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J-GLOBAL ID：202202281081328424   整理番号：22A0396264

機械学習による電気皮膚活動とビデオデータ融合を用いた小児における自動疼痛評価【JST・京大機械翻訳】

Automated Pain Assessment in Children Using Electrodermal Activity and Video Data Fusion via Machine Learning

著者 (10件)： Susam Busra (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA) ,  Riek Nathan (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Pittsburgh, USA) ,  Akcakaya Murat (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Pittsburgh, USA) ,  Xu Xiaojing (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, USA) ,  de Sa Virginia (Department of Cognitive Science, Halicioglu Data Science Institute, University of California San Diego, USA) ,  Nezamfar Hooman (Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University, USA) ,  Diaz Damaris (Department of Pediatrics, University of California San Diego, USA) ,  Craig Kenneth (Department of Psychology, University of British Columbia, Canada) ,  Goodwin Matthew (Department of Health Sciences, Northeastern University, USA) ,  Huang Jeannie (Division of Gastroenterology, Rady Children’s Hospital and Department of Pediatrics, University of California, USA)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 69  号： 1  ページ： 422-431  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:小児の疼痛評価は,疼痛の主観的経験が観察可能な行動,不随意と意図の両方を通して推論を必要とするので,臨床医と研究者に挑戦する。提案手法は,客観的な疼痛評価尺度を開発するために,ビデオ顔表情との電極活動(EDA)記録を融合することにより,主観的自己報告ベースの方法を補う。このようなアプローチは,非言語性疼痛評価を必要とする正確な自己疼痛報告を提供できない小児の疼痛を評価するために特に重要である。腹腔鏡下虫垂切除術後の術後回復の子供から記録されたデータを用いて著者らのアプローチの性能を示した。回復による術後の疼痛の子供の自己報告の予測因子として,EDAとビデオ表情データの有用性を別々に検討し,組み合わせた。所見は,EDAと表情データが,独立して,機会感度と特異性を上回るが,臨床的に有意な痛み対臨床的に有意な痛みを分類するための融合は,100%の感度と81.82%の特異性で,90.91%の精度を生じる,相当な改善を達成したことを示す。多モード測定は,複雑な疼痛応答の異なる特徴で資本化している。したがって,本論文は,EDAとビデオ顔表情データのための新しい特徴選択法としての加重最尤法アルゴリズムの有用性と,小児における臨床的に有意な疼痛から臨床的に有意な疼痛を識別できる正確で客観的な自動分類アルゴリズムの両方を示す。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  言語 ,  最尤法 ,  特徴選択 ,  *録画装置 ,  子供 ,  *疼痛 ,  表情 ,  多モード ,  *疼痛測定 ,  *機械学習 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  予測因子 ,  顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  骨格系  (EJ10030R) ,  生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  皮膚 ,  活動 ,  ビデオ ,  データ融合 ,  小児 ,  疼痛評価