关注餐后高血糖控制利器:超速效胰岛素

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<正>胰岛素是人类糖尿病治疗历史上具有里程碑意义的发现,解决了糖尿病患者高血糖不能控制的问题[1],在此基础上奠定了强化血糖控制可以延缓糖尿病慢性并发症发生的循证医学依据,并由此诞生了两大重量级研究成果,即糖尿病控制与合并症试验(Diabetes Control and Complications Trial,DCCT)和英国糖尿病前瞻性研究(United Kingdom Prospective Diabetes Study, UKPDS)[2,3].
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医学图像分割是诸多临床应用中的关键技术,例如疾病诊断,手术计划,疗效评估等。近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度学习方法在医学影像分割中取得了巨大的成功。然而,3D计算机断层扫描影像(Computer Tomography,CT)中小目标分割(如胰腺器官、肺炎小病灶等)依然面临着挑战:1)待分割目标在整个3D CT影像中占据很小的体积(
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为规范眩晕症的科学用药,中国医药教育协会眩晕专业委员会特成立专家小组,在纳入现有医学科学证据的基础上,结合专家丰富的临床经验,经反复讨论后形成《甲磺酸倍他司汀治疗眩晕症的专家共识》。本共识包括组胺类药物的药理基础以及甲磺酸倍他司汀在常见眩晕疾病(如良性阵发性位置性眩晕、梅尼埃病、前庭神经炎等)中的用药推荐等级、剂量、疗程、复查方法、特殊人群用药、药物不良反应等方面,旨在帮助医生提升临床实践水平。
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图像视频中的物体分割技术是众多计算机视觉应用的基础。为降低物体分割技术落地应用的数据标注成本,研究弱监督物体分割技术非常必要。传统弱监督分割技术往往只关心图像中物体和背景的外观特征,而忽略了图像中丰富的三维几何信息。为此,本文展开了基于图像深度估计的弱监督物体分割技术研究和应用。首先,针对当前深度估计模型主要聚焦于室内或无人驾驶场景,缺乏通用的开放场景下的深度估计数据集和模型,本文收集了开放场景单
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病理图像中细胞的数量与位置分布反应了疾病的重要信息,有助于病理学分析与疾病诊断。细胞计数、定位与分析通常由具有专业知识的医生完成,人力成本高,消耗时间长,不便于疾病的快速诊断与对症治疗。随着图像处理技术的快速发展,细胞自动计数与定位技术取得了长足的进步。传统的基于区域检测和细胞分割的定位方法及密度回归细胞计数算法,对于形态结构相对简单的病理细胞图像,性能较好。但病理细胞往往呈现形状变化(非圆形)、
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近年来,无人机、移动机器人、增强现实等人工智能技术发展迅速,成为当前热门的研究方向。其中的一项核心技术就是视觉里程计(Visual Odometry,VO)技术。视觉里程计使机器人能够通过轻量级的相机感知周围的环境,并确定自身位置信息,这对于机器人的智能化控制是必不可少的。仅使用单个相机的视觉里程计称为单目视觉里程计,因其成本低、容易部署等特性,成为了机器人领域的一项重要研究课题。单目视觉里程计可
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图像语义分割是计算机视觉的基础任务之一,旨在为图像的每个像素分配语义标签,是自动驾驶、视频美颜、医学影像分析、遥感影像分析等人工智能应用中的关键技术。为促进图像语义分割技术的快速、低成本落地应用,进一步提升语义分割网络的推理速度,减少其训练过程中所需要的人工标注量,本文基于神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,简称NAS)研究了轻量级、弱监督语义分割网络的设计,从
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2019年12月由于新冠疫情爆发,全球200多个国家人民都在面临病毒的威胁。在这种情况下,及时快速的诊断可以较早的发现受感染的患者,阻止感染患者疫情的扩散。一方面,早期的临床医学研究表明,COVID-19患者在CT扫描的影响序列中表现出某些独特的放射学特征可以作为肺部感染的评定与估计严重程度。但是由于放射学影响特征需要放射科医生的大量诊断经验,导致医生在诊断COVID-19和其他病毒性肺炎上有显著
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在室内建筑设计信息化技术领域,计算机辅助技术极大地提升了人工设计效率和设计方案的视觉呈现效果,已经实现了单纯人工设计到信息化辅助设计的转变,但依然存在使用专业性要求高、设计工序冗长等缺点。近年来,随着人工智能技术的蓬勃发展,产生了大量的图像智能技术,这为室内设计智能化发展提供了新的契机。通过对室内建筑设计的关键模块实现智能化设计,可在无人工干预的情况下,利用人工智能技术满足人们对于美学设计的个性化
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