摘要 疼痛表情是人类疼痛表达的行为方式之一，具有重要的生存适应和社会交流价值。疼痛表情研究应当遵循行为观察方法，基于面部运动编码系统（Facial Action Coding System，FACS）的表情编码有助于疼痛表情的量化分析。年龄、性别、社会因素、文化背景等多种因素会影响疼痛表情表达，使疼痛表情在不同个体之间表现出共性和个性并存的特性。在不断改进研究方法的基础上，未来可对疼痛表情的生理心理机制作出更多阐述，并有望建立完备的人类疼痛表情信息库。
关键词 疼痛表情，FACS，社会交流，生理心理机制，疼痛表情信息库。
1 引言
国际疼痛研究学会（International Association for the Study of Pain，IASP）将疼痛定义为“一种与组织损伤或潜在的损伤相关的不愉快的主观感觉和情感体验”（韩济生，2012）。作为一种与伤害相关的特殊感觉体验，疼痛对个体的生存有着重要意义和价值。疼痛既可以使个体避免危险处境，也有利于伤害部位的组织修复。
除了引导人类趋利避害，疼痛还能够引发生理、心理、行为等一系列的反应。经过漫长的进化，个体能够通过多种行为方式传递疼痛信息，如个体既能通过躯体的活动或运动表达自己的不适，也能通过言语或面部表情的改变展现自己的痛苦。这些声音、动作或体态构成了丰富的人类“疼痛语言”。Ahles等人（1990）与Poole和Craig（1992）发现，即便是被试言语报告否认疼痛的情况下，旁观者也能通过被试的面部表情判断其所承受的疼痛，由于面部的疼痛表情很难被隐藏和伪装。因此能够传递较为精确和可靠的疼痛讯息。Hemann和nor（2002）指出，疼痛表情不仅仅是表情的某一个类型，更重要的是疼痛表情反映了人类进化的一种社会交流倾向，它能够传递各种有害刺激带来的不适感，并能引起旁观者的关注和照顾行为。
2 疼痛表情的研究方法
2.1 疼痛表情的采集方法
疼痛及疼痛表情的产生源自于伤害信号，这种伤害信号可能由各种生理或病理疼痛刺激所引发。在疼痛表情研究中，为诱发被试的疼痛表情，研究者需要选取适当的疼痛刺激来源。病理情况下。各种炎性疼痛、神经病理性疼痛、功能性疼痛甚至精神性疼痛都能引起个体的疼痛表达和疼痛感知（韩济生，2012）。而对健康被试而言，激发生理疼痛的方式有冷热刺激、机械刺激、电刺激、化学刺激等。Kunz，Lautenbacher，Leblanc和Rainville（2012）将可产生小幅热脉冲的接触探针作用于健康被试的小腿部位皮肤，以诱发局部疼痛并研究因此而产生的疼痛表情。Goodenough等人（1997）则对4-6岁儿童在接受免疫接种肌肉注射时的疼痛表情、自我报告及其他行为进行了研究。在施加各种类型的疼痛刺激时，需要考虑对刺激的物理属性和特征进行有效控制，例如，精准控制疼痛刺激的持续时间、强度、频率等参数，既往研究中也涉及到了刺激时相的标定和被试痛阈的测量，这有助于进一步提高各被试之间疼痛表情的可比性。
通过各种方法而诱发的疼痛表情，是个体疼痛表达的行为方式之一。与其它行为研究相似，疼痛表情的研究也需遵循行为观察的方法。研究者所选取的行为记录方法和媒介合适与否，直接关系到研究资料的收集和科学证据的获取。在抽样原则上，对于疼痛表情研究而言，一般需要逐个观察每名被试的表情变化，因此在被试已确定的表情研究中，通常不涉及针对受试人群的进一步抽样：对于疼痛表情研究的记录原则，由于表情变化具有特征显著、出现迅速、持续短暂、控制不随意、可被观察者自动评估等特性（Ekman，1992），因此一般使用持续记录的方法全程采集，以避免遗漏需记录的疼痛表情。为了便于反复观察和量化分析，研究者一般将被试的疼痛表情进行视频录像，以保证资料的准确性和完整性。在采集之前，研究者首先应当制定严格的操作流程，对疼痛刺激的参数和表情采集的起止时刻等做出详细的计划，从而在采集过程中精确、全面记录被试的疼痛表情。
然而，疼痛表情的采集仍不可避免地受到一些客观因素的制约，某些类型的刺激在疼痛诱发过程中本身具有不可控的特性，它们带给被试的实际感觉是否为疼痛还不得而知，例如有被试报告冷刺激和电刺激带来的是僵硬和麻木的感觉，在这种情况下其面部表达的情绪更倾向于厌恶、恐惧等，很难界定为疼痛表情。而即便是在较为明确的疼痛刺激条件下。由于疼痛带给个体的情绪成分尚不明确，很难保证任何一种类型的刺激为“单纯的疼痛刺激”，这与疼痛的心理学内涵和多维性质是相互交融的。Izard（2002）发现。意料之外的疼痛刺激不仅能激发个体的疼痛表情，也能引起个体愤怒的面部反应：预期之内的疼痛刺激则能诱发个体的疼痛和恐惧面容。那么疼痛究竟是对愤怒、悲伤、恐惧、厌恶等基本情绪的整合，还是对上述基本情绪的补充，还需要进一步对这些掺杂了多种负面情绪的“疼痛表情”进行深度剖析。
2.2 疼痛表情的编码方法
面部表情作为识别和探知个体心理活动的可靠指标，吸引大量研究者对其进行论述和探索。最初的疼痛表情研究是对疼痛表情进行直观的语言描述，这虽然能直接反映面部活动特征。却无法将表情信息量化，亦无法使用科学统计方法对表情数据进行有效分析。采用表情编码的方法可以将复杂的面部肌群活动量化。以提高表情分析的精确性。目前的疼痛表情研究已涉及到一些表情编码的方法，即表情编码系统。
其中，使用最多的当属面部运动编码系统（Facial Action Coding System，FACS；Ekman&Friesen，1978）。Ekman（2003）使用FACS对多种情绪下面部的每一组肌肉运动进行了研究，并与相应的肢体活动和大脑活动相结合，证实了FACS表情编码在情绪识别中的适用性和可靠性。将个体的主观情绪外显通过客观的面部肌肉运动方式进行记录，为疼痛表情研究开辟了新的途径。 FACS基于面部的肌肉解剖，将面部活动的形态改变分为44个基本运动单元（Action Unit，AU），涵盖了包括皱眉肌、眼轮匝肌、鼻肌、提上唇肌、颊肌、口轮匝肌、笑肌、降下唇肌、降口角肌、颈阔肌等表情肌的舒缩活动。对于一些经常同时出现的AU，或者当单独提取其中某个AU无实际意义时。可将这些AU以成组的方式进行记录。在使用FACS对疼痛表情进行编码时，既需细致观察面部的哪些局部特征发生了改变，也需鉴别是哪些肌群的活动导致了这种改变（各AU代表的面部运动具体参见Ekman&Friesen：Investigator'sguide to the Facial Action Coding System）。同时，通过对表情运动强度的等级划分，FACS将面部活动的强弱程度分为5个等级（A-E）。目前FACS作为疼痛表情编码的主要工具，其客观性和准确性已被越来越多的研究者所认可。
除FACS之外，近年来也相继出现了其他表情编码系统。例如，基于面部表情微观分析的Max编码系统，以形态改变（appearance change，AC）为基本单位。其编码的疼痛表情有：眉猛烈下沉、两眉头之间的膨出、鼻根变宽、眼睛紧闭、上下唇的活动使嘴巴呈方形或矩形（Izard，2002）。可见，各表情编码系统在表情编码上各有侧重，特定的疼痛表情研究需要选取适当的编码系统才有助于科学准确地描述疼痛表情特征。
这些严格遵循神经解剖学基础的表情编码系统的诞生和发展，为量化研究疼痛表情提供了诸多可行的途径。其中FACS侧重于将面部运动分割为最小的运动单位，是一个尽最大可能区分面部运动的综合系统，也是一种能区分所有可观察到的面部行为的测量图式（孟昭兰，2005）。因此本文将着重介绍基于FACS编码的疼痛表情特征，并对未来的研究方向提出一些建议。
3 基于FACS编码的疼痛表情特征
3.1 疼痛表情的一般特征
对人类疼痛表情特点进行科学详尽的描述，一直是各个时期研究者努力所向。100多年前，达尔文提到：“人在疼痛时嘴巴和眼睛的活动有：嘴巴紧闭、嘴唇收缩、牙关紧咬、双眼因恐惧和惊愕而充满敌意地注视、眉用力收缩。”Leventhal和Sham（1965）发现，产痛时的强烈不适可引起产妇前额、眉毛、眼睑的特殊改变。Boucher（1969）证实，恐惧、疼痛和悲伤的表情具有可以被区分的特征性表现。Williams提到，观察者对疼痛的判断主要依靠被试的面部线索，包括皱眉、眨眼、脸颊提升、提上唇等面部活动。尽管经验性描述能够展现疼痛表情的部分特征，却难以细致地揭示疼痛表情特征的全貌。以FACS为代表的表情编码系统的出现。为系统地研究疼痛表情特征提供了有效的手段。
3.2 基于FACS编码的疼痛特征性AU
以FACS为编码方法，Craig。Prkachin和Grunau（1992）提取了4组疼痛相关的核心AU，即：AU4（皱眉）、AU6_7（眼周肌群收缩、脸颊提升）、AU9_10（皱鼻、提上唇）、AU43（闭目）。Kunz，Chen，Lautenbacher，Vachonpresseau和Rainville（2011）通过对健康被试施以热痛刺激，发现了7组与疼痛相关的AU，并统计了这些AU在被试中出现的频率，结果见表1。此外，其他基于FACS编码的疼痛表情研究也对疼痛表情特征作出了阐述。如Hiortsio（1969）认为，8组AU在疼痛应激下持续存在。Craig（1985）发现，健康被试在受到冷加压刺激的情况下，面部将出现6组疼痛AU。Arif-Rahu和Grap（2010）在交流困难患者中发现13个与疼痛密切相关的AU，进一步强调了疼痛表情是对重症患者进行疼痛评估的重要线索。在表2中对上述三项研究中出现的疼痛AU进行了汇总，
可见，不同研究中发现的疼痛相关AU并非完全重叠。个体本身的年龄、性别、种族、文化背景、教育程度等独立变量对疼痛表情的呈现可能有不同程度的影响。Price（2000）证实了疼痛表情及疼痛体验在不同性别及不同文化背景之间差别很大。Keogh和Holdcroft（2002）对疼痛表情的性别差异进行了详细论述，他们认为，与男性相比，女性会在面部表达更强烈、更丰富的疼痛情绪，这种差异与性激素水平、发育程度和环境等因素相关。Matheson（1997）请未经训练的观察者以不同年龄组人群的疼痛表情为依据，以此评估各组被试的疼痛强弱程度，结果发现，观察者将老年人的疼痛等级评判得更高，也更接近被试对疼痛的自我评估，这说明年龄变量也会影响疼痛表情表达。
此外，具有社会交流价值的疼痛表情，易受到社会因素的影响。Baeyer论述了社会因素对儿童疼痛表情的作用，他认为，在中性观察者和陌生人面前，疼痛表情会被压抑；而在照顾者面前，儿童的疼痛表情会放大，但这种“放大”在Williams看来则是“压抑表情的释放”。Craig和Patrick（1985）对72名冷加压器刺激下的女性志愿者进行分组，研究她们的面部表情、对疼痛的自我评估等是否会受到表演者面部表情及疼痛自评的影响，该研究认为社会因素确实能够影响被试的疼痛表达和自我评估。总之，既往研究证实，疼痛表情因受到年龄、性别、社会因素、文化背景等多种因素的影响，在表情表达的强烈程度等方面存在一定的差异，疼痛表情在不同个体之间表现出共性和个性并存的特性。
3.3 疼痛特征性AU表达的心理和神经机制
疼痛表情的相通性和迥异性是在长期的人类进化历程中形成，但其中所包含的心理和神经机制还不是十分明了。目前大多数研究侧重于一种或几种疼痛应激下AU出现的数量或频次。以及性别、年龄、社会关系等变量与疼痛AU表达之间的关系，尽管这些研究启发了相关领域对于疼痛表情的探索，然而对于这些AU改变的神经生理和心理机制，可供参考的研究还不是很多。
而就疼痛本身的神经生理机制来看，疼痛AU的解读还可以进一步深入。由于疼痛和人体的其他高级功能一样，需要经过高级中枢的整合才能实现，因此疼痛表情作为疼痛的外显形式，也受到神经系统高级中枢调控。既往研究中，学者将疼痛划分为三个维度，即：感觉维度、情绪维度和认知维度。感觉维度是指机体受到疼痛刺激时，对疼痛发生的位置、强烈程度、性质、时间过程等作出的快速判断（韩济生，2012）：而情绪维度是指疼痛所带来的不愉快感和其它不良情绪（Kunz et al.，2012）；认知维度则包含了个体所获得的疼痛经验，以及对疼痛的主观认识和对未来的期许（韩济生，2012）。疼痛的三个维度从外周到中枢，都具有神经解剖学的物质基础。外周的Aδ类纤维和C类纤维分别投射到脊髓背角深层的广动力（wide dynamic range。WDR）神经元和脊髓背角浅层的伤害特异性神经元，传递疼痛的感觉维度信号和情绪维度信号。前者通过新脊丘束投射到丘脑外侧核群，之后到达初级和次级躯体感觉皮层（韩济生，2012）；后者通过旧脊丘束上行，经（1）边缘结构和丘脑内侧核群（2）躯体感觉丘脑和皮层区一皮层边缘通路，最终到达前扣带回皮质和皮质下的情绪相关结构（Price，2000）。疼痛认知维度信号的处理则位于前额叶、后顶叶以及运动相关皮层（韩济生，2012）。当然，上述神经解剖结构之间亦存在着广泛而复杂的联系，因此疼痛的感觉、情绪和认知维度是相辅相成的，对于具备高级神经系统及复杂中枢整合功能的人类而言，这三个维度共同构成较为完整的疼痛体验。
作为个体疼痛的表达方式之一，疼痛表情的发生也伴随着痛觉相关神经结构的反应和相应功能区的激活，已有研究证实不同的疼痛AU可能与不同的疼痛维度相关联。Kunz等人（2012）给健康被试施以皮肤的热痛刺激，并通过心理暗示的训练方法分别增加其疼痛感觉或疼痛情绪，发现两种训练状态引起不同的AU频率升高――疼痛感觉维度的增加引起AU6 7发生频率升高，而情绪维度的增加则引起AU4、AU9_10发生频率升高。这表明，疼痛表情的编码不仅有助于将表情信息进行量化分析，而且对探寻疼痛表达的心理行为机制也有良好的指示作用。
不同的疼痛AU能够反映不同的疼痛维度和疼痛来源，不仅如此，依照FACS的编码方法，还能够对每个AU发生的强度和时间进行标定，这些信息所能揭示的生理心理机制或许非常可观，目前来看，虽然既往研究证实了多组AU与疼痛应激密切相关，但是对疼痛AU的观测、记录和剖析仍不够全面和深入，诸如AU的强度、时间等指标在许多研究中往往未被提及，而这些指标对探寻疼痛表情的深层机制很可能是不容忽视的线索。例如，AU强度反映的是威胁的紧急程度（Harris&Alvarado，2002），还是个体疼痛的程度，尚无研究对其进行系统论证。总之，在探寻疼痛表情深层机制的研究中，研究者还需对疼痛表情表达的更为全面和详尽的信息加以关注。
3.4 现有的人类疼痛表情信息库
迄今为止，各国研究者已建立了大量的表情数据库，诸如MMI表情数据库（MMI facial expressiondatabase）、SAL数据库（SAL database）、SEMAINE数据库（SEMAINE databases），以及王妍和罗跃嘉（2005）编制的《中国化面孔情绪图片系统》等，这些研究主要针对人类的多种基本情绪和复合情绪所带来的面部表情改变。
在疼痛表情研究领域，研究者们在采集、提取和深入解读疼痛相关AU的基础上，逐步建立和完善人类疼痛表情库。Lucey，Cohn，Prkachin。Solomon和Schroder（2011）介绍了UNBC-McMaster肩痛表情数据库（UNBC-McMaster Shoulder Painexpression Archive Database）的建立。研究者分别对肩痛患者的健侧和患侧肢体进行主动和被动运动测试，同时拍摄被试的面部表情，每一帧照片中的表情都使用FACS进行AU编码。并结合被试的自我报告和观察者的序列水平测量。最终形成的疼痛表情库包含以下内容：（1）200帧影像序列，包括自发的面部表情；（2）48398帧FACS编码图像；（3）结合逐帧的疼痛评分和序列水平自我报告，以及观察者的测量；（4）66点AAM（Active Appearance Model，主动表观模型）标记。
国内研究目前主要集中于评估各种疼痛表情的识别方法，并在这些识别方法的基础上建立疼痛表情数据库。卢官明，郭曼，李晓南，李海波和邹婵沽（2008）提出利用支持向量机（SVM）技术对新生儿疼痛与非疼痛面部表情进行分类识别，从而对新生儿“疼痛面容”（蹙眉、挤眼、鼻唇沟加深、张口）的评估方法进行了探索。左加阔和卢官明（2011）对流形学习算法在新生儿疼痛表情识别中的应用进行了深入研究，提出了两种基于流形学习算法的特征提取算法，并初步建立了具有东方婴儿面部特征的新生儿面部表情数据库。
不难看出，当前的疼痛表情信息库仍需加以完善，并需建立更多完备的疼痛表情库。例如目前国内的疼痛表情研究多以新生儿为研究对象，所抽取样本的代表性无法保证，因此无法将实验结果推论到样本的总体和其他同类中去，使得研究的生态效度大受影响。此外，正如前面所提到的，文化背景可能是影响疼痛表情表达的重要因素之一，因此疼痛表情表达在不同种族之间还无法保证其完全一致。Camras等（1998）的一项跨文化表情研究结果显示，中、日、美三国婴儿在人工诱发的表情编码上具有跨文化一致性，但美、日婴儿在面部行为上明显比中国婴儿表现出更多的表情，美、日婴儿之间差别不显著，这可能与文化背景、道德传统差异有关。因此可以推测，疼痛表情在不同文化背景之间同样存在着明显的差别，然而目前对于疼痛表情的文化背景和种族差异，并未进行系统的研究。研究广度的局限，使得人类疼痛表情的整体概貌仍难以全面地呈现，尤其是针对东方人种的疼痛表情研究还为数不多，难以建立系统、定量、完整的中国化面孔疼痛表情信息库。
4 总结与展望
4.1 研究方法的改进探索
首先，研究者应当严格控制疼痛刺激的参数和表情采集的时间阶段。每次疼痛刺激的施加和撤离都应当有相应的信号进行标记，而在刺激施加过程中。需对刺激的物理特征和属性进行精确控制，从而提高刺激条件的纯度和研究的科学性和可靠性。其次，疼痛表情的强度和时间信息还可以被更全面地捕捉和记录。例如将FACS中的主要AU按照部位和运动方式的不同分为9个表情组，每一表情组内的AU是不能同时发生的，某一AU的开始也代表着上一AU的结束，这种互斥的性质便于在观察过程中标记AU的起止时刻：在其他方面表情信息提取上。可对各AU进行修饰语编码（修饰语modifier，即对行为或表情作出的进一步细化、描述或修饰），将AU的强度、单双侧等编码为不同的修饰语组，在观察过程中可记录和获得疼痛表情的大量信息。上述研究过程可借助各种行为分析软件实现，并有望探索和开发出专门用于疼痛表情分析的程序或软件。
4.2 疼痛表情的神经心理机制探索
疼痛表情是神经生理和认知心理等多重机制作用下产生的最终产物。Chapman和Nakamura（2002）提到，130多项研究都显示，疼痛人群可出现边缘带、运动脑区和躯体感觉皮层区的代谢活动增强。Kunz等人（2011）则发现，尾状核和前额叶的激活反应与疼痛表情的抑制相关。在进行疼痛表情相关研究的过程中，可同时采用疼痛的其他评估方法（如量表、问卷），并结合疼痛的生理指标，利用3D图像处理技术进行空间模拟，也可综合应用事件相关电位、功能性磁共振成像等技术方法，对疼痛表情神经心理机制进行深度探索。从上述疼痛应激激活的脑区所具备的功能来看，疼痛表情能够反馈的个体疼痛信息似乎并不限于疼痛的感觉、情绪、认知三个维度，运动脑区的激活证实了疼痛表情作为个体疼痛的一种外显形式，还能够提供个体在疼痛应激下行为方面的信息，这种信息与疼痛感觉、情绪及认知之间的交互作用同样有着神经生理的物质基础。因此可以假设。除了上述三个维度，疼痛表情还应当包含运动维度：至于疼痛表情运动是对感觉、情绪、认知三个方面信息整合后所产生的一种综合表现形式。还是独立于感觉、情绪、认知三者的特殊表现形式，还有待进一步研究和探索。疼痛表情理论的完善和研究技术、方法的融合，将有助于进一步阐明疼痛表情表达的神经心理机制。
4.3 疼痛表情信息库的建立和完善
从既往研究者所建立的疼痛表情库来看，将特定年龄组或特定疾病类型人群的疼痛表情按照前述的行为观察方法，进行全面收集、定量评价和分析以及系统的整合，能够建立该受试人群的较为详尽的疼痛表情信息库。根据前人的研究方法，有望逐步建立覆盖人群更为广泛的疼痛表情信息库。在建立疼痛表情信息库的过程中，除了对疼痛表情进行采集、编码，以及相关指标的收集，还需要收集和整合其他的疼痛行为。以及相应的人口学资料、生理指标、心理指标等信息。疼痛表情信息库的建立和完善，无论对于进一步探索疼痛和相关疾病的发生基础，还是对于理解各种疼痛应答产生的心理和进化机制，都具有非常重要的意义。以建立意识障碍人群疼痛表情信息库为例（图1），该表情库不仅包含所采集的表情视频、编码信息、时间和强度指标等，也包含所出现的各种疼痛行为反应（如肢体动作、躯体姿态、发声）、心理指标（如社会关系、情绪反应、认知水平）、生理指标（如既往病史、意识水平、体征）和人口学资料（如性别、年龄、文化背景）等。全面、完备的疼痛表情信息库，能够囊括在各种环境或情况下，具备特定生理心理特征的个体疼痛表情表达的模式和事件心理应对方式。有助于实现个体或群体之间更为深刻的理解和交流，在心理行为研究领域，亦具有非常可观的参考价值。
综上所述，疼痛表情是一种重要的人类疼痛行为表达方式，是描绘个体疼痛感知、情绪状态及应对方式的真实写照。而目前对于疼痛表情的认识还略显不足，针对国人的疼痛表情研究更是十分有限。不过随着疼痛表情数据库的建立完善，表情编码、解码方案的不断优化。以及神经科学研究新技术在表情研究中的综合应用，未来对于疼痛表情行为特征的描述将更加细致，所展现的信息也将更加丰富，与疼痛表情相关的神经生理和心理机制研究必将更加深入。
