目的探讨甘精胰岛素U300联合口服降糖药治疗2型糖尿病的临床效果。方法选择2021年10月—2023年1月广东省吴川市人民医院收治的79例2型糖尿病患者,随机分为非甘精组(39例)和U300组(40例)。非甘精组口服降糖药物治疗,在此之上,U300组增加...目的探讨甘精胰岛素U300联合口服降糖药治疗2型糖尿病的临床效果。方法选择2021年10月—2023年1月广东省吴川市人民医院收治的79例2型糖尿病患者,随机分为非甘精组(39例)和U300组(40例)。非甘精组口服降糖药物治疗,在此之上,U300组增加甘精胰岛素U300治疗,持续治疗3个月,对比2组血糖及相关指标变化,并监测患者胰岛素功能相关指标改善情况,评估低血糖反应等不良反应情况。结果治疗后,U300组血糖指标、血糖波动指标均显著低于非甘精组,差异有统计学意义(P<0.05)。U300组治疗后胰岛素功能指标均显著优于非甘精组,空腹及餐后2 h C肽均显著高于非甘精组,差异有统计学意义(P<0.05)。U300组低血糖反应发生率(2.50%,1/40)和不良反应总发生率(20.00%,8/40)与非甘精组(2.56,1/39;17.95%,7/39)比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论增加甘精胰岛素U300治疗,可更好地提升患者血糖管理效果,并可改善胰岛功能,有利于稳定控制血糖,有助于提高患者病情控制效果,应用效果安全可靠。展开更多
针对当前多模态情感识别算法在模态特征提取、模态间信息融合等方面存在识别准确率偏低、泛化能力较差的问题,提出了一种基于语音、文本和表情的多模态情感识别算法。首先,设计了一种浅层特征提取网络(Sfen)和并行卷积模块(Pconv)提取...针对当前多模态情感识别算法在模态特征提取、模态间信息融合等方面存在识别准确率偏低、泛化能力较差的问题,提出了一种基于语音、文本和表情的多模态情感识别算法。首先,设计了一种浅层特征提取网络(Sfen)和并行卷积模块(Pconv)提取语音和文本中的情感特征,通过改进的Inception-ResnetV2模型提取视频序列中的表情情感特征;其次,为强化模态间的关联性,设计了一种用于优化语音和文本特征融合的交叉注意力模块;最后,利用基于注意力的双向长短期记忆(BiLSTM based on attention mechanism,BiLSTM-Attention)模块关注重点信息,保持模态信息之间的时序相关性。实验通过对比3种模态不同的组合方式,发现预先对语音和文本进行特征融合可以显著提高识别精度。在公开情感数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的实验结果表明,所提出的模型取得了比基线模型更高的识别准确率,三分类和二分类准确率分别达到97.82%和98.18%,证明了该模型的有效性。展开更多
文摘目的探讨甘精胰岛素U300联合口服降糖药治疗2型糖尿病的临床效果。方法选择2021年10月—2023年1月广东省吴川市人民医院收治的79例2型糖尿病患者,随机分为非甘精组(39例)和U300组(40例)。非甘精组口服降糖药物治疗,在此之上,U300组增加甘精胰岛素U300治疗,持续治疗3个月,对比2组血糖及相关指标变化,并监测患者胰岛素功能相关指标改善情况,评估低血糖反应等不良反应情况。结果治疗后,U300组血糖指标、血糖波动指标均显著低于非甘精组,差异有统计学意义(P<0.05)。U300组治疗后胰岛素功能指标均显著优于非甘精组,空腹及餐后2 h C肽均显著高于非甘精组,差异有统计学意义(P<0.05)。U300组低血糖反应发生率(2.50%,1/40)和不良反应总发生率(20.00%,8/40)与非甘精组(2.56,1/39;17.95%,7/39)比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论增加甘精胰岛素U300治疗,可更好地提升患者血糖管理效果,并可改善胰岛功能,有利于稳定控制血糖,有助于提高患者病情控制效果,应用效果安全可靠。
文摘针对当前多模态情感识别算法在模态特征提取、模态间信息融合等方面存在识别准确率偏低、泛化能力较差的问题,提出了一种基于语音、文本和表情的多模态情感识别算法。首先,设计了一种浅层特征提取网络(Sfen)和并行卷积模块(Pconv)提取语音和文本中的情感特征,通过改进的Inception-ResnetV2模型提取视频序列中的表情情感特征;其次,为强化模态间的关联性,设计了一种用于优化语音和文本特征融合的交叉注意力模块;最后,利用基于注意力的双向长短期记忆(BiLSTM based on attention mechanism,BiLSTM-Attention)模块关注重点信息,保持模态信息之间的时序相关性。实验通过对比3种模态不同的组合方式,发现预先对语音和文本进行特征融合可以显著提高识别精度。在公开情感数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的实验结果表明,所提出的模型取得了比基线模型更高的识别准确率,三分类和二分类准确率分别达到97.82%和98.18%,证明了该模型的有效性。
