Purpose: It is not known whether bone scan is useful for the prediction of the prognosis of patients with temporomandibular disorders(TMD). The aim of the present study was to identify useful prognostic markers on bone scan for the pre-therapeutic assessment of patients with unilateral TMD. Materials and Methods: Between January 2005 and July 2007, 55 patients(M:F=9:46; mean age, $34.7{\pm}14.1$ y) with unilateral TMD that underwent a pre-therapeutic bone scan were enrolled. Uptake of Tc-99m HDP in each temporomandibular joint(TMI) was quantitated using a $13{\times}13$ pixel-square region-of-interest over TMJ and parietal skull area as background. TMJ uptake ratios and asymmetric indices were calculated. TMD patients were classified as improved or not improved and the bone scan findings associated with each group were investigated. Results: Forty-six patients were improved, whereas 9 patients were not improved. There was no significant difference between the two groups of patients regarding the TMJ uptake ratio of the involved joint, the TMJ uptake ratio of the non-involved joint, and the asymmetric index(p>0.05). However, in a subgroup analysis, the patients with an increased uptake of Tc-99m HDP at the disease-involved TMJ, by visual assessment, could be easily identified by the asymmetric index; the patients that improved had a higher asymmetric index than the patients that did not improve($1.32{\pm}0.35$ vs. $1.08{\pm}0.04$, p=0.023), Conclusion: The Tc-99m HDP bone scan may help predict the prognosis of patients with unilateral TMD after splint therapy when the TMD-involved joint reveals increased uptake by visual assessment.
Purpose: Recognition of impending death is crucial not only for efficient communication with the caregiver of the patient, but also determination of the time to refer to a separate room. Current studies simply list the events 'that have already occurred' around 48 hours before the death. This study is to analyze the predictability of each event by comparing the time length from 'change' to death. Methods: Subjects included 160 patients who passed away in a palliative care unit in Incheon. The analysis was limited to 80 patients who had medical records for the last week of their lives. We determined 9 symptoms and 8 signs, and established the standard of 'significant change' of each event before death. Results: The most common symptom was increased sleeping (53.8%) and the most common sign was decreased blood pressure (BP) (87.5%). The mean time to death within 48 hours was 46.8% in the case of resting dyspnea, 13.6% in the ease of low oxygen saturation, and 36.9% in the case of decreased BP. The symptom(s) which had the highest positive predictive value (PV) for death within 48 hours was shown to be resting dyspnea (83%), whereas the combination of resting dyspnea and confusion/delirium (65%) had the highest negative PV. As for the most common signs before death within 48 hours, the positive PVs were more than 95%, and the negative PV was the highest when decreased BP and low oxygen saturation were combined. The difference in survival patterns between symptoms and signs was significant. Conclusion: The most reliable symptoms to predict the impending death are resting dyspnea and confusion/delirium, and decline of oxygen saturation and BP are the reliable signs to predict the event.
Purpose : Abdominal obesity with visceral fat accumulation have been known to be intimately associated with the development of metabolic syndrome. Therefore, it is important to estimate the precise amount of visceral fat. Ultrasonography has been reported that it is a simple and noninvasive method for visceral fat evaluation. Purpose of this study is to evaluate the association of ultrasonographic visceral fat thickness, anthropometric indexes, and risk factor of metabolic syndrome, and to investigate the cut-off value of abdominal visceral fat thickness leading to increased risk of metabolic syndrome. Materials and methods : The subject included 200 men and 200 women who visited D healthcare center in Daejeon from January to April 2008. The subcutaneous fat thickness and visceral fat thickness were measured by ultrasonograph. As anthropometric index, we measured body mass index, waist circumference and waist/height ratio. As for the risk factor of metabolic syndrome, we measured blood pressure, high density lipoprotein cholesterol, triglyceride and fasting serum glucose. Results : VFT was significantly correlated with waist circumference, (r=0.683/M, r=0.604/F), waist to height ratio (r=0.633/M, r=0.593/F) and BMI (r=0.621/M, r=0.534/F) in both men and women. In addition it was significantly correlated with Systolic blood pressure (r=0.229/M, r=0.232/F), Diastolic blood pressure ((r=0.285/M, r=0.254/F), high density cholesterol (r=-0.254/M, r=-0.254/F), Triglyceride (r=0.475/M, r=0.411/F), and Fasting blood sugar (r=0.158/M, r=0.234/F) in both men and women. The cut-off value of visceral fat thickness leading to the increased risk of metabolic syndrome was 4.58cm (sensitivity89.2%, specificity 71.2%) in men and 3.50cm (sensitivity61.2% specificity 80.8%) in women respectively. The odds ratio of the risk of metabolic syndrome was dramatically increased with the abdominal visceral fat thickness level over 6cm in men and 5cm in women. Conclusion : The visceral fat thickness using ultrasonography was significantly correlated with anthropometric indexes and risk factors of metabolic syndrome in both men and women. The cut-off value of visceral fat thickness leading to the increased risk of metabolic syndrome was 4.58cm in men and 3.50cm in women.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.7
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pp.3419-3424
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2013
Diverse immunoassays including a chemiluminescent immunoassay (CIA) are used to detect hepatitis B surface antigen (HBsAg) and antibody (anti-HBs). Recently, an increasing number of institutions have been utilizing an immunochromatography assay (ICA), which is easy to use. In this study, We evaluated ICA kits for the rapid detection of HBsAg and anti-HBs by comparing them with a CIA. A total of 120 serum hospital samples, were collected for the whole month, were assayed using ICA kit. The Concordance rate, sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of the ICA for HBsAg based on CIA results were 97%, 97%, 100%, 100%, and 96.8%, respectively. The diagnostic performances of the ICA for Anti-HBs were 90%, 90%, 93.3%, 93.1%, and 90.3%, respectively. The ICA kit failed to detect HBsAg and anti-HBs in low reactive samples. The ICA kits for the rapid detection of HBsAg might be recommended for interpreted with caution and dual analysis in the clinical laboratory.
Ahn, Gwang Noh;Lim, Sanghun;Sung, Su Whan;Lee, Jietae
Korean Chemical Engineering Research
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v.58
no.3
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pp.390-395
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2020
For some processes with saturations, economical operating points are on the saturation edges. Traditional feedback controllers cannot be used to regulate such processes on the saturation edges because there are abrupt dynamics changes and no feedback information at saturations. Optimization-based methods such as the model predictive control can treat this control problem without difficulty when the saturation levels and dynamics are known and not varying. Otherwise, an adaptation scheme to track the saturation levels and dynamics should be included. Here, for very simple methods to treat this control problem, two control methods based on the recent slope seeking method and the relay feedback method are proposed. Their performances are evaluated with simulations applying them to a second order liquid level system with saturation. Simulations show that these proposed control methods can find and maintain operating point of the saturation edge under 5% relative error.
The purpose of this study was to investigate the factors affecting the creativity of nursing college students who should act as professional nurses in the future. In order to carry out this research, the data collected through structured questionnaires were analyzed for 209 nursing college students who were approved by the IRB of K University. The results of this study showed that the creativity and self-efficacy(r=.374, p<.001), thinking ability(r=.347, p<.001), and school environment perception(r=.246, p<.001) were found to be positively correlated. In addition, the factors influencing the creativity of nursing students were self-efficacy(${\beta}=0.249$, p=.001), thinking ability(${\beta}=0.152$, p=.043), school environment perception(${\beta}=0.188$, p=.005) and the explanatory power of these variables was 21.2%. In the future, it will be necessary to develop educational methods for creativity development of nursing college students.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2006.02a
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pp.57-61
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2006
Microarray란 유리, 실리콘, 플라스틱 등의 매체위에 생체분자를 집적하여 만든 플랫폼을 의미한다. 현재 이러한 플랫폼에 DNA, 화학물질, 유기물질 등 바이오소재를 집적하여 다양한 연구용 제품들이 출시되어 있으며, 수년간 Microarray를 이용한 연구가 진행되어 최근에는 질병진단/예후예측 등의 포괄적인 정보를 포함하는 임상용 microarray제품도 등장하고 있다. 디지탈지노믹스(주)는 2000년 이후로 6년의 기간동안 연구자에게 다양한 종류의microarray를 공급하여 왔으며, 현재 국내에서 가장 많은 종류의 microanay 분석 시스템을 확보하고 있다. 따라서 다양한 연구자들에게 가장 적합한 microarray를 소개할 수 있음은 물론, 그 결과분석 데이터를 제공함으로써 양질의 데이터와 서비스를 제공하고 있다. 특히 디지탈지노믹스(주)에서는 최근에 Combimatrix사의 microarray 시스템을 도입하여, 연구자가 원하는 맞춤형 microarray를 제작할 수 있는 새로운 형태의 차세대 플랫폼을 제공할 수 있게 되었다. 이 기술은 연구자의 목적에 맞게 microarray 제작이 가능하도록 가변적인 특성을 가지고 있으며 높은 민감도 및 재현성을 보여주는 우수한 기술력을 보여준다. Microarray 분야는 그 플랫폼과 분석기술이 나날이 발전하고 있으며, 그 응용범위도 날로 넓어 지고 있다. 그 활용범위의 예를 보면, 1) 유전체 수준에서 발현양상 분석, 2) 약물에 대한 반응성 분석, 3) 질환에 대한 원인 유전자 규명 및 진단제 개발, 4) 독성유전체에서의 약효 및 유효성 분석, 5) 대량의 SNP 분석, 6) 대량의 단백질 수준에서의 발현분석 등이 있으며, 일일이 다 언급하기 힘들 정도로 그 응용범위가 넓어지고 있다. 이러한 microarray기술은 관심 있는 대상에 대한 검색(screening)의 기능과 더불어 분석된 데이터를 기초로 제품화 플랫폼으로써 다시 활용될 수 있는 장점을 가지고 있다. 디지탈지노믹스(주)에서는 구축되어 있는 microarray 분석 시스템을 이용하여 질병 진단, 약물반응성 진단 및 플랫폼 개발에 대한 내부연구도 심도 있게 수행하고 있으며, microarray 기술을 응용하여 산업화, 제품화 할 수 있는 구체적인 사례와 모범답안을 만들기 위해 노력하고 있다.
The present study was conducted to examine the differences and correlations between verbal fluency and story comprehension according to the working memory(WM) capacity, and to find out what WM factors influence the linguistic competence in Alzheimer's disease(AD) and vascular dementia(VaD) groups each consisting of 15 patients. The results of their performance produced firstly significant differences in phonemic fluency, story comprehension, delayed recall and recognition task between the two groups. Further analysis shows that VaD group had significant correlations between the scores of story comprehension and the recognition test scores additionally. These findings suggest that it is possible to differentiate the two groups even by story comprehension tasks and WM. In conclusion, the clinical application of the results is likely to contribute to appropriate treatment plans and effective interventions for elderly with AD and VaD as well as to improve the classification criteria for both types of dementia.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.10
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pp.239-246
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2020
In the medical field where artificial intelligence technology is introduced, research related to clinical decision support system(CDSS) in relation to diagnosis and prediction is actively being conducted. In particular, medical imaging-based disease diagnosis area applied AI technologies at various products. However, medical imaging data consists of inconsistent data, and it is a reality that it takes considerable time to prepare and use it for research. This paper describes a one-stop AI learning platform for converting to medical image standard R_CDM(Radiology Common Data Model) and supporting AI algorithm development research based on the dataset. To this, the focus is on linking with the existing CDM(common data model) and model the system, including the schema of the medical imaging standard model and report information for multi-center research based on DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) tag information. And also, we show the execution results based on generated datasets through the AI learning platform. As a proposed platform, it is expected to be used for various image-based artificial intelligence researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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