一项利用面部表情和APEX框架探究头痛疼痛强度的探索性研究

《npj Digital Medicine》：An exploratory study of headache pain intensity using facial expressions and APEX frames

　　

摘要

在这项横断面观察研究中，我们开发了一个基于计算机视觉的机器学习模型，通过面部动作单元（Face Action Units, AU）来估计头痛疼痛强度，并评估其与自我报告的疼痛程度之间的关联。研究数据来自80名年龄在19至80岁之间的成年人，他们在同一医疗机构接受了头痛治疗（包括门诊、住院或急诊服务；伦理审查委员会批准编号：2024-08-003）。我们使用多任务级联卷积网络对面部图像进行检测和对齐，同时利用卷积神经网络来确定面部特征点的位置和面部动作单元的强度。所有的视频记录都经过了同步处理和去噪处理。我们提取了代表典型面部表情的“APEX帧”，并通过结合与疼痛相关的面部动作单元计算出了头痛疼痛强度指数（Headache Pain Intensity Index, HPII）。研究发现，在中度至重度疼痛的参与者中，HPII与视觉模拟量表评分之间存在中等的正相关系数（r = 0.413–0.522，其中较高的r值表示更强的线性关联）。这种基于面部动作单元的“APEX帧”方法可以作为监测头痛疼痛强度的实际非言语指标。