Kivun kokeminen liittyy todellisiin tai potentiaalisiin kudosvaurioihin. Siksi kipua voidaan pitää terveydentilan indikaattorina. Luotettava kivun arviointi auttaa diagnosoimaan sairauksia niiden alkuvaiheessa kroonisen kipusyndrooman välttämiseksi ja elämänlaadun parantamiseksi.
Diplomi-insinööri Mohammad Tavakolian on väitöstutkimuksessaan keskittynyt analysoimaan kivun aiheuttamia ilmeitä kivun voimakkuustasojen arvioimiseksi. Kasvonilmeiden voimakkaiden korrelaatioiden ja samankaltaisuuksien takia kivun voimakkuustasojen suora tulkinta ei ole yksinkertainen tehtävä. Ilmeiden hyvin pienet variaatiot erottavat kivun voimakkuusasteet toisistaan.
Kipu on subjektiivinen ilmiö ja käytännössä ihmisen oma arviointi on kivunarvioinnin standardi. Kivun subjektiivisen ja monimutkaisen luonteen vuoksi itsearviointi ei ole kuitenkaan välttämättä luotettavin arviointitekniikka. Sitä ei voida myöskään käyttää ihmisille, jotka eivät pysty kommunikoimaan. Kipua tarkkailevien henkilöiden tekemät raportit ovat myös alttiita ennakkoasenteille ja virheille, eikä niitä voida käyttää jatkuvaan seurantaan. Siksi on välttämätöntä kehittää automaattisia kivun arviointimenetelmiä, jotta voidaan saada objektiivista tietoa potilaan terveydentilasta.
Lääketieteellisen aineiston ja tutkimustulosten perusteella kasvonilmeet ovat käyttökelpoinen indikaattori kivusta. Siksi kasvonilmeiden tehokkaat esitystavat voivat edistää automaattista kivun arviointia. Tutkimuksessa ehdotetaan syviä spatiotemporaaliseen esitystapaan perustuvia oppimismenetelmiä koodaamaan kasvojen eriasteisia vaihteluita. Erityisesti suunnitellaan uusia neuroverkkoarkkitehtuureja ja kehitetään oppimisstrategioita poimimaan tehokkaasti kasvojen pieniä spatiotemporaalisia vaihteluja.
Kasvojen ilmentymien kivunarvioinnin puutteen korjaamiseksi väitöstyössä esitetään myös datatehokkaita koneoppimiseen perustuvia malleja automaattisten kivunarviointimenetelmien suorituskyvyn parantamiseksi.
Diplomi-insinööri Mohammad Tavakolian väittelee Oulun yliopistossa maanantaina 19.7. Tietotekniikan väitöskirjan suomennettu otsikko on Tehokas spatiotemporaalisen esitystavan oppiminen kivun voimakkuuden arvioimiseksi kasvonilmeistä (Efficient Spatiotemporal Representation Learning for Pain Intensity Estimation from Facial Expressions). Vastaväittäjänä toimii professori Karen Eguiazarian Tampereen yliopistosta ja kustoksena emeritusprofessori Matti Pietikäinen Oulun yliopistosta.
Lähde: STT Info
Muuta luettavaa muualta
Samsung ja suosittu TikTok lanseeravat StemDrop -musiikkialustan
Uusi kansainvälinen musiikkialusta StemDrop heijastaa Samsungin sitoutumista luovan ilmaisun vahvistamiseen. TikTokin käyttäjät voivat sen avulla löytää uutta musiikkia ja aloittaa maailmanlaajuisia musiikkiyhteistöitä. Tutustu dna puhelimet valikoimaan, josta voit löytää itsellesi tai lapsellesi sopivan älypuhelimen vaikka tiktok videoiden videoiden varten. Esimerkiksi Apple iPhone 13 Pro on todella tehokas puhelin kuvien ja videoiden kuvaamista varten.
Tietokone ja mobiilipelaaminen nykypäivänä
Siitä lähtien kun kotitietokoneet ja pelikonsolit tulivat koteihin 80-luvulla, on yleinen asenneilmapiiri pelaamista kohtaa muokkaantunut nykyisenlaiseksi. Nykyään on nimittäin aivan hyväksyttävää aikuisille sekä miehille, että naisille pelata mobiilipelejä, vaikka linja-autopysäkillä, kahvitauolla tai vaikkapa metrossa matkustaessaan. Kaikenlaiset mobiilipelit ovat lisääntyneet ja voit esimerkiksi pelata vaikka CS:GO match makingia kavereiden kanssa esportal alustalla. Esportal tarjoaa paremmat serverit pelaamista varten ja voit saada itsellesi skinejä dropeista.
