基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，包括获取模块、控制模块、采集模块、电刺激模块、处理模块、疼痛评估模块和疼痛评估整合模块。获取模块获取用户信息，创建用户数据库，可供用户输入基本信息；控制模块整合控制电刺激模块和音频采集模块，电刺激模块按照电流强度、脉宽等参数给予用户疼痛刺激，采集模块对脑电信号和音频信号进行采集；处理模块将采集到的脑电信号和音频信号进行处理，得到处理结果；刺激‑响应模型模块将得出的结果纳入分析，建立个性化的刺激‑响应模型；疼痛评估整合模块整合问卷评估和刺激‑响应模型数据，计算个体疼痛敏感性分数。

【技术实现步骤摘要】
基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统和方法
本专利技术涉及疼痛及认知神经科学领域，更具体地，涉及基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统和方法。
技术介绍
疼痛是一种复杂的主观体验，它不仅反映感觉系统传递的伤害性神经冲动，还受各种心理，社会因素的影响。这便导致不同个体表现出不同的疼痛感觉阈限和耐受阈限，或对同样的物理刺激或者临床疾病产生不同的疼痛感受，即疼痛敏感性的个体差异。已有研究表明疼痛敏感性的个体差异不仅能显著影响其疼痛感知，而且会影响疾病的及时诊断和治疗，以及慢性疼痛症状的发展。因此，精准评估个体的疼痛显得尤为重要，不仅可用于评估个体疼痛认知加工系统的功能，还可用于预测慢性疼痛的发生发展。当前疼痛敏感性的评估主要依赖个体的主观报告，包括疼痛相关的心理量表和在实验室环境下对伤害性疼痛刺激的疼痛评分。这些评估方法存在局限性和不稳定性，如仅适用于能很好识别和表达自身情绪情感体验的个体，且主观性过强，易受个体报告倾向性影响。
技术实现思路
本专利技术为解决当前疼痛敏感性的评估主要依赖个体的主观报告，存在局限性和不稳定性的技术缺陷，提供了基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统和方法。为实现以上专利技术目的，采用的技术方案是：基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，包括获取模块、控制模块、采集模块、电刺激模块、处理模块、疼痛评估模块、疼痛评估整合模块；所述获取模块的输出端与所述控制模块的输入端电性连接，所述控制模块的输出端与所述采集模块的输入端和电刺激模块的输入端均电性连接，采集模块的输出端与所述处理模块的输入端电性连接，所述处理模块的输出端与所述疼痛评估模块输入端电性连接，所述疼痛评估模块输出端与所述疼痛评估整合模块的输入端电性连接。上述方案中，获取模块获取用户信息，创建用户数据库，可供用户输入基本信息；控制模块整合控制电刺激模块和采集模块，电刺激模块按照电流强度、脉宽等参数给予用户疼痛刺激，采集模块对脑电信号和音频信号进行采集；处理模块将采集到的脑电信号和音频信号进行处理，得到处理结果；刺激-响应模型模块将得出的结果纳入分析，建立个性化的刺激-响应模型；疼痛评估整合模块整合问卷评估和刺激-响应模型数据，计算个体疼痛敏感性分数。优选的，所述采集模块包括脑电采集模块和音频采集模块，所述控制模块的输出端与所述脑电采集模块的输入端和音频采集模块的输入端均电性连接，所述脑电采集模块的输出端和音频采集模块的输出端均与所述处理模块的输入端电性连接。上述方案中，本专利技术选用电刺激作为疼痛刺激，并构成电刺激模块，但适用于本专利技术的疼痛刺激方式并不仅限于此，还可替换为热刺激(如激光刺激、接触式热刺激等)。优选的，所述处理模块包括脑电处理子模块和语音识别子模块，所述脑电采集模块的输出端与所述脑电处理子模块的输入端电性连接，所述音频采集模块的输出端与所述语音识别子模块的输入端电性连接，所述脑电处理子模块的输入端和语音识别子模块的输出端均与所述刺激-响应模型模块输入端电性连接。优选的，所述疼痛评估模块包括问卷评估模块和刺激-响应模型模块，刺激-响应模型模块包括主观评估模型子模块、心理物理模型子模块和神经响应模型子模块，用于多维度建立模型、评估物理刺激并用于疼痛信息的整合。问卷评估模块用于评估疼痛敏感性、疼痛警觉和意识以及疼痛恐惧；主观评估模型子模块，可用于疼痛阈值和疼痛耐受的测试；心理物理模型子模块可用于构建疼痛强度与主观评分的关系。优选的，还包括显示模块和存储模块，所述疼痛评估整合模块的输出端与所述存储模块的输入端和显示模块的输入端均电性连接。上述方案中，脑电采集模块用于采集用户的脑电生理信号。该系统为32导便携式脑电系统，采用干电极，无需涂抹导电膏，通过连接在用户头皮表面的电极，实时检测用户头皮电位的变化，将其传输至脑电处理模块。由于生物脑电信号较为微弱，脑电采集模块配有差分放大电路，对采集到的脑电信号进行放大，以便被处理模块识别，再进行数据传输。基于多维度测量的疼痛敏感性评估方法，应用于基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，包括以下步骤：S1：获取模块获取用户信息，创建用户数据库，可供用户输入姓名、性别、年龄等基本信息；S2：控制模块整合控制脑电采集模块、电刺激模块和音频采集模块，设置脑电采集模块的各项采集参数和控制脑电采集模块收集脑电信号，控制电刺激模块的电流强度、脉宽、波形、刺激持续时间和间隔时间以给予用户疼痛刺激，并实时控制音频采集模块收集音频信号；S3：处理模块中的脑电处理子模块将采集到的脑电信号进行预处理；语音识别模块使用马尔科夫模型，将音频采集模块获取的音频信息转换为文字信息，并与设定完毕的音频信息进行匹配，得到处理结果；S4：刺激-响应模型模块分别将语音识别模块得出的主观评分、脑电处理模块得出的结果纳入分析，建立个性化的主观评估模型、心理物理模型和神经响应模型；其中，可用于构建模型的时域和时频域脑电信号包括：在时域计算得到的中央电极的N1、N2、P2的潜伏期和波幅，在时频域计算得到的感觉运动皮层的alpha-ERD和gamma-ERS响应。S5：疼痛评估整合模块提取的疼痛敏感性相关参数进行Z转换，然后通过求和的方式整合刺激-响应模块的相应模型和问卷评估数据，计算个体疼痛敏感性分数；S6：显示模块用于呈现界面信息，显示各项文字信息，存储模块存储疼痛敏感性分数。优选的，在步骤S3中，脑电信号的预处理包括以下步骤：S31：定位并剔除无用电极；S32：将所有头皮电极记录到电压的平均值作为参考；S33：采用凹陷滤波的方法，去除50Hz的工频干扰；S34：以疼痛刺激施加的时间点为“0”点，以[-1s2s]的时间窗口进行分段；S35：剔除不正常的电极及脑电信号段；S36：采用独立成分分析的方法，分离并去除眼电、肌电、心电的引发的噪声，去除脑电伪迹和干扰，获取信噪比高的脑电信号。优选的，在步骤S4中，刺激-响应模型模块使用局部加权回归散点平滑法，分别将物理刺激与脑电特征、主观评分拟合，得到的曲线近似“S”形，将电刺激强度作为自变量，主观评分和神经响应分别作为因变量，通过sigmoid函数算法拟合物理刺激与脑电响应或主观评分的关系得到刺激-响应模型。优选的，sigmoid函数算法包括以下公式：Asym为当x→∞时的上渐近线，Xmid为sigmoid函数中值的x坐标，Scal为曲线的斜率。所述刺激-响应模型模块包括主观评估模型子模块、心理物理模型子模块和神经响应模型子模块；主观评估模型子模块和心理物理模型子模块包括以下模型算法：拟合后得到该模型的参数Asym1、Xmid1和Scal1，其中x1为物理刺激，y1为主观评分；神经响应模型子模块包括以下模型算法：拟合后得到该模型的参数Asym2、Xmid2和Scal2，其中x2为物理刺激，y2为神经响应。优选的，在步骤S5中，计算个体疼痛敏感性分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，包括获取模块、控制模块、采集模块、电刺激模块、处理模块、疼痛评估模块、疼痛评估整合模块；所述获取模块的输出端与所述控制模块的输入端电性连接，所述控制模块的输出端与所述采集模块的输入端和电刺激模块的输入端均电性连接，采集模块的输出端与所述处理模块的输入端电性连接，所述处理模块的输出端与所述疼痛评估模块输入端电性连接，所述疼痛评估模块输出端与所述疼痛评估整合模块的输入端电性连接。/n

【技术特征摘要】
1.基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，包括获取模块、控制模块、采集模块、电刺激模块、处理模块、疼痛评估模块、疼痛评估整合模块；所述获取模块的输出端与所述控制模块的输入端电性连接，所述控制模块的输出端与所述采集模块的输入端和电刺激模块的输入端均电性连接，采集模块的输出端与所述处理模块的输入端电性连接，所述处理模块的输出端与所述疼痛评估模块输入端电性连接，所述疼痛评估模块输出端与所述疼痛评估整合模块的输入端电性连接。


2.根据权利要求1所述的基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，所述采集模块包括脑电采集模块和音频采集模块，所述控制模块的输出端与所述脑电采集模块的输入端和音频采集模块的输入端均电性连接，所述脑电采集模块的输出端和音频采集模块的输出端均与所述处理模块的输入端电性连接。


3.根据权利要求2所述的基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，所述处理模块包括脑电处理子模块和语音识别子模块，所述脑电采集模块的输出端与所述脑电处理子模块的输入端电性连接，所述音频采集模块的输出端与所述语音识别子模块的输入端电性连接，所述脑电处理子模块的输入端和语音识别子模块的输出端均与所述疼痛评估模块输入端电性连接。


4.根据权利要求3所述的基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，所述疼痛评估模块包括主观评估模型子模块、心理物理模型子模块和神经响应模型子模块，用于多维度建立模型、评估物理刺激并用于疼痛信息的整合。


5.根据权利要求4所述的基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，还包括显示模块和存储模块，所述疼痛评估整合模块的输出端与所述存储模块的输入端和显示模块的输入端均电性连接。


6.基于多维度测量的疼痛敏感性评估方法，应用于权利要求5所述的基于多维度测量的疼痛敏感性评估系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取模块获取用户信息，创建用户数据库，可供用户输入姓名、性别、年龄等基本信息；
S2：控制模块整合控制脑电采集模块、电刺激模块和音频采集模块，设置脑电采集模块的各项采集参数和控制脑电采集模块收集脑电信号，控制电刺激模块的电流强度、脉宽、波形、刺激持续时间和间隔时间以给予用户疼痛刺激，并实时控制音频采集模块收集音频信号；
S3：处理模块中的脑电处理子模块将采集到的脑电信号进行预处理；语音识别模块使用马尔科夫模型，将音频采集模块获取的音频信息转换为文字信息，并与设定完毕的音频信息进行匹配，得到处理结果；
S4：刺激-响应模型模块分别将语音识别模块得出的主观评分、...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭微微，李晓云，李文龙，姚漫霖，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44