目的建立一种新的血清碳酸氢根(HCO3-)测定方法。方法应用自配试剂建立两步终点测定法,可满足全自动和手工半自动测定,并对该方法进行方法学评价。结果该法比色液吸收峰556~558 nm,线性范围1~50 mm o l/L,批内CV 2.56%,批间CV 3.55%,回...目的建立一种新的血清碳酸氢根(HCO3-)测定方法。方法应用自配试剂建立两步终点测定法,可满足全自动和手工半自动测定,并对该方法进行方法学评价。结果该法比色液吸收峰556~558 nm,线性范围1~50 mm o l/L,批内CV 2.56%,批间CV 3.55%,回收率96%~103%,与血气分析仪(X)相关良好,Y=0.48+0.989X,r=0.982(n=40),脂血、溶血、黄疸标本对结果无影响,健康人静脉HCO3-浓度x-±s=25.76±2.26 mm o l/L。结论该法操作简便,结果准确,试剂稳定,成本低廉,适合各级医院常规和急诊使用。展开更多
文摘现有基于深度学习的面部表情识别模型不能有效地应对面部遮挡部分的干扰,无法准确捕捉面部未遮挡部分的特征,会导致识别准确率降低。为此,提出一种新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架FER-AM(facial expression recognition framework based on attention mechanism),应用局部特征网络提取面部表情的局部关键特征,设计全局特征网络学习整个面部表情中的互补信息,采用注意力机制处理面部遮挡部分如眼镜、口罩和围巾等。在RAF-DB、AffectNet、CK+(Cohn Kanade)及FED-RO数据集进行大量实验,结果表明:FER-AM的7种表情分类性能均优于基于深度学习的代表性人脸面部表情识别模型,识别准确率达到88.1%。
文摘目的建立一种新的血清碳酸氢根(HCO3-)测定方法。方法应用自配试剂建立两步终点测定法,可满足全自动和手工半自动测定,并对该方法进行方法学评价。结果该法比色液吸收峰556~558 nm,线性范围1~50 mm o l/L,批内CV 2.56%,批间CV 3.55%,回收率96%~103%,与血气分析仪(X)相关良好,Y=0.48+0.989X,r=0.982(n=40),脂血、溶血、黄疸标本对结果无影响,健康人静脉HCO3-浓度x-±s=25.76±2.26 mm o l/L。结论该法操作简便,结果准确,试剂稳定,成本低廉,适合各级医院常规和急诊使用。