便携式fNIRS+AI实现个性化镇痛检测

神经影像学疼痛解码面临两大挑战：患者间的差异使分类器难以泛化，以及同一会话内的交叉验证设计会夸大准确性。本研究使用便携式功能性近红外光谱（fNIRS）和人工智能来应对这些问题。在25名临床牙痛患者中，研究人员在局部神经麻醉前后进行了36通道双侧fNIRS记录。通过比较麻醉前和麻醉后的大脑活动，并利用健康牙齿作为对照，成功实现了镇痛检测。结果表明，基于个体大脑信号的解码能够准确区分疼痛与镇痛状态，为个性化疼痛评估提供了新工具。需要注意的是，该研究为预印本，尚未经过同行评审。