論文の概要: Multi-Representation Diagrams for Pain Recognition: Integrating Various Electrodermal Activity Signals into a Single Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21881v3
- Date: Thu, 31 Jul 2025 10:25:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.709138
- Title: Multi-Representation Diagrams for Pain Recognition: Integrating Various Electrodermal Activity Signals into a Single Image
- Title（参考訳）: 痛み認識のためのマルチ表現ダイアグラム : 各種脳活動信号の単一画像への統合
- Authors: Stefanos Gkikas, Ioannis Kyprakis, Manolis Tsiknakis,
- Abstract要約: The textitSecond Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)に提出された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689511
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pain is a multifaceted phenomenon that affects a substantial portion of the population. Reliable and consistent evaluation benefits those experiencing pain and underpins the development of effective and advanced management strategies. Automatic pain-assessment systems deliver continuous monitoring, inform clinical decision-making, and aim to reduce distress while preventing functional decline. By incorporating physiological signals, these systems provide objective, accurate insights into an individual's condition. This study has been submitted to the \textit{Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment (AI4PAIN)}. The proposed method introduces a pipeline that leverages electrodermal activity signals as input modality. Multiple representations of the signal are created and visualized as waveforms, and they are jointly visualized within a single multi-representation diagram. Extensive experiments incorporating various processing and filtering techniques, along with multiple representation combinations, demonstrate the effectiveness of the proposed approach. It consistently yields comparable, and in several cases superior, results to traditional fusion methods, establishing it as a robust alternative for integrating different signal representations or modalities.
- Abstract（参考訳）: 痛みは、人口のかなりの部分に影響を与える多面的な現象である。
信頼性と一貫性のある評価は、苦痛を経験し、効果的で高度なマネジメント戦略の開発を支えている人々に利益をもたらす。
自動鎮痛システムは、継続的なモニタリングを提供し、臨床的意思決定を通知し、機能低下を防ぎ、苦痛を軽減することを目的としている。
生理的シグナルを取り入れることで、これらのシステムは個人の状態に対する客観的かつ正確な洞察を提供する。
本研究は, 次世代痛覚評価(AI4PAIN)における「textit{Second Multimodal Sensing Grand Challenge for Next-Gen Pain Assessment(AI4PAIN)」に提出された。
提案手法では, 入力モダリティとして電磁気活性信号を利用するパイプラインを提案する。
信号の複数の表現は波形として生成・可視化され、単一の多重表現ダイアグラム内で共同で可視化される。
様々な処理とフィルタリング技術と複数の表現の組み合わせを組み合わせた大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。
これは一貫して同等であり、いくつかのケースでは従来の融合法よりも優れており、異なる信号表現やモダリティを統合するための堅牢な代替手段として確立されている。
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