PainFormer: a Vision Foundation Model for Automatic Pain Assessment

📄 arXiv: 2505.01571v6 📥 PDF

作者: Stefanos Gkikas, Raul Fernandez Rojas, Manolis Tsiknakis

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-10-09)

期刊: IEEE Transactions on Affective Computing; 2025

DOI: 10.1109/TAFFC.2025.3605475

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PainFormer以解决自动疼痛评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动疼痛评估 多任务学习 多模态融合 变换器模型 特征提取 生理信号分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的疼痛评估方法往往缺乏准确性和可靠性，难以满足临床需求。
  2. PainFormer通过多任务学习同时训练多个任务，作为嵌入提取器，结合变换器模块进行疼痛评估。
  3. 在BioVid和AI4Pain数据集上的实验结果显示，PainFormer在多模态设置下实现了最先进的性能，超越了75种基线方法。

📝 摘要（中文）

疼痛是一种影响大量人群的复杂状态，准确可靠的疼痛评估对制定有效的疼痛管理方案至关重要。自动疼痛评估系统能够提供持续监测和支持决策过程，旨在减轻痛苦并防止功能衰退。本研究提出了PainFormer，一个基于多任务学习原则的视觉基础模型，同时在14个任务/数据集上进行训练，样本总数达到1090万。该模型作为多种输入模态的嵌入提取器，提供特征表示给嵌入混合器（Embedding-Mixer），后者是一个基于变换器的模块，执行最终的疼痛评估。通过RGB、合成热成像和估计深度视频等行为模态，以及ECG、EMG、GSR和fNIRS等生理模态的广泛实验，PainFormer有效提取了高质量的嵌入特征。该框架在BioVid和AI4Pain两个疼痛数据集上进行了评估，并与文献中75种不同的方法进行了直接比较，实验结果显示在单模态和多模态设置下均表现出最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决自动疼痛评估中的准确性和可靠性问题。现有方法在多模态数据处理和特征提取方面存在不足，难以有效支持临床决策。

核心思路：论文提出的PainFormer模型基于多任务学习的原则，能够同时处理多种输入模态，提取高质量的特征表示，从而提高疼痛评估的准确性。

技术框架：PainFormer的整体架构包括嵌入提取器和嵌入混合器两个主要模块。嵌入提取器负责从不同模态（如RGB、热成像和生理信号）中提取特征，而嵌入混合器则使用变换器结构进行最终的疼痛评估。

关键创新：该研究的核心创新在于将多任务学习与变换器模型相结合，能够在多种输入模态下实现高效的特征提取和评估，显著提升了自动疼痛评估的性能。

关键设计：PainFormer的设计包括对14个任务的联合训练，使用了1090万样本，采用了适应性损失函数以优化多模态特征的融合，确保了模型在不同输入条件下的鲁棒性。

📊 实验亮点

PainFormer在BioVid和AI4Pain数据集上的实验结果显示，其在多模态设置下的评估性能超越了75种文献中的基线方法，展现出最先进的性能，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

PainFormer的研究成果在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疼痛管理和监测方面。该模型能够为临床医生提供实时的疼痛评估支持，帮助改善患者的治疗效果和生活质量。未来，该技术有望推广到其他健康监测和情感识别领域。

📄 摘要（原文）

Pain is a manifold condition that impacts a significant percentage of the population. Accurate and reliable pain evaluation for the people suffering is crucial to developing effective and advanced pain management protocols. Automatic pain assessment systems provide continuous monitoring and support decision-making processes, ultimately aiming to alleviate distress and prevent functionality decline. This study introduces PainFormer, a vision foundation model based on multi-task learning principles trained simultaneously on 14 tasks/datasets with a total of 10.9 million samples. Functioning as an embedding extractor for various input modalities, the foundation model provides feature representations to the Embedding-Mixer, a transformer-based module that performs the final pain assessment. Extensive experiments employing behavioral modalities - including RGB, synthetic thermal, and estimated depth videos - and physiological modalities such as ECG, EMG, GSR, and fNIRS revealed that PainFormer effectively extracts high-quality embeddings from diverse input modalities. The proposed framework is evaluated on two pain datasets, BioVid and AI4Pain, and directly compared to 75 different methodologies documented in the literature. Experiments conducted in unimodal and multimodal settings demonstrate state-of-the-art performances across modalities and pave the way toward general-purpose models for automatic pain assessment. The foundation model's architecture (code) and weights are available at: https://github.com/GkikasStefanos/PainFormer.