面向婴儿的基于机器的多模态疼痛评估工具：综述
计算机视觉与模式识别
2019-01-17 v3
摘要
床旁护理人员通过观察特定的行为和生理疼痛体征，以固定的时间间隔评估婴儿的疼痛。这一标准存在两个主要局限性。第一个局限性是疼痛的间歇性评估，这可能导致在婴儿无人看护时遗漏疼痛。其次，它具有不一致性，因为它依赖于观察者的主观判断，且因观察者而异。间歇性和不一致的评估可能导致不当治疗，进而造成严重的长期后果。为了缓解这些局限性，可以通过一个持续监测婴儿并提供定量且一致的疼痛评估的自动化系统来增强当前的标准。目前已引入几种基于行为或生理疼痛指标分析的自动化方法来自动评估婴儿疼痛。本文全面综述了用于分析婴儿疼痛的自动化方法（即特征提取方法）以及自动疼痛识别的最新进展。此外，还回顾了可供研究界使用的数据库，并讨论了自动化疼痛评估的当前局限性。
引用
@article{arxiv.1607.00331,
title = {Machine-based Multimodal Pain Assessment Tool for Infants: A Review},
author = {Ghada Zamzmi and Dmitry Goldgof and Rangachar Kasturi and Yu Sun and Terri Ashmeade},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.00331},
year = {2019}
}