Эта статья посвящена экспериментальная выхода боли через тепла (тепловой) и электрической стимуляции во время записи физиологических, визуальные и паралингвистическими ответы. Она направлена на сбор действительный смешанных данных для анализа боль, основанный на его интенсивности, качества и продолжительности.
Оценки боли в основном зависит от методов, которые требуют человек общаться. Однако для людей с нарушениями когнитивных и словесные, существующие методы не являются достаточными, поскольку им не хватает надежности и достоверности. Для решения этой проблемы, недавние исследования фокусируется на оценку объективной боль облегчается параметров ответов, полученных от физиологии и видео и аудио сигналов. Для разработки систем распознавания надежный автоматизированный боль, были предприняты усилия в создании смешанных баз данных с целью анализа боль и обнаружить шаблоны действительно боль. Хотя результаты являются многообещающими, они только сосредоточиться на дискриминацию боль или интенсивности боли и без боли. Для того, чтобы продвинуться вперед, исследования следует также учитывать качество и продолжительность боли как они обеспечивают дополнительную ценную информацию для более тонкого управления боли. Для дополнения существующих баз данных и анализа боли относительно качества и длины, в настоящем документе предлагается психофизиологических эксперимент, чтобы выявить, измерить и собирать действительный боли реакции. Участники подвергаются болезненные стимулы, которые отличаются в интенсивности (низкий, средний и высокий), длительность (5 s / 1 мин) и модальности (тепла / электрические боль) при аудио, видео (например, мимики, жестов тела, температура кожи лица) и физиологических сигналов (например, ЭКГ [ECG], кожи проводимости уровня [Вероятности], лица электромиографии [ГРП] и ГРП м. трапециевидная) записываются. Исследование состоит из этапа калибровки для определения диапазона индивидуальных боль субъекта (от низкого до невыносимой боли) и фазу стимуляции, в котором боль раздражителей, в зависимости от диапазона калиброванные, применяются. Полученные данные позволяют переработки, совершенствования и оценки систем автоматизированного распознавания с точки зрения оценки объективных боль. Для дальнейшего развития таких систем, а также для изучения боли реакции более подробно, дополнительные боль такие механизмы, как давление, химические, или холодная боль должны включаться в будущих исследованиях. Записанные данные этого исследования будет выпущен как «X-ITE база данных боль».
Боль является очень личным и неприятное ощущение, что воспринимается по-разному каждый. Она длится от секунд до месяцев и может варьироваться в его качества (пульсирующая, острые, сжигание, и т.д.). Если лечить неадекватно, боли влияет на физические и психологические функции организма, снижает качество жизни и несет риск стать хроническим заболеванием. В клинической помощи точной оценки интенсивности боли и качество очень важна для обеспечения успешного боль управления1,2. Золотой стандарт методов для оценки боли, такие как визуальных аналоговых шкал (VAS), числовой шкале (NRS) или МакГилл боль вопросник3, полагаются на самостоятельно сообщает пациентов и, таким образом, работают только с достаточно познавательно и устно ненарушенный лиц. Следовательно все те установлено, что методы не хватает надежности и достоверности, когда речь заходит о новорожденных4, бреду, снотворным, седативных, или вентилируемые пациентов5или людей, страдающих от слабоумия6,7. В дополнение к или как альтернатива самоотчета весы в последние годы были разработаны методы для оценки боли через наблюдением квалифицированного персонала (например, Цюрих наблюдения боль оценки8 или аббатство боль масштабе9). Тем не менее даже эти инструменты страдают от ограничений в надежности и достоверности, как даже обученные рейтинговых агентств не гарантирует объективную оценку. Кроме того приложение часто занимает слишком много времени для клинического персонала, когда боль оценки должно быть сделано на регулярной основе.
Несколько исследовательских групп были сосредоточены на разработке автоматизированных боль, признавая систем, которые позволяют для измерения боль средствами физиологических, визуальных, или сигнал паралингвистическими устанавливает как новые подходы для оценки и мониторинга боль и его интенсивности объективно. Предыдущие исследования показывают обнадеживающие результаты в области обнаружения и дифференцировать боль10,11,12,13,16,17,18 или взыскательные боль от основные эмоции14,15 , основанный исключительно на одном из сигнала задает10,11,12,13,14, 15 а также на комбинации/фьюжн16,17,19 наборов. Вышеуказанные условия почти самостоятельно реагировать на стрессовые раздражители, такие как боль. Их использование имеет то преимущество, что они не требуют способности лица сообщать о своей боли. Такие лица значительно выиграют от системы распознавания объективной боль, которая включает в себя такие механизмы. Наборы данных, состоящий из реакций к крупномасштабному боли предоставляют ценную информацию для анализа шаблонов боль и разработки практических приложений для обнаружения и мониторинга боли. Среди прочего, Walter et al.20 «BioVid тепла боль база данных создана», смешанных базы данных, которая является общедоступной и предоставляет данные из короткое время индуцированной болезненные тепловых раздражителей и соответствующие Психофизиологические и визуальной реакции. Базе «SenseEmotion» Velana et al.21 включает биосигналов, видео и паралингвистическими информацию из добровольцев, пострадавших от боли фазовые тепла и эмоциональный стимул.
Хотя эти базы данных являются хорошо подходит для изучения боли реакции, они главным образом основаны на одной модели конкретных боли. Боль отличается в его качества (предположительно, в зависимости от модели боль) и его продолжительности, он также может отличаться в его физиологические, визуальные, а паралингвистическими коррелирует. Для лучших авторов знаний, которые объединить два или несколько моделей боли и меняться боль раздражителей в интенсивности и продолжительности для того, чтобы не только обнаружить шаблоны боли, но также различать качества боли существуют не смешанных исследования или баз данных.
Этот документ предоставляет протокол о том, как проводить сложные психофизиологические эксперимент вызывают боль и одновременно записывать физиологической реакции (например, ЭКГ, ГРП скуловой Musculus трапециевидная, гофроагрегат superciliiи Основные, SCL) (например, мимики, жестов тела, температура кожи лица) видео и аудио данных. Участники стимулируются с коротким (фазовые) и дольше (тоник) тепловые и электрические боль раздражителей, которые отличаются в интенсивности. На этапе калибровки до эксперимента определяет боли пороговые значения для каждого предмета индивидуально.
Исследование направлено на сбор смешанных данных для изучения боли (выкройки) относительно интенсивности, качества и длины с помощью статистических методов, алгоритмы машинного обучения и т.д. Кроме того уже собранных данных, как планируется, будет опубликован для целей научных исследований под названием «X-ITE (Experimentally яnduced Thermal и Electrical) боль базы данных». Это может расширить существующие базы данных, например BioVid тепла боль и SenseEmotion20,21и способствовать дальнейшего развития, совершенствования, и/или оценки систем распознавания автоматизированных боль в вопросах действительности, надежность и в реальном времени признания.
Остальная часть документа организуется следующим образом. Протокол описывает боль заключения исследования шаг за шагом. Затем представитель результаты представлены результаты эксперимента. Наконец обсуждение охватывает важнейшие шаги, ограничения и преимущества исследования последовали предложения для будущих расширений.
Представленные протокол фокусируется на экспериментальной выхода термальных (тепло) и электрические боли во время записи физиологических, визуальные и паралингвистическими сигналов. Этот новаторский подход, сочетая две модели боль с различных раздражителей интенсивности и длительности двух различных раздражителей (фазовые и тоник), предлагает широкую перспективу о психофизиологических шаблоны и выражения боли. Однако для реализации этого протокола несколько шагов нужно считаться.
В общем если работа с боль раздражителей крайне важно для обеспечения безопасности субъектов. Все боль стимулы должны быть контролируема и должно осуществляться только опытные экспериментаторы.
Кроме того для записи и сбор надежных и высококачественных данных, правильное вложение устройств (электродов), безупречное функционирование устройства записи и гладкой связи между компьютерами настоятельно рекомендуется. Все источники помех следует устранить или свести к минимуму. Чтобы гарантировать согласованность между участниками, важно предоставлять стандартизированных инструкций и неизменное экспериментальных условиях.
Согласно нашему опыту нахождение подходящих участников, которые отвечают всем критериям и готовы получать многочисленные болезненные стимулы, занимает много времени и является довольно сложной задачей. В дополнение к этому денежной компенсации должен быть достаточно высоким для привлечения субъектов исследования. Особенно лиц между 30 и 50 лет трудно найти. Это может быть потому что эксперимент слишком долго (ОК. 4 часов, включая прибытие и отъезд) и они должны принять половину день от работы.
Поскольку безопасность участников является высшим приоритетом, боль индукции может потребоваться быть ограничено. Этические принципы интенсивности стимула не должен превышать определенного уровня для предотвращения ожогов и бессознательного с точки зрения боль тепловой и электрической индукции, соответственно. Общая отсечки интенсивности может привести к эффект потолка как некоторые предметы могут достичь пределов интенсивности до чувство невыносимую боль. В этом исследовании около 42% (с учетом теплового калибровки часть 1 и 2) участников достигли Термопредохранители (см. Представитель результаты). Как они не достигли их «реальные» боли допуски, их физиологической реакции на высокие тепловые раздражители могут вести себя по-разному в отличие от физиологической реакции субъектов, которые достигли их. Если это так, смешивая эти две группы могут повлиять на результаты классификации с точки зрения признания боли.
Важным моментом в адрес является боль условия в этом эксперименте. Участники подвергаются только тепловой и электрической боль раздражителей (в связи с тем, что эти очень контролируемый в экспериментальной обстановке). Таким образом, если изучения боли моделей относительно качества, результаты не могут перевести другие механизмы боли как давление, химические или висцеральной боли.
Же рассмотрение на переводимость результатов применяется для изучения образца. Протокол является этически ограничивается здоровых взрослых. Например она не включает детей или лиц с дефектами зрения в когнитивный и устно. Кроме того в нашем исследовании приняли участие только Европейский человек. Также здесь, результаты анализа могут не относиться к группам, не рассматриваются в этом эксперименте.
Другое ограничение может касаться Hawthorne эффект24: предметы осознают, что они в настоящее время снят/отмечено в исследовании. Это может изменить их поведение.
По сравнению с существующими базами данных боли, протокол обеспечивает значительные преимущества для анализа модели реагирования боль, как она сочетает в себе две модели боль и два время курсы (фазовые и тоник): Помимо интенсивность и продолжительность боли, она также считает, что качество от боли. Как тепловой боль описывается по-разному чем электрические боль (например, сжигание против Шарп), он также может отличаться в реакциях боль. Если это так, эти выводы можно связать шаблон ответа боль с базовым источником боли. Кроме того, это исследование является мультимодальной расширить спектр возможностей расследования боли: занято 5 психофизиологических сигналов, 2 лицо камеры (Фронт/сторона) сигналов, 1 орган зрения камеры сигнала, 1 тепловизионной камеры и 1 аудио сигнала, боли могут быть проанализированы и более точно оценивать.
Для более сложных расследования модели реагирования боли будущего расширения данного метода должен включать более биосигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ), температуры тела и дыхания. Было бы также большую пользу нанимать контролируемого давления как модель еще боль. Исследователи, направленный на признание автоматического боли через данные, собранные с этого протокола далее следует протестировать перспективные модели обучения машина с клинической управления группами.
The authors have nothing to disclose.
Авторы хотели бы поблагодарить Верена Friedrich, Мария Velana, Сандра Gebhardt, Роми Bärwaldt и Тина Daucher за их драгоценные помощь в проведении исследования. Кроме того отдельное спасибо выходит на д-р Стефани Рукавина для ее научной поддержки. Это исследование является частью DFG/TR233/12 (http://www.dfg.de/) «Улучшению и систематические проверки из автоматизированной боль признание системы на основе полного лица выражение и Psychobiological параметры» проект, финансируемый немецкого исследования Фонд.
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 |