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.
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.
The authors have nothing to disclose.
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.
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 |