疼痛是一种个人经历，一般被分为急性疼痛和慢性疼痛，可来源于受伤、疾病、手术或其他的健康问题.如果疼痛没有被及时治疗，会对患者的身心健康带来极大的伤害.由于患者自身障碍等问题，患者可能无法自我报告疼痛，而专业人士评估无法保证连续性和客观性.因此，对疼痛自动识别系统的需求日益加大，近十年来，很多研究人员在此领域取得突破性的成果，本文对疼痛自动识别系统进行综述，一方面从疼痛自动识别系统的结构组成方面进行描述，主要包括数据获取、数据预处理、特征提取以及分类等；另一方面从疼痛模态表征多角度进行技术汇总，主要包括行为、语音、生理以及多模态融合等4个方面.本文论述疼痛自动识别系统中的关键技术，并加以对比分析总结出该领域发展的一些挑战和方向.
2023-10-24 10:26:05
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matlab有些代码不运行疼痛回归
正则化面部验证网以进行疼痛强度回归
要求
我的Caffe（）。
如果您不想使用班级平衡采样（）进行训练，而又不想在训练期间观察皮尔逊相关（），则可以使用官方的Caffe。
Matlab，
具有CUDA支持的GPU，
MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。
回归结果与评估
我们在/results上传了由我们的算法生成的一些预测值。
您可以将它们加载到Matlab中，然后运行以获取各种指标下的性能。
训练
下载UNBC-McMaster肩膀疼痛数据集（）。
删除095-tv095\tv095t1afaff的黑色文件。
从或下载预训练的面部验证模型。
通过来检测并对齐数据集中的人脸。
通过和为Caffe的ImageData图层创建列表（用于交叉验证）。
将创建的所有文件夹复制到./prototxt/并运行。
训练所有25倍交叉验证大约需要4-6个小时。
验证
用于从25倍交叉验证中提取结果（因为当检测器无法在图像中找到人脸时，我没有编写逻辑）。
通过获得表演。
我们鼓励将来的工作使用建议的新评估指标wMAE和wMSE
。
评估代码在中。
EmotionNet
2023-03-21 20:37:12
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人工智能-机器学习-当归芍药散对牙移动导致大鼠疼痛和空间学习记忆改变的作用研究.pdf
2022-05-04 16:06:02
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