研究利用自動化臉部活動分析進行長期纖維肌痛患者評估

纖維肌痛症是一個以廣泛性疼痛表現的慢性疾病，由於患者經常合併多種不同的臨床症狀，如睡眠障礙、日間疲勞、自主神經失調、非特異體化症狀等，因此如何長期追蹤病程及臨床變化，經常只能依賴患者的主觀描述。難以有一個簡單的客觀指標評量。人類的顏面表情(facial expression)是個相當複雜的行為。顏面表情變化經常與病患本身的身體狀況、健康情形有明顯的相關，而過去研究顯示利用顏面活動編碼系統(Facial action coding system, FACS)，可以將人類臉部表情依據局部的活動單元(action unit)做一個完整的編碼，並利用此編碼系統可以針對表情變化進行一個有效的定性甚至半定量分析。過去研究顯示臉部表情分析不但可以應用於神經心理學研究，也可以應用於疾病的評估及預後參考。由於這幾年的電腦科學進展，可以利用顏面辨識演算法進行自動化臉部辨識，活動單元程式編碼及動態臉部分析，這方面的進展已被應用於臨床上認知失調患者、兒童、意識不清及精神科病患的身體狀況評估，也被使用於評估及偵測急性疼痛的病患。但目前應用此方式進行居家及長期性評估仍然沒有研究進行深入探討。 利用手機作為媒介進行健康及疾病管理，在這幾年已有越來越多的成功範例，並獲得不錯的成果。手機具有可近性及熟悉性，讓病患能簡易的紀錄病程變化，並能夠及時提供回饋及支持訊息，以達成自我監測疾病及照顧的目的，並促進健康行為。利用此一新興的評估治療模式，需考慮文化社會差異及疾病特性。但目前對於華人世界中，仍未發展一套專為纖維肌痛症患者設計的手機網路管理工具。本研究主要將利用顏面活動編碼系統自動辨識，來進行臨床纖維肌痛症患者評估，同時結合手機及網路應用。本計畫為兩年期計畫，第一年計畫的目標，將針對纖維肌痛症患者進行自動化臉部表情分析，並與一般正常族群進行比較，探討其臉部表情差異性，了解利用臉部表情分析是否可以預測不同的疾病嚴重度。同時也將臉部表情分析與纖維肌痛症患者的不同症狀群 (疼痛、睡眠、焦慮、憂鬱等)進行交叉分析， 以了解臉部表情分析在纖維肌痛症的不同症狀群的相關性，以探討臉部表情變化是否可以用於分類的纖維肌痛症亞族群的工具。另一方面，第二年計畫，將發展可用於纖維肌痛症患者的居家檢測工具，利用自行發展的手機App軟體進行症狀之檢測，並與第一年發展的臉部表情分析進行整合，用於纖維肌痛症患者的長期居家監測，以了解此種工具平台在長期追蹤纖維肌痛症患者之可行性及應用模式，並用來建立長期患者的疾病資料庫，能增加我們對於本疾病長期病程變化的知識。我們認為配合簡單的手機Web Cam ，將使得居家檢測簡易可行。本計畫的目標在於建立華人的纖維肌痛症，臉部表情變化資料庫，並以本資料庫發展成一套居家應用病患管理評估程式。以其對臨床治療該類病患能有更有效方便的工具。