論文の概要: A Pain Assessment Framework based on multimodal data and Deep Machine Learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05396v2
• Date: Sun, 11 May 2025 11:11:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 12:10:05.955759
• Title: A Pain Assessment Framework based on multimodal data and Deep Machine Learning methods
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータとディープラーニング手法に基づく痛み評価フレームワーク
• Authors: Stefanos Gkikas,
• Abstract要約: この論文は、まず、臨床理論の観点から痛み評価プロセスを研究することを目的としている。 この基礎の上に構築されているこのPh.D.プロジェクトの主目的は、自動痛み評価のための革新的な計算手法を開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: From the original abstract: This thesis initially aims to study the pain assessment process from a clinical-theoretical perspective while exploring and examining existing automatic approaches. Building on this foundation, the primary objective of this Ph.D. project is to develop innovative computational methods for automatic pain assessment that achieve high performance and are applicable in real clinical settings. A primary goal is to thoroughly investigate and assess significant factors, including demographic elements that impact pain perception, as recognized in pain research, through a computational standpoint. Within the limits of the available data in this research area, our goal was to design, develop, propose, and offer automatic pain assessment pipelines for unimodal and multimodal configurations that are applicable to the specific requirements of different scenarios. The studies published in this Ph.D. thesis showcased the effectiveness of the proposed methods, achieving state-of-the-art results. Additionally, they paved the way for exploring new approaches in artificial intelligence, foundation models, and generative artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: この論文は、当初、既存の自動アプローチを探求し検討しながら、臨床理論の観点から痛み評価プロセスを研究することを目的としていた。 この基礎の上に、このPh.D.プロジェクトの主要な目的は、ハイパフォーマンスを実現し、実際の臨床環境に適用可能な、革新的な痛み評価手法を開発することである。 第一の目的は、痛み研究で認識されているように、痛みの知覚に影響を与える人口的要素を含む重要な要因を、計算的な観点から徹底的に調査し、評価することである。 この研究領域で利用可能なデータの範囲内では、異なるシナリオの特定の要件に適用可能な、単調かつマルチモーダルな構成のための自動鎮痛評価パイプラインの設計、開発、提案、提供を目標としています。 この論文で発表された研究は、提案手法の有効性を示し、最先端の結果を得た。 さらに彼らは、人工知能、基礎モデル、および生成的人工知能の新しいアプローチを探求する道を開いた。

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