文献筛选
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作者: 不详
文章标题: Objective monitoring of acute pain and nociception in anaesthesia and intensive care: evidence and applications
期刊名称: Anaesthesiol Intensive Ther
发表年份: 2025
DOI / PubMed ID: doi: 10.5114/ait/213842, PMID: 41362928
匹配说明: 本文讨论了在麻醉和重症监护中客观监测急性疼痛和痛觉的方法，包括行为、生理和神经生理信号的应用。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41362928/ -
作者: 不详
文章标题: AI-Driven Multimodal Brain-State Decoding for Personalized Closed-Loop TENS: A Comprehensive Review
期刊名称: Brain Sci
发表年份: 2025
DOI / PubMed ID: doi: 10.3390/brainsci15090903, PMID: 41008264
匹配说明: 本文综述了利用多模态脑状态解码和机器学习技术实现个性化闭环TENS（经皮神经电刺激）的最新进展。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41008264/ -
作者: 不详
文章标题: Remote Wearable Neuroimaging Devices for Health Monitoring and Neurophenotyping: A Scoping Review
期刊名称: Biomimetics (Basel)
发表年份: 2024
DOI / PubMed ID: doi: 10.3390/biomimetics9040237, PMID: 38667247
匹配说明: 本文综述了远程可穿戴神经成像设备在健康监测和神经表型分析中的应用，重点讨论了EEG和fNIRS技术。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38667247/
论文选题
选题一：利用EEG和fNIRS技术在麻醉和重症监护中客观监测急性疼痛
选题理由
- 疼痛管理在麻醉和重症监护中至关重要，但非交流患者的疼痛评估仍然具有挑战性。
- EEG和fNIRS技术可以提供大脑对痛觉输入的直接反应，有助于更准确地监测疼痛。
学术价值
- 填补现有研究在非交流患者疼痛评估方法上的空白。
- 探索多模态神经成像技术在临床实践中的应用潜力。
实际应用
- 为临床医生提供更可靠的工具，以评估和管理麻醉和重症监护中的急性疼痛。
- 改善患者的治疗效果和生活质量。
创新性
- 结合EEG和fNIRS技术，提供更全面的疼痛评估方法。
- 引入机器学习算法，实现个性化疼痛监测。
可行性
- 现有技术已经较为成熟，可以在实验室和临床环境中进行验证。
- 有现成的设备和软件支持数据采集和分析。
数据可用性
- 可以从现有的研究和临床实践中获取相关数据。
- 一些公开数据库也提供了相关的EEG和fNIRS数据集。
选题二：基于多模态脑状态解码的个性化闭环TENS系统
选题理由
- 传统TENS系统在慢性疼痛管理中效果有限，需要更个性化的治疗方案。
- 多模态脑状态解码和机器学习技术可以实现更精准的神经调节。
学术价值
- 探索多模态脑状态解码在神经调节中的应用。
- 提供新的理论和技术支持，推动TENS系统的智能化发展。
实际应用
- 开发个性化的闭环TENS系统，提高慢性疼痛管理的效果。
- 为其他神经系统疾病的治疗提供新的思路和方法。
创新性
- 结合EEG、fNIRS和机器学习技术，实现闭环神经调节。
- 提出新的治疗范式，从固定刺激协议转向实时响应的个性化治疗。
可行性
- 现有技术基础较为成熟，可以在实验室环境中进行初步验证。
- 需要与临床医生合作，进行进一步的临床试验。
数据可用性
- 可以从现有的研究中获取相关的EEG和fNIRS数据。
- 一些公开数据库提供了多模态神经成像数据集。
选题三：远程可穿戴神经成像设备在慢性疼痛管理中的应用
选题理由
- 慢性疼痛管理需要长期监测和调整治疗方案。
- 远程可穿戴神经成像设备可以提供连续的脑活动监测，支持远程医疗。
学术价值
- 探索远程可穿戴设备在慢性疼痛管理中的应用潜力。
- 为远程医疗和家庭护理提供新的技术支持。
实际应用
- 开发适用于家庭和社区的远程疼痛监测系统。
- 提高慢性疼痛患者的自我管理和生活质量。
创新性
- 结合EEG和fNIRS技术，实现远程脑活动监测。
- 引入机器学习算法，实现智能分析和反馈。
可行性
- 现有技术已经较为成熟，可以在实验室和家庭环境中进行验证。
- 需要与医疗设备制造商合作，开发符合临床需求的设备。
数据可用性
- 可以从现有的研究中获取相关的EEG和fNIRS数据。
- 一些公开数据库提供了相关的远程监测数据集。
总结和确认选题
经过综合考虑，建议选择选题一：利用EEG和fNIRS技术在麻醉和重症监护中客观监测急性疼痛。该选题不仅具有重要的学术价值和实际应用前景，而且在现有技术和数据支持下，具有较高的可行性。同时，该选题结合了多模态神经成像技术，具有创新性，能够为临床实践提供新的工具和方法。
