통증 바디 다이어그램 또는 PBD 해부학 및 가로 모드에서 바디 템플릿의 방향을 설명합니다. 스타일러스 압력이 증가하면 색조가 녹색에서 파란색, 빨간색으로 바뀌어 각각 경증, 중등도 및 중증 통증 강도를 나타낸다는 것을 보여줌으로써 선형 변형에 대한 압력을 설명합니다. 그런 다음 그리기 및 지우기 도구를 설명하고 핀치 투 줌 및 패닝 기능을 설명합니다.
티치 백 방법을 사용하여 통증 바디 다이어그램 작업에 대한 참가자의 이해도를 확인하고 자신의 말로 프로세스를 설명하게 합니다. 참가자가 평평한 표면에 통증 신체 다이어그램을 그리는 연습을 할 수 있도록 15분을 할당하여 통증 위치와 강도를 정확하게 표현합니다. 각 참가자와 함께 PBD를 검토하여 일관성과 올바른 색상 사용을 확인합니다.
참가자에게 기준선 동안 또는 치료 또는 개입 후 다른 시점에서 PBD를 완료하도록 요청하여 PBD 완료를 위한 충분한 시간을 허용합니다. 완료 후 환자 ID, PBD가 완료된 날짜 및 시간을 포함하여 표준화된 파일 이름으로 PBD를 저장합니다. 선택 아이콘을 사용하여 대량 내보내기를 위해 원하는 이미지를 선택합니다.
공유 버튼을 클릭하여 사용 가능한 이미지 형식 목록에 액세스합니다. 이미지 레이어를 유지하는 휴대용 또는 Photoshop 파일 형식을 선택하고 원하는 형식을 클릭합니다. 원하는 PBD 파일을 다운로드하고 래스터 기반 이미지 편집기에서 엽니다.
이제 색상 입력 레이어 아래에 완전히 검은색 레이어를 추가하고 그 위에 검은색 마스크 레이어를 추가하여 템플릿 본문 윤곽선 외부의 픽셀을 제외하고 검은색 배경에 본문 윤곽선 내의 색상 픽셀만 있는 수정된 PBD를 만들어 PBD 파일의 맨 위 레이어에서 관심 있는 색상 픽셀을 분리합니다. 처리된 PBD를 휴대용 네트워크 그래픽 파일로 내보내려면 파일을 클릭하고 내보내기를 선택한 다음 내보내기를 선택하고 PNG 형식을 선택한 다음 내보내기를 클릭합니다. 개방형 CV2 Python 패키지를 사용하여 PBD 내의 각 픽셀 값을 RGB에서 HSV 색 공간으로 변환합니다.
Python 스크립트(제목: 밑줄 측정 SA noblur 및 RGBA2HSV)를 실행하여 모든 픽셀의 색조 값을 추출합니다. 통증 정량화 Python 스크립트를 실행하여 세 가지 PBD 지표를 계산합니다. 먼저, 컬러 픽셀의 수를 본문 다이어그램 내의 총 픽셀 수로 나누어 PBD 커버리지를 계산합니다.
여성의 범위는 1에서 820, 452 픽셀이고 남성의 경우 1에서 724, 608 픽셀입니다. 결과에 100을 곱하여 데이터를 0에서 100 스케일로 정규화합니다. 다음으로, RGBA2HSV를 실행하여 수행되는 본문 다이어그램의 모든 픽셀에 대한 색조 값을 추가하여 PBD 합계 강도를 결정합니다.
여성 범위는 0에서 114, 453, 054이고 남성 범위는 0에서 101, 082, 816입니다. 결과를 최대 PBD 합계 강도로 나누고 100을 곱합니다. 최대 PBD 합계 강도는 본문 다이어그램의 총 픽셀 수에 139.5를 곱한 값에 따라 달라집니다.
모든 색조 값의 합을 총 색 픽셀 수로 나누어 PBD 평균 강도를 계산합니다. 마지막으로 각 PBD 파일을 처리하고 추가 분석을 위해 스프레드시트에서 출력을 컴파일합니다. PBD 지표는 대부분의 환자에 대한 수치 등급 강도(NRS), 시각적 아날로그 척도(VAS) 및 McGill Pain Questionnaire(MPQ)와 상관관계가 있었습니다.
환자 5명 중 4명에서 PBD 지표는 NRS-VAS 강도, VAS 불쾌감 및 MPQ와 상호 정보(MI)를 유의하게 공유했습니다. 모든 환자에서 NRS는 VAS 강도, VAS 불쾌감 및 MPQ와 유의한 MI를 공유한 반면, PBD 합계는 PBD 커버리지 및 PBD 평균과 MI를 공유했습니다.
