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2025-11-13
2025-11-14
近日，團(tuán)隊(duì)2023級(jí)研究生劉潔等在梁艷老師、潘家輝教授的共同指導(dǎo)下，和南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院謝秋幼主任團(tuán)隊(duì)合作，研究成果"A Dynamic Local-Global Spatiotemporal Transformer Network for Pain Intensity Estimation in Patients With Disorders of Consciousness"被生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域國(guó)際權(quán)威期刊《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》成功錄用。該論文自2025年2月18日提交，于2025年11月13日被正式接收。
1. 研究背景
意識(shí)障礙（Disorders of Consciousness, DOC）的臨床診斷面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，尤其在區(qū)分微意識(shí)狀態(tài)（MCS）與植物狀態(tài)/無(wú)反應(yīng)覺(jué)醒綜合征（VS/UWS）時(shí)，傳統(tǒng)行為量表評(píng)估的誤診率高達(dá)40%以上。近年來(lái)，研究發(fā)現(xiàn)疼痛感知能力與意識(shí)水平存在顯著相關(guān)性，為DOC的客觀評(píng)估提供了新思路。然而，現(xiàn)有疼痛識(shí)別技術(shù)難以捕捉微弱且短暫的面部微表情變化，且缺乏對(duì)時(shí)空特征的深度挖掘，限制了其在臨床診斷中的應(yīng)用。
針對(duì)這一難題，本研究創(chuàng)新性地將深度學(xué)習(xí)與疼痛生理機(jī)制相結(jié)合，提出動(dòng)態(tài)局部-全局時(shí)空Transformer網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)精準(zhǔn)量化患者對(duì)疼痛刺激的面部反應(yīng)，為DOC輔助診斷提供客觀、高效的智能化工具。
2. 方法與結(jié)果
（1）動(dòng)態(tài)局部-全局時(shí)空Transformer網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
本研究設(shè)計(jì)的DLGSTT網(wǎng)絡(luò)開(kāi)創(chuàng)性地融合了三重特征提取機(jī)制：全局多尺度特征提取模塊（GM-FEM）捕獲面部表情的整體形態(tài)變化，局部注意力特征提取模塊（LAFEM）聚焦眼周、嘴角等關(guān)鍵區(qū)域的細(xì)微肌肉運(yùn)動(dòng)，離散余弦變換增強(qiáng)的時(shí)間Transformer編碼器（DETTE）則精準(zhǔn)建模表情動(dòng)態(tài)演化的時(shí)序規(guī)律。該架構(gòu)有效解決了傳統(tǒng)方法在時(shí)空特征提取上的局限性，顯著提升了疼痛微表情的感知靈敏度。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DLGSTT網(wǎng)絡(luò)在公共數(shù)據(jù)集UNBC-McMaster上疼痛強(qiáng)度估計(jì)的 Concordance Correlation Coefficient（CCC）達(dá)到0.892，在BioVid熱痛數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率達(dá)94.7%，均超越當(dāng)前主流算法4-6個(gè)百分點(diǎn)，展現(xiàn)出優(yōu)秀的泛化能力。
（2）意識(shí)障礙臨床驗(yàn)證與性別差異發(fā)現(xiàn)
團(tuán)隊(duì)在33名DOC患者（13例VS/UWS，15例MCS，5例EMCS）中開(kāi)展疼痛刺激實(shí)驗(yàn)，采用標(biāo)準(zhǔn)化壓痛裝置誘發(fā)疼痛表情，并通過(guò)DLGSTT網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)分析。結(jié)果顯示：疼痛強(qiáng)度評(píng)分與CRS-R意識(shí)量表得分呈顯著正相關(guān)（r=0.83, p<0.001），MCS組疼痛感知強(qiáng)度較VS/UWS組平均高出67.3%，驗(yàn)證了疼痛作為意識(shí)水平生物標(biāo)志物的可靠性。
更具臨床價(jià)值的是，研究首次揭示了DOC患者中性別對(duì)疼痛感知閾值的影響：女性患者的疼痛感知閾值為3.2±0.8 N，顯著低于男性患者的4.5±1.1 N（p<0.01），且女性對(duì)中高強(qiáng)度疼痛的面部反應(yīng)幅度較男性高29.4%。這一發(fā)現(xiàn)為臨床制定性別特異性的意識(shí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)提供了重要依據(jù)。
3. 結(jié)論
本研究提出的動(dòng)態(tài)局部-全局時(shí)空Transformer網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)創(chuàng)新性融合多尺度時(shí)空特征與注意力機(jī)制，成功構(gòu)建了基于面部表情的疼痛強(qiáng)度估計(jì)模型，為意識(shí)障礙的輔助診斷提供了客觀、精準(zhǔn)、可量化的智能評(píng)估工具。研究不僅驗(yàn)證了疼痛感知作為意識(shí)水平評(píng)估指標(biāo)的有效性，更首次揭示了性別差異這一關(guān)鍵臨床因素，為個(gè)性化診療開(kāi)辟了新路徑。
未來(lái)，團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步擴(kuò)大DOC患者隊(duì)列規(guī)模，探索腦電-表情多模態(tài)融合機(jī)制，并聯(lián)合多家三甲醫(yī)院開(kāi)展多中心臨床驗(yàn)證，推動(dòng)該技術(shù)早日轉(zhuǎn)化為臨床常規(guī)評(píng)估工具，切實(shí)提升我國(guó)意識(shí)障礙診療水平。
