伤害几何：一种用于慢性疼痛评分评估的深度学习框架
信号处理
2020-09-28 v1 机器学习
摘要
慢性疼痛被定义为持续或反复出现超过3至6个月的疼痛，常在最初引起疼痛的损伤或疾病愈合后长期存在。由于尚无可测量疼痛的设备，慢性疼痛评估的“金标准”仍是自我报告与通过生物心理社会访谈进行的临床评估。一种测量疼痛的设备不仅对临床评估有用，还可能作为生物反馈设备从而减轻疼痛。本文提出一种端到端的深度学习框架用于慢性疼痛评分评估。我们的深度学习框架将长时间程数据样本分割为较短序列，并使用共识预测(Consensus Prediction)对结果进行分类。我们在两个慢性疼痛评分数据集上评估了框架性能，这些数据集采集自我们开发的两代原型疼痛计，旨在帮助慢性疼痛受试者更好地理解其健康状况。
引用
@article{arxiv.2009.12202,
title = {How Much Does It Hurt: A Deep Learning Framework for Chronic Pain Score Assessment},
author = {Yun Zhao and Franklin Ly and Qinghang Hong and Zhuowei Cheng and Tyler Santander and Henry T. Yang and Paul K. Hansma and Linda Petzold},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12202},
year = {2020}
}
备注
ICDM 2020 workshop (DMBIH)