应用啼哭信号分析方法评估婴儿术后疼痛的研究

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1、万方数据上海交通大学医学院博士论文上海交通大学医学院2011级博士研究生学位论文应用啼哭信号分析方法评估婴儿术后疼痛的研究作者姓名指导教师学号学科专业研究方向答辩时间申请学位级别培养单位葛晓利王英伟教授T2011010麻醉学疼痛评估、神经病变2014年10月博士学位上海交通大学医学院附属新华医院2014年10月万方数据上海交通大学医学院博士论文SHANGHAIJIAoTONGUNIVERSITYAcousticAnalysisoflnfant’SCrytoAssessthePostoperativeStudent：Pai

2、nXiaoliGeSupervisor：YingweiWang，PhDMajor：AnesthesiologyStudentnumber：T2011010Timeofthesisdefense：October，2014Researchfield：Painassessment，neuropathyAcademicdegree：DoctorTraininginstitution：XinhuaHospital，ShanghaiJiaotongUniversitySchoolofMedicine万方数据上海交通大学医学院博士论文

3、上海交通大学学位论文原创性声明删料奉人郑重声明：所呈交豹学位沦文，楚本人在导师的指导F，独j蕊进行研究工作孵取得的成聚。睬艾中已经注明引羽的内容夕}，本论文不包含任翘其他个人域集体已经发表或攒冀喜遥的作品成聚。对本文的研究徽出熏蟹黄献的个人和集体，均已在文中以明确痨式标明。本人完全意识到本声}鹅的法律缩果由本人承担÷学短沦文作者签名：葛睡∥l圈期：参f峰年lo月嘏ll}万方数据上海交通大学上海父遴犬罕学位论文版权使用授权书本学位论文作卷完全l’解学校有关保露、使用学镶论文@翅定，溺意学校镙镶并向圈家有关郝fl域机褥送交沦

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6、其发育尚不完善，无法进行疼痛的自身描述，导致在临床上缺乏简单、有效的婴幼儿疼痛评估标准。啼哭是多种婴幼儿疼痛行为学评估量表中均包含的特征之一，且有研究表明，婴幼儿疼痛与非疼痛的啼哭声存在不同。但是疼痛所导致的啼哭信号具体包含怎样的声学特征，且这种声学特征是否能作为评估婴幼儿术后疼痛的标准尚未见报道。我们拟通过提取6个月以内婴儿术后疼痛哭声信号特征，构建疼痛哭声识别模型应用于婴儿术后疼痛评估，以期为临床探索更客观、便捷的婴幼儿疼痛评估工具提供研究基础。研究内容和方法以6个月以内择期手术的婴儿为研究对象。记录婴儿手术前啼哭数

7、据，以及从婴儿手术后进入麻醉苏醒室至婴儿苏醒后离开苏醒室这一时间段的啼哭信号。同时采用FLACC(Face，Legs，Activity，Cry，Consolability)评分量表对婴儿苏醒后的疼痛程度进行评估。以Adobeaudition3．0对啼哭声音文件进行初步处理，通过Praat语音分析软件进行特征性参数分析；以MFCC(MelFrequencyCepstrumCoefficient)参数作为特征性参数，以HMM(HiddenMarkorvModel)模型作为训练模型，构建疼痛识别模型，同时以FLACC为标准，使

8、用ROC(Receiveroperatingcharacteristiccurve)曲线比较不同组合的HMM模型对婴儿术后疼痛啼哭的识别效能，寻找最优组合的疼痛识别模型，并检验该模型对术后疼痛以及重度疼痛的识别效能。使用SPSS19．0进行数据处理和统计分析，计量资料以均数±标准差表示，数据均进行正态性检验和方差齐性检验，方差齐性的数据两组间比较使用t检验，万方数据上海交通大学医学院博士论文方差非齐性两组间比较使用wilcoxon检验，多组间比较使用Kruskal．Wallis检验，p

9、v2．15．1统计作图。研究结果本研究为前瞻性研究(临床注册码：ChiCTR．OCH．14004648)，共纳入155名择期手术婴儿。1．婴儿术后疼痛啼哭基频为654．7±195．8Hz，显著高于手术前啼哭基频464．6±146．1Hz，p