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이 문서는 열 (열)을 통해 통증의 실험 도출에 초점을 맞추고 생리, 영상, 녹음 하는 동안 전기 자극 및 paralinguistic 응답. 그것은 통증의 강도, 품질, 및 기간에 따라 분석에 대 한 유효한 복합 데이터 수집을 목표로 합니다.
통증의 평가 주로 통신 하는 사람을 필요로 하는 방법에 의존 합니다. 그러나,이 인지 및 언어 장애가 있는 사람들을 위해 기존의 방법 그들은 신뢰성과 타당성 부족으로 충분 하지 않습니다. 이 문제를 접근, 최근 연구 생리학에서 파생 된 응답의 매개에 의해 촉진 된 객관적인 통증 평가 및 비디오 및 오디오 신호에 집중 한다. 신뢰할 수 있는 자동화 된 고통을 인식 시스템을 개발 하기 위해 노력 통증을 분석 하 고 유효한 통증 패턴 감지 복합 데이터베이스를 만드는 되었습니다. 결과 유망 하 고, 그들은 단지 차별 통증이 나 고통 대 통증 강도에 초점. 이 전진 하기 위하여 연구 또한 고려해 야 품질 및 통증의 기간 고급 통증 관리에 대 한 추가적인 귀중 한 정보를 제공 합니다. 보완 하기 위해 기존 데이터베이스와 고통의 품질과 길이 관한 분석,이 종이 유도, 측정, 및 유효한 통증 반응을 수집 하는 정신 실험을 제안 합니다. 참가자는 강도 (낮은, 중간, 및 높은), 기간에서 다른 고통 스러운 자극을 받게 됩니다 (5 s / 1 분), 그리고 적임 (열 / 전기 통증) 오디오, 비디오 (예를 들어, 얼굴 표정, 몸 동작, 얼굴 피부 온도), 동안과 생리 신호 (예를 들어, [심전도] 심전도 피부 전도도 [scl], 얼굴 전도 [EMG], 및 M. trapezius의 EMG) 기록 되 고 있다. 교정 단계 (낮은 참을 고통)에서 피사체의 개별 통증 범위를 결정 하 고 자극 단계는 통증 자극, 보정된 범위에 따라 적용 되는 연구에 의하여 이루어져 있다. 취득된 데이터 정제, 개선, 및 객관적인 통증 평가 관점에서 자동된 인식 시스템 평가 수 있습니다. 더 자세히, 추가 고통 modalities, 압력 등 통증 반응을 조사 하 고 이러한 시스템의 개발에 대 한 화학, 또는 감기 통증 미래 연구에 포함 되어야 합니다. 이 연구의 기록 된 데이터는 "X-ITE 통증 데이터베이스"로 나올 것 이다.
고통 모두에 의해 다르게 인식 되는 매우 개인적이 고 불쾌 한 느낌입니다. 그것은 개월 초에서 지속 하 고 (욱 신 거 려, 날카로운, 레코딩, 등등)의 품질에 따라 달라질 수 있습니다. 부적절 하 게 치료, 통증 바디의 신체적, 심리적 기능, 삶의 질 감소 영향과 만성 질환의 위험을 맺는 다. 임상 치료에서 통증 강도와 품질의 정확한 평가 매우 성공적인 통증 관리1,2제공 관련이 있습니다. 와 같은 시각적 아날로그 저울 (VAS) 통증, 평가, 숫자 평가 척도 (NRS), 또는 McGill 고통 질문 지3, 골드 표준 방법에 의존 자체 cognitively 및 구두로 보고 환자와, 따라서, 충분히 유일한 작품의 손상 되지 않은 사람. 따라서, 모든 사람 신생아4헛소리, 배당금, 진정, 또는 통풍된 환자5또는 치 매6,7고통 받는 사람들에 관해서 방법 타당성과 신뢰성 부족 설립. 이외에 또는 자기 비늘을 보고 하는 대신, 훈련된 인원 (예: 취리히 관찰 통증 평가8 또는 수도원 고통 규모9)에 의해 관측을 통해 통증을 측정 하는 방법 최근 몇 년 동안에서 개발 되었습니다. 그럼에도 불구 하 고, 심지어 이러한 도구 고통 한계에서 신뢰성과 타당성, 심지어 훈련된 평가 객관적인 평가 보장할 수 없습니다. 또한, 응용 프로그램 때 자주 임상 직원을 위해 너무 시간이 많이 걸리는 통증 평가 정기적으로 이루어져야 한다.
여러 연구 팀 자동된 통증 생리의 방법으로 통증을 측정 하기 위한 시각적 허용, 시스템 인식 개발에 초점을 맞춘 또는 paralinguistic 신호 평가 하 고 통증과 농도 모니터링에 대 한 새로운 접근법으로 설정 객관적으로. 감지와 통증10,11,12,13,16,,1718 차별화에 유망한 결과 표시 하는 이전 연구 또는 기본 감정14,15 신호 중 하나에 전적으로 기반으로 차별 고통10,11,12,,1314, 설정 15 세트의 조합/퓨전16,,1719 에 잘. 상기 형식은 거의 자율적으로 통과 같은 스트레스 자극에 반응. 그들을 사용 하 여 그녀의 고통을 보고 하는 사람의 능력을 요구 하지 않습니다 장점이 있습니다. 이러한 개인은 같은 modalities를 통합 하는 객관적인 통증 인식 시스템에서 크게 혜택 것 이다. 이끌려 통증 반응의 구성 된 데이터 집합 통증 패턴을 분석 하 고 검색 및 모니터링 통증에 대 한 실용적인 응용 프로그램 개발에 대 한 귀중 한 정보를 제공 합니다. 다른 이들, 월터 외.20 "BioVid 열 통증 데이터베이스", 공개적으로 사용할 수을 제공 하는 데이터를 짧은 시간 고통 스러운 열 자극 및 해당 정신 및 시각 반응을 유도 복합 데이터베이스를 만들었습니다. Velana 외.21 "SenseEmotion 데이터베이스" biosignals, 비디오, 그리고 자원 봉사자 phasic 열 통증과 정서적 자극에 의해 영향을에서 paralinguistic 정보를 포함 합니다.
이러한 데이터베이스 통증 반응을 검사 하는 데 적합 한 동안, 그들은 대부분 하나의 특정 통증 모델에 근거한 다. 통증 (살 일 걸 요 통증 모델)에 따라 품질에 및 그것의 기간에는 다른, 그것은 또한 다를 수 있습니다에 생리 적, 시각적, 그리고 paralinguistic 상관. 저자의 지식 최고의 복합 연구 또는 데이터베이스를 두 개 이상의 통증 모델을 결합 하 고 강도와 통증 패턴 감지 뿐만 아니라 또한 고통 특성 사이 구별 하기 위하여 기간에 통증 자극을 다 존재 한다.
이 종이 통증과 동시에 기록 생리 응답 (예를 들어, ECG, 생쥐 trapezius, corrugator supercilii및 zygomaticus의 EMG를 유도 하는 복잡 한 정신 실험을 수행 하는 방법에 대 한 프로토콜 제공 주요, SCL) (예를 들어, 얼굴 표정, 신체 제스처, 얼굴 피부 온도) 비디오 및 오디오 데이터. 참가자 들은 함께 자극 (phasic) 짧은 고 (토 닉) 열 및 전기 통증 자극 강도에 차이가 더 이상 지속. 실험 전에 교정 단계 결정 합니다 통증 임계값을 각 주제에 대 한 개별적으로.
연구 조사 강도와 품질, 통계적 방법, 기계 학습 알고리즘, 기타 등등에 의하여 길이 관한 통증 (패턴)에 대 한 복합 데이터 수집을 목표로 합니다. 또한, 이미 수집 된 데이터 "X-ITE (Experimentally 나nduced Thermal 및 Electrical) 통증 데이터베이스" 이름 아래 학술 연구 목적으로 출판 될 예정입니다. 그것은 BioVid 열 통증과 SenseEmotion20,21, 같은 기존 데이터베이스를 확장 하 고 추가 개발, 개선, 및 유효성의 문제에 자동화 된 고통 인식 시스템의 평가에 기여할 수 있습니다. 신뢰성, 그리고 실시간 인식입니다.
종이의 나머지는 다음과 같은 방식으로 구성 됩니다. 프로토콜 통증 도출 연구 단계별 수행 하는 방법을 설명 합니다. 다음, 대표적인 결과 실험의 결과 제시. 마지막으로, 논의 중요 한 단계, 제한, 및 미래 확장에 대 한 제안을 다음 연구의 혜택을 다루고 있습니다.
헬싱키의 세계 의학 협회 선언에서 윤리 지침에 따라 연구 되었다 (윤리 위원회 승인을 수 여 되었다: 196/10-UBB/발)의 울 름 대학 (윤리 위원회에 의해 승인 Helmholtzstraße 20, 89081 Ulm, 독일).
1. 대상 모집 선택
2. 일반 준비 통증 도출 실험의
참고: 통증 도출 실험 두 일시적으로 연속 된 부분으로 구성: 교정 부분과 통증 자극 부분. 교정에 참가자의 개별 통증 임계값 및 열 및 전기 자극에서 고통 허용 수준을 결정합니다. 통증 자극에 개별 임계값을 조정 하는 고통을 유도 수행 합니다. 실험의 각 부분에 다른 룸에 일어난다: 교정 룸과는 실험. 교정 방 역할도 실험에 대 한 모니터링 룸 통증 자극 동안 부분 ( 그림 1참조).
그림 1 : 룸의 도식 대표. 오른쪽 교정/모니터링 룸을 교정 부분 발생 보여줍니다. 나중에, 그것은 또한 교정 부분을 다음과 같이 고통 자극 부분에서 룸 모니터링 신호 역할. 왼쪽 통증 자극 부분 발생 실험 공간을 보여 줍니다. 두 객실은 thermode, 전기 자극 기 및 컴퓨터 전선의 전극의 케이블을 통해 전달 될 수 있습니다 도관 파이프로 연결 됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
3. 전기 통증 임계값 및 공차 (부품 1과 2)의 교정
참고: 하나의 실험 통 민감도에 사회적 영향을 최소화 하는 교정 부분을 수행 해야 합니다. 고통을 감도23크로스-섹스 효과 최소화 하기 위해 참가자 같은 섹스와 실험을 선택 합니다. 1 부는 통증 임계값 및 짧은 (phasic) 전기 자극 점에서 관용과 오래 지속 (토 닉) 전기 자극에서 2 부 를 결정합니다. 그 가치는 phasic 계산 기준으로 봉사 하 고 토 닉 전기 통증 자극 통증 자극에에서 적용.
4. 열 통증 임계값 및 공차 (부품 1과 2)의 교정
참고: 열 통증 교정 두 부분으로 나누어져 있습니다. 1 부 통증 임계값 및 짧은 (phasic) 열 자극의 관점에서 허용 오차 결정 하 고 2 부 가 너무 오래 지속 (토 닉) 열 자극의 관점에서. 그 가치는 phasic 계산을 위한 기초 역할을 하 고 토 닉 열 통증 자극은 통증 자극에 적용.
5입니다. 통증 자극 실험의 준비
그림 2: 카메라 및 마이크 설정 도식 표현. 정면 얼굴 카메라, 열 카메라와 마이크는 참가자의 머리의 위 약 1 m 설치 된다. 사이드 뷰 카메라는 거울의 도움으로 얼굴의 양쪽을 모두를 캡처합니다. 바디 뷰 카메라는 벽에 탑재 된 몸 움직임의 기록에 대 한 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
참고: 작은 실험 방 때문 거울으로 사이드 뷰 카메라를 결합 한 카메라와 피사체의 얼굴의 양쪽 모두를 잡으려고 매우 우아한 솔루션입니다.
그림 3: 통증 자극 부분의 그래픽 그림 (A) 무작위 phasic (파란색)와 토 닉 (빨간색) 통증 자극 모범적인 통증 채집 스크립트입니다. (B) 위의 통증 채집 스크립트에서 발췌: 5 초, 이후 일시 정지 기간 시간 3 phasic 자극. 일시 중지의 지속 시간 8 초에서 12 초 사이 다릅니다. (pH1, pH2, pH3 phasic 열 통증 강도 1, 2, 3; = 회1일2, 일3 토 닉 열 통증 강도 1, 2, 3; = pE1, pE2, pE3 phasic 전기 통증 강도 1 = 2, 3; 테1, 테2, 테3 = 토 닉 전기 통증 강도 1, 2, 3; s = 초). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
6. 통증 자극
어떤 사람에 의해 다르게 인식 되 고 있습니다 표현 diversely 얼굴 표정, paralinguistic 또는 생리 신호 통과 이 연구의 디자인은 기본 목표에 관하여 여러 가지 방법으로 고통 응답을 분석 하는 적당 한. 얻은 데이터와 같은 연구 질문에 대답 수 있습니다: 특정 고통 응답 패턴 있습니까? 그들은 고통 모델 및 기간에 관한 다릅니까?
총 134 주제 우리의 실험에 참가 했다. 성 비율은 50: 50 이었다. 우리는 다음 연령 그룹에 그들을 분할: 1) 18-29 년 (N = 49, 23 남자, 26 여성), 2) 30-39 년 (N = 45, 23 남자, 여자 22), 3) 40-50 년 (N = 40, 21 남자, 19 여자). 모든 과목의 평균 연령은 31.4 (SD = 9.7), 모든 사람의 = 33.4 (SD = 9.3) 모든 여자의 = 32.9 (SD = 10.2) 년. 연구가 했다 독일 울 름 대학교의 의학 심리학에서.
이 프로토콜의 주요 결과 반영 과목 통증 자극에 응답 하는 오디오, 비디오 및 정신 신호의 데이터 집합입니다. 표 1 기록 된 신호의 기술 기능에 및 연구에서 유도 통증 자극의 숫자에 대 한 일반적인 개요를 제공합니다.
기술 기능 | ||||
신호: | 샘플링 속도: | 특성: | ||
오디오 | 44100 Hz | 모노, MP3 320 kbps | ||
카메라 (얼굴, 정면 보기) 1 | 25 Hz | 비디오 색상: 해상도 1384 x 1032 Libx265 (16, CRF 프리셋 매체)로 인코딩된 HEVC | ||
카메라 2 (얼굴, 측면 보기) | 25 Hz | 비디오 색상: 1620 x 840 해상도 Libx265 (16, CRF 프리셋 매체)로 인코딩된 HEVC | ||
바디 카메라 | ca. 30 Hz | 비디오 색상: 1500 x 600 해상도 HEVC 인코딩된 libx265 (CRF 16, 프리셋 매체); 깊이 비디오: 해상도 500 x 200, 무손실 인코딩 | ||
열 카메라 | ca. 120.8 Hz | 표면 온도 비디오: 해상도 120x160, 회색조 MPEG 4 AVC 인코딩된 libx264 (CRF 0, 미리 설정 된 veryfast), 인코딩된 온도 26.5-52.0 ° C (0.1의 단계) | ||
ECG | 1000 Hz | 하드웨어 BioPac 통해 필터링: 35 Hz LP, 0.5 Hz HP, 50 Hz 노치 필터 | ||
SCL | 1000 Hz | 하드웨어 BioPac 통해 필터링: 10 Hz LP, 아니 HP 노치 필터 | ||
EMG M. trapezius | 1000 Hz | 하드웨어 BioPac 통해 필터링: 500 Hz LP, 10 Hz HP, 노치 필터 | ||
EMG M. corrugator supercilii | 1000 Hz | 하드웨어 BioPac 통해 필터링: 500 Hz LP, 10 Hz HP, 노치 필터 | ||
EMG M. zygomaticus 주요 | 1000 Hz | 하드웨어 BioPac 통해 필터링: 500 Hz LP, 10 Hz HP, 노치 필터 | ||
자극 | 열 | 전기 | ||
주제: | Phasic 자극 (5 s): | 토 닉 자극 (60 s): | Phasic 자극 (5 s): | 토 닉 자극 (60 s): |
과목 당 | 90 (강도 당 30) | 3 (강도 당 1) | 90 (강도 당 30) | 3 (강도 당 1) |
모든 (N = 134) | 12060 (강도 당 4020) | 402 (강도 당 134) | 12060 (강도 당 4020) | 402 (강도 당 134) |
남성 (n = 67) | 6030 (강도 당 2010) | 201 (강도 당 67) | 6030 (강도 당 2010) | 201 (강도 당 67) |
여성 (n = 67) | 6030 (강도 당 2010) | 201 (강도 당 67) | 6030 (강도 당 2010) | 201 (강도 당 67) |
표 1: 기술적인 기능 및 수 유도 자극. 위 반 (기술 기능) 쇼 샘플링 속도 및 특정 신호 특성. 낮은 반 (자극) 쇼 (열/전기) 유발된 특정 숫자 통증 자극 한 주제에 대 한, 모든 과목에 대 한 및 각 성별에 대 한. (MP3 = 이동 그림 전문가 그룹 레이어 3 오디오, kbps 초당 킬로 비트, HEVC = 높은 효율 비디오 코딩, CRF = = 일정 률, MPEG-4 AVC 모션 사진 전문가 그룹 레이어 4 비디오 고급 비디오 코딩, Hz = 헤르츠, ° C = 섭씨, = s = 초, ECG 심전도, SCL = = 피부 전도도 수준, EMG 전도, LP = = 저역 통과 필터, HP = 하이 패스 필터, M. = 생쥐).
연구의 교정 단계에 관한 2 차 결과 표 2에 표시 됩니다. 모든 과목에 대 한 그리고 또한 남성과 여성의 하위 그룹에 대 한 평균 자극 온도 및 통증 강도 1 고 3 (5.11 프로토콜의 단계에서 계산 된)의 전류를 보여줍니다.
자극 | [° C]에서 열 평균 (SD) | [MA]에서 전기 평균 (SD) | ||||||
과목 | pH1 | pH3 | 일1 | 목3 | pE1 | 체육3 | 테1 | 테3 |
모든 (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) |
남성 (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) |
여성 (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) |
표 2: 자극 온도 및 통증 강도 1과 3의 전류를 의미. (pH1, pH3 = phasic 열 통증 강도 1, 3;1번째,3 번째 토 닉 열 통증 강도 1, 3; = pE1, pE3 phasic 전기 통증 강도 1, 3; = 테1, 테3 토 닉 전기 통증 = 강도 1, 3; ° C = 섭씨 온도; mA 밀리암페어, SD = 표준 편차 =).
프로토콜의 모든 단계를 신중 하 게 실시 하는 조건 (컴퓨터 또는 녹음 장치 충돌, 등) 아무런 기술적 문제가 발생 하는 경우에, 성공적인 결과 그림 4에서와 같이 비슷한 보일 수 있습니다. 모든 신호는 높은 품질의 고 방해의 외부 소스에 의해 영향을 받지 않습니다. 참가자 모든 카메라에 명확 하 게 표시 됩니다.
그림 4 : 성공적인 실험에서 예제 데이터. 그림 기록 된 신호는 몇 초 동안과 이후, 이전 한 강렬한 통증 자극을 묘사 한다. 모든 신호는 필터링 되지 않은 하 고 시간에 동기화. 명확성을 위해, 비디오 신호의 대표 스크린샷만 여기 표시 됩니다. (EMG 전도, SCL = = 피부 전도도 수준, ECG 심전도, M=. = 생쥐, s = 초). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그러나, 예기치 않은 사건 시끄러운 또는 손상 된 데이터를 발생할 수 있습니다. 외에 컴퓨터 또는 장치 충돌, 전극 (특히 재사용 가능한 전극 작은 직경을 가진 이중 면 접착제 고리를 사용 하 여 붙어 있는)의 오는에서 주로 녹음 사용할 수 없게 신호 이끌어 낸다. 최적의 데이터 집합에 대 한 예를 들어, 그림 5 는 EMG 전극 벗기 해당 신호를 쓸모 없는 렌더링 순간을 보여준다.
그림 5 : 최적의 실험에서 예제 데이터. 빨간색 동그라미의 뺨에서 EMG 전극 (주요 M. zygomaticus)에의 한 시간 떨어진 나타냅니다. 이 땀 또는 머리 움직임으로 인해 되었을 수 있습니다. 이 순간부터, 신호 손실 되었습니다. (EMG 전도, SCL = = 피부 전도도 수준, ECG 심전도, M=. = 생쥐, s = 초). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
때문에 윤리적 지침, 열 및 전기 자극의 최대 농도 제한 해야 했다. 열 보정 제어에 관한 부분 (보조 파일 참조), 37 과목 (31 남자, 6 여자) 도달 50.5 ° C의 주어진된 컷오프 (비율 37/134 = = 27.61%). 열 교정 부분 1, 60 참가자 (39 남자, 여자 21) 도달 50.0 ° C의 컷오프 (비율 = 60/134 = 44.78%) 그리고 2 부에 관한 57 명 (37 남자, 20 여자) 도달 49.5 ℃의 컷오프 (비율 = 57/134 = 42.54%). 두 전기 교정 부분에 대 한 구분은 25 mA. 134 주제의 아무도 그것에 도달 했습니다.
우리 (다음 단락 참조) 데이터를 게시 하려면, 참가자는 대진표에 도달 했습니다의 데이터 세트는 또한 표시 될 것 이다 고 해당 차단에 대 한 그들의 주관적 통증 평가 포함 됩니다.
우리는 프로토콜의 주요 초점은 열 및 전기 통증을 분석 하기 위한 다중 모드 신호를 얻는 다는 것을 지적 하 고 싶습니다. 따라서, 다른 결과 여기 설명 합니다. 확인 후 누락 된 데이터 또는 데이터 공유에 대 한 서 면된 동의 거부 데이터 세트를 제외 하 고,이 연구의 데이터 세트 만들 것 이다 "X-ITE 통증 데이터베이스" 이름에서 사용할 수 있습니다. 시기와 X-ITE 통증 DB을 구하는 방법에 관한 자세한 내용은 https://github.com/philippwerner/pain-database-list를 참조 하십시오.
보조 파일 1. 이 파일을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.
제시 프로토콜 열 (열) 및 생리, 영상 녹화 및 paralinguistic 신호 하는 동안 전기 통증의 실험 채집에 집중 한다. 다른 자극 강도 및 두 개의 서로 다른 자극 기간 (phasic 및 토 닉), 두 가지 통증 모델 결합이 새로운 접근 방식을 정신 패턴 및 통증의 표현에 대 한 광범위 한 관점을 제공 합니다. 그러나,이 프로토콜의 실현을 위한 몇 가지 단계 간주 해야 합니다.
일반적으로, 통증 자극을 사용 하는 경우 과목의 안전을 위해 결정적 이다. 모든 통증 자극 매우 제어 하 고만 경험이 풍부한 경험에 의해 실시 한다.
또한, 기록 하 고 안정적이 고 높은 품질 데이터를 적절 한 부착 장치 (전극)의 수집에 대 한 완벽 한 기록 장치 및 컴퓨터 간의 원활한 통신 기능 좋습니다. 방해의 모든 소스를 제거 하거나 최소한으로 감소 해야 합니다. 참가자 간의 일관성을 보장 하기 위해 제공 하는 표준화 된 지침과 변하지 실험 조건 중요 하다.
우리의 경험에의 하면 모든 조건을 충족 하 고 수많은 고통 스러운 자극을 수신 하고자, 시간이 오래 걸립니다 이며 매우 도전 하는 적합 한 참여자를 찾는. 그 외에, 금전적 보상 연구 과목을 유치 하기 위해 충분히 높은 수 있다. 특히 사람 30 ~ 50 세는 찾기 어렵다입니다. 이 실험은 너무 때문에 있을 수 있습니다 긴 (ca. 도착 및 출발을 포함 하 여 4 시간) 그리고 그들은 직장에서 반나절을 벗고 있다.
참가자의 안전을 최우선의 때문에 고통을 유도 제한 될 필요가 있습니다. 윤리적인 지침으로 인해 자극 농도 초과 해서는 안 화상 및 열 및 전기 고통 유도에서 무 의식에 각각 방지 하기 위해 특정 수준. 농도의 일반 컷오프는 천장 효과 일부 과목 참을 고통을 하기 전에 강도 제한 도달 수 있습니다 발생할 수 있습니다. 이 연구에서 약 42% (고려 열 교정 파트 1과 2) 참가자의 열 차단 (대표 결과 참조)에 도달 했습니다. 로 그들은 그들의 "진짜" 고통을 공차를 도달 하지 않았다, 높은 열 자극에 그들의 생리 적인 응답 수에 도달 그들의 생리 적인 응답 달리 다르게 동작 합니다. 그렇다면,이 두 그룹을 혼합 수 있는 영향을 미칠 통증 인식 측면에서 분류 결과.
주소는 중요 한 점은이 실험에서 통증 양상입니다. 참가자는 (사실는 때문이 높은 실험 설정에서 제어할 수 있다) 열 및 전기 통증 자극에만 대상이 됩니다. 따라서, 품질에 대 한 고통을 패턴을 검사 하는 경우 결과 수 있습니다 번역 하지 압력, 등 다른 통증 양상에 화학 또는 내장 통증.
결과의 양도 대 한 동일한 배려 연구 샘플에 적용 됩니다. 프로토콜은 윤리적으로 건강 한 성인으로 제한 됩니다. 예를 들어 어린이나 cognitively 및 구두로 장애인된 사람 포함 되지 않습니다. 게다가, 우리의 연구에만 유럽 사람들이 참가 했다. 또한, 분석 결과 수 있습니다에 적용 되지 그룹이이 실험에서 간주 되지 않습니다.
또 다른 한계는 호손 효과24우려 수 있습니다: 주제 그들은 연구에서 촬영/관찰 되는 알고 있습니다. 이 그들의 동작을 변경할 수 있습니다.
기존 통증 데이터베이스에 비해, 프로토콜 두 통증 모델 및 두 시간 과정 (phasic과 토 닉) 결합으로 고통 응답 패턴을 분석 하기 위한 상당한 이점을 제공: 강도와 통증의 지속 시간, 외도 품질 고려 통증. 열 통 전기 통증 다르게 설명 (예: 날카로운 대 레코딩), 그것은 또한 통증 반응에 다를 수 있습니다. 그렇다면, 그 결과 고통 응답 패턴 통증의 기본 소스에 연결 수 있습니다. 또한, 연구는 통증 조사 기회의 범위를 넓혀 멀티 모달: 5 정신 신호를 채용, 2 얼굴 (앞면) 카메라 신호, 1 몸 보기 카메라 신호, 1 열 카메라와 1 개의 오디오 신호, 통증을 분석할 수 및 더 정확 하 게 평가.
통증 반응 패턴의 좀 더 복잡 한 조사를 위해이 방법의 미래 확장 더 biosignals electroencephalography (뇌 파), 체온, 호흡 등을 포함 해야 합니다. 그것은 또한 더 고통 모델 제어 압력을 큰 혜택의 것입니다. 연구팀은이 프로토콜 수집한 데이터를 통해 자동 통증 인식에 추가 임상 제어 그룹 유망한 기계 학습 모델을 테스트 해야 합니다.
저자는 공개 없다.
저자 레나 프리드리히, 마리아 Velana, 산드라 Gebhardt로 Bärwaldt, 그리고 티 나 Daucher는 연구 수행에 그들의 귀중 한 도움에 감사 하 고 싶습니다. 또한, 특별 한 감사 합니다 밖으로 박사 스테파니 루카비나 그녀의 과학적인 지원에 대 한. 이 연구는 DFG/TR233/12 (http://www.dfg.de/) "발전 및 체계적인 유효성 검사는 자동 통증 인식 시스템에 기준의 얼굴 식 및 Psychobiological 매개 변수" 프로젝트, 독일 연구에 의해 투자의 일부분 이었다 재단입니다.
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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