新生兒疼痛評估是醫(yī)療護理工作的重點、難點,目前已開發(fā)出心率變異性分析、近紅外光譜、功能磁共振成像、皮膚電傳導、腦電圖、哭聲識別、表情識別等自動檢測新生兒疼痛的技術(shù)。本文對此進行歸納分析,以期加強醫(yī)護工作者對疼痛自動化評估技術(shù)的了解,為開展進一步研究實現(xiàn)新生兒疼痛客觀評價提供參考依據(jù)。 

【文章來源】：中國護理管理. 2020,20(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 新生兒對疼痛刺激的反應
    1.1 新生兒疼痛的神經(jīng)生理學反應
    1.2 新生兒疼痛的行為表現(xiàn)
2 基于神經(jīng)生理學反應的新生兒疼痛自動化評估技術(shù)
    2.1 基于心率變異性分析的疼痛測量評估
    2.2 基于腦電圖的疼痛測量評估
    2.3 基于腦血流動力學的疼痛測量評估
        2.3.1 功能磁共振成像
        2.3.2 近紅外光譜技術(shù)
    2.4 基于皮膚電傳導的疼痛測量評估
3 基于行為表現(xiàn)的新生兒疼痛自動化評估技術(shù)
    3.1 新生兒疼痛肢體動作分析識別
    3.2 新生兒疼痛哭聲識別
    3.3 新生兒疼痛表情識別
4 不足和展望
5 小結(jié)


【參考文獻】：
期刊論文
[1]NICU新生兒疼痛量表應用的新進展[J]. 許莉,任海燕.  中國護理管理. 2015(S1)
[2]新生兒疼痛面部表情識別方法的研究[J]. 盧官明,李曉南,李海波.  光學學報. 2008(11)

博士論文
[1]應用啼哭信號分析方法評估嬰兒術(shù)后疼痛的研究[D]. 葛曉利.上海交通大學 2014

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的新生兒疼痛表情識別方法研究[D]. 柳毅.南京郵電大學 2018
[2]基于LBP-top特征的新生兒疼痛表情識別研究[D]. 余益團.南京郵電大學 2016



本文編號：3309924