Un metodo locale basato su varianti al descrittore di tessitura LBP per classificare le espressioni di dolore

Oggigiorno il dolore è considerato il quinto segno vitale, e sono in corso numerosi studi per definire metodi migliori di valutazione del dolore. Un grosso risultato è stato l'abbandono dello standard di riferimento basato sull'autovalutazione e il passaggio a misurazioni oggettive. Per molti gruppi di pazienti, ad esempio gli anziani e neonati, il dolore deve essere valutato con giudizi esterni. Gli attuali strumenti di valutazione del dolore sviluppati per i neonati utilizzano dati fisiologici (ad esempio il battito del cuore e la frequenza respiratoria, la pressione arteriosa) e comportamentali (ad esempio il movimento del corpo, il pianto e le espressioni del viso). Il metodo più accurato per rilevare il dolore consiste nell'esaminare le espressioni del viso del bambino. Le risposte al dolore visibili sul viso sono più specifiche e coerenti rispetto a quelle comportamentali e fisiologiche. La figura 1 illustra alcune delle espressioni facciali che sono state riconosciute come fortemente associate al dolore: fronte prominente, occhi strizzati, solco naso-labiale, lingua tesa e un'apertura angolare della bocca. Un possibile approccio potrebbe essere quello di utilizzare delle telecamere e sviluppare un sistema di visione artificiale che osservi, in modo non invasivo e continuo, i volti dei neonati per rilevare i segnali di dolore. Uno dei problemi maggiori che si riscontrano nella rilevazione del dolore neonatale è l'insolita quantità di "rumore" nelle espressioni del volto, la cui superficie è ricoperta di rughe e fossette. In questo lavoro proponiamo un approccio di intelligenza artificiale basato su descrittori locali di tessitura. Il nostro approccio può essere suddiviso in quattro fasi principali: (1) pre-elaborazione, ovvero l'allineamento degli occhi e suddivisione in blocchi (2) estrazione e (3) selezione delle caratteristiche di tessitura, (4) classificazione. I nostri esperimenti, effettuati su un grande database di immagini di espressioni neonatali, mostrano la grande affidabilità del sistema proposto, basato sulla combinazione di descrittori locali di tessitura.

Authors: L. Nanni, S. Brahnam and A. Lumini

Title: A local approach based on a Local Binary Patterns variant texture descriptor for classifying pain states

Journal: Expert Systems With Applications

Year: 2010

References: vol. 37 (2010), no.12, pp. 7888-7894