癌癥疼痛管理新突破：腦功能連接特征+VR技術(shù)的雙軌創(chuàng)新方案
癌癥疼痛管理新突破：腦功能連接特征 + VR 技術(shù)的雙軌創(chuàng)新方案
引言
疼痛，尤其是癌癥相關(guān)疼痛（cancer-related pain），是全球的重大健康挑戰(zhàn)。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，估計(jì)有60–80% 的癌痛未得到妥善處理。無法得到有效控制的疼痛會(huì)嚴(yán)重影響許多癌癥患者的生活質(zhì)量以及他們對(duì)于治療的依從性。目前臨床評(píng)估疼痛嚴(yán)重程度的“金標(biāo)準(zhǔn)”仍是患者的主觀自述量表，這種方法的固有局限是患者主觀性可能引入偏差，且對(duì)于存在認(rèn)知障礙或溝通困難的患者往往不適用。因此開發(fā)一種客觀的疼痛評(píng)估方法，對(duì)于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、個(gè)性化的疼痛管理至關(guān)重要。近年來功能性近紅外光譜技術(shù)（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS） 因其便攜、非侵入、耐運(yùn)動(dòng)的特性，特別適合在臨床環(huán)境中監(jiān)測大腦皮層活動(dòng)。與此同時(shí)，作為一種非藥物干預(yù)手段，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Virtual Reality, VR） 在通過注意力分散管理疼痛方面展現(xiàn)出潛力，但其發(fā)揮鎮(zhèn)痛作用的神經(jīng)生理學(xué)機(jī)制尚不明確。
為此，Somayeh B. Shafiei團(tuán)隊(duì)開展了一項(xiàng)研究，旨在利用靜息態(tài)fNIRS與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)癌癥患者的疼痛嚴(yán)重程度進(jìn)行客觀分類；以及評(píng)估VR干預(yù)對(duì)疼痛強(qiáng)度及大腦功能連接的即時(shí)影響。該研究以題“Pain classification using functional near infrared spectroscopy and assessment of virtual reality effects in cancer pain management”發(fā)表于《Scientific Reports》。
研究方法
被試
研究共納入147名參與者，分為三組：
A組（健康對(duì)照組）：13名無疼痛的健康志愿者，用于建立基線； B組（VR干預(yù)組）：41名患有癌痛的患者，在接受VR干預(yù)前后分別進(jìn)行評(píng)估；C組（癌痛對(duì)照組）：93名患有癌痛的患者，僅接受單次評(píng)估，不接受VR干預(yù)。
實(shí)驗(yàn)流程
A組與C組：完成疼痛自評(píng)后，進(jìn)行10分鐘的靜息態(tài)fNIRS數(shù)據(jù)采集（閉眼、保持清醒）。B組：流程包括：疼痛自評(píng) → 第一次rs-fNIRS記錄（10分鐘）→ 9分鐘的“Oceania”海洋放松VR程序體驗(yàn)（使用Meta Quest 2頭顯）→ 第二次rs-fNIRS記錄（10分鐘）→ 疼痛自評(píng)。
疼痛評(píng)估：使用面部疼痛量表修訂版（Faces Pain Scale–Revised, FPS-R, 0-10分）。將得分歸類為三個(gè)臨床等級(jí)：無/輕度疼痛（0-4分）、中度疼痛（5-7分）、重度疼痛（8-10分）。
腦活動(dòng)記錄：使用Artinis Medical Systems的無線Dual Brite fNIRS系統(tǒng)及Oxysoft 3.3軟件。參與者佩戴裝有44個(gè)通道（channels）的頭帽，光源與探測器按特定排布覆蓋前額葉皮層（PFC）、額上回（SFG）及左右頂葉皮層（parietal cortex） 等區(qū)域（如圖2）。
數(shù)據(jù)分析
- fNIRS數(shù)據(jù)預(yù)處理：使用基于MATLAB的NIRS工具箱進(jìn)行。步驟包括：將光強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為光密度、使用主成分分析（PCA）和運(yùn)動(dòng)校正函數(shù)去除生理噪聲與運(yùn)動(dòng)偽影、應(yīng)用0.01-0.1 Hz的帶通濾波，最后依據(jù)修正的比爾-朗伯定律計(jì)算氧合血紅蛋白（HbO） 和脫氧血紅蛋白（HbR） 的相對(duì)濃度變化。
- 特征提取：計(jì)算所有44個(gè)通道兩兩之間HbO與HbR信號(hào)在頻域的相干性，共提取1892個(gè)功能連接特征（functional connectivity features）。
- 統(tǒng)計(jì)分析：VR干預(yù)前后疼痛評(píng)分及腦特征的比較，采用威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn)（Wilcoxon signed-rank test）。以 P值 < 0.05 為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。
客觀疼痛分類
結(jié)合主觀評(píng)估的疼痛程度標(biāo)簽（無 / 輕度、中度、重度三類），研究者對(duì)提取出的 1892 個(gè)反映大腦網(wǎng)絡(luò)協(xié)作模式的 fNIRS 功能連接特征（HbO 和 HbR 信號(hào)各 946 個(gè)）進(jìn)行分類訓(xùn)練。首先，采用包含三類輸出的多項(xiàng)式邏輯回歸（MLR）作為核心模型。為優(yōu)化模型關(guān)鍵參數(shù)并控制偏倚，在留一參與者交叉驗(yàn)證（LOPO-CV）的外層框架下，嵌套了重復(fù) 5 次的分層 5 折交叉驗(yàn)證，分層設(shè)計(jì)確保各折中疼痛類別分布與原數(shù)據(jù)一致。
模型訓(xùn)練中，為應(yīng)對(duì)不同疼痛等級(jí)樣本數(shù)量不均的問題，研究者僅在每層交叉驗(yàn)證的訓(xùn)練折中，應(yīng)用 k 近鄰數(shù) = 5 的合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE），通過在少數(shù)類樣本與其 5 個(gè)最近鄰樣本間插值生成合成樣本，平衡三類疼痛的樣本數(shù)量，且同一參與者的樣本僅歸入訓(xùn)練折或驗(yàn)證折中的一類，避免產(chǎn)生虛假泛化能力。
模型在LOPO-CV框架下進(jìn)行嚴(yán)格測試，具體做法為：每次預(yù)留 1 名 “完整參與者” 的所有樣本作為測試集，其余所有參與者的樣本作為訓(xùn)練集，循環(huán)至所有參與者均單獨(dú)作為測試集一次，徹底避免同一被試的多個(gè)樣本分散到訓(xùn)練集和測試集，同樣避免產(chǎn)生虛假泛化能力。最終，運(yùn)用遞歸特征消除交叉驗(yàn)證（RFECV）（以 MLR 為估計(jì)器）從海量特征中自動(dòng)篩選出 15 個(gè)對(duì)區(qū)分疼痛等級(jí)最關(guān)鍵的大腦連接特征。
主要結(jié)果
對(duì)疼痛嚴(yán)重程度的主觀和客觀評(píng)估分類
疼痛主觀量表評(píng)分：B組疼痛評(píng)分：VR前4±2.01分，VR后2±1.59分；C組疼痛評(píng)分：5±2.7分。
疼痛客觀模型算法評(píng)分：本研究共篩選出 15 個(gè)特征用于模型構(gòu)建。嵌套在留一參與者交叉驗(yàn)證框架內(nèi)的所有交叉驗(yàn)證步驟，其平均驗(yàn)證準(zhǔn)確率為 82% ± 1.8%。
將測試樣本的真實(shí)標(biāo)簽與預(yù)測標(biāo)簽構(gòu)建混淆矩陣，同樣采用留一法對(duì)所有參與者重復(fù)執(zhí)行，結(jié)果（圖3）顯示MLR模型在對(duì)測試樣本中的疼痛程度進(jìn)行分類時(shí)表現(xiàn)出了良好的性能，這一事實(shí)證明了該模型在臨床疼痛管理中的可靠性——準(zhǔn)確的疼痛程度分類有助于制定個(gè)性化的治療方案。
評(píng)估VR技術(shù)在緩解疼痛方面的效果
Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)結(jié)果表明，VR干預(yù)后感知疼痛嚴(yán)重程度顯著降低（P < 0.001）。在臨床環(huán)境中，疼痛程度降低30%或以上通常被認(rèn)為是一個(gè)具有實(shí)際意義的基準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)，這一變化往往與患者的生活質(zhì)量、功能狀態(tài)以及整體健康狀況的顯著改善密切相關(guān)。75.61%的患者疼痛緩解超過30%（見圖4以及圖5），疼痛評(píng)分平均從VR前4分降至VR后2分，下降50%。這些結(jié)果強(qiáng)烈支持VR作為癌癥患者疼痛管理的有效非藥物干預(yù)措施。
VR技術(shù)對(duì)fNIRS功能連接特征的影響
VR干預(yù)導(dǎo)致多個(gè)通道對(duì)之間的功能連接發(fā)生顯著變化，研究制作了熱圖來展示相應(yīng)的p值（見圖6）。具體發(fā)現(xiàn)包括：前額葉皮層內(nèi)的HbO功能連接發(fā)生顯著變化，例如通道17和11之間的連接（P = 0.001）。
本研究結(jié)果表明，虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）作為一種非藥物、無創(chuàng)的干預(yù)工具，能有效降低癌癥患者的疼痛感知，其作用機(jī)制可能在于特異性調(diào)節(jié)與疼痛相關(guān)的神經(jīng)回路——這一點(diǎn)得到了基于功能性近紅外光譜（fNIRS）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的高準(zhǔn)確性以及所觀測到的腦功能連接顯著變化的支持。與以往多數(shù)聚焦于誘發(fā)痛的研究不同，本工作在對(duì)臨床自然狀態(tài)癌痛的客觀分類與機(jī)制探索方面取得了重要進(jìn)展。未來研究可在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)疼痛的精準(zhǔn)區(qū)分，并探究VR干預(yù)的長期效應(yīng)與個(gè)性化方案，從而為疼痛管理提供更具突破性的神經(jīng)調(diào)控策略。
原文鏈接
Shafiei, S.B., Shadpour, S., Pangburn, B. et al. Pain classification using functional near infrared spectroscopy and assessment of virtual reality effects in cancer pain management. Sci Rep 15, 8954 (2025).
https://doi.org/10.1038/s41598-025-93678-y
研究團(tuán)隊(duì)介紹
本研究由美國羅斯威爾公園綜合癌癥中心牽頭，匯集了來自智能癌癥護(hù)理實(shí)驗(yàn)室、疼痛醫(yī)學(xué)科、門診與支持護(hù)理部以及加拿大圭爾夫大學(xué)的多學(xué)科專家。團(tuán)隊(duì)深度融合臨床醫(yī)學(xué)、神經(jīng)工程與數(shù)據(jù)科學(xué)，致力于利用前沿科技破解癌癥疼痛管理的難題。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗(yàn)。
相關(guān)產(chǎn)品
引言
疼痛，尤其是癌癥相關(guān)疼痛（cancer-related pain），是全球的重大健康挑戰(zhàn)。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，估計(jì)有60–80% 的癌痛未得到妥善處理。無法得到有效控制的疼痛會(huì)嚴(yán)重影響許多癌癥患者的生活質(zhì)量以及他們對(duì)于治療的依從性。目前臨床評(píng)估疼痛嚴(yán)重程度的“金標(biāo)準(zhǔn)”仍是患者的主觀自述量表，這種方法的固有局限是患者主觀性可能引入偏差，且對(duì)于存在認(rèn)知障礙或溝通困難的患者往往不適用。因此開發(fā)一種客觀的疼痛評(píng)估方法，對(duì)于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、個(gè)性化的疼痛管理至關(guān)重要。近年來功能性近紅外光譜技術(shù)（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS） 因其便攜、非侵入、耐運(yùn)動(dòng)的特性，特別適合在臨床環(huán)境中監(jiān)測大腦皮層活動(dòng)。與此同時(shí)，作為一種非藥物干預(yù)手段，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Virtual Reality, VR） 在通過注意力分散管理疼痛方面展現(xiàn)出潛力，但其發(fā)揮鎮(zhèn)痛作用的神經(jīng)生理學(xué)機(jī)制尚不明確。
文章信息
為此，Somayeh B. Shafiei團(tuán)隊(duì)開展了一項(xiàng)研究，旨在利用靜息態(tài)fNIRS與機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)癌癥患者的疼痛嚴(yán)重程度進(jìn)行客觀分類；以及評(píng)估VR干預(yù)對(duì)疼痛強(qiáng)度及大腦功能連接的即時(shí)影響。該研究以題“Pain classification using functional near infrared spectroscopy and assessment of virtual reality effects in cancer pain management”發(fā)表于《Scientific Reports》。
研究方法
被試
研究共納入147名參與者，分為三組：
A組（健康對(duì)照組）：13名無疼痛的健康志愿者，用于建立基線； B組（VR干預(yù)組）：41名患有癌痛的患者，在接受VR干預(yù)前后分別進(jìn)行評(píng)估；C組（癌痛對(duì)照組）：93名患有癌痛的患者，僅接受單次評(píng)估，不接受VR干預(yù)。
圖1. 在進(jìn)行大洋洲虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)前后，fNIRS數(shù)據(jù)采集過程的示意圖
實(shí)驗(yàn)流程
A組與C組：完成疼痛自評(píng)后，進(jìn)行10分鐘的靜息態(tài)fNIRS數(shù)據(jù)采集（閉眼、保持清醒）。B組：流程包括：疼痛自評(píng) → 第一次rs-fNIRS記錄（10分鐘）→ 9分鐘的“Oceania”海洋放松VR程序體驗(yàn)（使用Meta Quest 2頭顯）→ 第二次rs-fNIRS記錄（10分鐘）→ 疼痛自評(píng)。
疼痛評(píng)估：使用面部疼痛量表修訂版（Faces Pain Scale–Revised, FPS-R, 0-10分）。將得分歸類為三個(gè)臨床等級(jí)：無/輕度疼痛（0-4分）、中度疼痛（5-7分）、重度疼痛（8-10分）。
腦活動(dòng)記錄：使用Artinis Medical Systems的無線Dual Brite fNIRS系統(tǒng)及Oxysoft 3.3軟件。參與者佩戴裝有44個(gè)通道（channels）的頭帽，光源與探測器按特定排布覆蓋前額葉皮層（PFC）、額上回（SFG）及左右頂葉皮層（parietal cortex） 等區(qū)域（如圖2）。
圖2. 靜息狀態(tài)下fNIRS檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。該圖展示了如何使用無線Dual Brite系統(tǒng)（Artinis公司生產(chǎn)）來布置發(fā)光源與接收檢測器，從而采集fNIR數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析
- fNIRS數(shù)據(jù)預(yù)處理：使用基于MATLAB的NIRS工具箱進(jìn)行。步驟包括：將光強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為光密度、使用主成分分析（PCA）和運(yùn)動(dòng)校正函數(shù)去除生理噪聲與運(yùn)動(dòng)偽影、應(yīng)用0.01-0.1 Hz的帶通濾波，最后依據(jù)修正的比爾-朗伯定律計(jì)算氧合血紅蛋白（HbO） 和脫氧血紅蛋白（HbR） 的相對(duì)濃度變化。
- 特征提取：計(jì)算所有44個(gè)通道兩兩之間HbO與HbR信號(hào)在頻域的相干性，共提取1892個(gè)功能連接特征（functional connectivity features）。
- 統(tǒng)計(jì)分析：VR干預(yù)前后疼痛評(píng)分及腦特征的比較，采用威爾科克森符號(hào)秩檢驗(yàn)（Wilcoxon signed-rank test）。以 P值 < 0.05 為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。
客觀疼痛分類
結(jié)合主觀評(píng)估的疼痛程度標(biāo)簽（無 / 輕度、中度、重度三類），研究者對(duì)提取出的 1892 個(gè)反映大腦網(wǎng)絡(luò)協(xié)作模式的 fNIRS 功能連接特征（HbO 和 HbR 信號(hào)各 946 個(gè)）進(jìn)行分類訓(xùn)練。首先，采用包含三類輸出的多項(xiàng)式邏輯回歸（MLR）作為核心模型。為優(yōu)化模型關(guān)鍵參數(shù)并控制偏倚，在留一參與者交叉驗(yàn)證（LOPO-CV）的外層框架下，嵌套了重復(fù) 5 次的分層 5 折交叉驗(yàn)證，分層設(shè)計(jì)確保各折中疼痛類別分布與原數(shù)據(jù)一致。
模型訓(xùn)練中，為應(yīng)對(duì)不同疼痛等級(jí)樣本數(shù)量不均的問題，研究者僅在每層交叉驗(yàn)證的訓(xùn)練折中，應(yīng)用 k 近鄰數(shù) = 5 的合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE），通過在少數(shù)類樣本與其 5 個(gè)最近鄰樣本間插值生成合成樣本，平衡三類疼痛的樣本數(shù)量，且同一參與者的樣本僅歸入訓(xùn)練折或驗(yàn)證折中的一類，避免產(chǎn)生虛假泛化能力。
模型在LOPO-CV框架下進(jìn)行嚴(yán)格測試，具體做法為：每次預(yù)留 1 名 “完整參與者” 的所有樣本作為測試集，其余所有參與者的樣本作為訓(xùn)練集，循環(huán)至所有參與者均單獨(dú)作為測試集一次，徹底避免同一被試的多個(gè)樣本分散到訓(xùn)練集和測試集，同樣避免產(chǎn)生虛假泛化能力。最終，運(yùn)用遞歸特征消除交叉驗(yàn)證（RFECV）（以 MLR 為估計(jì)器）從海量特征中自動(dòng)篩選出 15 個(gè)對(duì)區(qū)分疼痛等級(jí)最關(guān)鍵的大腦連接特征。
主要結(jié)果
對(duì)疼痛嚴(yán)重程度的主觀和客觀評(píng)估分類
疼痛主觀量表評(píng)分：B組疼痛評(píng)分：VR前4±2.01分，VR后2±1.59分；C組疼痛評(píng)分：5±2.7分。
疼痛客觀模型算法評(píng)分：本研究共篩選出 15 個(gè)特征用于模型構(gòu)建。嵌套在留一參與者交叉驗(yàn)證框架內(nèi)的所有交叉驗(yàn)證步驟，其平均驗(yàn)證準(zhǔn)確率為 82% ± 1.8%。
將測試樣本的真實(shí)標(biāo)簽與預(yù)測標(biāo)簽構(gòu)建混淆矩陣，同樣采用留一法對(duì)所有參與者重復(fù)執(zhí)行，結(jié)果（圖3）顯示MLR模型在對(duì)測試樣本中的疼痛程度進(jìn)行分類時(shí)表現(xiàn)出了良好的性能，這一事實(shí)證明了該模型在臨床疼痛管理中的可靠性——準(zhǔn)確的疼痛程度分類有助于制定個(gè)性化的治療方案。
圖3. 主觀友好情感評(píng)分描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
評(píng)估VR技術(shù)在緩解疼痛方面的效果
Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)結(jié)果表明，VR干預(yù)后感知疼痛嚴(yán)重程度顯著降低（P < 0.001）。在臨床環(huán)境中，疼痛程度降低30%或以上通常被認(rèn)為是一個(gè)具有實(shí)際意義的基準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)，這一變化往往與患者的生活質(zhì)量、功能狀態(tài)以及整體健康狀況的顯著改善密切相關(guān)。75.61%的患者疼痛緩解超過30%（見圖4以及圖5），疼痛評(píng)分平均從VR前4分降至VR后2分，下降50%。這些結(jié)果強(qiáng)烈支持VR作為癌癥患者疼痛管理的有效非藥物干預(yù)措施。
圖4. 每位參與者虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）干預(yù)前后的感知疼痛程度評(píng)分
圖5. VR干預(yù)后癌癥患者的感知疼痛緩解情況
VR技術(shù)對(duì)fNIRS功能連接特征的影響
VR干預(yù)導(dǎo)致多個(gè)通道對(duì)之間的功能連接發(fā)生顯著變化，研究制作了熱圖來展示相應(yīng)的p值（見圖6）。具體發(fā)現(xiàn)包括：前額葉皮層內(nèi)的HbO功能連接發(fā)生顯著變化，例如通道17和11之間的連接（P = 0.001）。
圖6. VR干預(yù)前后，功能性連接特征（fNIRS通道之間的連接關(guān)系）的Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)結(jié)果。（A）氧合血紅蛋白（HbO）功能連接特征的 P 值；（B）去氧血紅蛋白（HbR）功能連接特征的 P 值；（C）41 名參與者中，經(jīng) VR 干預(yù)發(fā)生顯著變化的特征里，氧合血紅蛋白（HbO）功能連接特征的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著變化 P 值(P<0.05\)；（D）41 名參與者中，經(jīng) VR 干預(yù)發(fā)生顯著變化的特征里，去氧血紅蛋白（HbR）功能連接特征的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著變化 P 值(P<0.05）
圖7展示了VR干預(yù)與不同通道對(duì)之間的功能連接性變化之間的關(guān)系，同時(shí)列出了各項(xiàng)特征對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)的估算系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性（P 值）。研究的重要發(fā)現(xiàn)包括：多個(gè)通道對(duì)的功能連接出現(xiàn)了顯著性變化（P 值小于 0.05）。
圖7. 利用fNIRS功能連接特征對(duì)VR干預(yù)前后的狀態(tài)的邏輯回歸模型
總結(jié)與討論 本研究結(jié)果表明，虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）作為一種非藥物、無創(chuàng)的干預(yù)工具，能有效降低癌癥患者的疼痛感知，其作用機(jī)制可能在于特異性調(diào)節(jié)與疼痛相關(guān)的神經(jīng)回路——這一點(diǎn)得到了基于功能性近紅外光譜（fNIRS）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的高準(zhǔn)確性以及所觀測到的腦功能連接顯著變化的支持。與以往多數(shù)聚焦于誘發(fā)痛的研究不同，本工作在對(duì)臨床自然狀態(tài)癌痛的客觀分類與機(jī)制探索方面取得了重要進(jìn)展。未來研究可在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)疼痛的精準(zhǔn)區(qū)分，并探究VR干預(yù)的長期效應(yīng)與個(gè)性化方案，從而為疼痛管理提供更具突破性的神經(jīng)調(diào)控策略。
原文鏈接
Shafiei, S.B., Shadpour, S., Pangburn, B. et al. Pain classification using functional near infrared spectroscopy and assessment of virtual reality effects in cancer pain management. Sci Rep 15, 8954 (2025).
https://doi.org/10.1038/s41598-025-93678-y
研究團(tuán)隊(duì)介紹
本研究由美國羅斯威爾公園綜合癌癥中心牽頭，匯集了來自智能癌癥護(hù)理實(shí)驗(yàn)室、疼痛醫(yī)學(xué)科、門診與支持護(hù)理部以及加拿大圭爾夫大學(xué)的多學(xué)科專家。團(tuán)隊(duì)深度融合臨床醫(yī)學(xué)、神經(jīng)工程與數(shù)據(jù)科學(xué)，致力于利用前沿科技破解癌癥疼痛管理的難題。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗(yàn)。
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