基于生理信号的个性化疼痛识别多任务神经网络
计算机与社会
2017-09-06 v2 机器学习
神经元与认知
摘要
疼痛是一种复杂且主观的体验，带来诸多测量挑战。虽然患者的自我报告被视为疼痛评估的金标准，但当患者无法口头交流疼痛强度或缺乏正常心智能力时，该方法失效。本文提出一种基于生理信号的疼痛强度测量方法。具体而言，我们实现了一种基于神经网络的多任务学习方法，该方法在利用全体人群数据的同时考量个体在疼痛反应上的差异。我们在包含对伤害性疼痛的多模态生理反应的数据集上测试了该方法。
引用
@article{arxiv.1708.08755,
title = {Multi-task Neural Networks for Personalized Pain Recognition from Physiological Signals},
author = {Daniel Lopez-Martinez and Rosalind Picard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.08755},
year = {2017}
}
备注
2017 Seventh International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW), 1st Workshop on Tools and Algorithms for Mental Health and Wellbeing, Pain, and Distress (MHWPD)