Multimodale Erkennung von Druck- und Hitzeschmerzintensität

Der Fokus dieses Projektes ist die Verbesserung der Schmerzdiagnostik und des Monitorings von Schmerzzuständen. Durch die Nutzung von multimodalen Sensortechnologien und hocheffektiver Datenklassifikation kann eine reliable und valide automatisierte Schmerzerkennung ermöglicht werden. Um dieses Ziel zu erreichen, wird durch die Kombination neuer innovativer Methoden der Datenanalyse, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens auf Daten eines experimentellen Protokolls eine vielversprechende Strategie der objektiven Schmerzerkennung entwickelt. Um Merkmale extrahieren und selektieren zu können, werden die experimentellen Daten seriell mit komplexen Filtern und Dekompensationsmethoden vorverarbeitet. Die so gewonnenen Merkmale sind die Voraussetzung für eine robuste automatisierte Erkennung der Schmerzintensität in Realzeit.

Multimodal detection of pressure and heat pain intensity

The focus of this project is to improve pain diagnostics and the monitoring of pain conditions. The use of multimodal sensor technologies and highly effective data classification can enable reliable and valid automated pain recognition. To achieve this goal, a promising strategy for objective pain recognition is being developed by combining new innovative methods of data analysis, pattern recognition and machine learning on data from an experimental protocol. In order to extract and select features, the experimental data is pre-processed serially using complex filters and decompensation methods. The features obtained in this way are the prerequisite for robust automated detection of pain intensity in real time.