人類疼痛表情研究進展

楊悅穎　楊海波　王曉琳　舒婧　王志強　謝敬聃　于生元

摘要 疼痛表情是人類疼痛表達的行為方式之一，具有重要的生存適應和社會交流價值。疼痛表情研究應當遵循行為觀察方法，基于面部運動編碼系統（Facial Action Coding System，FACS）的表情編碼有助于疼痛表情的量化分析。年齡、性別、社會因素、文化背景等多種因素會影響疼痛表情表達，使疼痛表情在不同個體之間表現出共性和個性并存的特性。在不斷改進研究方法的基礎上，未來可對疼痛表情的生理心理機制作出更多闡述，并有望建立完備的人類疼痛表情信息庫。

關鍵詞 疼痛表情，FACS，社會交流，生理心理機制，疼痛表情信息庫。

分類號 B842.6

1 引言

國際疼痛研究學會（International Association for the Study of Pain，IASP）將疼痛定義為“一種與組織損傷或潛在的損傷相關的不愉快的主觀感覺和情感體驗”（韓濟生，2012）。作為一種與傷害相關的特殊感覺體驗，疼痛對個體的生存有著重要意義和價值。疼痛既可以使個體避免危險處境，也有利于傷害部位的組織修復。

除了引導人類趨利避害，疼痛還能夠引發生理、心理、行為等一系列的反應。經過漫長的進化，個體能夠通過多種行為方式傳遞疼痛信息，如個體既能通過軀體的活動或運動表達自己的不適，也能通過言語或面部表情的改變展現自己的痛苦。這些聲音、動作或體態構成了豐富的人類“疼痛語言”。Ahles等人（1990）與Poole和Craig（1992）發現，即便是被試言語報告否認疼痛的情況下，旁觀者也能通過被試的面部表情判斷其所承受的疼痛，由于面部的疼痛表情很難被隱藏和偽裝。因此能夠傳遞較為精確和可靠的疼痛訊息。Hemann和nor（2002）指出，疼痛表情不僅僅是表情的某一個類型，更重要的是疼痛表情反映了人類進化的一種社會交流傾向，它能夠傳遞各種有害刺激帶來的不適感，并能引起旁觀者的關注和照顧行為。

2 疼痛表情的研究方法

2.1 疼痛表情的采集方法

疼痛及疼痛表情的產生源自于傷害信號，這種傷害信號可能由各種生理或病理疼痛刺激所引發。在疼痛表情研究中，為誘發被試的疼痛表情，研究者需要選取適當的疼痛刺激來源。病理情況下。各種炎性疼痛、神經病理性疼痛、功能性疼痛甚至精神性疼痛都能引起個體的疼痛表達和疼痛感知（韓濟生，2012）。而對健康被試而言，激發生理疼痛的方式有冷熱刺激、機械刺激、電刺激、化學刺激等。Kunz，Lautenbacher，Leblanc和Rainville（2012）將可產生小幅熱脈沖的接觸探針作用于健康被試的小腿部位皮膚，以誘發局部疼痛并研究因此而產生的疼痛表情。Goodenough等人（1997）則對4-6歲兒童在接受免疫接種肌肉注射時的疼痛表情、自我報告及其他行為進行了研究。在施加各種類型的疼痛刺激時，需要考慮對刺激的物理屬性和特征進行有效控制，例如，精準控制疼痛刺激的持續時間、強度、頻率等參數，既往研究中也涉及到了刺激時相的標定和被試痛閾的測量，這有助于進一步提高各被試之間疼痛表情的可比性。

通過各種方法而誘發的疼痛表情，是個體疼痛表達的行為方式之一。與其它行為研究相似，疼痛表情的研究也需遵循行為觀察的方法。研究者所選取的行為記錄方法和媒介合適與否，直接關系到研究資料的收集和科學證據的獲取。在抽樣原則上，對于疼痛表情研究而言，一般需要逐個觀察每名被試的表情變化，因此在被試已確定的表情研究中，通常不涉及針對受試人群的進一步抽樣：對于疼痛表情研究的記錄原則，由于表情變化具有特征顯著、出現迅速、持續短暫、控制不隨意、可被觀察者自動評估等特性（Ekman，1992），因此一般使用持續記錄的方法全程采集，以避免遺漏需記錄的疼痛表情。為了便于反復觀察和量化分析，研究者一般將被試的疼痛表情進行視頻錄像，以保證資料的準確性和完整性。在采集之前，研究者首先應當制定嚴格的操作流程，對疼痛刺激的參數和表情采集的起止時刻等做出詳細的計劃，從而在采集過程中精確、全面記錄被試的疼痛表情。

然而，疼痛表情的采集仍不可避免地受到一些客觀因素的制約，某些類型的刺激在疼痛誘發過程中本身具有不可控的特性，它們帶給被試的實際感覺是否為疼痛還不得而知，例如有被試報告冷刺激和電刺激帶來的是僵硬和麻木的感覺，在這種情況下其面部表達的情緒更傾向于厭惡、恐懼等，很難界定為疼痛表情。而即便是在較為明確的疼痛刺激條件下。由于疼痛帶給個體的情緒成分尚不明確，很難保證任何一種類型的刺激為“單純的疼痛刺激”，這與疼痛的心理學內涵和多維性質是相互交融的。Izard（2002）發現。意料之外的疼痛刺激不僅能激發個體的疼痛表情，也能引起個體憤怒的面部反應：預期之內的疼痛刺激則能誘發個體的疼痛和恐懼面容。那么疼痛究竟是對憤怒、悲傷、恐懼、厭惡等基本情緒的整合，還是對上述基本情緒的補充，還需要進一步對這些摻雜了多種負面情緒的“疼痛表情”進行深度剖析。

2.2 疼痛表情的編碼方法

面部表情作為識別和探知個體心理活動的可靠指標，吸引大量研究者對其進行論述和探索。最初的疼痛表情研究是對疼痛表情進行直觀的語言描述，這雖然能直接反映面部活動特征。卻無法將表情信息量化，亦無法使用科學統計方法對表情數據進行有效分析。采用表情編碼的方法可以將復雜的面部肌群活動量化。以提高表情分析的精確性。目前的疼痛表情研究已涉及到一些表情編碼的方法，即表情編碼系統。

其中，使用最多的當屬面部運動編碼系統（Facial Action Coding System，FACS；Ekman&Friesen，1978）。Ekman（2003）使用FACS對多種情緒下面部的每一組肌肉運動進行了研究，并與相應的肢體活動和大腦活動相結合，證實了FACS表情編碼在情緒識別中的適用性和可靠性。將個體的主觀情緒外顯通過客觀的面部肌肉運動方式進行記錄，為疼痛表情研究開辟了新的途徑。

FACS基于面部的肌肉解剖，將面部活動的形態改變分為44個基本運動單元（Action Unit，AU），涵蓋了包括皺眉肌、眼輪匝肌、鼻肌、提上唇肌、頰肌、口輪匝肌、笑肌、降下唇肌、降口角肌、頸闊肌等表情肌的舒縮活動。對于一些經常同時出現的AU，或者當單獨提取其中某個AU無實際意義時。可將這些AU以成組的方式進行記錄。在使用FACS對疼痛表情進行編碼時，既需細致觀察面部的哪些局部特征發生了改變，也需鑒別是哪些肌群的活動導致了這種改變（各AU代表的面部運動具體參見Ekman&Friesen：Investigator'sguide to the Facial Action Coding System）。同時，通過對表情運動強度的等級劃分，FACS將面部活動的強弱程度分為5個等級（A-E）。目前FACS作為疼痛表情編碼的主要工具，其客觀性和準確性已被越來越多的研究者所認可。

除FACS之外，近年來也相繼出現了其他表情編碼系統。例如，基于面部表情微觀分析的Max編碼系統，以形態改變（appearance change，AC）為基本單位。其編碼的疼痛表情有：眉猛烈下沉、兩眉頭之間的膨出、鼻根變寬、眼睛緊閉、上下唇的活動使嘴巴呈方形或矩形（Izard，2002）。可見，各表情編碼系統在表情編碼上各有側重，特定的疼痛表情研究需要選取適當的編碼系統才有助于科學準確地描述疼痛表情特征。

這些嚴格遵循神經解剖學基礎的表情編碼系統的誕生和發展，為量化研究疼痛表情提供了諸多可行的途徑。其中FACS側重于將面部運動分割為最小的運動單位，是一個盡最大可能區分面部運動的綜合系統，也是一種能區分所有可觀察到的面部行為的測量圖式（孟昭蘭，2005）。因此本文將著重介紹基于FACS編碼的疼痛表情特征，并對未來的研究方向提出一些建議。

3 基于FACS編碼的疼痛表情特征

3.1 疼痛表情的一般特征

對人類疼痛表情特點進行科學詳盡的描述，一直是各個時期研究者努力所向。100多年前，達爾文提到：“人在疼痛時嘴巴和眼睛的活動有：嘴巴緊閉、嘴唇收縮、牙關緊咬、雙眼因恐懼和驚愕而充滿敵意地注視、眉用力收縮。”Leventhal和Sham（1965）發現，產痛時的強烈不適可引起產婦前額、眉毛、眼瞼的特殊改變。Boucher（1969）證實，恐懼、疼痛和悲傷的表情具有可以被區分的特征性表現。Williams提到，觀察者對疼痛的判斷主要依靠被試的面部線索，包括皺眉、眨眼、臉頰提升、提上唇等面部活動。盡管經驗性描述能夠展現疼痛表情的部分特征，卻難以細致地揭示疼痛表情特征的全貌。以FACS為代表的表情編碼系統的出現。為系統地研究疼痛表情特征提供了有效的手段。

3.2 基于FACS編碼的疼痛特征性AU

以FACS為編碼方法，Craig。Prkachin和Grunau（1992）提取了4組疼痛相關的核心AU，即：AU4（皺眉）、AU6_7（眼周肌群收縮、臉頰提升）、AU9_10（皺鼻、提上唇）、AU43（閉目）。Kunz，Chen，Lautenbacher，Vachonpresseau和Rainville（2011）通過對健康被試施以熱痛刺激，發現了7組與疼痛相關的AU，并統計了這些AU在被試中出現的頻率，結果見表1。此外，其他基于FACS編碼的疼痛表情研究也對疼痛表情特征作出了闡述。如Hiortsio（1969）認為，8組AU在疼痛應激下持續存在。Craig（1985）發現，健康被試在受到冷加壓刺激的情況下，面部將出現6組疼痛AU。Arif-Rahu和Grap（2010）在交流困難患者中發現13個與疼痛密切相關的AU，進一步強調了疼痛表情是對重癥患者進行疼痛評估的重要線索。在表2中對上述三項研究中出現的疼痛AU進行了匯總，

可見，不同研究中發現的疼痛相關AU并非完全重疊。個體本身的年齡、性別、種族、文化背景、教育程度等獨立變量對疼痛表情的呈現可能有不同程度的影響。Price（2000）證實了疼痛表情及疼痛體驗在不同性別及不同文化背景之間差別很大。Keogh和Holdcroft（2002）對疼痛表情的性別差異進行了詳細論述，他們認為，與男性相比，女性會在面部表達更強烈、更豐富的疼痛情緒，這種差異與性激素水平、發育程度和環境等因素相關。Matheson（1997）請未經訓練的觀察者以不同年齡組人群的疼痛表情為依據，以此評估各組被試的疼痛強弱程度，結果發現，觀察者將老年人的疼痛等級評判得更高，也更接近被試對疼痛的自我評估，這說明年齡變量也會影響疼痛表情表達。

此外，具有社會交流價值的疼痛表情，易受到社會因素的影響。Baeyer論述了社會因素對兒童疼痛表情的作用，他認為，在中性觀察者和陌生人面前，疼痛表情會被壓抑；而在照顧者面前，兒童的疼痛表情會放大，但這種“放大”在Williams看來則是“壓抑表情的釋放”。Craig和Patrick（1985）對72名冷加壓器刺激下的女性志愿者進行分組，研究她們的面部表情、對疼痛的自我評估等是否會受到表演者面部表情及疼痛自評的影響，該研究認為社會因素確實能夠影響被試的疼痛表達和自我評估。總之，既往研究證實，疼痛表情因受到年齡、性別、社會因素、文化背景等多種因素的影響，在表情表達的強烈程度等方面存在一定的差異，疼痛表情在不同個體之間表現出共性和個性并存的特性。

3.3 疼痛特征性AU表達的心理和神經機制

疼痛表情的相通性和迥異性是在長期的人類進化歷程中形成，但其中所包含的心理和神經機制還不是十分明了。目前大多數研究側重于一種或幾種疼痛應激下AU出現的數量或頻次。以及性別、年齡、社會關系等變量與疼痛AU表達之間的關系，盡管這些研究啟發了相關領域對于疼痛表情的探索，然而對于這些AU改變的神經生理和心理機制，可供參考的研究還不是很多。

而就疼痛本身的神經生理機制來看，疼痛AU的解讀還可以進一步深入。由于疼痛和人體的其他高級功能一樣，需要經過高級中樞的整合才能實現，因此疼痛表情作為疼痛的外顯形式，也受到神經系統高級中樞調控。既往研究中，學者將疼痛劃分為三個維度，即：感覺維度、情緒維度和認知維度。感覺維度是指機體受到疼痛刺激時，對疼痛發生的位置、強烈程度、性質、時間過程等作出的快速判斷（韓濟生，2012）：而情緒維度是指疼痛所帶來的不愉快感和其它不良情緒（Kunz et al.，2012）；認知維度則包含了個體所獲得的疼痛經驗，以及對疼痛的主觀認識和對未來的期許（韓濟生，2012）。疼痛的三個維度從外周到中樞，都具有神經解剖學的物質基礎。外周的Aδ類纖維和C類纖維分別投射到脊髓背角深層的廣動力（wide dynamic range。WDR）神經元和脊髓背角淺層的傷害特異性神經元，傳遞疼痛的感覺維度信號和情緒維度信號。前者通過新脊丘束投射到丘腦外側核群，之后到達初級和次級軀體感覺皮層（韓濟生，2012）；后者通過舊脊丘束上行，經（1）邊緣結構和丘腦內側核群（2）軀體感覺丘腦和皮層區一皮層邊緣通路，最終到達前扣帶回皮質和皮質下的情緒相關結構（Price，2000）。疼痛認知維度信號的處理則位于前額葉、后頂葉以及運動相關皮層（韓濟生，2012）。當然，上述神經解剖結構之間亦存在著廣泛而復雜的聯系，因此疼痛的感覺、情緒和認知維度是相輔相成的，對于具備高級神經系統及復雜中樞整合功能的人類而言，這三個維度共同構成較為完整的疼痛體驗。

作為個體疼痛的表達方式之一，疼痛表情的發生也伴隨著痛覺相關神經結構的反應和相應功能區的激活，已有研究證實不同的疼痛AU可能與不同的疼痛維度相關聯。Kunz等人（2012）給健康被試施以皮膚的熱痛刺激，并通過心理暗示的訓練方法分別增加其疼痛感覺或疼痛情緒，發現兩種訓練狀態引起不同的AU頻率升高——疼痛感覺維度的增加引起AU6 7發生頻率升高，而情緒維度的增加則引起AU4、AU9_10發生頻率升高。這表明，疼痛表情的編碼不僅有助于將表情信息進行量化分析，而且對探尋疼痛表達的心理行為機制也有良好的指示作用。

不同的疼痛AU能夠反映不同的疼痛維度和疼痛來源，不僅如此，依照FACS的編碼方法，還能夠對每個AU發生的強度和時間進行標定，這些信息所能揭示的生理心理機制或許非常可觀，目前來看，雖然既往研究證實了多組AU與疼痛應激密切相關，但是對疼痛AU的觀測、記錄和剖析仍不夠全面和深入，諸如AU的強度、時間等指標在許多研究中往往未被提及，而這些指標對探尋疼痛表情的深層機制很可能是不容忽視的線索。例如，AU強度反映的是威脅的緊急程度（Harris&Alvarado，2002），還是個體疼痛的程度，尚無研究對其進行系統論證。總之，在探尋疼痛表情深層機制的研究中，研究者還需對疼痛表情表達的更為全面和詳盡的信息加以關注。

3.4 現有的人類疼痛表情信息庫

迄今為止，各國研究者已建立了大量的表情數據庫，諸如MMI表情數據庫（MMI facial expressiondatabase）、SAL數據庫（SAL database）、SEMAINE數據庫（SEMAINE databases），以及王妍和羅躍嘉（2005）編制的《中國化面孔情緒圖片系統》等，這些研究主要針對人類的多種基本情緒和復合情緒所帶來的面部表情改變。

在疼痛表情研究領域，研究者們在采集、提取和深入解讀疼痛相關AU的基礎上，逐步建立和完善人類疼痛表情庫。Lucey，Cohn，Prkachin。Solomon和Schroder（2011）介紹了UNBC-McMaster肩痛表情數據庫（UNBC-McMaster Shoulder PainExpression Archive Database）的建立。研究者分別對肩痛患者的健側和患側肢體進行主動和被動運動測試，同時拍攝被試的面部表情，每一幀照片中的表情都使用FACS進行AU編碼。并結合被試的自我報告和觀察者的序列水平測量。最終形成的疼痛表情庫包含以下內容：（1）200幀影像序列，包括自發的面部表情；（2）48398幀FACS編碼圖像；（3）結合逐幀的疼痛評分和序列水平自我報告，以及觀察者的測量；（4）66點AAM（Active Appearance Model，主動表觀模型）標記。

國內研究目前主要集中于評估各種疼痛表情的識別方法，并在這些識別方法的基礎上建立疼痛表情數據庫。盧官明，郭曼，李曉南，李海波和鄒嬋沽（2008）提出利用支持向量機（SVM）技術對新生兒疼痛與非疼痛面部表情進行分類識別，從而對新生兒“疼痛面容”（蹙眉、擠眼、鼻唇溝加深、張口）的評估方法進行了探索。左加闊和盧官明（2011）對流形學習算法在新生兒疼痛表情識別中的應用進行了深入研究，提出了兩種基于流形學習算法的特征提取算法，并初步建立了具有東方嬰兒面部特征的新生兒面部表情數據庫。

不難看出，當前的疼痛表情信息庫仍需加以完善，并需建立更多完備的疼痛表情庫。例如目前國內的疼痛表情研究多以新生兒為研究對象，所抽取樣本的代表性無法保證，因此無法將實驗結果推論到樣本的總體和其他同類中去，使得研究的生態效度大受影響。此外，正如前面所提到的，文化背景可能是影響疼痛表情表達的重要因素之一，因此疼痛表情表達在不同種族之間還無法保證其完全一致。Camras等（1998）的一項跨文化表情研究結果顯示，中、日、美三國嬰兒在人工誘發的表情編碼上具有跨文化一致性，但美、日嬰兒在面部行為上明顯比中國嬰兒表現出更多的表情，美、日嬰兒之間差別不顯著，這可能與文化背景、道德傳統差異有關。因此可以推測，疼痛表情在不同文化背景之間同樣存在著明顯的差別，然而目前對于疼痛表情的文化背景和種族差異，并未進行系統的研究。研究廣度的局限，使得人類疼痛表情的整體概貌仍難以全面地呈現，尤其是針對東方人種的疼痛表情研究還為數不多，難以建立系統、定量、完整的中國化面孔疼痛表情信息庫。

4 總結與展望

4.1 研究方法的改進探索

首先，研究者應當嚴格控制疼痛刺激的參數和表情采集的時間階段。每次疼痛刺激的施加和撤離都應當有相應的信號進行標記，而在刺激施加過程中。需對刺激的物理特征和屬性進行精確控制，從而提高刺激條件的純度和研究的科學性和可靠性。其次，疼痛表情的強度和時間信息還可以被更全面地捕捉和記錄。例如將FACS中的主要AU按照部位和運動方式的不同分為9個表情組，每一表情組內的AU是不能同時發生的，某一AU的開始也代表著上一AU的結束，這種互斥的性質便于在觀察過程中標記AU的起止時刻：在其他方面表情信息提取上。可對各AU進行修飾語編碼（修飾語modifier，即對行為或表情作出的進一步細化、描述或修飾），將AU的強度、單雙側等編碼為不同的修飾語組，在觀察過程中可記錄和獲得疼痛表情的大量信息。上述研究過程可借助各種行為分析軟件實現，并有望探索和開發出專門用于疼痛表情分析的程序或軟件。

4.2 疼痛表情的神經心理機制探索

疼痛表情是神經生理和認知心理等多重機制作用下產生的最終產物。Chapman和Nakamura（2002）提到，130多項研究都顯示，疼痛人群可出現邊緣帶、運動腦區和軀體感覺皮層區的代謝活動增強。Kunz等人（2011）則發現，尾狀核和前額葉的激活反應與疼痛表情的抑制相關。在進行疼痛表情相關研究的過程中，可同時采用疼痛的其他評估方法（如量表、問卷），并結合疼痛的生理指標，利用3D圖像處理技術進行空間模擬，也可綜合應用事件相關電位、功能性磁共振成像等技術方法，對疼痛表情神經心理機制進行深度探索。從上述疼痛應激激活的腦區所具備的功能來看，疼痛表情能夠反饋的個體疼痛信息似乎并不限于疼痛的感覺、情緒、認知三個維度，運動腦區的激活證實了疼痛表情作為個體疼痛的一種外顯形式，還能夠提供個體在疼痛應激下行為方面的信息，這種信息與疼痛感覺、情緒及認知之間的交互作用同樣有著神經生理的物質基礎。因此可以假設。除了上述三個維度，疼痛表情還應當包含運動維度：至于疼痛表情運動是對感覺、情緒、認知三個方面信息整合后所產生的一種綜合表現形式。還是獨立于感覺、情緒、認知三者的特殊表現形式，還有待進一步研究和探索。疼痛表情理論的完善和研究技術、方法的融合，將有助于進一步闡明疼痛表情表達的神經心理機制。

4.3 疼痛表情信息庫的建立和完善

從既往研究者所建立的疼痛表情庫來看，將特定年齡組或特定疾病類型人群的疼痛表情按照前述的行為觀察方法，進行全面收集、定量評價和分析以及系統的整合，能夠建立該受試人群的較為詳盡的疼痛表情信息庫。根據前人的研究方法，有望逐步建立覆蓋人群更為廣泛的疼痛表情信息庫。在建立疼痛表情信息庫的過程中，除了對疼痛表情進行采集、編碼，以及相關指標的收集，還需要收集和整合其他的疼痛行為。以及相應的人口學資料、生理指標、心理指標等信息。疼痛表情信息庫的建立和完善，無論對于進一步探索疼痛和相關疾病的發生基礎，還是對于理解各種疼痛應答產生的心理和進化機制，都具有非常重要的意義。以建立意識障礙人群疼痛表情信息庫為例（圖1），該表情庫不僅包含所采集的表情視頻、編碼信息、時間和強度指標等，也包含所出現的各種疼痛行為反應（如肢體動作、軀體姿態、發聲）、心理指標（如社會關系、情緒反應、認知水平）、生理指標（如既往病史、意識水平、體征）和人口學資料（如性別、年齡、文化背景）等。全面、完備的疼痛表情信息庫，能夠囊括在各種環境或情況下，具備特定生理心理特征的個體疼痛表情表達的模式和事件心理應對方式。有助于實現個體或群體之間更為深刻的理解和交流，在心理行為研究領域，亦具有非常可觀的參考價值。

綜上所述，疼痛表情是一種重要的人類疼痛行為表達方式，是描繪個體疼痛感知、情緒狀態及應對方式的真實寫照。而目前對于疼痛表情的認識還略顯不足，針對國人的疼痛表情研究更是十分有限。不過隨著疼痛表情數據庫的建立完善，表情編碼、解碼方案的不斷優化。以及神經科學研究新技術在表情研究中的綜合應用，未來對于疼痛表情行為特征的描述將更加細致，所展現的信息也將更加豐富，與疼痛表情相關的神經生理和心理機制研究必將更加深入。