Name: אותות ומשולבות לניתוח כאב תגובות לגירויים תרמי וחשמל (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-04-05T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 16 s
Description: חקור שיטה רב-מודלית לניתוח כאב באמצעות גירויים תרמיים וחשמליים. הטכניקה מאפשרת רישום סינכרוני של אותות פיזיולוגיים, אודיו ווידאו לניהול כאב יעיל יותר.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

המחברים רוצה להודות Verena פרידריך, מריה Velana, סנדרה Gebhardt, רומי Bärwaldt ו- Daucher טינה על עזרתם יקר בביצוע המחקר. בנוסף, תודה מיוחדת יוצא אל ד ר סטפני Rukavina לתמיכה המדעי שלה. מחקר זה היה חלק DFG/TR233/12 (http://www.dfg.de/) "לקידום, שיטתית אימות של אוטומטית כאב זיהוי מערכת on בסיס של פנים ביטוי, והוראה פסיכוביולוגי פרמטרים של" פרוייקט במימון המחקר הגרמני קרן.

<ol><li>Hawker, G. A., Mian, S., Kendzerska, T., French, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measures+of+adult+pain%3A+Visual+analog+scale+for+pain+%28vas+pain%29%2C+numeric+rating+scale+for+pain+%28nrs+pain%29%2C+mcgill+pain+questionnaire+%28mpq%29%2C+short%E2%80%90form+mcgill+pain+questionnaire+%28sf%E2%80%90mpq%29%2C+chronic+pain+grade+scale+%28cpgs%29%2C+short+form%E2%80%9036+bodily+pain+scale+%28sf%E2%80%9036+bps%29%2C+and+measure+of+intermittent+and+constant+osteoarthritis+pain+%28icoap%29%5BTitle%5D)+AND+%22Arthritis+Care+%26+Research%22%5BJournal%5D)">Measures of adult pain: Visual analog scale for pain (vas pain), numeric rating scale for pain (nrs pain), mcgill pain questionnaire (mpq), short‐form mcgill pain questionnaire (sf‐mpq), chronic pain grade scale (cpgs), short form‐36 bodily pain scale (sf‐36 bps), and measure of intermittent and constant osteoarthritis pain (icoap).</a> Arthritis Care & Research. 63 (11), 240-252 (2011).</li>
<li>Kehlet, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acute+pain+control+and+accelerated+postoperative+surgical+recovery%5BTitle%5D)+AND+%22Surgical+Clinics%22%5BJournal%5D)">Acute pain control and accelerated postoperative surgical recovery.</a> Surgical Clinics. 79, 431-443 (1999).</li>
<li>McQuay, H., Moore, A., Justins, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Treating+acute+pain+in+hospital%5BTitle%5D)+AND+%22British+Medical+Journal%22%5BJournal%5D)">Treating acute pain in hospital.</a> British Medical Journal. 314 (7093), 1531-1535 (1997).</li>
<li>Brahnam, S., Chuang, C. F., Shih, F. Y., Slack, M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SVM+classification+of+neonatal+facial+images+of+pain.+Fuzzy+Logic+and+Applications+%28revised+selected+papers+from+the+6th+International+Workshop%2C+WILF+2005%2C+Crema%2C+Italy%2C+September+15-17%2C+2005%29%5BTitle%5D)+AND+%22Lecture+Notes+in+Computer+Science%22%5BJournal%5D)">SVM classification of neonatal facial images of pain. Fuzzy Logic and Applications (revised selected papers from the 6th International Workshop, WILF 2005, Crema, Italy, September 15-17, 2005).</a> Lecture Notes in Computer Science. 3849, 121-128 (2005).</li>
<li>Basler, H. D., Bloem, R., Casser, H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ein+strukturiertes+Schmerzinterview+f%C3%BCr+geriatrische+Patienten%5BTitle%5D)+AND+%22Schmerz%22%5BJournal%5D)">Ein strukturiertes Schmerzinterview für geriatrische Patienten.</a> Schmerz. 15, 164-171 (2001).</li>
<li>Zwakhalen, S. M. G., Hamers, J. P. H., Abu-Saad, H. H., Berger, M. P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pain+in+elderly+people+with+severe+dementia%3A+a+systematic+review+of+behavioural+pain+assessment+tools%5BTitle%5D)+AND+%22BioMed+Central+Geriatrics%22%5BJournal%5D)">Pain in elderly people with severe dementia: a systematic review of behavioural pain assessment tools.</a> BioMed Central Geriatrics. 6 (3), (2006).</li>
<li>Herr, K., Bjoro, K., Decker, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tools+for+assessment+of+pain+in+nonverbal+older+adults+with+dementia%3A+a+state-of-the-science+review%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Pain+and+Symptom+Manage%22%5BJournal%5D)">Tools for assessment of pain in nonverbal older adults with dementia: a state-of-the-science review.</a> Journal of Pain and Symptom Manage. 31 (2), 170-192 (2006).</li>
<li>Handel, E., Gnass, I. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHandel%2C+E+%22Praxishandbuch+ZOPA+%3A+Schmerzeinsch%C3%A4tzung+bei+Patienten+mit+kognitiven+und%2Foder+Bewusstseinsbeeintr%C3%A4chtigungen%22">Praxishandbuch ZOPA : Schmerzeinschätzung bei Patienten mit kognitiven und/oder Bewusstseinsbeeinträchtigungen</a>. , Huber. Bern. (2010).</li>
<li>Abbey, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Abbey+pain+scale%3A+a+1-minute+numerical+indicator+for+people+with+end-stage+dementia%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+Of+Palliative+Nursing%22%5BJournal%5D)">The Abbey pain scale: a 1-minute numerical indicator for people with end-stage dementia.</a> International Journal Of Palliative Nursing. 10 (1), 6-13 (2004).</li>
<li>Gruss, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pain+intensity+recognition+rates+via+biopotential+feature+patterns+with+support+vector+machines%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Pain intensity recognition rates via biopotential feature patterns with support vector machines.</a> PLoS ONE. 10, 1-14 (2015).</li>
<li>Walter, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+pain+quantification+using+autonomic+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22Psychology+%26+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Automatic pain quantification using autonomic parameters.</a> Psychology & Neuroscience. 7 (3), 363(2014).</li>
<li>Werner, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+pain+assessment+with+facial+activity+descriptors%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Affective+Computing%22%5BJournal%5D)">Automatic pain assessment with facial activity descriptors.</a> IEEE Transactions on Affective Computing. 8 (3), 286-299 (2017).</li>
<li>Thiam, P., Kessler, V., Walter, S., Palm, G., Schwenker, F. Audio-Visual Recognition of Pain Intensity. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aThiam%2C+P+%22IAPR+Workshop+on+Multimodal+Pattern+Recognition+of+Social+Signals+in+Human-Computer+Interaction%22">IAPR Workshop on Multimodal Pattern Recognition of Social Signals in Human-Computer Interaction</a>. , Springer. Cham. (2016).</li>
<li>Niese, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+Pain+Recognition+in+Post-Operative+Phases+Using+3D-based+Features+from+Video+and+Support+Vector+Machines%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Digital+Content+Technology+and+its+Applications%22%5BJournal%5D)">Towards Pain Recognition in Post-Operative Phases Using 3D-based Features from Video and Support Vector Machines.</a> International Journal of Digital Content Technology and its Applications. 3 (4), 21-33 (2009).</li>
<li>Hammal, Z., Kunz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pain+monitoring%3A+A+dynamic+and+context-sensitive+system%5BTitle%5D)+AND+%22Pattern+Recognition%22%5BJournal%5D)">Pain monitoring: A dynamic and context-sensitive system.</a> Pattern Recognition. 45 (4), 1265-1280 (2012).</li>
<li>Werner, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+pain+recognition+from+video+and+biomedical+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Pattern+Recognition+%28ICPR%29%2C+22nd+International+Conference+on+Pattern+Recognition%22%5BJournal%5D)">Automatic pain recognition from video and biomedical signals.</a> Pattern Recognition (ICPR), 22nd International Conference on Pattern Recognition. , 4582-4587 (2014).</li>
<li>Walter, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diagnostik+der+Schmerzintensit%C3%A4t%2C+basierend+auf+multimodalen+Signalen+und+maschinellen+Lernen%5BTitle%5D)+AND+%22Habilitationsschrift%22%5BJournal%5D)">Diagnostik der Schmerzintensität, basierend auf multimodalen Signalen und maschinellen Lernen.</a> Habilitationsschrift. , (2017).</li>
<li>Chu, Y., Zhao, X., Han, J., Su, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physiological+Signal-Based+Method+for+Measurement+of+Pain+Intensity%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+aneuroscience%22%5BJournal%5D)">Physiological Signal-Based Method for Measurement of Pain Intensity.</a> Frontiers in aneuroscience. 11, (2017).</li>
<li>Kächele, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multimodal+data+fusion+for+person-independent%2C+continuous+estimation+of+pain+intensity%5BTitle%5D)+AND+%22Engineering+Applications+of+Neural+Networks%22%5BJournal%5D)">Multimodal data fusion for person-independent, continuous estimation of pain intensity.</a> Engineering Applications of Neural Networks. , 275-285 (2015).</li>
<li>Walter, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+BioVid+Heat+Pain+Database+-+Data+for+the+advancement+and+systematic+validation+of+an+automated+pain+recognition+system%5BTitle%5D)+AND+%22Cybernetics+%28CYBCONF%29%2C+IEEE+International+Conference+on+Cybernetics%22%5BJournal%5D)">The BioVid Heat Pain Database - Data for the advancement and systematic validation of an automated pain recognition system.</a> Cybernetics (CYBCONF), IEEE International Conference on Cybernetics. , 128-131 (2013).</li>
<li>Velana, M., Walter, S., Gruss, S., Werner, P., Al-Hamadi, A. The SenseEmotion Database: A Multimodal Database for the Development and Systematic Validation of an Automatic Pain- and Emotion-Recognition System. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aVelana%2C+M+%22Multimodal+Pattern+Recognition+of+Social+Signals+in+Human-Computer-Interaction.+MPRSS+2016.+Lecture+Notes+in+Computer+Science%22">Multimodal Pattern Recognition of Social Signals in Human-Computer-Interaction. MPRSS 2016. Lecture Notes in Computer Science</a>. Schwenker, F., Scherer, S. , Springer. Cham. (2017).</li>
<li>Lautenbacher, S., Peters, J. H., Heesen, M., Scheel, J., Kunz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age+changes+in+pain+perception%3A+a+systematic-review+and+meta-analysis+of+age+effects+on+pain+and+tolerance+thresholds%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience+%26+Biobehavioral+Reviews%22%5BJournal%5D)">Age changes in pain perception: a systematic-review and meta-analysis of age effects on pain and tolerance thresholds.</a> Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 75, 104-113 (2017).</li>
<li>Kállai, I., Barke, A., Voss, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+experimenter+characteristics+on+pain+reports+in+women+and+men%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">The effects of experimenter characteristics on pain reports in women and men.</a> Pain. 112 (1), 142-147 (2004).</li>
<li>McCambridge, J., Witton, J., Elbourne, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+review+of+the+Hawthorne+effect%3A+New+concepts+are+needed+to+study+research+participation+effects%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">Systematic review of the Hawthorne effect: New concepts are needed to study research participation effects.</a> Journal of Clinical Epidemiology. 67 (3), 267-277 (2014).</li>
</ol>

המחברים אין לחשוף.

פרוטוקול הציג מתמקד ההתמחרות ניסיוני של תרמית (חום) וכאב חשמל תוך כדי הקלטה פיסיולוגי, חזותי, paralinguistic אותות. גישה חדשנית זו, שילוב של שני דגמים כאב עם גירויים שונים בעוצמות ומשכי שני גירויים שונים (phasic, טוניק), מציעה פרספקטיבה רחבה על דפוסי פסיכופיזיולוגיות ועל ביטויים של כאב. עם זאת, עבור המימוש של פרוטוקול זה מספר פעולות צריך להיחשב.
באופן כללי, אם עובד עם גירויים כאב חשוב להבטיח את שלומם של הנושאים. כל כאב גירויים צריך להיות מבוקר מאוד ואתה צריך להתבצע רק על ידי ניסויים מנוסה. יתר על כן, עבור הקלטה של איסוף נתונים אמין ואיכותי, החזקה נכונה של התקנים (אלקטרודות), תפקוד מושלם של התקני הקלטה, תקשורת חלקה בין מחשבים מומלץ מאוד. כל מקורות הפרעות צריך לחסל או לצמצם למינימום. כדי להבטיח עקביות בין המשתתפים, חשוב לספק מתוקננת הוראות ותנאים ניסיוניים שאינם משתנים.
הניסיון שלנו, מציאת משתתפים מתאימים בקריטריונים כל ולא מוכנים לקבל גירויים מכאיבים רבים, לוקח הרבה זמן, היא די מאתגר. בנוסף לכך, הגמול הכספי צריך להיות גבוה מספיק כדי למשוך נושאים למחקר. במיוחד אנשים בין 30 ל-50 שנים טובות קשה למצוא. ייתכן כי הניסוי הוא יותר מדי ארוך (ca. כארבע שעות, כולל ההגעה והעזיבה) ויש להם לקחת חצי יום חופש מהעבודה.
בגלל הבטיחות של המשתתפים הוא בראש סדר העדיפויות, כאב אינדוקציה ייתכן שתצטרך להיות מוגבלים. עקב מנחים, עוצמות הגירוי אינו יכול לחרוג ברמות מסוימות למניעת כוויות וחוסר הכרה מבחינת הכאב תרמי וחשמליים אינדוקציה, בהתאמה. ניתוק כללי של עוצמות עלול לגרום אפקט תקרה כמו כמה נושאים עשוי להגיע לגבולות בעוצמה לפני מרגישה כאב בלתי נסבל. במחקר זה, כ 42% (בהתחשב כיול תרמיות חלק 1 ו-2) של המשתתפים להגיע המכנסונים תרמי (ראה תוצאות נציג). כפי שהם לא הגיעו שלהם טולרנסים כאב "אמיתי", שלהם תגובות פיזיולוגיות לגירויים התרמי הגבוהה עשויים להתנהג באופן שונה בניגוד תגובות פיזיולוגיות של נושאים שהגיעו להם. אם כך, ערבוב שתי הקבוצות הללו יכלו להשפיע סיווג תוצאות זיהוי כאב.
נקודה חשובה לכתובת הוא שיטות כאב בניסוי זה. המשתתפים נחשפים רק לגירויים תרמי וכאב חשמל (בשל העובדה כי אלה הם מאוד לשליטה באווירה ניסיונית). לפיכך, אם בחינת דפוסי כאב לגבי איכות, הממצאים עשויים לא לתרגם באופנים כאב כגון לחץ, כאב כימי או הקרביים. השיקול אותו על transferability של תוצאות חל על המדגם במחקר. הפרוטוקול הוא מוגבל מבחינה אתית והבריאים. לדוגמה, הוא אינו כולל ילדים או אנשים קוגניטיבית ומילולי לקוי. יתרה מכך, במחקר שלנו השתתפו רק אנשים האירופית. גם כאן, התוצאות האנליטיות אולי חל על קבוצות אינו נחשב בניסוי זה.
מגבלה נוספת מענישים את אפקט הות'ורן24: הנושאים מודעים כי הם מתנהגים צולם/שנצפו במחקר. זה עשוי לשנות את התנהגותם.
לעומת מסדי נתונים קיימים של כאב, הפרוטוקול מספק יתרונות לניתוח דפוסי תגובה לכאב היא משלבת בתוכה שני דגמים כאב של שני קורסים זמן (phasic, טוניק): מלבד העוצמה והמשך של כאב, שהיא גם מחשיבה את האיכות של כאב. כמו כאב תרמי מתואר באופן שונה מאשר כאב חשמלי (למשל, שריפת לעומת שארפ), זה עשוי להשתנות גם התגובות כאב. אם כך, ממצאים אלה מציג יכול לקשר דפוס תגובה לכאב המקור הבסיסי של כאב. יתר על כן, המחקר הוא ומשולבות להרחיב את מגוון הזדמנויות החקירה כאב: העסקת אותות פסיכופיזיולוגיות 5, 2 פנים (לצד הקדמי) מצלמת אותות, גוף 1 תצוגת המצלמה אות, מצלמה תרמית 1 ו אות אודיו 1, הכאב עלול להיות מנותח, העריכו בצורה מדויקת יותר.
עבור חקירה מורכבים יותר של דפוסי תגובה לכאב, הרחבות עתידיות של שיטה זו צריכה לכלול biosignals יותר כגון אלקטרואנצפלוגרם (EEG), טמפרטורת הגוף, נשימה. זה יהיה גם היתרון הגדול להעסיק הכיפוף כמודל כאב נוסף. חוקרים מכוון זיהוי אוטומטי כאב באמצעות נתונים שנאספו עם פרוטוקול זה צריך בדיקות נוספות מבטיח מכונת למידה מודלים עם קבוצות שליטה קליניים.

כאב הוא תחושה אישית ומאוד לא נעים נתפס באופן שונה על ידי כולם. זה נמשך שניות עד חודשים והם עשויים להשתנות באיכות שלה (רטט, שארפ, צריבה, וכו '.). אם מטופלת כראוי, כאב השפעות פונקציות נפשי ופיזי של הגוף, מפחיתה את איכות החיים, נושאת את הסיכון להיות מחלה כרונית. בטיפול קליני, הערכה מדויקת של עוצמת הכאב ואיכות רלוונטי מאוד לספק כאב מוצלחת-ניהול-1,-2. תקן הזהב שיטות הערכת כאב, כגון אנלוגי חזותי מאזני (VAS), קנה המידה של דירוג מספרי (NRS) או את השאלון כאב מקגיל3, לסמוך על עצמי דוחות של חולים, לפיכך, העבודה היחידה מספיק עם קוגניטיבית ומילולי אנשים unimpaired. כתוצאה מכך, כל אלה הקימה שיטות חסרי תוקף ומהימנות כשמדובר neonates4, הוזה, מנומנם, מסומם, חולים מאוורר5, או אנשים הסובלים מדימנציה6,7. בנוסף או כחלופה לדווח עצמית קשקשים, פותחו שיטות למדוד כאב דרך התבוננות על ידי צוות מיומן (למשל, ציריך תצפית כאב הערכת8 או סולם כאב המנזר9) בשנים האחרונות. למרות זאת, כלים אפילו אלה סובלים מגבלות מהימנות, תוקף, כאשר בוחנים אפילו מיומן יכול להבטיח הערכה אובייקטיבית. יתר על כן, היישום הוא לעתים קרובות זמן רב מדי עבור צוות קליני בעת הערכת כאב צריך להיעשות על בסיס קבוע.
מספר צוותי המחקר התמקדו בפיתוח אוטומטיות כאב לזהות מערכות, אשר מאפשרים למדידת כאב על ידי אמצעים פיזיולוגיים, חזותי, ו/או אות paralinguistic מגדיר כמו גישות חדשות הערכת וניטור כאב ועוצמות שלה באופן אובייקטיבי. מחקרים קודמים מראים תוצאות מבטיחות גילוי, המבדילים כאב10,11,12,13,16,17,18 או כאב מפלה מן הרגשות הבסיסיים14,15 על סמך אחת של האות מגדיר10,11,12,13,14, 15 וכן גם על שילוב/פיוז'ן16,17,19 של ערכות. שיטות הנ ל באופן עצמאי כמעט להגיב לגירויים מלחיצים כגון כאב. השימוש בהם יש יתרון כי הם אינם דורשים היכולת של אדם לדווח את הכאב שלו. אנשים כאלה נהנים מאוד מערכת זיהוי כאב אובייקטיבי אשר משלבת שיטות כאלה. ערכות נתונים המורכב תגובות לכאב elicited לספק מידע יקר עבור ניתוח דפוסי כאב ופיתוח יישומים מעשיים גילוי וניטור כאב. בין היתר, יצר וולטר ואח20 "BioVid חום כאב מסד הנתונים", עם מודאלים מרובים מסד נתונים זמין בפומבי, מספק נתונים מ זמן קצר המושרה מכאיב חום גירויים ותגובות פסיכופיזיולוגיות וחזותית המתאימים. "המאגר SenseEmotion" של Velana et al.21 כולל biosignals, סרטוני וידאו ומידע paralinguistic של מתנדבים מושפע phasic חום וכאב לגירויים רגשיים.
בעוד מסדי נתונים אלה מתאימים היטב לבחינת תגובות הכאב, הם מתבססים בעיקר על מודל כאב מסוים אחד. עוד כאב שונה איכותו (כביכול בהתאם לדגם כאב), משכה, זה גם עשוי להשתנות שלה פיזיולוגיים, חזותי, paralinguistic מופיע. לפי מיטב הידע של המחברים, אין מחקרים עם מודאלים מרובים או מסדי נתונים קיימות לשלב מודלים כאב שניים או יותר, משתנים כאב גירויים בעוצמת ומשך כדי לזהות דפוסים כאב אלא גם להבחין בין כאב איכויות.
מאמר זה מספק פרוטוקול על איך לערוך ניסוי פסיכופיזיולוגיות מורכבים שמעודדים הכאב ותגובות פיזיולוגיות במקביל להקליט (למשל, אק ג, EMG של הטרפז Musculus מקמט supercilii, zygomaticus מרכזי, SCL) וידאו (למשל, הבעות פנים, מחוות גוף, טמפרטורת עור הפנים) ואת נתוני שמע. המשתתפים מומרץ עם קצר (phasic), לאורך זמן רב יותר (טוניק) חום, כאב חשמלי גירויים שונים בעוצמתם. שלב כיול לפני הניסוי קביעת סף הכאב עבור כל נושא בנפרד.
מטרת המחקר הינה על איסוף נתונים עם מודאלים מרובים עבור חוקרים כאב (תבניות) לגבי עוצמת, איכות ואורך באמצעות שיטות סטטיסטיות, מכונת למידה אלגוריתמים, וכו '. בנוסף, הנתונים שנאספו כבר מתוכנן להתפרסם למטרות מחקר אקדמי תחת השם "X-המרח (Experimentally אניnduced Thermal ו- Electrical) כאב מסד נתונים". זה עשוי להרחיב את מסדי הנתונים הקיימים, כגון BioVid חום וכאב SenseEmotion20,21, ותורמים נוספים פיתוח, שיפור, ו/או הערכה של מערכות זיהוי אוטומטי כאב בעניינים של התוקף, אמינות, זיהוי בזמן אמת.
שאר העיתון מאורגן באופן הבא. הפרוטוקול מתאר כיצד לבצע את המחקר ההתמחרות כאב צעד אחר צעד. לאחר מכן, התוצאות נציג להציג את תוצאת הניסוי. לבסוף, הדיון מכסה שלבים קריטיים, מגבלות ויתרונות של המחקר ואחריו הצעות עבור הרחבות עתידיות.

<table><tbody><tr><td>PATHWAY דגם ATS</td><td>Medoc בע"מ, רמת ישי, ישראל</td><td></td><td>ממריץ תרמי</td></tr><tr><td>30 מ"מ x 30 מ"מ ATS Thermode</td><td>Medoc בע"מ, רמת ישי, ישראל</td><td></td><td>Thermode</td></tr><tr><td>PATHWAY Software ארבל 6.3.7.22.1</td><td>Medoc בע"מ, רמת ישי, ישראל</td><td></td><td>תוכנת ממריץ תרמי</td></tr><tr><td>Digitimer DS7A Current Stimulator</td><td>Digitimer Ltd., הרטפורדשייר, בריטניה</td><td></td><td>ממריץ חשמלי</td></tr><tr><td>Inquisit תוכנת 5</td><td>אלפיות השנייה, סיאטל, וושינגטון, ארה"ב</td><td></td><td>תוכנה להפעלת גירויים חשמליים</td></tr><tr><td>ממיר אנלוגי לדיגיטלי</td><td>Wissenschaftliche Werkstatt Elektronik, אוניברסיטת אולם, אולם, גרמניה</td><td>בנויה</td><td></td>בהתאמה אישית</tr><tr><td>BIOPAC MP150 System</td><td>BIOPAC Systems, Inc., Goleta, CA, ארה"ב</td><td></td><td>חומרת הקלטת אותות ביולוגיים</td></tr><tr><td>AcqKnowledge תוכנה 4.1.1</td><td>BIOPAC Systems, Inc., גולטה, קליפורניה, ארה"ב</td><td></td><td>תוכנת הקלטת אותות ביולוגיים</td></tr><tr><td>NTG-2 מיקרופון מעבה כיווני כפול מופעל</td><td>R&Oslash;DE מיקרופונים, Silverwater, אוסטרליה</td><td></td><td>מיקרופון הקלטת אודיו</td></tr><tr><td>Kinect v2</td><td>מיקרוסופט, רדמונד, וושינגטון, ארה"ב</td><td></td><td>מצלמת Body View AV</td></tr><tr><td>Pike F-145C</td><td>Allied Vision Technologies GmbH, Stadtroda, גרמניה</td><td></td><td>מצלמת פנים (מבט חזיתי)</td></tr><tr><td>AV Prosilica GT 1600C</td><td>Allied Vision Technologies GmbH, Stadtroda, גרמניה</td><td></td><td>מצלמת פנים (מבט מהצד)</td></tr><tr><td>PIR uc 180 מצלמה תרמית</td><td>InfraTec GmbH, דרזדן, גרמניה</td><td></td> חומרת סנכרון <td>מצלמות פנים</td></tr><tr><td>תרמיות</td><td>Werkstatt, IIKT, אוניברסיטת מגדבורג, מגדבורג, גרמניה</td><td>נבנה</td> <td>בהתאמה אישיתהפעלת חומרה של מצלמות, אות טריגר מוקלט על ידי BIOPAC</td></tr><tr><td>ותוכנת ההקלטה והסנכרון</td> של Audacity <td>פיליפ ורנר, טכנולוגיית מידע עצבי, אוניברסיטת מגדבורג, מגדבורג, גרמניה</td><td>תוכנה מותאמת אישית</td><td>הקלטה בזמן אמת, קידוד וידאו לא מקוון וסנכרון לא מקוון</td></tr><tr><td>Examination Couch</td><td>ClinicalCare GmbH, ברמן, גרמניה</td><td></td><td></td></tr><tr><td>אלקטרודות Ag-AgCl EL254 / EL254S (לשימוש חוזר, קוטר הקלטה של 4 מ"מ)BIOPAC</td> <td>Systems, Inc., Goleta, CA, ארה"ב</td><td></td><td>משמש להקלטת EMG M. corrugator ו-M. zygomaticus</em</td></tr><tr><td>>Ag-AgCl אלקטרודות BlueSensor P (חד פעמי, גודל מגע עור: קוטר 34 מ"מ, שטח מדידה 154 מ"מ2)Ambu</td> <td>GmbH, באד נאוהיים, גרמניה</td><td></td><td>נהג להקליט אק"ג ו-EMG M. trapezius. משמש גם לגירוי חשמלי</td></tr><tr><td>Audacity 2.1.2</td><td>Dominic Mazzoni (Audacity)</td><td></td> <td>תוכנת הקלטת אודיו</td></tr><tr><td>חבילת ג'ל</td><td>קר C+V Pharma Depot GmbH, Versmold, גרמניה</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Panthenol 50mg/g</td><td>ratiopharm GmbH, Ulm, גרמניה</td><td></td><td>משחה</td></tr><tr><td>פרופילי בוגר</td><td>פריט Industrietechnik GmbH, Solingen, גרמניה</td><td></td><td>משמש להתקנת כל המצלמות ו מיקרופון</td></tr><tr><td>אלקטרודה ג'ל GEL1</td><td>BIOPAC Systems, Inc., גולטה, קליפורניה, ארה"ב</td><td></td><td></td></tr><tr><td>ELPREP ג'ל הכנת עור</td><td>BIOPAC Systems, Inc., גולטה, קליפורניה, ארה"ב</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

אותות ומשולבות לניתוח כאב תגובות לגירויים תרמי וחשמל

Multi-Modal Signals for Analyzing Pain Responses to Thermal and Electrical Stimuli

ההערכה של כאב מסתמך בעיקר על שיטות לחייב אדם לתקשר. עם זאת, עבור אנשים עם לקויות קוגניטיביות ומילולית, שיטות קיימות אינן מספיקות כשהם חסרים תקפות ואמינות. להתקרב בעיה זו, מחקרים אחרונים מתמקדת הערכה אובייקטיבית כאב בהנחייתם של הפרמטרים של תגובות נגזר פיזיולוגיה, אותות וידאו ושמע. לפתח מערכות זיהוי אמין כאב אוטומטיות, נעשו מאמצים ליצירת מסדי נתונים עם מודאלים מרובים על מנת לנתח את הכאב, לזהות דפוסי הכאב תקף. בעוד התוצאות מבטיחות, הם מתמקדים רק כאב מפלה או בעוצמות הכאב לעומת ללא כאב. על מנת לקדם את זה, המחקר גם לשקול את האיכות ואת משך הזמן של כאב כפי שהם מספקים מידע חשוב נוסף לניהול כאב מתקדמים יותר. כהשלמה מסדי נתונים קיימים וניתוח של כאב לגבי איכות ואורך, מאמר זה מציע ניסוי פסיכופיזיולוגיות כדי להפיק, למדוד, ולאסוף תגובות הכאב תקף. המשתתפים נחשפים לגירויים כואבים שונות של אינטנסיביות (נמוך, בינוני וגבוה), משך (5 s / 1 דקות), ומודאליות (חום / חשמלי כאב) תוך אודיו, וידאו (למשל, הבעות פנים, מחוות גוף, עור הפנים טמפרטורה), ופיזיולוגיים אותות (למשל, רל [א], העור רמת מוליכות [SCL], פנים אלקטרומיוגרפיה [EMG] ו- EMG של מסיה הטרפז) נרשמות. המחקר מורכב שלב כיול כדי לקבוע הטווח של נושא כאב בודדים (מתוך כאב נמוך עד בלתי נסבלת) שלב גירוי מכאבים אילו גירויים, בהתאם הטווח מכויל, מוחלים. נתונים המתקבלים עשויים לאפשר זיקוק, שיפור, והערכת מערכות זיהוי אוטומטי במונחים של הערכה אובייקטיבית כאב. להמשך פיתוח של מערכות כאלה וכדי לחקור תגובות הכאב ביתר פירוט, כאב נוסף שיטות כגון לחץ, כאב כימי, או קר צריכים להיכלל מחקרים עתידיים. נתוני ההקלטות של המחקר הזה ישוחרר כ "X-המרח כאב מסד הנתונים".

כאב נתפסת באופן שונה על ידי כל אדם, עשוי לבטא עצמו diversely הבעות פנים, paralinguistic ו/או אותות פיזיולוגיים. העיצוב של מחקר זה מתאים לנתח את התגובות כאב בדרכים רבות לגבי מטרות המשמשת כבסיס. נתונים המתקבלים עשוי לאפשר מענה לשאלות מחקר נוספות, כגון: האם יש כאב מסוים דפוסי תגובה? האם הם שונים לגבי כאב דגם ומשך
סך של נושאים 134 השתתפו בניסוי שלנו. היחס מין היה 50/50. חילקנו אותם בקבוצות הגיל הבאות: 1) 18-29 שנים (N = 49, 26, 23 גברים), 2) 30-39 שנים (N = 45, 22, 23 גברים), 3) 40-50 שנה (N = 40, 19, 21 גברים). הגיל הממוצע של כל הנושאים היה 31.4 (SD = 9.7), של כל האנשים = 33.4 (SD = 9.3) של כל הנשים = 32.9 (SD = 10.2) שנים. המחקר נערך ב בחוג לפסיכולוגיה רפואית של האוניברסיטה ההיסטורית אולם, גרמניה.
התוצאה העיקרית של פרוטוקול זה הוא ערכת נתונים של אותות שמע ווידיאו ועושה פסיכופיזיולוגיות המשקף התגובות של הנושאים לגירויים כאב. טבלה 1 מספק סקירה כללית על התכונות הטכניות של האותות מוקלט על המספרים של גירויים כאב המושרה במחקר.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td colspan="5">תכונות טכניות</td>
		</tr>
<tr>
<td>אות:</td>
			<td colspan="2">קצב הדגימה:</td>
			<td colspan="2">תכונות:</td>
		</tr>
<tr>
<td>אודיו</td>
			<td colspan="2">44100הרץ</td>
			<td colspan="2">מונו, MP3 320 kbps</td>
		</tr>
<tr>
<td>מצלמה 1 (פנים, תצוגה חזיתית)</td>
			<td colspan="2">25 הרץ</td>
			<td colspan="2">צבע וידאו: רזולוציה 1384 x 1032. HEVC מקודד עם libx265 (CRF 16, מוגדרות מראש בינוני)</td>
		</tr>
<tr>
<td>מצלמה 2 (פנים, מבט צד)</td>
			<td colspan="2">25 הרץ</td>
			<td colspan="2">צבע וידאו: רזולוציה 1620 x 840, HEVC מקודד עם libx265 (CRF 16, מוגדרות מראש בינוני)</td>
		</tr>
<tr>
<td>גוף המצלמה</td>
			<td colspan="2">ca. הרץ 30</td>
			<td colspan="2">צבע וידאו: רזולוציה 1500 x 600, HEVC מקודד עם libx265 (CRF 16, מוגדרות מראש בינוני); עומק וידאו: רזולוציה 500 x 200, קידוד lossless</td>
		</tr>
<tr>
<td>מצלמות תרמיות</td>
			<td colspan="2">ca. הרץ 120.8</td>
			<td colspan="2">טמפרטורת פני השטח וידאו: רזולוציה 120 x 160, גווני אפור מקודד MPEG-4-AVC עם libx264 (CRF 0, veryfast מראש), טווח טמפרטורות מקודד 26.5-52.0 ° C (שלבים של 0.1)</td>
		</tr>
<tr>
<td>אק ג</td>
			<td colspan="2">1000 הרץ</td>
			<td colspan="2">חומרה מסונן דרך BioPac: 35 Hz LP, הרץ 0.5 HP, מסנן חריץ 50 הרץ</td>
		</tr>
<tr>
<td>SCL</td>
			<td colspan="2">1000 הרץ</td>
			<td colspan="2">חומרה מסונן דרך BioPac: 10 הרץ LP, אין HP, לא מסנן חריץ</td>
		</tr>
<tr>
<td>מ EMG הטרפז</td>
			<td colspan="2">1000 הרץ</td>
			<td colspan="2">חומרה מסונן דרך BioPac: 500 הרץ LP, 10 הרץ HP, לא מסנן חריץ</td>
		</tr>
<tr>
<td>מ EMG מקמט supercilii</td>
			<td colspan="2">1000 הרץ</td>
			<td colspan="2">חומרה מסונן דרך BioPac: 500 הרץ LP, 10 הרץ HP, לא מסנן חריץ</td>
		</tr>
<tr>
<td>מ EMG zygomaticus הגדולות</td>
			<td colspan="2">1000 הרץ</td>
			<td colspan="2">חומרה מסונן דרך BioPac: 500 הרץ LP, 10 הרץ HP, לא מסנן חריץ</td>
		</tr>
<tr>
<td>גירויים</td>
			<td colspan="2">תרמית</td>
			<td colspan="2">חשמל</td>
		</tr>
<tr>
<td>נושאים:</td>
			<td>גירויים phasic (5 s):</td>
			<td>גירויים טוניק (60 s):</td>
			<td>גירויים phasic (5 s):</td>
			<td>גירויים טוניק (60 s):</td>
		</tr>
<tr>
<td>לכל נושא</td>
			<td>90 (30 לכל עוצמת)</td>
			<td>3 (1 לכל עוצמת)</td>
			<td>90 (30 לכל עוצמת)</td>
			<td>3 (1 לכל עוצמת)</td>
		</tr>
<tr>
<td>כל (N = 134)</td>
			<td>12060 (4020 לכל עוצמת)</td>
			<td>402 (134 לכל עוצמת)</td>
			<td>12060 (4020 לכל עוצמת)</td>
			<td>402 (134 לכל עוצמת)</td>
		</tr>
<tr>
<td>גברים (n = 67)</td>
			<td>6030 (2010 לכל עוצמת)</td>
			<td>201 (67 לכל עוצמת)</td>
			<td>6030 (2010 לכל עוצמת)</td>
			<td>201 (67 לכל עוצמת)</td>
		</tr>
<tr>
<td>נשים (n = 67)</td>
			<td>6030 (2010 לכל עוצמת)</td>
			<td>201 (67 לכל עוצמת)</td>
			<td>6030 (2010 לכל עוצמת)</td>
			<td>201 (67 לכל עוצמת)</td>
		</tr>
</tbody></table>טבלה 1: תכונות טכניות ומספר המושרה גירויים. העליונות חצי (תכונות טכניות) מראה שיעורי דגימה והתכונות של האותות ספציפיים. התחתונה (גירויים) חצי מראה המספרים המסוימים מושרה (תרמי/חשמל) כאב גירויים נושא אחד, על כל הנושאים ועל לכל מין. (MP3 = העברת תמונה מומחים קבוצה Layer-3 אודיו, kbps = kilobits לשנייה, HEVC = גבוה יעילות וידאו וקידוד, crf לניסויים קליניים = גורם קצב קבוע, MPEG-4-AVC = ראינוע מומחים קבוצה שכבה-4 וידאו מתקדם וידאו וקידוד, הרץ = הרץ, ° C = מעלות צלזיוס, s = שניות. אק ג = רל, SCL = רמת מוליכות העור, EMG אלקטרומיוגרפיה, LP = = מסנן נמוך לעבור, HP = מסנן לעבור גבוהה, מ = Musculus).
תוצאה משנית לגבי השלב כיול של המחקר מוצגת בטבלה מס ' 2. זה מציגה את הטמפרטורות גירוי רשע זרמי בעוצמות הכאב 1 ו- 3 (כפי שמחושבת בשלב 5.11 לפרוטוקול) עבור כל הנושאים, בנוסף את קבוצת המשנה זכר ונקבה.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>גירויים</td>
			<td colspan="4">תרמי [ב- ° C] אומר (SD)</td>
			<td colspan="4">חשמל [במרטיניק] אומר (SD)</td>
		</tr>
<tr>
<td>נושאים</td>
			<td>pH1</td>
			<td>pH3</td>
			<td>ה1</td>
			<td>tH3</td>
			<td>pE1</td>
			<td>pE3</td>
			<td>טה1</td>
			<td>טה3</td>
		</tr>
<tr>
<td>כל (N = 134)</td>
			<td>44.03 (2.25)</td>
			<td>49.17 (1.20)</td>
			<td>42.50 (2.14)</td>
			<td>47.76 (1.02)</td>
			<td>1.63 (0.94)</td>
			<td>5.64 (2.72)</td>
			<td>1.69 (1.12)</td>
			<td>5.70 (2.59)</td>
		</tr>
<tr>
<td>גברים (n = 67)</td>
			<td>44.56 (2.18)</td>
			<td>49.48 (0.89)</td>
			<td>43.11 (1.98)</td>
			<td>47.93 (1.04)</td>
			<td>1.94 (1.01)</td>
			<td>6.83 (3.02)</td>
			<td>1.96 (1.16)</td>
			<td>6.90 (2.72)</td>
		</tr>
<tr>
<td>נשים (n = 67)</td>
			<td>43.51 (2.74)</td>
			<td>48.87 (1.39)</td>
			<td>41.89 (2.14)</td>
			<td>47.59 (0.98)</td>
			<td>1.32 (0.75)</td>
			<td>4.45 (1.70)</td>
			<td>1.43 (1.01)</td>
			<td>4.51 (1.80)</td>
		</tr>
</tbody></table>בטבלה 2: גירוי טמפרטורות ואת זרמי בעוצמות הכאב 1 ו- 3- (pH1, pH3 = חום phasic כאב בעוצמה 1, 3; ה1, tH3 = טוניקה חום כאב בעוצמה 1, 3; pE1, pE3 = phasic כאב חשמלי בעוצמה 1, 3; טה1, טה3 = כאב חשמלי טוניק בעוצמה 1, 3; ° C = מעלות צלזיוס; אמא = מילי אמפר, SD = סטיית תקן).
אם כל השלבים של הפרוטוקול נערכים בקפידה, אין בעיות טכניות להתרחש (במונחים של מחשב או הקלטה מתקן קריסות, וכו '), תוצאות מוצלחות עשוי להיראות דומה כפי שהיא מתוארת באיור 4. כל הסימנים הם באיכות גבוהה, אינם מושפעים מקורות חיצוניים של הפרעות. המשתתף הוא בבירור בציור כל מצלמה.
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59057/59057fig4.jpg"> איור 4 : נתונים לדוגמה ניסוי יירוט מוצלח. האיור מתאר אותות שהוקלט כמה שניות לפני, במהלך ואחרי גירוי של כאבים עזים. כל הסימנים הם בלי פילטר, מסונכרן עם הזמן. למען הבהירות רק נציג צילומי מסך של אותות וידאו מוצגים כאן. (EMG אלקטרומיוגרפיה, SCL = = רמת מוליכות העור, אק ג רל, M=. = Musculus, s = שניות). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59057/59057fig4large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
עם זאת, אירועים בלתי צפויים עלולים לגרום הנתונים מרעישים או פגום. מלבד המחשב או הקלטה מתקן קריסות, בא-off של אלקטרודות (במיוחד לשימוש חוזר אלקטרודות עם קוטר קטן אשר מצורפות על-ידי קולרים דבק דו-צדדי) בעיקר מוביל אותות לא שמיש. כדוגמה עבור ערכת נתונים תת אופטימלית, איור 5 מראה את הרגע שבו אלקטרודה EMG יורד מעבד את האות המתאימה חסר תועלת.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59057/59057fig5.jpg"> איור 5 : נתונים לדוגמה ניסוי תת אופטימלית. העיגול האדום מציין שהזמן באחד האלקטרודות EMG (מ zygomaticus הגדולות) נפל הלחי של הנושא. זה היה בגלל זיעה או ראש התנועה. מרגע זה ואילך, אבד האות. (EMG אלקטרומיוגרפיה, SCL = = רמת מוליכות העור, אק ג רל, M=. = Musculus, s = שניות). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59057/59057fig5large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
עקב מנחים, עוצמות המרבי של גירויים תרמי וחשמליים היה צריך להיות מוגבל. לגבי שליטה כיול תרמי חלק (ראה קובץ משלים), 37 נושאים (31, גברים 6) הגיעו החיתוך נתון של 50.5 מעלות צלזיוס (יחס = 37/134 = 27.61%). לגבי כיול תרמיות חלק 1, 60 משתתפים (39, גברים 21) הגיעו החיתוך של 50.0 ° C (יחס = 60/134 = 44.78%) לגבי חלק 2, 57 נפשות (37 גברים, 20 נשים) הגיע החיתוך של 49.5 מעלות צלזיוס (יחס = 57/134 = 42.54%). החיתוך עבור שני החלקים כיול חשמל היה 25 מא. אף אחד מהנושאים 134 להגיע לזה.
אנו מתכננים לפרסם את הנתונים (ראה סעיף הבא), ערכות הנתונים של המשתתפים שהגיעו המכנסונים בנוסף יסומן, ציוניהם הכאב הסובייקטיבית המכנסונים המתאימים ייכלל.
ברצוננו לציין כי המוקד העיקרי של הפרוטוקול זה קבלת אותות ומשולבות לניתוח תרמי וכאב חשמל. לכן, אין תוצאות אחרות נידונות כאן. לאחר בדיקה, לא כולל ערכות נתונים עקב נתונים חסרים או הסכמה בכתב שנדחו לשיתוף נתונים, ערכות הנתונים של המחקר הזה יהיה זמין תחת השם "X-המרח כאב מסד נתונים". למידע נוסף על מתי וכיצד ניתן לקבל את DB כאב X-המרח בקר https://github.com/philippwerner/pain-database-list.
קובץ משלים 1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59057/Supplementary_File_1.docx" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להוריד את הקובץ.</a>

מאמר זה מתמקד ההתמחרות ניסיוני של כאב באמצעות חום (תרמית) גירוי חשמלי תוך כדי הקלטה פיסיולוגי, חזותי ו paralinguistic תגובות. מטרתו-איסוף נתונים חוקיים עם מודאלים מרובים עבור ניתוח כאב מבוסס על האינטנסיביות שלה, איכות ומשך.

The assessment of pain relies mostly on methods that require a person to communicate. However, for people with cognitive and verbal impairments, existing ...

הנתונים הנרכשים בשיטה המוצגת עשויים לשפוך אור על אופן זיהוי התעצמויות הכאב, ללא תלות במודל הכאב הבסיסי. זה עשוי גם לעזור להעריך את משך הכאב. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא המולטי-מודליות שלה במונחים של הקלטת אותות וגירוי כאב.זה מרחיב באופן משמעותי את היקף מחקר הכאב. טכניקה זו יכולה להיות מיושמת כדי לפקח על נוכחות כאב בטיפול פתולוגי לניהול כאב יעיל יותר. הביצוע של פרוטוקול הוא דורש פעולות ידניות מורכבות רבות, כגון יישום אלקטרודה, אשר מהיר יותר וקל יותר ללמוד באמצעות הדגמה חזותית.הדגימה של ההליך תהיה סנדרה גבהרדט, סטודנטית מהמעבדה שלי שהוכשרה כניסויית למחקר זה. כדי להתכונן להליך, קבלו בברכה את הנושא שהגיע והובילו אותה לחדר הכיול. הודע לה בפירוט על הליך הכיול ועל גירוי הכאב הבא.לאחר מכן, נהלו את גירוי הכאב בחדר ניסויים מנוטר במצלמה, מבוקר טמפרטורה ורעש נמוך ליד חדר ניטור הכיול. השתמש במחשבי הקלטה, תוכנה והתקני הקלטה מתאימים ללכידת נתונים פיזיולוגיים, שמע, סרטוני וידאו ויריקות ממריצים תרמיים וחשמליים במהלך הניסוי. הזן את הערכים של התעצמות כאבי החשמל והחום הפייסיים ואת התעצמויות החשמל והחום של טוניק המחושבות על סמך הכיול המבוצע בגירוי התרמי והחשמלי.הגדר את הטמפרטורה הבסיסית ל 32 מעלות צלזיוס ואת שיעור הטמפרטורה ל 8 מעלות צלזיוס לשנייה, ולאחר מכן לשמור את כל ההגדרות. לאחר מכן, הכינו את תסריט ההתלהמות של הכאב, כפי שמוצג כאן. הגדר את המספר של כל עוצמת גירוי phasic ל 30 ואת המספר של כל עוצמת גירוי טוניק לאחד.לאחר מכן, להגדיר את משך כל גירוי phasic לחמש שניות ואת משך כל גירוי טוניק ל 60 שניות. אקראי את הסדר של כל הגירויים ואת ההפסקות בין גירויים phasic לשמונה עד 12 שניות. לאחר מכן, להגדיר את ההפסקות לאחר גירויים טוניק ל 300 שניות.כדי להתחיל גירוי כאב, בקשו מהנושא לשכב בנוחות על ספת הבדיקה. נקה את כל אזורי העור שבהם האלקטרודות יהיו מחוברות עם תותב אלכוהול. הסר את כל תאי העור המתים על פני הלחי השמאלית, מאחורי האוזן השמאלית, מעל הגבה השמאלית, ועל המצח עם ג'ל שוחק.לאחר מכן, לנקות מחדש את האזורים האלה עם פתרון אלכוהול. למדידת רמת מוליכות העור, צרפו שתי אלקטרודות כסף לא קוטביות, כסף כלורי לצד התחתון של הפלנקס הדיסטלי של האינדקס הימני והאצבע האמצעית עם רצועות ולקרו. כדי להקליט א.ק.ג. , השתמש בשלוש אלקטרודות דבק דבק טרום ג'ליד, כסף כלורי הצמד עם אזורי מגע מעגליים.מניחים את אלקטרודה קתודה על החזה, כשישה סנטימטרים מתחת לעצם הבריח הימנית ואת האלקטרודה אנודה בצד שמאל 9 ו -10 צלע. חבר את אלקטרודה הייחוס למותניים בצד ימין ליד עצם האגן. כדי להקליט EMG של השלד והתולדות טרפז, גם להשתמש בשלושה כסף דבק מראש ג'ל, כסף כלורי הצמד אלקטרודות עם אזורי מגע מעגליים.מניחים את הקתודה ואלקטרודות אנודה זה לצד זה על שריר הטרפז בצד שמאל של הצוואר. לאחר מכן, מניחים את אלקטרודה התייחסות להלן, על עצם הבריח השמאלית. השתמש שישה כסף מוגן לשימוש חוזר, אלקטרודות כלוריד כסף כדי למדוד את EMGs של שרירי corrugator supercilii ו שרירי זיגומטיקוס גדול.חבר צד אחד של צווארוני ההיצמדות הדו-צדדיים לאלקטרודות. לאחר מכן, למלא את חללי האלקטרודות עם ג'ל אלקטרוליטים. הסר את גיבויי הנייר בצד השני של צווארוני ההיבק הדו-צדדיים.עבור שרירי corrugator supercilii, מניחים את האלקטרודה אנודה ישירות מעל הגבה השמאלית, ליד קו גלבלה. לאחר מכן, הנח את האלקטרודה הקתודית סנטימטר אחד לאחר מכן לאלקטרודה אנודה. חבר את אלקטרודה התייחסות לאמצע העצם הקדמית, ממש מתחת לקו השיער.עבור שרירים זיגומטיקוס גדול, לצייר קו דמיוני מן הקומיסר אוראלי השמאלי אל האונה השמאלית האוזן. מניחים את האלקטרודה אנודה מעט מתחת לאמצע הקו ואת האלקטרודה קתודה סנטימטר אחד למדיאל ליד זה. חבר את אלקטרודה הייחוס למאסטרואיד השמאלי.לאחר מכן, חבר את כל האלקטרודות לתשומות המתאימות של התקן ההקלטה הביו-סיני. בצע בדיקה חזותית, באמצעות תוכנת ההקלטה biosignal כדי לוודא שכל האותות הפיזיולוגיים הם באיכות טובה, מעולה. לאחר מכן, מניחים את האלקטרודה כסף, כסף כלוריד אנודה בצד העליון של הפלנקס ביניים של האצבע המורה השמאלית ואת האלקטרודה קתודה בצד העליון של הפלנקס הפרוקסימלי של האצבע האמצעית השמאלית.חבר את האלקטרודות לגירוי החשמלי. החל את התרמודה על הצד העליון של האמה השמאלית של הנבדק, כ 30 מילימטרים קרוב פרק כף היד, עם רצועת ולקרו. הפעל את כל המצלמות.ודא שהמשתתף נראה היטב במצלמה. לאחר מכן, הפעל את כל התקני ההקלטה, בהתאם לדרישות עבור סינכרון נתונים. הפעל את תסריט ההתפעלות מכאבים.בזהירות לפקח על הנושא ואת ההתקדמות של חלק גירוי הכאב. לאחר סיום תסריט ההתזה לכאב, עצרו את כל מכשירי ההקלטה. בדוק אם המשתתף בסדר וניתוק כל האלקטרודות והתרמודה.לאחר מכן, לעטוף מגבת היגיינית, לא ארוגה סביב חבילת ג'ל קר. בקשו מהמשתתפים למרוח אותו על אזור העור שבו הונח התרמודה במשך חמש דקות לפחות. לאחר מכן להחיל משחה על אזור העור שבו התרמודה הונחה.לאחר מכן, תודה למשתתף ונפרד. השלך את כל האלקטרודות החד פעמיות. נקו את כל האלקטרודות לשימוש חוזר, ואת ספת הבדיקה.מוצגות להלן התמונות של הנושא לפני, במהלך ואחרי גירוי כאב אינטנסיבי. כל האותות המוקלטים אינם מסוננים ומסונכרנים בזמן. לבהירות, רק צילומי מסך מייצגים של אותות הווידאו מוצגים.בעת ניסיון הליך זה, חשוב לוודא שכל האותות ממוטבים לפני תחילת גירוי הכאב. כמו כן, ודא שכל מכשירי ההקלטה פועלים לפני הפעלת סקריפט הפעלת הכאב. בעקבות הליך זה, שיטות אחרות, כמו יישום מצלמת ראיית לילה כמעט אינפרא אדום, או הקלטה עבור biosignals יכול להתבצע על מנת לזהות כאב ביעילות רבה יותר בסביבה לילית.טכניקה זו מאפשרת זיהוי אובייקטיבי של הכאב ללא צורך לתקשר עם המטופל. זה עשוי להיות מועיל להבחין תכונות כאב שונות ולספק תובנה למקור הבסיסי של כאב. ממריצי כאב יכולים לגרום לפציעות חמורות אם לא מופעלים על ידי כוח אדם מיומן.פעל תמיד בהתאם למגבלות האתיות והבטיחותיות בנוגע לניתוק עוצמת הגירוי כדי להבטיח את בטיחות המשתתפים.

multi-modal-signals-for-analyzing-pain-responses-to-thermal

Research

JoVE Journal

Behavior

התנהגות

אלגוריתמים להערכת סף הכאב חום מכני בעור מודלק בניסוי של נבדקי המחקר האנושי מוצגים. שתי בדיקות פרדיגמות כאב באופן עצמאי לבחון עיבוד nociceptive ידי שני הגדולים היקפי סיב עצב שמשדר כאב אוכלוסיות, כלומר לא myelinated סיבי C ו-A קטן myelinated דלתא סיבים.

קביעת חום סף כאב מכני של העור מודלק בבני אדם

מודלים של כאב אנושי הם כלים רבי ערך המשמשים להערכת הפוטנציאל המשכך כאבים של תרכובות חדשות ולניבוי יעילותן הקלינית, במיוחד כאשר משתמשים בהם בצורה משולבת. למרות שיישום מודלים אלה מורכב, עם ביצוע נכון, מודלי הכאב המתוארים בפרוטוקול זה יכולים לספק תוצאות חיזוי ואמינות.

קביעת איתור כאב ספי סובלנות שימוש משולב, רב מודלי סוללת משימות כאב

מטרת הליך זה היא להדגים סוללה של טכניקות כמותיות למדידת חושים וכאב בבני אדם. הציוד והטכניקות המתוארים נמצאים בדרך כלל במרפאות כאב או קלים להשגה.

פרוטוקול של בדיקות ידניות למדוד Sensation וכאב בבני אדם

על ידי הערכת כאב בתגובה לגירויים חוזרים או סוגים שונים של גירויים סטנדרטיים, בדיקה חושית כמותית דינמית (QST) יכולה לחשוף שינויים בעיבוד המרכזי של הכאב. אנו מציגים שיטות לאופטימיזציה ואינדיבידואליזציה של שני מדדי QST דינמיים: סיכום זמני (TS) ואפנון כאב מותנה (CPM).

הדינמי כמוני בדיקה חושית לאפיון עיבוד כאב המרכזי

שיטות פסיכו כגון הנוהל להערכת QUEST יכולות להניב הערכות חזקות ביעילות של עוצמת הגירוי שבה מעבר תחושות nonpainful לתוך תחושות כואבות. על ידי גירוי שוב ושוב את עוצמת הסף, ההשתנות בתגובות דירוג ניתן לייחס ישירות סיווגי תפיסתיים ניתוחים שלאחר מכן.

Psychophysically מעוגנים, קביעת ערכי סף חזקה בלימוד כאב הקשורות lateralization של תנודתית Prestimulus פעילות

בתנאי כאן הוא פרוטוקול המפרט צעדים כדי ליצור מודל חיה של כאב כרונית שלאחר איסכמיה (CPIP). זהו מודל מוכר היטב מחקה את האדם מורכבים האזור תסמונת הכאב סוג-I. היפרארגישויות מכני ותרמי הם הערכה נוספת, כמו גם קפסאיצין המושרה nocifensive תנהגויות נצפתה במודל עכברוש CPIP.

כרונית לאחר איסכמיה כאב מודל עבור מורכבות אזור תסמונת כאב הסוג-אני בחולדות

כדי לפתח התערבויות טיפוליות חדשניות למניעה וניהול של כאבי גב, נדרשים מודלים של בעלי חיים לבחון את המנגנונים והיעילות של טיפולים אלה מנקודת מבט תרגומית. הפרוטוקול הנוכחי מתאר את בדיקת BMS, שיטה סטנדרטית להערכת רגישות מכנית אחורית בחולדה.

הערכת רגישות מכנית של הגב בחולדה לחקירה מכניסטית של כאבי גב כרוניים

פרוטוקול זה מתאר את החשיפה הכירורגית של גנגליון השורש הגבי (DRG) ואחריו GCaMP3 (אינדיקטור Ca2+ מקודד גנטית; חלבון פלואורסצנטי ירוק-קלמודולין-M13 חלבון 3) Ca2+ הדמיה של הרכבים עצביים באמצעות עכברי Pirt-GCaMP3 תוך הפעלת מגוון גירויים על הכף האחורית ipsilateral.

ב Vivo הדמיית סידן של הרכבים עצביים ברשתות של נוירונים חושיים ראשוניים בגרעיני שורש גבי שלמים

APTrack הוא תוסף תוכנה שפותח עבור פלטפורמת Open Ephys המאפשר הדמיית נתונים בזמן אמת ומעקב סף חשמלי בלולאה סגורה אחר פוטנציאלי פעולה עצביים. השתמשנו בזה בהצלחה במיקרונוירוגרפיה עבור nociceptors סיבי C אנושיים ועכבר C-fiber ו Aδ-fiber nociceptors.

מעקב סף חשמלי בלולאה סגורה בקוד פתוח בזמן אמת לחקר כאב תרגומי

ההתפתחויות האחרונות בחקר הכאב מדגישות את הפוטנציאל של פוטונוירומודולציה באמצעות דיודות פולטות אור ירוק (GLED) כטיפול לא תרופתי. GLED מווסת את מסלולי הכאב, ומציע הקלה יעילה בכאב. מאמר זה נועד לתקנן ולחדד את פרוטוקולי החשיפה ל-GLED, לשפר את העקביות במחקרים ולקדם את היישום הקליני של טיפול זה.

אופטימיזציה של טכניקות פוטו-נוירומודולציה כדי להעריך את תפקידן של דיודות פולטות אור ירוק בניהול כאב

כאן אנו מציגים שיטה להערכת הפעלה וחסימת אקסונים סנסוריים בעצבים היקפיים בניסויים חריפים ומורדמים בחולדות בחיים באמצעות שני סוגי מדידות אלקטרופיזיולוגיות של עמוד שדרה שיכולות להבחין בפעילות תת-סוגים של סיבי עצב: פוטנציאלי שדה מקומיים והקלטות נוירונים בודדים בטווח דינמי רחב.

שיטות אלקטרופיזיולוגיות להערכת חסימת כאב היקפית בעכברוש מונשם

חקור שיטה רב-מודלית לניתוח כאב באמצעות גירויים תרמיים וחשמליים. הטכניקה מאפשרת רישום סינכרוני של אותות פיזיולוגיים, אודיו ווידאו לניהול כאב יעיל יותר.

אותות ומשולבות לניתוח כאב תגובות לגירויים תרמי וחשמל

גלה סרטונים נוספים