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疼痛管理和严重性检测对于有效的治疗至关重要，但是传统的自我报告方法是主观的，并且可能不适合非语言个体（口语有限的人）。为了解决此限制，我们使用面部表情探索自动疼痛检测。我们的研究利用深度学习技术来通过分析来自疼痛情感面孔数据库（PEMF）的面部图像来改善疼痛评估。我们提出了两种新颖的方法1：（1）混合交通模型与长期短期记忆（LSTM）块相结合，以分析视频框架并预测疼痛的存在，以及（2）与LSTM集成的时空图形卷积网络（STGCN），与LSTM集成在一起，以从面部图像中为疼痛图像进行过程地标。我们的工作代表了PEMF数据集进行二进制疼痛分类的首次使用，并通过广泛的实验证明了这些模型的有效性。结果突出了结合空间和时间特征以增强疼痛检测的潜力，从而在客观疼痛评估方法中提供了有希望的进步。
使用面部表情的时空深度学习方法改善疼痛分类
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