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通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
Laura Ferreri，博士 帕维亚大学大脑与行为科学系 意大利帕维亚 27100 Piazza Botta n.11 laura.ferreri@unipv.it 我是
Laura Ferreri，博士 帕维亚大学大脑与行为科学系 意大利帕维亚 27100 Piazza Botta n.11 laura.ferreri@unipv.it 我是音乐和神经科学领域的研究员。我的研究重点是通过行为、神经成像 (fNIRS) 和药理学方法研究音乐奖励、情绪和记忆。学位和学术职位 目前职位：2022 年至今：帕维亚大学教授（助理） 曾任职位：2018 年至今：里昂大学教授（副教授） 2015-2018 年：西班牙巴塞罗那大学大脑认知与可塑性部门博士后兼助理教授 2014-2015 年：法国勃艮第大学认知心理学博士后助理教授 2011-2014 年：早期研究员，玛丽居里 FP7 初始培训网络，法国 LEAD CNRS 文凭和大学学位： 2014 年：认知心理学博士学位（法国第戎勃艮第大学 LEAD CNRS – 非常荣誉） 2011 年：理学硕士学位。认知神经科学（意大利米兰圣拉斐尔大学 – 110/110L 和荣誉奖） 2009 年：心理科学学士学位（意大利米兰圣拉斐尔大学 – 110/110） 2006 年：古典 Liceum 文凭（意大利 Salesiano Treviglio 学院 – 100/100）
La Piazza：公共空间中的跨代学习
该项目的另一个方面是考虑空间在学习中的作用。由技术介导的学习活动不会在空间空白中进行。物理空间的设计对我们人类的行为方式和我们从事的活动有着巨大的影响。我们对空间的感知是主观的，可以影响我们的思维方式和构建知识的方式。设计感官丰富、刺激的空间（使用光线、颜色、气味和触觉）很重要，因为这些品质会影响学习过程。