それに加え、金銭的補償は、研究科目を引き付けるために十分に高くなければなりません。特に 30 と 50 の間の人は見つけにくい。実験はあまりにも可能性があります長い (ca. 4 時間、到着と出発を含む)、彼らの仕事から半日を離陸する必要があります。
参加者の安全は最優先事項なので、痛みの誘導は制限する必要があります。倫理的なガイドラインにより刺激強度はそれぞれやけど、熱と電気の痛み誘導の面で無意識を防ぐために一定のレベルを超えない。いくつかの科目が耐え難い痛みを感じて前に強度限界に達すると、強度の一般的なカットオフによる天井効果を可能性があります。本研究では約 42% (熱校正のパート 1 と 2 を考慮した) 参加者に達して温度ヒューズ (代表的な結果を参照してください)。彼らは彼らの「本当の」痛みの許容差届きませんでしたと、それらに達した被験者の生理反応とは対照的最高熱刺激に対する生理に与える影響の動作が異なる可能性があります。もしそうなら、これらの 2 つのグループを混合痛み認識の観点からの分類結果を及ぼせます。
アドレスの重要な点は、この実験で痛みの様相です。参加者は、熱および電気の痛みの刺激にのみ対象と (というために、これらを高実験の設定で制御されます)。したがって、品質に関する痛みのパターンを調べると場合、調査結果に翻訳しないかもしれない圧力など他の痛み治療法化学や内臓の痛み。
結果の伝達性の同じ考察は、研究サンプルに適用されます。プロトコルは、健康な成人に倫理的に制限されます。たとえば、子供または認知と口頭で障害者は含まれません。さらに、本研究ではヨーロッパ人だけが参加しました。ここでは、分析の結果適用されない場合もこの実験において考慮されないグループに。
別の制限は、ホーソン効果24を懸念があります: 被験者が研究で撮影・観察されていることに注意してください。これはその動作を変更可能性があります。
既存の痛みデータベースと比較して、プロトコルは、それは 2 つの痛みモデルと 2 時間コース (様相や強壮剤) を組み合わせた痛み応答パターンを分析するための重要な利点を提供します: 強度、痛みの期間のほか、品質の検討痛み。電気の痛みとは異なる熱痛みを説明するように (例えば、シャープ対燃焼)、それはまた痛み反応の異なる場合があります。もしそうなら、これらの調査結果は痛みの基になるソースに痛み応答パターンをリンクでした。さらに、研究では、痛みの調査の機会の範囲を拡大するマルチ モーダル: 5 の精神生理学的信号を採用し、2 (前側) カメラ信号、1 体ビュー カメラ信号、1 熱カメラに直面し、1 オーディオ信号、痛みを分析することがあり、正確に評価します。
痛み反応パターンのより複雑な調査、このメソッドの将来の拡張は、脳波計 (EEG)、体温、呼吸などより多くの生体情報を含める必要があります。さらに疼痛モデルとして制御圧力を採用する大きなメリットのことも。このプロトコルで収集したデータによる自動痛み認識を目指して研究者臨床コントロール グループを使用有望な機械学習モデルをテストする必要があります。
著者が明らかに何もありません。
著者らは、研究を行う上で彼らの貴重な助けのベレナ Friedrich、マリア ・ Velana、サンドラ ゲープハルト、Romy Bärwaldt ティナ ヴェールデアゼーを感謝したいです。また、あなたに特別な感謝に出る博士ステファニー ・ ルカヴィナ彼女の科学的なサポートのため。本研究では、DFG/TR233/12 (http://www.dfg.de/)「進歩と体系的な検証の自動化痛み認識システムの顔式と心理生物学的パラメーターの」プロジェクト、ドイツ研究資金の一部財団。
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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