利用单试次激光诱发脑电预测疼痛感知：新方法探索

"A novel approach to predict subjective pain perception from single-trial laser-evoked potentials" 这篇论文提出了一种创新的方法，利用单试次激光诱发的脑电信号（Laser-Evoked Potentials, LEPs）来预测个体的主观疼痛感知。在临床环境中，通常依赖患者的自我报告来评估他们的疼痛程度，但这种方法对于无法进行自我表达的患者，如意识障碍者，存在局限性。因此，开发一种基于生理学且客观的疼痛评估方法是至关重要的。 作者包括肖平、黄淦和张志国等人，他们分别来自西南大学心理学学院和香港大学电子与电气工程系。该研究得到了高等学校博士学科点专项科研基金的支持。肖平是硕士研究生，专注于认知神经科学的研究；胡理是副教授，同样在认知神经科学领域有深入研究，并作为通讯作者，可以通过电子邮件hulitju@gmail.com联系。 论文的摘要指出，疼痛是一种主观的个人体验，而自我报告是临床评估疼痛的标准。然而，对于无法自我报告的群体，如意识障碍患者，疼痛管理可能会不足或不理想。因此，研究人员致力于创建一个实践导向的新方法，旨在通过分析LEPs来预测疼痛感知，这将补充自我报告，并在多种应用中提供重要的辅助评估手段。 LEPs是在皮肤受到激光刺激时产生的脑电活动变化，它们反映了大脑对疼痛刺激的即时响应。通过分析这些信号，研究人员可能能够识别出与不同疼痛感知水平相关的特定脑电模式。这种技术的潜力在于，它有可能提供一种无创、实时的疼痛评估工具，尤其适用于不能口头表达痛苦的患者。 论文可能详细探讨了数据采集过程、信号处理技术、特征提取策略以及预测模型的构建。可能还涉及了实验设计、统计分析以及与其他已有疼痛评估方法的比较。此外，可能还讨论了该方法的局限性、未来改进的方向以及在临床实践中的潜在应用。 这项研究为疼痛管理带来了新的希望，通过非侵入性的神经生理信号来预测疼痛感知，为那些无法自我报告疼痛的患者提供了可能的解决方案。这一方法的实施和推广，将有助于改善疼痛治疗的准确性和及时性，从而提高患者的生活质量。