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通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
补充VX Isovitalex™富集•血红蛋白
摘要和解释在1945年，约翰斯顿1描述了一种媒介，该媒介可以在24个而不是48小时内成功地产生淋病。加速增长率主要是由于培养基的琼脂含量（固体性）降低。GC中碱是在1947年引入的，琼脂含量减少。研究了某些淋球菌菌株的生长速率时，发现含有生长因子谷氨酰胺和cocarbox- ylase的培养基可改善恢复。2,3从该发现中开发了补充B，A酵母浓缩物。 在12种不同培养基中的一项融合研究中，用GC中碱，血红蛋白和补充剂B制备的富集巧克力琼脂被证明是孤立淋病猪笼草的优越性。 difco vx柔软和bbl™isovitalex™富集是为取代酵母浓缩物添加剂而开发的化学定义补充剂。2,3从该发现中开发了补充B，A酵母浓缩物。在12种不同培养基中的一项融合研究中，用GC中碱，血红蛋白和补充剂B制备的富集巧克力琼脂被证明是孤立淋病猪笼草的优越性。difco vx柔软和bbl™isovitalex™富集是为取代酵母浓缩物添加剂而开发的化学定义补充剂。