合工大等团队发表ICU视频疼痛评估网络DMI-PAN
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合工大等团队发表ICU视频疼痛评估网络DMI-PAN
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AI 综述
合肥工业大学与北京积水潭医院等团队在IEEE Transactions on Affective Computing发表论文，提出面向ICU真实临床场景的弱监督视频面部疼痛评估网络DMI-PAN。该方法用R3D-18提取视频实例特征，通过差分学习模块以伪标签区分长程与短程疼痛，并用基线特征差分滤除老年患者静态皱纹干扰，再结合LSTM与自注意力建模时序。 团队称，DMI-PAN在自建的ICUPED数据集轻度与重度疼痛分类任务上准确率分别为81.0%和95.7%；ICUPED历时近两年构建，涵盖152位重症患者、714段面部视频及CPOT临床疼痛评分。在公开数据集UNBC-McMaster的疼痛强度估计任务上，团队称其达到SOTA，MAE降至1.41。
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最新进展11月5日 11:53
IEEE TAFFC发表基于差分多实例学习的视频面部疼痛评估网络DMI-PAN报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- 脑机接口与混合智能 · 公众号IEEE TAFFC发表基于差分多实例学习的视频面部疼痛评估网络DMI-PAN
合肥工业大学与北京积水潭医院等合作团队在IEEE TAFFC发表论文，提出基于视频的弱监督差分多实例学习疼痛评估网络DMI-PAN，面向ICU真实临床场景。方法以R3D-18提取视频实例特征，通过差分学习模块（DLM）以伪标签区分长程与短程疼痛、并用基线特征差分滤除老年患者静态皱纹干扰，结合LSTM与自注意力建模时序。
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- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 911月5日 17:00
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