解码疼痛:对基于脑电图的脑计算机接口中的计算智能方法的全面审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 客观的疼痛评估对于有效的临床治疗策略至关重要.
• 大脑-计算机接口 (BCI) 技术显示出疼痛检测和分类的潜力.
• 脑电图 (EEG) 信号为非侵入性疼痛评估提供了一个可行的途径.

研究的目的:

• 审查和分析基于EEG的疼痛检测的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法.
• 探索20篇同行评审文章的进展,方法和发现.
• 确定临床疼痛管理中BCI应用的挑战和机会.

主要方法:

• 对基于EEG的疼痛检测的20篇同行评审文章的系统综述.
• 对各种ML技术 (SVM,随机森林,KNN) 和DL模型 (CNN,RNN,变压器) 的分析.
• 对人工智能和BCI集成进行实时疼痛分类的评估.

主要成果:

• 深度学习技术有效地分析EEG信号,以识别与疼痛相关的神经模式.
• 不同的ML和DL模型在解码疼痛信号方面表现出不同程度的成功.
• 人工智能与BCI的整合提高了系统响应能力和适应性,用于疼痛检测.

结论:

• 使用人工智能,特别是DL的基于EEG的疼痛检测显示出临床应用的巨大潜力.
• 需要进一步的研究来应对挑战,并优化BCI系统以准确的疼痛分类.
• 本综述为旨在推进客观疼痛评估技术的研究人员和从业人员提供了见解.