Method Article
Bu makale ağrı ısı (termal) yoluyla deneysel yaşla üzerinde duruluyor ve fizyolojik, görsel kayıt sırasında elektriksel stimülasyon ve paralinguistic yanıt. Bu ağrı, yoğunluk, kalite ve süresi temel alarak analiz etmek için geçerli multimodal veri toplama amaç.
Ağrı değerlendirilmesi çoğunlukla iletişim kurmak bir kişi gerektiren yöntemleri üzerinde dayanır. Ancak, bilişsel ve sözlü bozukluğu olan kişiler için varolan yöntemleri güvenilirlik ve geçerlilik bulunmadığından yeterli değildir. Bu sorunu yaklaşım için son araştırma Fizyoloji türetilmiş yanıt parametrelerinin tarafından kolaylaştırılmış bir objektif ağrı değerlendirme ve video ve ses sinyalleri üzerinde duruluyor. Güvenilir otomatik ağrı tanıma sistemleri geliştirmek için çabalarını ağrı analiz ve geçerli ağrı desenleri algılamak için multimodal veritabanları oluşturma yapılmıştır. Sonuçlar umut verici olmakla birlikte, sadece ayrımcılık ağrı veya acı yoğunluklarda acı karşı üzerinde odak. Daha gelişmiş ağrı yönetimi için ek değerli bilgiler sağlamak amacıyla bu ilerlemek için araştırma da kalite ve ağrı süresi düşünmelisiniz. Varolan veritabanları ve ağrı ile ilgili kalite ve uzunluğu analizi tamamlamak için temin, ölçmek ve geçerli ağrı tepkiler toplamak için psikofizyolojik bir deney bu kağıt öneriyor. Katılımcılar tabi yoğunluk (düşük, orta ve yüksek) süresi içinde farklı ağrılı uyaranlara karşı (5 s / 1 dk) ve modalite (ısı / elektrikli ağrı) ses, video (örneğin, yüz ifadeleri, vücut hareketleri, yüz cilt sıcaklığı), süre ve fizyolojik sinyalleri (örneğin, Elektrokardiyogram [ECG], Cilt gürültülerinden düzeyi [SCL], yüz Elektromiyografi [EMG] ve M. trapeziusEMG) kaydediliyor. Çalışma bir kişinin bireysel ağrı aralığından (düşük dayanılmaz ağrı) belirlemek için bir kalibrasyon faz ve hangi acı uyaranlara bağlı olarak kalibre edilmiş aralığı uygulanan bir stimülasyon faz oluşur. Elde edilen veri arıtma iyileştirilmesi ve otomatik tanıma sistemleri bir objektif ağrı değerlendirme açısından değerlendirmek izin verebilir. Bu tür sistemleri ve ağrı reaksiyonlar daha ayrıntılı, basınç gibi ek ağrı yöntemleri incelemek için daha da geliştirilmesi için kimyasal veya soğuk ağrı gelecek çalışmalarda dahil edilmelidir. Bu çalışmada kayıtlı verilerin "X-ITE ağrı veritabanı" olarak çıkacak.
Acı farklı herkes tarafından algılanmaktadır çok kişisel ve hoş olmayan bir duygu olduğunu. Bu ay için saniye sürer ve kalite (zonklama, keskin, yanma, vb) farklı olabilir. Eğer yetersiz tedavi, ağrı vücudun fiziksel ve psikolojik işlevler etkiler, yaşam kalitesini azaltır ve kronik bir durum olma riski taşımaktadır. Klinik bakım, ağrı şiddeti ve kalite doğru değerlendirme başarılı ağrı yönetimi1,2sağlamak son derece alakalı olduğunu. Altın standart yöntem görsel analog (VAS) Terazi gibi ağrı, değerlendirilmesi, sayısal Derecelendirme ölçeği (NRS) veya McGill ağrı anket3, itimat bilişsel ve sözlü raporlar kendi kendine hasta ve böylece, sadece çalışmak yeterince zarar görmemiş kişiler. Sonuç olarak, tüm bu Yenidoğan Bebeklerin4, çılgın, somnolent, uyuşturulmuş, veya havalandırılan hastalar5veya demans6,7kişi gelince yöntemleri geçerlilik ve güvenilirlik eksikliği kurdu. Ek olarak ya da otomatik olarak ölçekler bildirmek için bir alternatif olarak, eğitimli personel (örneğin, Zürih gözlem ağrı değerlendirme8 veya9Abbey ağrı skalasına) tarafından gözlem yoluyla acı ölçmek için yöntemleri son yıllarda geliştirilmiştir. Yine de, hatta eğitimli raters nesnel bir değerlendirme garanti edemez olarak bile bu araçları sınırlamalar güvenilirlik ve geçerlilik, acı. Ayrıca, düzenli olarak ağrı değerlendirme yapılması gerektiği zaman uygulama kez klinik personeli için çok zaman alır.
Birkaç araştırma ekipleri otomatik ağrı tanıma sistemleri, fizyolojik, araçlarının tarafından ağrı ölçmek için görsel izin, geliştirilmesi üzerinde duruldu ve/veya paralinguistic sinyal değerlendirmek ve ağrı ve onun yoğunluklarda takibi için yeni yaklaşımlar olarak ayarlar objektif. Önceki çalışmalar göstermektedir umut verici sonuçlar tespit ve ağrı10,11,12,13,16,17,18 ayırt veya ayrımcılık ağrı temel duygu14,sinyal yalnızca birini temel alan15 10,11,12,13,14Ayarlar, 15 iyi bir kombinasyon/fusion16,17,19 setleri gibi. Yukarıda belirtilen yöntemleri neredeyse özerk ağrı gibi stresli uyaranlara tepki. Onları kullanarak onu/onun ağrı bildirmek için bir kişinin yeteneği gerektirmeyen avantajı vardır. Bu kişilerin büyük ölçüde hangi tür yöntemleri birleştirmek bir objektif ağrı tanıma sisteminden yararlanacak. Veri kümeleri elde edildi ağrı tepkiler oluşan ağrı desenleri analiz ve tespit ve ağrı kontrolü için pratik uygulamalar geliştirmek için değerli bilgiler sağlar. Diğerleri arasında Walter vd.20 "BioVid ısı ağrı veritabanı", genel kullanıma sunulan ve kısa süreli verilerden acı ısı uyaranlara ve karşılık gelen psikofizyolojik ve görsel tepkiler indüklenen sağlar multimodal bir veritabanı oluşturdu. Velana ve ark.21 "SenseEmotion veritabanı" biosignals, videolar ve paralinguistic bilgi phasic ısı ağrı ve duygusal uyaranlara tarafından etkilenen gönüllülerin içerir.
Bu veritabanları ağrı reaksiyonlar incelenmesi için uygun olmakla birlikte, çoğunlukla bir belirli ağrı modelini temel alır. Ağrı (sözde modeline bağlı olarak ağrı) kalite ve süresi farklı olarak, bu Ayrıca onun fizyolojik, görsel farklı olabilir ve paralinguistic karşılıklı olarak ilişkilendirir. En iyi yazarların bildiğim için hiçbir multimodal çalışmalar veya veritabanları iki veya daha fazla acı modellerinin birleştirilmesi ve ağrı uyaran şiddeti ve süresi sadece ağrı desenleri algılamak ama aynı zamanda acı nitelikleri arasında ayırt etmek için mevcut.
Bu kağıt ağrı ve aynı anda kayıt fizyolojik yanıtları (ECG, Musculus trapez, oluklu superciliive zygomaticus EMG temin için karmaşık bir psikofizyolojik deney yapmak nasıl bir protokol sağlar büyük, SCL) yanı sıra video (örneğin, yüz ifadeleri, vücut hareketleri, yüz cilt sıcaklığı) ve ses verileri. Katılımcılar ile uyarılmış (phasic) kısa ve uzun süren (tonik) ısı ve şiddeti farklı elektrik ağrı uyaranlara. Kalibrasyon faz deneme önce ağrı eşikleri her konu için ayrı ayrı belirler.
Ağrı (desen) yoğunluk, kalite ve istatistiksel yöntemler, Makine öğrenimi algoritmaları, vb aracılığıyla uzunluğu ile ilgili soruşturma için multimodal veri toplama çalışma amaçlamaktadır. Ayrıca, zaten toplanan veriler "X-ITE (Experimentally bennduced Thermal ve Electrical) ağrı veritabanı" adı altında akademik araştırma amacıyla yayımlanması planlanmaktadır. Bu BioVid ısı ağrı ve SenseEmotion20,21gibi varolan veritabanları genişletmek ve daha fazla geliştirme, iyileştirme ve/veya otomatik ağrı tanıma sistemlerinde konularda geçerlilik değerlendirilmesi için katkıda bulunmak, güvenilirlik ve gerçek zamanlı tanıma.
Kağıdın geri kalanı şu şekilde düzenlenmiştir. Protokol yaşla çalışması ağrı adım adım taşımak açıklar. Sonra temsilci workshop'larda denemenin sonucu. Son olarak, tartışma kritik adımlar, sınırlamalar ve gelecekteki uzantıları için öneriler ardından çalışmanın yararları kapsar.
Çalışma Dünya tıp Derneği bildirimi, Helsinki'de ortaya konan etik kurallarına uygun olarak yapılmıştır (etik kurul onay verildi: 196/10-UBB/bal) ve Ulm Üniversitesi (Etik Komitesi tarafından onaylanmış Helmholtzstraße 20, 89081 Ulm, Almanya).
1. konu seçimi ve işe alımı
2. genel hazırlıklar ağrı yaşla deneme
Not: Ağrı yaşla deneme geçici birbirini izleyen iki bölümden oluşur: kalibrasyon ve ağrı stimülasyon bölümlerini. Kalibrasyon bölümü bir katılımcının bireysel ağrı eşiği ve ağrı tolerans düzeyi açısından termal ve elektriksel uyaranlar belirler. Ağrı stimülasyon bölümü bireysel eşikleri ayarlanmış ağrı indüksiyon gerçekleştirir. Deneyin her parçası farklı bir odada gerçekleşir: Kalibrasyon odası ve deneysel odası. Kalibrasyon odası da ağrı stimülasyon sırasında deneyci için bir izleme odası sunmaktadır (bkz. şekil 1) bölüm.
Resim 1 : Oda kurulumunun şematik gösterim. Sağ taraf kalibrasyon/izleme Oda nerede kalibrasyon bölümü yer alır gösterir. Daha sonra Ayrıca oda kalibrasyon bölümü izler ağrı stimülasyon bölümü sırasında izleme bir sinyal olarak hizmet vermektedir. Sol taraf deneysel Oda nerede ağrı stimülasyon bölümü yer alır gösterir. Her iki oda thermode, elektrot kablosu elektrik uyarıcı ve bilgisayar telleri ile geçirilebilir bir boru boru bağlanır. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
3. Kalibrasyon elektrik ağrı eşiği ve hoşgörü (parçalar 1 ve 2)
Not: Yalnızca bir deneyci ağrı hassasiyet üzerindeki sosyal etkileri en aza indirmek için kalibrasyon düşeni yapması gerektiğini. Aynı cinsiyetten ile bir deneyci ağrı hassasiyet23üzerinde çapraz-seks etkileri en aza indirmek için katılımcısı olarak seçin. Bölüm 1 ağrı eşiği ve hoşgörü açısından kısa (phasic) elektrik uyaranlara ve daha uzun ömürlü (tonik) elektriksel uyaranlar açısından Bölüm 2 belirler. Bu değerler phasic hesaplamak için bir temel olarak hizmet ve tonik elektrik ağrı uyaranlara ağrı stimülasyon bölümünde uygulanır.
4. Kalibrasyon termal ağrı eşiği ve hoşgörü (parçalar 1 ve 2)
Not: Termal ağrı kalibrasyon iki bölüme ayrılmıştır. Açısından daha uzun ömürlü (tonik) termal uyaranlara arayabildiği Bölüm 2 ve Bölüm 1 ağrı eşik ve tolerans açısından kısa (phasic) termal uyaranlara belirler. Bu değerler phasic hesaplanması için temel olarak hizmet ve tonik termal ağrı uyaranlara ağrı stimülasyon bölümü sırasında uygulanır.
5. ağrı stimülasyon deneme hazırlanması
Şekil 2: kamera ve mikrofon kurulumunun şematik gösterim. Ön yüz kamera, termal kamera ve mikrofon yaklaşık 1 m kadar başının üstünde katılımcının ayarlanır. Yan görünümü kamera karşısında her iki tarafında bir ayna yardımıyla yakalar. Duvara monte edilmiş bir vücut görüş kamerası sağlar vücut hareketleri kayıt için. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Not: küçük bir deneysel Oda nedeniyle bir yan görüş kamerası bir ayna ile birleştirerek ilgilinin yüz her iki tarafında sadece bir fotoğraf makinesi ile yakalamak için çok şık bir çözüm bu.
Şekil 3: ağrı stimülasyon kısmı grafik gösterimi (A)örnek teşkil eden ağrı yaşla script randomize phasic (mavi) ve tonik (kırmızı) ağrı uyaranlara. Ağrı yaşla el yazısı yukarıda (B) alıntı: üç phasic uyaranlara 5 ikinci ve sonraki duraklar süresi süresi ile. Duraklar süresi 8 ile 12 saniye arasında değişir. (pH1, pH2, pH3 phasic ısı ağrı yoğunluğu ile 1, 2, 3; = tH1,2inci, inci3 tonik ısı ağrı yoğunluğu ile 1, 2, 3; = pE1, pE2, pE3 phasic elektrik ağrı yoğunluğu ile 1 = , 2, 3; tE3 tE1, tE2tonik elektrik ağrı yoğunluğu ile 1, 2, 3; = s = saniye). Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
6. ağrı stimülasyon
Acı farklı herhangi bir kişi tarafından algılanır ve kendisi turnuvalarda yüz ifadeleri, paralinguistic ve/veya fizyolojik sinyalleri ifade edebilir. Tasarım bu çalışmanın temel amacı ile ilgili olarak çeşitli şekillerde acı yanıt-e doğru çözümlemek uygundur. Elde edilen veriler gibi araştırma soruları, cevap izin verebilir: belirli ağrı yanıt desenler vardır? Onlar acı modeli ve süresi ile ilgili farklı mıdır?
Toplam 134 konuların deneyimimizi katıldı. Cinsiyet oranı 50/50. Biz onları aşağıdaki yaş gruplarında bölüyor: 1) 18-29 yaş (N = 49, 23 erkek, 26 kadın), 2) 30-39 yıl (N = 45, 23 erkek, 22 kadın), 3) 40-50 yıl (N = 40, 21 erkek, 19 kadın). 31.4 tüm konuların ortalama yaşındayken (SD 9,7 =), sözümüzün 33.4 = (SD 9,3 =) ve tüm kadınların 32.9 = (SD = 10,2) yıl. Çalışma gerçekleşti, tıbbi psikoloji Üniversitesi Ulm, Almanya.
Ana bu iletişim kuralı bir veri kümesi, ses, video ve psikofizyolojik sinyalleri konularda yanıt ağrı uyaranlara karşı yansıtan sonuçtur. Tablo 1 kaydedilen sinyalleri teknik özellikleri ve çalışma bağlı ağrı uyaranların numaraları hakkında genel bilgiler sağlar.
Teknik Özellikler | ||||
Sinyal: | Örnekleme hızı: | Öznitelikler: | ||
Ses | 44100 Hz | Mono, MP3 320 kbps | ||
Kamera 1 (yüz, Önden Görünüm) | 25 Hz | Video renk: çözünürlük 1384 x 1032, HEVC libx265 (CRF 16, önceden orta) ile kodlanmış | ||
Kamera 2 (yüz, yan görünüm) | 25 Hz | Video renk: çözünürlük 1620 x 840, HEVC libx265 (CRF 16, önceden orta) ile kodlanmış | ||
Vücut kamera | CA. 30 Hz | Video renk: çözünürlük 1500 x 600, Libx265 (CRF 16, önceden orta) ile kodlanmış HEVC; Derinlik video: çözünürlük 500 x 200, kayıpsız kodlama | ||
Termal Kamera | CA. 120.8 Hz | Yüzey sıcaklığı video: çözünürlük 120 x 160, gri tonlamalı kodlanmış MPEG-4-AVC ile libx264 (CRF 0, önceden ayarlanmış iyileşeceğini), kodlanmış Sıcaklık aralığı 26,5-52.0 ° C (0,1 adım) | ||
EKG | 1000 Hz | Donanım filtre BioPac: 35 Hz LP, 0.5 Hz HP, 50 Hz çentik filtresi | ||
SCL | 1000 Hz | Donanım BioPac filtre: 10 Hz LP, hiçbir HP hiçbir çentik filtresi | ||
EMG M. trapezius | 1000 Hz | Donanım BioPac filtre: 500 Hz LP, 10 Hz HP, hiçbir çentik filtresi | ||
EMG M. Oluklu supercilii | 1000 Hz | Donanım BioPac filtre: 500 Hz LP, 10 Hz HP, hiçbir çentik filtresi | ||
EMG M. zygomaticus büyük | 1000 Hz | Donanım BioPac filtre: 500 Hz LP, 10 Hz HP, hiçbir çentik filtresi | ||
Bir çekim gücü | Termal | Elektrik | ||
Konular: | Phasic uyaranlara (5 s): | Tonik uyaranlara (60 s): | Phasic uyaranlara (5 s): | Tonik uyaranlara (60 s): |
Konu | 90 (yoğunluk başına 30) | 3 (yoğunluk başına 1) | 90 (yoğunluk başına 30) | 3 (yoğunluk başına 1) |
Tüm (N = 134) | 12060 (4020 yoğunluğu başına) | 402 (yoğunluk başına 134) | 12060 (4020 yoğunluğu başına) | 402 (yoğunluk başına 134) |
Erkek (n = 67) | 6030 (yoğunluğu başına 2010) | 201 (67 yoğunluğu başına) | 6030 (yoğunluğu başına 2010) | 201 (67 yoğunluğu başına) |
Kadınlar (n = 67) | 6030 (yoğunluğu başına 2010) | 201 (67 yoğunluğu başına) | 6030 (yoğunluğu başına 2010) | 201 (67 yoğunluğu başına) |
Tablo 1: teknik özellikler ve sayısı indüklenen uyaranlara. Üst yarısı (Teknik Özellikler) gösterir örneklendirme oranı ve belirli sinyalleri özniteliklerini. Alt yarısı (uyaranlara) gösterir (termal/elektrik) indüklenen belirli sayıda ağrı bir konu için tüm konular ve her cinsiyet için bir çekim gücü. (MP3 = hareketli resim uzmanları grubu Layer 3 ses, kbps kilobit / saniye, HEVC = yüksek verimlilik Video kodlama, Cadmus devrimci CEPHESİ'ne = = sabit hızı faktörü, MPEG-4-AVC Motion Picture uzmanlar grubu katmanı-4 Video Gelişmiş Video kodlama, Hz = Hertz, ° C = santigrat derece, = s = saniye, ECG Elektrokardiyogram, SCL = = cilt gürültülerinden düzeyi, EMG Elektromiyografi, LP = alçak geçiren Filtre, HP = yüksek geçiren Filtre, M. Musculus ==).
Çalışma kalibrasyon aşaması ile ilgili ikincil bir sonuç Tablo 2' de sunulmuştur. Bu kötü stimülasyon sıcaklıklar ve akıntılar ağrı yoğunluklarını 1 ve 3 (olarak hesaplanan adım 5.11 Protokolü) tüm konular için ve ayrıca için erkek ve kadın alt grubu gösterir.
Bir çekim gücü | Termal [° C] içinde ortalama (SD) | Elektrik [anne içinde] ortalama (SD) | ||||||
Konular | pH1 | pH3 | tH1 | tH3 | pE1 | pE3 | tE1 | tE3 |
Tüm (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) |
Erkek (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) |
Kadınlar (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) |
Tablo 2: demek uyarımı sıcaklıklar ve akıntılar ağrı yoğunluklarını 1 ve 3. (pH1, pH3 phasic ısı ağrı yoğunluğu ile 1, 3; = tH1, inci3 tonik ısı ağrı yoğunluğu ile 1, 3; = pE1, pE3 phasic elektrik ağrı yoğunluğu ile 1, 3; = tE1, tE3 tonik elektrik acı = yoğunluğu ile 1, 3; ° C derece santigrat; = mA miliamper, SD = standart sapma =).
İletişim kuralının tüm adımları dikkatlice yapılır ve hiçbir teknik (bilgisayar veya aygıt çöker, vb kayıt açısından) oluşursa, başarılı bir sonuç şekil 4'te gösterildiği gibi benzer görünebilir. Tüm sinyaller kaliteli olmalarını ve etkileşimler dış kaynaklar tarafından etkilenmez. Katılımcı her kamera açıkça görülmeye başlıyor.
Şekil 4 : Başarılı bir deneme örnek verilerden. Şekil kaydedilen sinyalleri birkaç saniye önce sırasında ve sonrasında bir şiddetli bir acı uyarıcı gösterir. Tüm sinyaller olmayan filtre ve zamanında eşitlenir. Anlaşılır olması için sadece temsilcisi ekran görüntüleri video sinyalleri burada gösterilir. (EMG Elektromiyografi, SCL = = cilt gürültülerinden düzeyi, ECG Elektrokardiyogram, M=. = Musculus, s = saniye). Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Ancak, beklenmedik olaylar verileri gürültülü veya bozuk olur neden olabilir. Yanında, bilgisayar ya da aygıt çöküyor, geliyor-off elektrot (çift taraflı yapıştırıcı yaka vasıtasıyla bağlı olan özellikle yeniden kullanılabilir elektrotlar ile küçük çaplı) çoğunlukla kaydetme için kullanılamaz sinyalleri yol açar. Alt-optimal bir veri kümesi için örnek olarak, şekil 5 ne zaman bir EMG elektrot kapalı geliyor ve karşılık gelen sinyal işe yaramaz işler süre gösterir.
Şekil 5 : Örnek verilerden bir alt-optimal deneyi. Kırmızı daire zaman bir EMG elektrot (M. zygomaticus büyük) ilgilinin yanak düştü gösterir. Bu ter veya baş hareketi nedeniyle olabilir. Şu andan itibaren sinyal kaybedildi. (EMG Elektromiyografi, SCL = = cilt gürültülerinden düzeyi, ECG Elektrokardiyogram, M=. = Musculus, s = saniye). Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Etik kurallar nedeniyle, termal ve elektriksel uyaranlar en büyük şiddetlerde kısıtlı olması gerekiyordu. Termal kalibrasyon kontrolü ile ilgili olarak (ek dosyasına bakın) bölüm, 37 konu (31 erkek, 6 kadını) ulaştı 50,5 ° C verilen kesim (oranı 37/134 = = %27.61). Termal kalibrasyon Bölüm 1 gelince, 60 katılımcılar (39 erkek, 21 kadın) 50.0 ° C kesim ulaştı (oranı 60/134 = = %44.78) ve Bölüm 2 ile ilgili olarak, 57 kişi (37 erkek, 20 kadın) kesme 49,5 ° c (oranı = 57/134 = %42.54). Her iki elektriksel kalibrasyonlar bölümleri için kesim 25 oldu anne. 134 konularda hiçbiri ulaşmıştır.
(Sonraki paragrafa bakınız) veri yayımlamayı düşündüğünüz gibi veri kümeleri cutoffs ulaştınız katılımcıların ek olarak işaretlenir ve kendi öznel ağrı derecelendirme için karşılık gelen cutoffs dahil edilecektir.
Protokolü'nün ana odak termik ve elektrik ağrı analiz etmek için Multi-Modal sinyalleri alma işaret etmek istiyoruz. Bu nedenle, diğer sonuç burada ele alınmıştır. Kontrol ve veri kümesi eksik veri veya veri paylaşımı için reddedilen yazılı izni nedeniyle hariç sonra veri kümeleri bu çalışmanın adı "X-ITE ağrı veritabanı" altında kullanıma sunulacaktır. Ne zaman ve X-ITE ağrı DB edinme hakkında daha fazla bilgi için https://github.com/philippwerner/pain-database-list ziyaret edin.
Ek dosya 1. Bu dosyayı indirmek için buraya tıklayınız.
Sunulan Protokolü deneysel yaşla termal (ısı) ve elektrik ağrı sırasında kayıt fizyolojik, görsel ve paralinguistic sinyalleri üzerinde duruluyor. İki ağrı modelleri farklı uyaranlara yoğunluklarda ve iki farklı uyaranlara süreleri (phasic ve tonik), ile birleştiren bu yeni yaklaşımın psikofizyolojik desenleri ve ifadeler acı hakkında geniş bir bakış açısı sunuyor. Ancak, bu iletişim kuralını gerçekleşmesi için birkaç adım düşünülmesi gerekir.
Genel olarak, Eğer ağrı uyaran ile çalışma konuları güvenliği sağlamak önemlidir. Tüm ağrı uyaranlara son derece kontrollü zorunda ve yalnızca deneyimli Denemecileri tarafından yapılmalıdır.
Ayrıca, güvenilir ve kaliteli veri, uygun ek aygıtların (elektrot), toplama ve kayıt için kayıt cihazları ve bilgisayarlar arasında sorunsuz bir iletişim mükemmel işleyişi önerilir. Etkileşimler tüm kaynaklarını ortadan ya da bir en az düşürülmüştür. Katılımcılar arasında tutarlılığı sağlamak için standart yönergeleri ve değişmeyen deneysel koşullar sağlamak önemlidir.
Bizim deneyim göre uygun katılımcılar tüm ölçütlere uyan ve çok sayıda ağrılı uyaranlara almak isteyen, uzun bir zaman alır ve oldukça zorlu bulma. Buna ek olarak bu maddi tazminat konularda çalışma çekmek için yüksek olmak zorundadır. Özellikle kişiler 30 ile 50 yıl arasında bulmak zordur. Çünkü deney de bu olabilir uzun (ca. 4 saat, geliş ve gidiş dahil) ve onlar yarım gün işten çıkarmak zorunda.
Katılımcıların güvenliği öncelikli olduğundan, ağrı indüksiyon sınırlanması gerekir. Etik kurallar nedeniyle, uyarıcı yoğunluklarda burns ve bilinçsizlik açısından termik ve elektrik ağrı indüksiyon, sırasıyla önlemek için belirli düzeyleri aşmamalıdır. Bazı konularda dayanılmaz bir ağrı hissi daha önce yoğunluğu sınırları ulaşabilirsiniz gibi genel bir kesim yoğunluklarını bir tavan etkisi neden olabilir. Bu çalışmada, yaklaşık (termal kalibrasyon part 1 ve 2 dikkate alınarak) % 42 katılımcılar (temsilcisi sonuçları görmek) termal cutoffs ulaştı. Onlar kendi "gerçek" ağrı toleransları ulaşmadı gibi fizyolojik yanıtlarını en yüksek termal uyaranlara karşı fizyolojik yanıt-e doğru onları ulaşmış olan konuların aksine farklı davranabilirler. Eğer öyleyse, bu iki grubun karıştırma ağrı tanıma açısından sınıflandırma sonuçları etkileyebilir.
Adres için önemli bir nokta bu deneyde ağrı yöntemleri var. (Bunlar son derece deneysel bir ortamda kontrol vardır nedeniyle gerçeğini) katılımcılar sadece ısı ve elektrik ağrı uyaranlara tabi tutulmaktadır. Böylece, kalite ile ilgili ağrı desenleri inceleyerek, bulgular basınç gibi diğer ağrı yöntemleri için tercüme değil kimyasal ve viseral ağrı.
Sonuçlar aynı değerlendirilmesi Aktarılabilirliği üzerinde çalışma örnek için geçerlidir. Etik açıdan sağlıklı yetişkin için kısıtlanmış iletişim kuralıdır. Örneğin, çocuk veya bilişsel ve sözlü Engelli kişilerin içermez. Ayrıca, bizim çalışma sadece Avrupa kişi katıldı. Ayrıca burada, analitik sonuçlar bu deneyde kabul edilmez grupları için geçerli olmayabilir.
Başka bir sınırlama Hawthorne etkisi24endişe: konular/çalışmada gözlenen filme davranıyorlar farkındayız. Bu onların davranış değişebilir.
Varolan ağrı veritabanlarına göre protokol önemli avantajları iki ağrı model ve iki saat ders (phasic ve tonik) birleştirir gibi ağrı yanıt desenleri analiz etmek için sağlar: şiddeti ve süresi acı yanı sıra, aynı zamanda kalitesi dikkate ağrı. Termal ağrı farklı elektrik ağrı daha açıklandığı gibi (örn, keskin yakma), ayrıca ağrı tepkileri farklı olabilir. Eğer öyleyse, bu bulgular ağrı kaynağının bir ağrı yanıt desen bağlantı olabilir. Ayrıca, ağrı araştırma fırsatları aralığını genişletmek için Multi-Modal çalışmadır: 5 psikofizyolojik sinyalleri istihdam, 2 yüz (ön/yan) kamera sinyalleri, 1 vücut görünümü kamera sinyal, 1 Termal Kamera ve 1 ses sinyal, ağrı analiz ve daha doğrusu değerlendirildi.
Ağrı yanıt desenleri daha karmaşık bir soruşturma için bu yöntemin gelecekte Uzantıları Elektroansefalografi (EEG), vücut ısısı ve solunum gibi daha fazla biosignals içermelidir. Ayrıca kontrollü basınç daha fazla acı model olarak istihdam için büyük fayda olacaktır. Otomatik ağrı tanıma bu iletişim kuralı ile toplanan veri üzerinden amaçlayan araştırmacılar daha fazla klinik kontrol grubu ile gelecek vaat eden makine öğrenme modelleri sınamanız gerekir.
Yazarlar ifşa gerek yok.
Yazarlar Verena Friedrich, Maria Velana, Sandra Gebhardt, Romy Bärwaldt ve Tina Daucher çalışma yürütülmesi onların değerli yardımları için teşekkür etmek istiyorum. Buna ek olarak, özel bir teşekkür ederim Dr Stefanie Rukavina için onun bilimsel destek için dışarı gidiyor. Bu araştırma DFG/TR233/Alman araştırma tarafından finanse edilen 12 (http://www.dfg.de/) "İlerleme ve sistematik doğrulama, bir otomatik ağrı tanıma sistem on temel bir yüz ifadesi ve Psychobiological Parameters" projesini, bir parçasıydı Vakfı.
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 |
Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi
Izin talebiThis article has been published
Video Coming Soon
JoVE Hakkında
Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır