个人和主观的疼痛很难由第三方客观评估，但近年来，利用脑电波来估计疼痛强度（疼痛程度）的技术引起了人们的关注。另一方面，利用脑电波估计疼痛位置的研究仍然不足。

　因此，在这项研究中，我们捕获了对受试者手掌施加疼痛刺激时的脑电波反应，并检查是否可以根据脑电波估计疼痛部位。根据大脑体感皮层放置电极，对左右手掌施加轻度疼痛刺激的总共 40 项试验的数据进行分析。

　结果，当刺激右手时，所有三名受试者在左半球的 CP3 电极上都表现出特别增强的反应，而当刺激左手时，在右半球的 CP4 电极上表现出特别增强的反应。

　此外，当他们基于这些脑电波数据创建深度学习模型时，他们对每个受试者的数据实现了 90.8±5.9% 的高精度。这表明脑电图模式与疼痛的定位（疼痛所在的位置）密切相关，并且开发了一种通用学习模型，无论受试者的特征如何，都可以根据脑电图估计疼痛的位置。被建议。

　这次的分析结果只是针对手掌的有限区域，但未来，我们将广泛收集和分析不同身体部位对疼痛刺激的脑电波反应，并开发技术利用脑电波客观地估计疼痛位置，有望取得进一步进展。如果这项技术实现临床应用，人们认为将有可能为住院患者和无法自行抱怨疼痛的婴儿提供及时、适当的治疗。

参考：[金泽工业大学] [对住院患者和无法抱怨疼痛的婴儿显示出临床应用的潜力] 通过脑电图客观地估计疼痛位置，实现了约 90% 的准确率。金泽工业大学信息工学部毕业研究