The phospholipase C (PLC)-mediated intracellular signal transduction pathway is considered to be involved in the regulation of blood pressure. However, little information is available concerning the distributional and functional significance of PLC in the genetic hypertensive rats. As the first step of knowing the role of PLC on hypertension, we investigated the distribution of 6 PLC isozymes $(PLC-{\beta}1,\;-{\beta}3,\;-{\beta}4,\;-{\gamma}1,\;-{\gamma}2\;and\;-{\delta}1)$ in the heart and brain, which are concerned with hypertension, in the normotensive Wistar-Kyoto rat (WKY) and spontaneously hypertensive rat (SHR) using the western blotting and immunocytochemistry. The immunoreactivities of PLC isozymes in brain were detected, but there were no distributional and quantitative differences between the WKY and SHR. In the heart, but the immunoreactivities to $PLC-{\beta}1$ and $-{\gamma}2$ in the SHR were higher than those in WKY. In immunocytochemistry to confirm these western blotting data, $PLC-{\beta}1$ and $-{\gamma}2$ were localized in cardiac myocytes and the intensities of immunoreactivity in SHR were stronger than that in WKY. These results suggest that $PLC-{\beta}1$ and $-{\gamma}2$ would have possibility to concern with the establishment of spontaneous hypertension.
To evaluation of clinical usefulness for B1+RMS limits, we compared image quality of Routine, Specific absorption rate (SAR) and Root mean square (RMS) protocol. 5 volunteers underwent Magnetic Resonance Imaging (MRI) scan of the brain using three different protocols. We draw Region of interest ROI in cortex, white matter, gray matter, putamen and thalamus of axial plan. Signal to noise ratio (SNR) were evaluated in each area and Contrast to noise ration (CNR) were evaluated between white matter and gray matter. Qualitative evaluation was used to score each ROI. B1+RMS is confirmed its usefulness compared to conventional SAR standard on the aspect of improvement of image quality, reduction of scan time and easy adjusting parameter.
Manganese is an essential element in the body. It is mainly deposited in the liver and to a lesser degree in the basal ganglia of the brain and eliminated through the bile duct. Rapid turnover of managanese in the body makes it difficult to evaluate the manganese exposure in workers, esecially in those with irregular or intermittent exposure, like welders. Therefore, conventional biomarkers, including blood and urine manganese can provide only a limited information about the long-tern or cumulative exposure to manganese. Introduction of magnetic resonance imaging (MRI) made a progress in the assessment of manganese exposure in the medical conditions related to manganese accumulation, e. g. hepatic failure and long-term total parenteral nutrition. Manganese shortens spin-lattice(T1) relaxation time on MRI due to its paramagnetic property, resulting in high signal intensity (HSI) on T1-weighted image(T1W1) of MRI. Manganese deposition in the brain, therefore, can be visualizedas an HSI in the globus pallidus, the substantia nigra, the putamen and the pituitary. clinical and epidemiologic studies regarding the MRI findings in the cases of occupational and non-occupational manganese exposure were reviewed. relationships between HSI on T1W1 of MRI and age, gender, occupational manganese exposure, and neurological dysfunction were analysed. Relationships betwen biological exposure indices and HSI on MRE werealso reviewed. Literatures were reviewed to establish the relationships between HSI, Manganese deposition in the brain, pathologic findings, and neurological dysfunction. HSI on T1W1 of MRI reflects regional manganese deposition in the brain. This relationship enables an estimation of regional manganese deposition in the brain by analysing MR signal intensity. Manganese deposition in the brain can induce a neuronal loss in the basal ganglia but functional abnormality is supposed to be related to the cumulative exposure of manganese in the brain, use of brain MRI for the assessment of exposure in a group of workers seems to be hardly rationalized, while ti can be a useful adjunct for the evaluation of manganese exposure int he cases with suspected manganese-related health problems.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.4
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pp.238-244
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2019
In this study, we compared and analyzed the performance of each Convolution Neural Network (CNN) by implementing the CNN that reflected the characteristics of the cerebral structure, in order to analyze the CNN that was used for the prediction of cybersickness, and provided the performance varying depending on characteristics of the brain. Dizziness has many causes, but the most severe symptoms are considered attributable to vestibular dysfunction associated with the brain. Brain waves serve as indicators showing the state of brain activities, and tend to exhibit differences depending on external stimulation and cerebral activities. Changes in brain waves being caused by external stimuli and cerebral activities have been proved by many studies and experiments, including the thesis of Martijn E. Wokke, Tony Ro, published in 2019. Based on such correlation, we analyzed brain wave data collected from dizziness-inducing environments and implemented the dizziness predictive artificial neural network reflecting characteristics of the cerebral structure. The results of this study are expected to provide a basis for achieving optimal performance of the CNN used in the prediction of dizziness, and for predicting and preventing the occurrence of dizziness under various virtual reality (VR) environments.
Primary angiitis of the central nervous system (PACNS) is a rare vasculitis in the central nervous system. Herein, we report a case of diagnosis and treatment of necrotic pattern PACNS, which was difficult to differentiate from a brain abscess. A 19-year-old male presented with blurred vision and a headache. Brain MRI revealed irregular rim-enhancing necrotic masses with central diffusion-high signal intensity in the corpus callosum and peripheral diffusion-high signal intensity in the left parietotemporal periventricular area. Susceptibility-weighted imaging revealed multiple punctate hemorrhages in the lesions. The patient was diagnosed with unusual abscess or tumefactive PACNS. Therefore, we initially treated the patient with antibiotics to rule out brain abscess. However, the brain lesions did not improve on follow-up MRI after the antibiotic treatment. Surgical biopsy was performed, and the histopathological diagnosis was PACNS with a necrotic pattern. The necrotic lesions became smaller on follow-up MRI after high-dose corticosteroid treatment.
Background: Chronic inflammation in the brain has known to be associated with the development of a various neurological diseases including dementia. In general, the characteristic of neuro-inflammation is the activated microglia over the brain where the pathogenesis occurs. Pro-inflammatory repertoires, interleukin-1${\beta}$ (IL-1${\beta}$) and nitric oxide (NO), are the main causes of neuro-degenerative disease, particularly in Alzheimer's disease (AD) which is caused by neuronal destruction. Those pro-inflammatory repertoires may lead the brain to chronic inflammatory status, and thus we hypothesized that chronic inflammation would be inhibited when pro-inflammatory repertoires are to be well controlled by inactivating the signal transduction associated with inflammation. Methods: In the present study, we examined whether biphenyl dimethyl dicarboxylate (DDB), an active compound from Schizandra chinensis Baillon, inhibits the NO production by a direct method using Griess reagent and by RT-PCR in the gene expression of inducible nitric oxide synthase (iNOS) and IL-1${\beta}$. Western blots were also used for the analysis of NF-${\kappa}B$ and I${\kappa}B$. Results: In the study, we found that DDB effectively inhibited IL-1${\beta}$ as well as NO production in BV-2 microglial cell, and the translocation of NF-${\kappa}B$ was comparably inhibited in the presence of DDB comparing those to the positive control, lipopolysaccharide. Conclusion: The data suggested that the DDB from Schizandra chinensis Baillon may play an effective role in inhibiting the pro-inflammatory repertoires which may cause neurodegeneration and the results imply that the compound suppresses a cue signal of the microglial activation which can induce the brain pathogenesis such as Alzheimer's disease.
Recently, there have been many attempts to develop BCI (brain computer interface) based on EEG (electroencephalogram). Measurement and analysis of EEG evoked by particular stimulation is important for the design of brain wave pattern and interface of BCI. The purpose of this study is to develop a general-purpose system that measures subject's reaction time after audio-visual stimulation which can work together with any other biosignal measurement systems. The entire system is divided into four modules, which are stimulation signal generation, reaction time measurement, evoked potential measurement and synchronization. Stimulation signal generation module was implemented by means of Flash. Measurement of the reaction time (the period between the answer request and the subject reaction) was achieved by self-made microcontroller system. EEG measurement was performed using the ready-made hardware and software without any modification. Synchronization of all modules was achieved by, first, the black-and-white signals on the stimulation screen synchronized with the problem presentation and the answer request, second, the photodetectors sensing the signals. The proposed method offers easy design of purpose-specific system only by adding simple modules (reaction time measurement, synchronization) to the ready-made stimulation and EEG system, and therefore, it is expected to accelerate the researches requiring the measurement of evoked response and reaction time.
The fMRI response of the somatosensory cortex was investigated with vibrotactile stimulation. Three different frequencies of 8, 15, or 25 Hz were applied in order to mainly focus on the hemodynamic response of Meissner corpuscles sensitive to frequencies of 5-40 Hz. A closed-system, pneumatically-driven, rubber diaphragm was fabricated that overcame many of the limitations of existing vibrotactile devices and produced robust sensory cortex activation in an fMRI experiment. Increasing frequency vs. activation area was analyzed in terms of signal percent change and number of pixels. Our preliminary results indicated that the distribution of the signal percentage change widened and more activated pixels were obtained with higher frequencies.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.2
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pp.1-6
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2003
The study is to automatically or semi-automatically detect the accurate contour of tumors or lesions using active contour models (Snakes) in the MRI images of the brain. In the study we have improved the energy-minimization problem of snakes using dynamic programming and have utilized the values of the canny edge detector by the image force to make the snake less sensitive in noises. For the extracted boundary, the inside area, the perimeter and its center coordinates could be calculated. In addition, the multiple 2D slices with the contour of the lesion wore combined to visualized the shape of the lesion in 3D. We expect that the proposed method in this paper will be useful to make a treatment plan as well as to evaluate the treatments.
Kim, Yong-Honn;Ko, Kwang-Eun;Park, Seung-Min;Sim, Kwee-Bo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.3
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pp.227-232
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2013
BCI (Brain Computer Interface) is technology to control external devices by measuring the brain activity, such as electroencephalogram (EEG), so that handicapped people communicate with environment physically using the technology. Among them, EEG is widely used in various fields, especially robot agent control by using several signal response characteristics, such as P300, SSVEP (Steady-State Visually Evoked Potential) and motor imagery. However, in order to control the robot agent without any constraint and precisely, it should take advantage of not only a signal response characteristic, but also combination. In this paper, we try to use the fusion of motor imagery and P300 from EEG for practical use of robot control in BCI environment. The results of experiments are confirmed that the recognition rate decreases compared with the case of using one kind of features, whereas it is able to classify each both characteristics and the practical use technology based on mobile robot and wireless BCI measurement system is implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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