A small number of viable tuberculosis bacilli can reside in an individual with latent tuberculosis infection (LTBI) without obvious clinical symptoms or abnormal chest radiographs. Diagnosis and treatment for LTBI are important for tuberculosis (TB) control in public and private health, especially in high-risk populations. The updated 2014 Korean guidelines for TB recommend that tuberculin skin tests, interferon-gamma release assays, or a combination of the two can be used for LTBI diagnosis according to age and immune status of the host as well as TB contact history. The regimens for LTBI treatment include isoniazid, rifampicin, or isoniazid/rifampicin. However, results of drug susceptibility test from the index case must be considered in selecting the appropriate drug for recent contacts. Standardized LTBI diagnosis and treatment based on the new 2014 guidelines will contribute to the effective TB control in Korea as well as to the establishment of updated guidelines.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.128-134
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2019
Based on the concept of Industry 4.0, various sensors are attached to facilities and equipment to collect data in real time and diagnose faults using analyzing techniques. Diagnostic technology continuously monitors faults or performance degradation of facilities and equipment in operation and diagnoses abnormal symptoms to ensure safety and availability through maintenance before failure occurs. In this paper, we propose a model to analyze the data and diagnose the state or failure using machine learning. The diagnosis model is based on a support vector machine (SVM)-based diagnosis model and a self-learning one-class SVM-based diagnostic model. In the future, it is expected that this model can be applied to facilities used in the entire industry by applying the actual data to the diagnostic model proposed in this paper, conducting the experiment, and verifying it through the model performance evaluation index.
Charcot-Marie-Tooth disease (CMT) is the most common hereditary motor and sensory peripheral neuropathy. CMT is usually classified into two categories based on pathology: demyelinating CMT type 1 (CMT1) and axonal CMT type 2 (CMT2) neuropathy. CMT1 can be distinguished by assessing the median motor nerve conduction velocity as greater than 38 m/s. The main clinical features of axonal CMT2 neuropathy are distal muscle weakness and loss of sensory and areflexia. In addition, they showed unusual clinical features, including delayed development, hearing loss, pyramidal signs, vocal cord paralysis, optic atrophy, and abnormal pupillary reactions. Recently, customized treatments for genetic diseases have been developed, and pregnancy diagnosis can enable the birth of a normal child when the causative gene mutation is found in CMT2. Therefore, accurate diagnosis based on genotype/phenotypic correlations is becoming more important. In this review, we describe the latest findings on the phenotypic characteristics of axonal CMT2 neuropathy. We hope that this review will be useful for clinicians in regard to the diagnosis and treatment of CMT.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.
Boo, Hyeyeon;Kim, So Yun;Seoung, Eui Sun;Kim, Min Hyung;Kim, Moon Young;Ryu, Hyun Mee;Han, You Jung;Chung, Jin Hoon
Journal of Genetic Medicine
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제15권2호
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pp.79-86
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2018
Purpose: This study aimed to evaluate the clinical usefulness of non-invasive prenatal testing (NIPT) as an alternative testing of invasive diagnostic testing in pregnancies with ultrasound abnormalities. Materials and Methods: This was a retrospective study of pregnant women with abnormal ultrasound findings before 24 weeks of gestation between April 2016 and March 2017. Abnormal ultrasound findings included isolated increased nuchal translucency, structural anomalies, and soft markers. The NIPT or diagnostic test was conducted and NIPT detected trisomy 21 (T21), T18, T13 and sex chromosomal abnormalities. We analyzed the false positive and residual risks of NIPT based on the ultrasound findings. Results: During the study period, 824 pregnant women had abnormal ultrasound findings. Among the study population, 139 patients (16.9%) underwent NIPT. When NIPT was solely performed in the patients with abnormal ultrasound findings, overall false positive risk was 2.2% and this study found residual risks of NIPT. However, the discordant results of NIPT differed according to the type of abnormal ultrasound findings. Discordant results were significant in the group with structural anomalies with 4.4% false positive rate. However, no discordant results were found in the group with single soft markers. Conclusion: This study found different efficacy of NIPT according to the ultrasound findings. The results emphasize the importance of individualized counseling for prenatal screening or diagnostic test based on the type of abnormal ultrasound.
There is an increasing interest in condition-based maintenance for the prevention of economic loss due to failure. Moreover, immense research is being carried out in related technologies in the field of construction machinery. In particular, data-based failure diagnosis methods that employ AI (machine & deep learning) algorithms are in the spotlight. In this study, we have focused on the failure diagnosis and mode classification of reduction gear of excavator's travel device by using the AI algorithm. In addition, a remote monitoring system has been developed that can monitor the status of the reduction gear by using the developed diagnosis algorithm. The failure diagnosis algorithm was performed in the process of data acquisition of normal and abnormal under various operating conditions, data processing and analysis by the wavelet transformation, and learning. The developed algorithm was verified based on three-evaluation conditions. Finally, we have built a system that can check the status of the reduction gear of travel devices on the web using the Edge platform, which is embedded with the failure diagnosis algorithm and cloud.
차량 부품의 고장은 운용 중단과 탈선 결과로 나타날 수 있으며 차량 주요부품의 이상상태를 진단하는 것은 중요하다. 온도를 이용한 진단 방법은 철도차량 회전기기의 -예를 들면, 베어링, 감속기, 견인전동기, 디스크- 비정상 상태를 진단하는 기본적인 방법이다. 본 연구에서는 적외선열화상과 패턴 이미지법을 이용하여 차량 하부의 회전기기의 이상 진단시스템을 구축하여 현장시험을 수행하였다. 그 이상상태 진단시스템은 차량 하부 회전기기의 이상발열 상태를 진단할 수 있었으며 비정상 상태를 평가할 수 있었다.
Background/Objectives: The aim of this study was to investigate the diagnostic value of i-scan in the differential diagnosis of oral cavity leukoplakia based on visualization of abnormal vascular features. Materials & Methods: Thirty- one patients with oral cavity leukoplakia were enrolled in the study. Images of their oral cavity obtained using conventional white light endoscopy and an i-scan-enhanced endoscopy (Pentax DEFINA EPK-3000 Video Processors, with Pentax VNLJ10) were reviewed. The microvascular features of the lesions and vascular changes were analyzed and the results were compared with the histopathologic diagnosis. Results: Among the 31 oral cavity leukoplakia patients, 8 (25.8%) patients revealed hyperkeratosis, 10 (31.2%) low-grade dysplasia, 5 (16.2%) high-grade dysplasia and 8 (25.8%) invasive squamous cell carcinoma on histopathologic examination. Using i-scan-enhanced endoscopy, we could found abnormal vascular change with neoplastic neoangiogenesis in most high-grade dysplasia or invasive cancer in oral cavity. (high-grade dysplasia: 4/5 [80.0%], and invasive squamous cell carcinoma: 7/8 [87.5%]). Conclusion: i-scan-enhanced endoscopy could be a useful optical technique for the diagnosis of oral cavity leukoplakia. Our results suggest that i-scan may be a promising diagnostic tool in the early detection of suspected oral mucosal lesion.
LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.
Urine production is vital for the removal of certain waste products produced by metabolism in the body and for the maintenance of homeostasis in the body. The kidneys produce urine by the following three precisely regulated processes: filtration, reabsorption, and secretion. Urine is composed of water, certain electrolytes, and various waste products that are filtered out of the blood through the glomeruli. The physical features of urine are evaluated carefully to detect any abnormal findings that may indicate underlying diseases in the genitourinary system. A change in urine color may indicate an underlying pathological condition, although many of the causes of abnormal urine color are benign effects of medications and foods. A characteristic and specific odor may be the result of a metabolic disease rather than a concentrated specimen or a simple urinary tract infection. Although transient changes in urine output and nocturia are usually benign conditions, persistent abnormal findings require further workup, with a thorough medical history taking. This article presents many of the conditions that physicians may encounter and will help them in the diagnosis and in establishing a treatment plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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