Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

Diagrammes multi-représentations pour la reconnaissance de la douleur : intégration de divers signaux d'activité électrodermique dans une seule image

Created by
  • Haebom

Auteur

Stefanos Gkikas, Ioannis Kyprakis, Manolis Tsiknakis

Contour

Cet article vise à développer un système d'évaluation de la douleur basé sur l'IA, proposant spécifiquement un pipeline d'évaluation de la douleur utilisant des signaux d'activité électrodermale (AED). Nous présentons une méthode permettant de générer diverses représentations de signaux AED, de les intégrer et de les visualiser pour analyse. Des expériences avec diverses techniques de prétraitement et de filtrage, ainsi que des combinaisons de représentations, démontrent que notre approche proposée surpasse, voire surpasse, les méthodes de fusion existantes. Cette approche constitue une nouvelle approche pour une évaluation objective et précise de la douleur et pourrait contribuer au développement de systèmes automatisés d'évaluation de la douleur utilisant divers signaux physiologiques. Cette recherche a été soumise au concours AI4PAIN (Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment).

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
L’utilité de l’évaluation de la douleur à l’aide de signaux d’activité électrodermale (EDA) a été démontrée.
◦
Nous présentons une nouvelle approche d’évaluation de la douleur utilisant une visualisation intégrée multi-représentationnelle.
◦
Nous avons développé un nouvel algorithme qui démontre des performances supérieures ou équivalentes par rapport aux méthodes de fusion existantes.
◦
Il peut contribuer au développement d’un système automatisé d’évaluation objective et précise de la douleur.
•
Limitations:
◦
ÉTant donné que l’évaluation a été réalisée en utilisant uniquement des signaux EDA, des études de fusion multimodales avec d’autres signaux physiologiques sont nécessaires.
◦
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur des ensembles de données plus larges et sur différents types de douleur pour augmenter la généralisabilité de l’étude.
◦
Une validation clinique supplémentaire de la méthode proposée est nécessaire.
👍
Made with Slashpage