Abstract-Pain bedömning hos patienter som inte kan kommunicera verbalt är ett utmanande problem. De grundläggande begränsningarna i smärtbedömning hos nyfödda beror på subjektiva bedömningskriterier snarare än kvantifierbara och mätbara data. Detta resulterar ofta i dålig kvalitet och inkonsekvent behandling av patientens smärtlindring. Nya framsteg i mönsterigenkänning tekniker med relevans vektor maskin (RVM) lärande tekniker kan hjälpa medicinsk personal att bedöma smärta genom att ständigt övervaka patienten och ge kliniken med kvantifierbara data för smärtlindring. RVM klassificeringsteknik är en Bayesian förlängning av stödvektormaskin (SVM) algoritm, som uppnår jämförbar prestanda med SVM samtidigt som den ger bakre sannolikheter för klass medlemskap och en glesare modell. Om klasser representerar "ren" ansiktsuttryck (dvs extrema uttryck som en observatör kan identifiera med en hög grad av förtroende), då den bakre sannolikheten för medlemskap i någon mellanliggande ansiktsuttryck till en klass kan ge en uppskattning av intensiteten i ett sådant uttryck. I detta papper använder vi RVM klassificeringsteknik för att skilja smärta från icke-smärta hos nyfödda samt bedöma deras smärtintensitetsnivåer. Vi korrelerar också våra resultat med smärtintensiteten som bedöms av experter och icke-experter. Index Terms-Digital avbildning, ansiktsuttryck igenkänning, nyfödda, smärtbedömning, relevans vektor maskin (RVM), stöd vektor maskin (SVM).
En Bayesian förlängning av SVM namngivna relevans vektor maskin (RVM) används också REF för att göra hög klassificering noggrannhet.
Relevance Vector Machine Learning for Neonate Pain Intensity Assessment Using Digital Imaging
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}