投稿論文 原著
本人の申告なく痛みを自動判断する方法開発の試み より不快感の少ないAβ線維を標的とした電気刺激による困難な検証
岸本 千恵
1
,
曽雌 崇弘
,
次田 裕美
,
張 維娟
,
中江 文
1大阪大学 大学院生命機能研究科特別研究推進講座痛みのサイエンスイノベーション講座
キーワード:
自動分析
,
電気刺激
,
疼痛測定
,
有髄神経線維
,
結果再現性
,
脳波
,
機械学習
Keyword:
Autoanalysis
,
Machine Learning
,
Reproducibility of Results
,
Pain Measurement
,
Nerve Fibers, Myelinated
,
Electric Stimulation
,
Brain Waves
pp.590-594
発行日 2020年6月10日
Published Date 2020/6/10
DOI https://doi.org/10.18916/J01397.2020278883
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痛みは主観的な感覚で、その表出には個人差があるため、治療の要否の判断に苦慮する場合がある。痛みには質的な違いがあり、熱刺激のような誰でも不快感の強い痛みから、ある種の電気的な痛みのように評価のばらつく痛みまであり、個人の主観評価も多様である。本研究では、Pain Vision(山陽精工、大月市)の採用する不快感の少ないAβ線維をターゲットとした電気刺激による痛みについて、痛みの自動判断が可能か否かについて検討した。その結果、不快度が相対的に低い痛み刺激タイプの判別であっても、痛みに敏感な被験者に限定する"モデルの精緻化"を行うことで、判別精度80%以上を達成可能であることが明らかとなった。
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