新生儿疼痛

摘要： 针对新生儿疼痛表情识别任务中由于有类别标签样本数量不足而导致分类准确率不高的问题,提出了一种基于图的半监督深度学习(Graph-based Semi-supervised Deep Learning,GSDL)方法。首先,使用训练集中少量有类别标签的样本对深度神经网络模型进行初步训练,得到初始模型;然后,利用初始模型提取有类别标签样本与无类别标签样本的特征向量,并使用提取的特征向量构建一个邻接矩阵,进而构建一个图,在构建的图上通过标签传播算法推测出无类别标签样本的伪标签;最后,使用所有样本及其标签对深度神经网络模型进行微调,得到最终的新生儿疼痛表情识别分类模型。在新生儿疼痛表情数据集上的实验结果表明,在使用相同数量的有类别标签样本情况下,文中提出的GSDL模型的分类准确率优于传统的有监督深度学习模型,也高于现有的半监督深度学习模型(Mean-Teachers,MT),验证了GSDL方法在新生儿疼痛表情识别中的有效性。

摘要： 目的:探讨针对性疼痛护理干预对重症监护室新生儿的应用效果。方法:选取2020年1-10月广东省揭阳市普宁市人民医院新生儿重症监护室收治的90例疼痛患儿作为研究对象,将其分为对照组和观察组,各45例。观察组实施针对性疼痛护理干预,对照组实施常规护理,对比两组症状改善时间、疼痛控制时间、重症监护时间、应激反应发生率、新生儿疼痛(NIPS)评分、体质量及家属满意度。结果:观察组症状改善时间、疼痛控制时间、重症监护时间均短于对照组,应激反应发生率低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组患儿出科时NIPS评分低于对照组,体质量高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组患儿家属对护理的满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:为新生儿疼痛患儿开展重症监护时,给予其针对性疼痛护理干预,可强化护理效果,缓解疼痛,缩短重症监护时间,提高患儿家属的护理满意度,建议推广。

摘要： 目的 了解NICU护士对新生儿疼痛的认知情况,分析影响NICU护士对新生儿疼痛认知不足的相关因素,提出相应的应对策略,为提高NICU护士对新生儿疼痛的管理质量提供参考.方法 采用新生儿科护士疼痛知识与态度调查问卷,对福州市5所三级甲等综合医院的120名NICU护士进行问卷调查.结果 NICU护士的新生儿疼痛知识总分平均值为67.58分(本问卷总分为120分);不同学历NICU护士在新生儿疼痛知识总分及其疼痛管理基础、疼痛评估、镇痛药物药理学3个维度得分差异均有统计学意义(P<0.05);学校是否进行疼痛知识教育在NICU护士的疼痛评估和镇痛药物药理学2个维度得分差异均有统计学意义(P<0.05);自学新生儿疼痛管理相关知识途径在NICU护士对新生儿疼痛知识熟悉程度总分及其疼痛管理基础、疼痛评估、镇痛药物药理学3个维度得分差异均有统计学意义(P<0.05);工作后接受疼痛知识继续教育频率在NICU护士的疼痛基础、疼痛评估、镇痛药物药理学3个维度得分差异均有统计学意义(P<0.05);新生儿疼痛知识得分低的NICU护士比得分高的护士更希望参与新生儿疼痛知识学习(P<0.05).结论 NICU护士对新生儿疼痛知识掌握程度有待进一步提高;不同学历护士对新生儿疼痛知识掌握程度不同,学历越高掌握程度越好;在学校进行新生儿疼痛知识教育有助于NICU护士对新生儿疼痛的认知与评估;通过相关图书、学术期刊和网络自学新生儿疼痛管理相关知识以及工作后接受疼痛知识继续教育,有助于NICU护士对新生儿疼痛的识别、评估、管理和控制.

摘要： 目的 对非营养性吸吮与袋鼠式护理对缓解新生儿疼痛的临床疗效行对比分析.方法 选取2018年11月—2019年12月某院出生的180例足月儿,随机分为非营养性吸吮组(Non-nutritional Sucking,NNS)、袋鼠式护理组(Kangaroo Mother Care,KMC)和对照组,然后对新生儿用针刺足跟取血,期间对其生理指标进行监测和进行新生儿疼痛评分(Neonatal Infant Pain Scale,NIPS),以评估疼痛缓解程度.结果 NNS组、KMC组与对照组比较,非营养性吸吮与袋鼠式护理均可明显缓解新生儿疼痛,结果有显著差异(P<0.01);但在生理指标和NIPS评分上,NNS组与KMC组组间差异没有统计学意义.结论 非营养性吸吮与袋鼠式护理对缓解新生儿疼痛均有相似的、明显的效果.

摘要： 目的 探讨母婴持续肌肤接触及有效母乳喂养对新生儿血糖的影响.方法 将我院2020年3月～12月收治的新生儿按照病区分为对照组与实验组.实验组147名高危儿,剖宫产母婴回病房后立即裸体与母体肌肤接触,阴道产新生儿在断脐前擦干皮肤、戴帽子等,放至母亲胸前肌肤接触,实现自主含乳,接触大于30分钟后监测血糖、断脐带等.对照组151名高危新生儿,剖宫产母婴回病房后,新生儿包裹在产妇身边进行早接触、早吸吮,并至婴儿床上监测血糖;阴道产新生儿产后裸体趴在产妇胸腹部,胎盘娩出后至产台断脐、穿衣后再协助母乳喂养.比较两组新生儿发生低血糖例数、血糖监测前后新生儿NIPS评分、心率.结果 实验组发生低血糖例数明显少于对照组,P值<0.05;实验组操作后NIPS评分低于对照组,P值<0.05;实验组操作后1分钟、5分钟心率明显低于对照组,P值<0.05,均有显著差异.结论 母婴持续肌肤接触及有效母乳喂养能降低新生儿低血糖的发生;降低新生儿疼痛评分,增加新出生新生儿的安全感,减少机体应急;减慢心率,减少机体能量消耗,减少低血糖的发生.

摘要： 目的:探讨母亲声音刺激联合非营养性吸吮对NICU患儿静脉穿刺疼痛的影响.方法:将116例NICU住院患儿随机分为A,B,C和D组,A组为对照组,在进行静脉穿刺时常规给予襁褓包裹,B,C和D组在常规的基础上于操作前2分钟至操作结束后5分钟分别给予非营养性吸吮(NNS),母亲声音刺激(MSS)和母亲声音刺激联合非营养性吸吮(MSS+NNS),比较四组患儿在操作前,操作中和操作后的心率,血氧饱和度和疼痛评分情况.结果:D组心率和疼痛评分显著低于A,B和C组,血氧饱和度高于A,B和C组,差别有统计学意义(P<0.05).结论:MSS+NNS可使新生儿心率下降,血氧饱和度升高,降低疼痛评分,缓解新生儿静脉穿刺疼痛,在临床护理工作中具有重要意义.

摘要： 在对新生儿进行侵入性操作的过程中,最常见的不适现象便是新生儿疼痛,新生儿疼痛会对新生儿造成不良的影响,所以,及时处理新生儿疼痛并且缓解新生儿疼痛,是非常有必要的.针对新生儿疼痛时有发生,本文分析了切实可行的新生儿疼痛护理措施,并且深入系统地研究了新生儿疼痛的护理进展.

摘要： 目的 探讨实施袋鼠式护理(KMC)对产妇泌乳、子宫复旧及新生儿疼痛的影响.方法 选取2019年1-6月在产科足月顺娩的产妇及新生儿共200对作为研究对象,采用随机数字表法分为对照组、观察组各100对.对照组实施产后护理常规,观察组实施KMC.比较2组产妇对KMC认知情况、产后泌乳及子宫复旧情况、新生儿足跟血采集中的疼痛情况.结果 观察组产妇对KMC的认知明显优于对照组,差异有统计学意义(x2值为24.700,P＜0.01);观察组首次泌乳时间为产后(41.25±3.20)h,早于对照组(54.17±2.20)h,差异有统计学意义(t值为2.378,P=0.019);观察组产后72 h乳房Ⅰ度(20人)、Ⅱ度(56人)、Ⅲ度(24人)胀痛情况轻于对照组(分别为62、27、11人),差异有统计学意义(t值为12.166,P=0.011);观察组产后48 h泌乳充足者73人明显多于对照组34人,差异有统计学意义(x2值为30.570,P=0.000);观察组产后24、48 h子宫底分别下降(3.06±1.26)、(1.67±0.43) cm,均优于对照组(1.97±0.92)、(1.23±0.18) cm,差异有统计学意义(t值为3.162,P=0.002;t值为2.689,P=0.009);新生儿足跟血采集中,观察组采血时和采血后疼痛评分分别为(4.92±0.33)分和(2.37±1.27)分,均低于对照组(5.57±1.37)分和(5.01±1.09)分,差异均有统计学意义(t值为2.035,P=0.046;t值为2.579,P=0.011);观察组采血时和采血后心率分别为(121.36±22.13)、(142.55±23.91)次/min,均低于对照组(152.64±18.21)、(156.79±17.37)次/min,差异均有统计学意义(t值为2.375,P=0.018;t值为2.126,P=0.037);观察组采血时和采血后血氧饱和度分别为0.967 2±0.013 7和0.985 5±0.022 4,明显高于对照组0.891 7±0.1165和0.914 5±0.137 8,差异均有统计学意义(t值为2.036,P=0.046;t值为2.017,P=0.047).结论 实施KMC能够显著促进产妇乳汁分泌、加快子宫复旧、减轻新生儿足跟血采集时的疼痛;加强KMC的健康教育,能提高产妇及其家属对KMC的认知,在促进母婴健康方面有积极意义,值得临床推广应用.

摘要： 目的:对袋鼠式护理对新生儿疼痛与应激反应产生的影响开展研究活动.方法:选择2019年1月-2019年12月我院产科接生的新生儿100例作研究对象,盲分两组施行护理,观察与分析对照两组的疼痛和应激反应等数据.结果:对照组、观察组的哭声音量、肢体活动以及面部表情等的评分分别是(5.47±2.51)分、(5.88±2.46)分与(6.57±2.38)分,(3.68±1.16)分、(3.52±1.51)分与(4.14±1.18)分,差异性鲜明,对统计学有意义(P＜0.05).护理前后,观察组的SpO2、HR波动程度均比对照组小,统计学分析有意义(P＜0.05).结论:袋鼠式护理应用于新生儿护理中的效果良好,能够保障新生儿的舒适感与安定性,以有效避免对新生儿产生的不良影响.

摘要： 本文对新生儿疼痛评估以及防治策略进行了研究。文章围绕未治疗新生儿疼痛的潜在后果、MCU常见的疼痛性操作、新生儿疼痛的评估、新生儿疼痛的防治策略等进行了论述。

摘要： 疼痛损害包括生理体征不稳定、大脑发育改变、神经发育异常、躯体感觉及压力传感异常、持续到童年，疼痛表现在面部表情（最可靠的体征）、声音、肢体语言和情绪状态。

摘要： 本发明提供了一种多维时空深度学习评估新生儿术后疼痛方法，包括：获取新生儿术后疼痛的视频信息和音频信息；从视频信息中提取关键帧，并检测新生儿面部区域信息和身体区域信息；从新生儿面部区域信息中提取新生儿面部特征，并结合时间信息整合成新生儿的面部疼痛值；从身体区域信息中提取新生儿身体特征，并结合时间信息整合成新生儿的身体疼痛值；从音频信息中提取新生儿的梅尔频率倒谱系数MFCC和深层特征，并分析新生儿的音频疼痛值；根据新生儿面部疼痛值、身体疼痛值和音频疼痛值采用决策融合模型评估分析新生儿的疼痛水平。可以根据多个指标来评估程序性或短期疼痛，有更高的AUC和准确性；显著改善了性能，可以捕获疼痛动态的变化。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的新生儿疼痛与非疼痛表情分类识别方法，该方法使用训练样本构建冗余字典，将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合，利用其特有的稀疏性进行疼痛与非疼痛表情分类识别，能有效地识别出微笑、安静、非疼痛时的哭、轻度疼痛、剧烈疼痛状态下的表情，并对新生儿面部图像的噪声与遮挡问题具有很好的鲁棒性，为开发新生儿疼痛自动评估系统提供了一种新的方法和途径。

摘要： 本发明公开了一种基于移动终端的新生儿疼痛评估方法，该方法包括：(1)采集新生儿疼痛表情图像，将所述表情图像分类，将所述表情图像裁剪成a×a像素的彩色图像；(2)构建一个包含1个数据层、19个卷积层、1个池化层、1个全连接层和1个分类层的卷积神经网络；(3)将数据库分为训练集和验证集，对卷积神经网络进行训练，得到优化后的网络模型；(4)将训练好的网络模型移植到移动终端，生成新生儿疼痛评估应用程序；(5)开启所述新生儿疼痛评估应用程序，并将识别结果显示在移动终端上。本发明针对智能手机等移动终端的处理能力，优化设计了深度卷积神经网络的结构，采用深度学习方法来提取新生儿疼痛表情特征，分类识别准确率高。

摘要： 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法，该方法首先将视频进行分帧处理，接着在多个连续的帧之间添加光流位移场获得对应的光流信息以得到光流图。然后构造出一个共用Attention双流卷积神经网络，该网络是在双流卷积神经网络的基础上添加了共用Attention模块，该网络主要由两个预训练的VGG16网络和共用Attention模块组成。在该网络中，首先从各帧图像序列中选择表情变化最大的一帧作为其中一路VGG16网络的输入，我们将该路网络称为空间信息网络，然后将光流图作为另一路VGG16网络的输入，我们称该路网络为时间信息网络。最后将通过两路网络后的特征图进行级联并输入全连接层进行新生儿疼痛表情分类。

摘要： 本发明公开了一种基于双通道特征深度学习的新生儿疼痛表情识别方法。该方法首先对新生儿面部图像进行灰度化，提取局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）特征图谱；然后用一个双通道卷积神经网络对并行输入的新生儿面部图像的灰度图及其LBP特征图两个通道的特征进行深度学习；最后采用基于softmax的分类器对两个通道的融合特征进行表情分类，分为平静、哭、轻度疼痛、剧烈疼痛四类表情。该方法结合灰度图像及其LBP特征图谱两个通道的特征信息，能够有效地识别出平静、哭、轻度疼痛、剧烈疼痛等表情，并对新生儿面部图像的光照、噪声与遮挡问题具有很好的鲁棒性，为开发出新生儿疼痛表情识别系统提供了一种新的方法和途径。

摘要： 本发明提供一种基于面部表情分析的新生儿疼痛识别方法，能够识别新生儿是否疼痛。所述方法包括：获取包含人脸面部信息的视频序列；从获取的所述视频序列中提取表示疼痛面部表情动态变化的面部动态几何特征和面部动态纹理特征；将提取的所述面部动态几何特征和所述面部动态纹理特征进行特征融合，并对融合后得到的面部特征向量进行降维；根据降维后得到的面部特征向量，训练分类器。本发明涉及模式识别及生物医学技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的新生儿疼痛与非疼痛表情分类识别方法，该方法使用训练样本构建冗余字典,将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合，利用其特有的稀疏性进行疼痛与非疼痛表情分类识别，能有效地识别出微笑、安静、非疼痛时的哭、轻度疼痛、剧烈疼痛状态下的表情，并对新生儿面部图像的噪声与遮挡问题具有很好的鲁棒性，为开发新生儿疼痛自动评估系统提供了一种新的方法和途径。

摘要： 一种基于生成对抗网络的新生儿疼痛表情识别方法，构造生成对抗网络来学习如何从姿态各异且存在遮挡的新生儿面部图像中恢复出无遮挡且姿态端正的面部图像；将生成对抗网络中生成器的隐藏变量视作修正后的面部疼痛特征；构建结合注意力机制的残差网络来筛选并分析零和博弈修正后的面部疼痛特征，以进一步摆脱遮挡和姿态变化的影响，输出准确的疼痛级别结果。本发明致力于提高真实环境下的新生儿疼痛表情识别准确率、增强新生儿疼痛识别方法对遮挡的鲁棒性和面对姿态变化的适应性，依据生成对抗网络来优化疼痛特征的提取，并通过注意力机制实现对疼痛特征的筛选，有效解决了遮挡和姿态变化环境下新生儿疼痛表情识别问题。

摘要： 本发明公开了一种基于计算机深度学习技术的新生儿疼痛评估系统，通过样本数据采集，样本分类及处理，测试集的处理，训练集的处理，建立评估系统服务端，建立评估系统使用终端，系统信效度评估；从新生儿疼痛管理中的难点——新生儿疼痛评估入手，应用计算机深度学习建立一套快速、客观、方便、自动、标准化评估新生儿疼痛评估系统，且将疼痛分为6个级别，突破了目前对计算机辅助疼痛评分仅分为重度疼痛、轻度疼痛、无痛三个级别的缺点，更具有临床适用性；建立新生儿疼痛评估系统的服务端和终端，方便医护人员/非医护人员使用，并能对数据进行实时分析和储存；对该评估系统进行临床应用的信效度评价，以保障该评估工具的准确性和客观性。

摘要： 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的新生儿疼痛表情识别方法，该方法首先将视频进行分帧处理，接着在多个连续的帧之间添加光流位移场获得对应的光流信息以得到光流图。然后构造出一个共用Attention双流卷积神经网络，该网络是在双流卷积神经网络的基础上添加了共用Attention模块，该网络主要由两个预训练的VGG16网络和共用Attention模块组成。在该网络中，首先从各帧图像序列中选择表情变化最大的一帧作为其中一路VGG16网络的输入，我们将该路网络称为空间信息网络，然后将光流图作为另一路VGG16网络的输入，我们称该路网络为时间信息网络。最后将通过两路网络后的特征图进行级联并输入全连接层进行新生儿疼痛表情分类。