Progressive supranuclear palsy (PSP) is a parkinson-plus syndrome characterized clinically by supranuclear ephthalmoplegia, pseudobulbar palsy, axial rigidity, bradykinesia, postural instability and dementia. Presence of dementia and lack of cortical histopathology suggest the derangement of cortical function by pathological changes in subcortical structures in PSP, which is supported by the pattern of behavioral changes and measurement of brain metabolism using positron emission tomography. This study was done to examine whether there are specific changes of regional cerebral perfusion in PSP and whether there is a correlation between severity of motor abnormality and degree of changes in cerebral perfusion. We measured regional cerebral perfusion indices in 5 cortical and 2 subcortical areas in 6 patients with a clinical diagnosis of PSP and 6 healthy age and sex matched controls using $^{99m}Tc$-HMPAO SPECT. Compared with age and sex matched controls, only superior frontal regional perfusion index was significantly decreased in PSP (p<0.05). There was no correlation between the severity of the motor abnormality and any of the regional cerebral perfusion indices (p>0.05). We affirm the previous reports that perfusion in superior frontal cortex is decreased in PSP. Based on our results that there was no correlation between severity of motor abnormality and cerebral perfusion in the superior frontal cortex, nonmotoric symptoms including dementia needs to be looked at whether there is a correlation with the perfusion abnormality in superior frontal cortex.
본 논문에서는 미각영역별 색상분석에 의한 새로운 한의학적 설진 시스템을 제안한다. 시스템의 전체 구성은 혀 모양의 영상입력 탬플릿 범위 설정 및 영상획득, 미각영역별 분할, 분할된 영역에 대하여 H-S 히스토그램을 이용한 색상분석 및 이상 유무 판별, 모바일 앱과의 연동으로 구성된다. 혀 영역으로부터 짠맛, 신맛, 단맛, 쓴맛의 네 가지 영역으로 나누어 분할하고, RGB 컬러영상을 HSI 컬러영상으로 변환하였다. 색상분석은 HSI 모델을 이용하였는데, 주변 조도의 영향을 최소화하기 위하여 I(Intensity)값을 제외한 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 히스토그램을 이용하여 색상을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 정상태 히스토그램의 범위를 기준으로 이상 유무를 판별한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 모바일 앱과 연동하여, 시간과 장소에 구애받지 않고 사용할 수 있는 설진 자가진단 시스템을 제안하였다.
Cardiomyopathy (CMP) is a heterogeneous disease caused by a functional abnormality of the cardiac muscle. CMP is of 2 major types, dilated and hypertrophic, and is further classified as either primary or secondary. Secondary CMP is caused by extrinsic factors, including infection, ischemia, hypertension, and metabolic disorders. Primary CMP is diagnosed when the extrinsic factors of secondary CMP are absent. Furthermore, the World Health Organization, American Heart Association, and European Cardiology Association have different systems for clinically classifying primary CMP. Primary CMP is rare and associated with a family history of the disease, implying that genetic factors might affect its incidence. In addition, the incidence of CMP varies widely according to patient ethnicity. Genetic testing plays an important role in the care of patients with CMP and their families because it confirms diagnosis, determines the appropriate care for the patient, and possibly affects patient prognosis. The diagnosis and genetic identification of CMP in patients' families allow the possibility to identify novel genes that may lead to new treatments. This review focuses on the epidemiology, pathophysiology, diagnosis, and treatment of CMP, with the aim of providing pediatricians with insights that may be helpful in the early identification and management of idiopathic CMP in children.
Fault detection and diagnosis (FDD) of photovoltaic (PV) power systems is one of significant techniques for reducing economic loss due to abnormality occurred in PV modules. This paper presents a new FDD method against PV power systems by using statistical comparison. This comparative approach includes deviation signals between the outputs of two neighboring PV modules. We first define a binary hypothesis testing under such deviation and make use of a generalized likelihood ratio testing (GLRT) theory to derive its FDD algorithm. Additionally, a recursive computational mechanism for our proposed FDD algorithm is presented for improving a computational effectiveness in practice. We carry out a real-time experiment to test reliability of the proposed FDD algorithm by utilizing a lab based PV test-bed system.
Radiologic images in dentistry are essential to perform the diagnosis, treatment, and tracking process of prognosis, thus the ability of accurate evaluation in the diagnostic images is requested for dental clinician. Radiologic interpretation means recognition of a normality and an abnormality and to report the possible diagnosis and differential diagnosis list. Therefore, dental clinicians should be familiar with the basic principle of interpretation of intraoral and extraoral radiographic images primarily used in dental clinics. Recently, dental cone beam CT is widely used for diagnositc process, thus understanding the three dimensional images is requested. The objective of this manuscript is to help the dental clinicians to interpret accurately the diagnostic images by introducing the basic principles of the step by step analytic process in the appearance of a lesion.
뇌성마비아의 조기 발견에 관련된 모자인자를 조사하기 위하여 1987년 2월부터 1987년 4월까지 대구 장애자 복지관, 대구대학교 부설재활원, 성바오로 어린이집, 그리고 부산 뇌성마비아복지회에 통원 또는 입원치료를 받고 있는 어린이 110명중 1980년 1월 1일 이후 출생자 74명 전원의 어머니를 대상으로 면담조사 하였다. 아버지의 학력과 이상 발견시기와는 아무런 상관관계가 없었으나 어머니의 학력이 대학졸업이상 일때가 고졸이하에 비해 어린이의 이상을 일찍 발견했고, 또 아버지의 직업이 전문직 또는 관리직일 때가 그 이외의 직업에 비해, 그리고 아버지의 월수입이 610,000원이상 일때가 600,000원 이하보다 더 일찍 발견하는 경향이었다. 첫째아이가 둘째아이 보다 그리고 부모의 나이가 34세 이하인 경우가 35세 이상인 경우에 비해 좀더 일찍 이상을 발견하는 경향을 보였다. 남아에서 여아에 비해 더 일찍 이상이 발견되었고 육아상담을 정기적으로 받은 어린이에서 정기적으로 받지 않은 어린이보다 더 일찍 이상이 발견되었는데 5% 유의수준에는 약간 못미쳤다. 연구대상아를 임신했을 때 산전관리를 7회이상 받았던 경우가 6회이하 받았던 경우에 비해 통계적으로 유의하게 일찍 어린이의 이상이 발견되었다. 처음으로 이상을 발견한 사람은 부모가 85.1%, 육아 상담을 정기적으로 받은 여부와는 관계없이 의사가 발견한 것은 2.7%였고 부모가 어린이의 이상을 발견하고 의사의 진단을 받았을때 36.5%에서 뇌성마비 진단을 받았고 나머지는관찰, 정상등으로 진단이 확실하지 않았다. 부모가 어린이의 이상을 발견하고 $2{\sim}3$개월 뒤에 의사의 진단을 받았고 진단후 전문적 치료를 시작할 때까지 방치했거나 물리치료, 한약, 침술 등을 받았다. 뇌성마비아의 조기 발견을 위해 의학교육과 임상수련과정에서 어린이의 발달을 평가하는 방법의 교육과 수련이 강화되어야 할 것이며 진단을 위한 전문인력의 양성이 필요한 것으로 생각된다. 또 부모들의 뇌성마비를 비롯한 각종 장애의 진단과 치료에 대한 인식을 높이기 위한 계몽교육이 필요하다.
Although various criteria on the diagnosis of diabetic neuropathy are applied from trial to trial, being tailored in concert with its purpose, the utmost evidences of the diagnosis are subjective symptoms and objective signs of neurologic deficit. The application and interpretation of auxiliary electrophysiological test including nerve conduction study (NCS) should be made on the context of clinical pictures. The evaluation of the functions of small, thinly myelinated or unmyelinated nerve fibers has been increasingly stressed recently with the advent of newer techniques, e.g., measurement of intraepidermal fiber density, quantitative sensory testing, and autonomic function test. And the studies with those techniques have shed light to the nature of the evolution of diabetic neuropathy. The practical application of these techniques to the diagnosis of diabetic neuropathy in the individual patients, however, should be made cautiously due to several shortcomings: limited accessibility, wide overlapping zone between norm and abnormality with resultant unsatisfactory sensitivity and specificity, difficulty in performing subsequent tests, unproven quantitative correlation with clinical deficit, and invasiveness of some technique. NCS, as an extension of clinical examination, is still the most reliable electrophysiological test in evaluating neuropathy and gives the invaluable information about the nature of neuropathy, whereas the newer techniques need more refinement of the procedure and interpretation, and the accumulation of large scaled data of application to be considered as established diagnostic tools of peripheral neuropathy.
As mechanical facilities are interacting with each other, the failure of some equipment can affect the entire system, so it is necessary to quickly detect and diagnose the abnormality of mechanical equipment. This study proposes a deep learning model that can effectively diagnose abnormalities in rotating machinery and equipment. CNN is widely used for feature extraction and LSTMs are known to be effective in learning sequential information. In LSTM, the number of parameters and learning time increase as the length of input data increases. In this study, we propose a method of segmenting an input segment signal into shorter-length sub-segment signals, sequentially inputting them to CNN through a time-distributed method for extracting features, and inputting them into LSTM. A failure diagnosis test was performed using the vibration data collected from the motor for ventilation equipment installed at the urban railway station. The experiment showed an accuracy of 99.784% in fault diagnosis. It shows that the proposed method is effective in the fault diagnosis of rotating machinery and equipment.
본 연구에서는 비정상상태 운전을 기본으로 하는 CNG 충전소를 대상으로 다변량 통계분석방법 중의 하나인 다차원의 대용량 데이터 처리에 적합한 주성분분석(PCA) 기법을 사용하여 실시간 이상감지 및 진단이 가능한 모니터링 시스템을 제안하였다. CNG 충전소로부터 매초 간격으로 수집되는 7개의 압력센서 데이터와 5개의 온도센서 데이터의 주요 경향을 나타내는 변수들의 조합으로 주성분이라 불리는 새로운 특성변수들을 산출하고, 분산의 분포를 통해 특성변수의 계산으로부터 모델을 구축하였다. 모니터링은 구축된 모델을 통해 운전 중의 실시간 데이터를 반영하여 진행된다. 시스템 검증 및 정확성을 개선하기 위해 모니터링 테스트를 수행한 결과, 정상상태의 모든 데이터를 정상으로 판단하였고, 이상 데이터의 성공적인 검출 시 관련 변수를 추적하여 비정상 원인을 찾아낼 수 있었다.
Ununited Anconeal Process (UAP) is defined as a disease of young dogs due to developmental abnormality in which there is a seperation of the anconeal process from the diaphysis of the ulna, leading to a front leg lameness and secondary osteoarthritis. A six -year-old German Shepherd dog was presented because of intermittent right front leg lameness. Diagnosis was made of ununited anconeal process with moderate osteoarthritis by radiographic examination. Surgical removal of ununited anconeal process and curettage of osteoarthritic growth within the elbow joint relieved significant clinical signs despite of size and age of the dog.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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