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J Machine Learning Res:装疼还是真疼?电脑早就把你看穿了!

来源:本站原创 2017-09-11 15:31

2017年9月11日/生物谷BIOON/--放上一张勇敢的脸并不能愚弄这个算法。一个新系统能通过观察病人的脸来评估病人的痛苦程度,从而可帮助医生决定如何对病人进行治疗。该系统能检测微小的面部表情,并根据每一个人的特点进行矫正,因此它为一个通常来说很难客观评价的领域提供了一定水平的客观评估方法。



"这些指标对于从假的痛苦中分辨出真痛苦十分有用," 美国匹兹堡大学的Jeffrey Cohn说,这一系统对医生决定是否开出那些潜在上瘾的止痛药有重要影响,并能抓出那些伪装者。

客观地测量疼痛程度是一件棘手的事,与同事一起创造了这一系统的麻省理工学院的Dianbo Liu说。人们对痛苦的经历和表达不一样,因此医生对患者疼痛的估计常常会与自我报告的疼痛评分不同。

为了对这个问题引入一些客观性,Liu和他的团队用人们畏缩和痛苦的视频训练了一套算法。每个视频里包含一个肩痛的人,这些人被要求执行不同的动作,然后对其疼痛水平进行评分。结果团队训练出了一套算法,它可通过面部表情中微妙的差异来给出一个对指定的人的感觉的猜测。

面部某些固定部位的表现尤为有用,Liu说。鼻子和嘴巴周围有大量动作倾向于显示出更高的自我报告的疼痛评分。

有证据表明,即使是不那么精细的疼痛识别算法也比人类的判断更不容易被愚弄。来自加利福尼亚大学圣地亚哥分校的一项研究发现,一个计算机系统可以剔除85%的伪装者,而训练有素的人类只有55%的准确度。

为了使它更准确,Liu的系统可根据某个人的年龄,性别和肤色进行微调。个体的年龄对疼痛程度的表达影响最大。Liu发现他的个性化方法比"一套配所有人"的系统在估计疼痛方面更好。

Cohn对这个结果印象深刻,并表示,这是他第一次见到一个疼痛识别算法可以根据年龄、性别和肤色作出微调来给出个性化结果。虽然这一系统现在还在研发的早期阶段,但是Liu说没有什么会阻挡这一系统最终被做成一个可供医生在智能手机上使用的app。

Liu说这一系统永远不会替代真正的医生。他训练算法的视频是在理想的光照和摄影条件下拍摄的,因此如果将其用于真实患者,系统或将不太准确。尽管如此,他也在计划着用更多包含痛苦的人的视频来进一步训练这些算法,看看能否提升其评价痛苦的能力。(生物谷Bioon.com)

原始出处:Dianbo Liu, Fengjiao Peng, Andrew Shea, et al.DeepFaceLIFT: Interpretable Personalized Models for Automatic Estimation of Self-Reported Pain.J Machine Learning Res. DOI: 1708.04670
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