Objective pain stimulation intensity and pain sensation assessment using machine learning classification and regression based on electrodermal activity.

Posada-Quintero, Hugo F; Kong, Youngsun; Chon, Ki H

Posada-Quintero, Hugo F; Kong, Youngsun; Chon, Ki H.

Afiliación

Posada-Quintero HF; Department of Biomedical Engineering, University of Connecticut, Storrs, Connecticut.
Kong Y; Department of Biomedical Engineering, University of Connecticut, Storrs, Connecticut.
Chon KH; Department of Biomedical Engineering, University of Connecticut, Storrs, Connecticut.

Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol ; 321(2): R186-R196, 2021 08 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34133246

Asunto(s)

Electrodiagnóstico; Aprendizaje Automático; Dimensión del Dolor; Percepción del Dolor; Umbral del Dolor; Dolor/diagnóstico; Procesamiento de Señales Asistido por Computador; Piel/inervación; Sistema Nervioso Simpático/fisiopatología; Adulto; Estudios de Factibilidad; Femenino; Respuesta Galvánica de la Piel; Calor; Humanos; Masculino; Dolor/etiología; Dolor/fisiopatología; Dolor/psicología; Valor Predictivo de las Pruebas; Reproducibilidad de los Resultados; Índice de Severidad de la Enfermedad; Adulto Joven

Palabras clave

electrodermal activity; pain; pain sensation; pain stimulation intensity; thermal grill

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Dolor / Piel / Sistema Nervioso Simpático / Dimensión del Dolor / Procesamiento de Señales Asistido por Computador / Umbral del Dolor / Electrodiagnóstico / Percepción del Dolor / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Etiology_studies / Prognostic_studies Límite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol Asunto de la revista: FISIOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article

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