基于对比学习的面部疼痛评估

摘要

自动疼痛评估在临床上具有巨大的应用前景，其中通过面部视觉信息进行识别因其可行性受到了人们的关注.现有方法多关注于不同模态、不同尺度特征的提取，没有考虑不同疼痛强度对应面部特征的差异，无法有效区分疼痛等级.因此，提出了一种基于对比学习的疼痛评估方法 .该方法基于有监督对比学习的方法设计了新的损失函数，以此充分学习不同疼痛程度下的面部差异；其次，为了更好地利用预测值和真实值之间的差异信息，设计了自适应权重更新方法联合优化上述的对比学习损失和均方误差损失.实验在UNBC-McMaster肩痛数据集上进行评估，结果超过了当前最新的相关研究，表明将不同疼痛强度下的面部差异纳入考虑有利于提高识别准确率，验证了该方法的有效性.

关键词

疼痛评估 / 多模态特征 / 对比学习 / 自适应权重更新

基金资助

TCL科技创新基金资助项目; 四川省重点研发项目(2023YFS0195)