International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.183-189
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2023
A stroke is a medical disease where a blood vessel in the brain ruptures, causes damage to the brain. If the flow of blood and different nutrients to the brain is intermittent, symptoms may occur. Stroke is other reason for loss of life and widespread disorder. The prevalence of stroke is high in growing countries, with ischemic stroke being the high usual category. Many of the forewarning signs of stroke can be recognized the seriousness of a stroke can be reduced. Most of the earlier stroke detections and prediction models uses image examination tools like CT (Computed Tomography) scan or MRI (Magnetic Resonance Imaging) which are costly and difficult to use for actual-time recognition. Machine learning (ML) is a part of artificial intelligence (AI) that makes software applications to gain the exact accuracy to predict the end results not having to be directly involved to get the work done. In recent times ML algorithms have gained lot of attention due to their accurate results in medical fields. Hence in this work, Stroke disease identification system by using Machine Learning algorithm is presented. The ML algorithm used in this work is Artificial Neural Network (ANN). The result analysis of presented ML algorithm is compared with different ML algorithms. The performance of the presented approach is compared to find the better algorithm for stroke identification.
Stroke patients need regular medical treatments and rehabilitation training from their doctors. However, severe aftereffects caused by stroke allow them minimum activities, which make it difficult for them to visit doctor. Recently, electric brain stimulation treatment has been found to be better way compared to conventional ones and many are interested in using this method for the treatment of stroke. In this study, we have developed a remote medical treatment system using wireless electric brain stimulator that can help the stroke patients to get a treatment without visiting their doctors. The developed remote medical treatment system connects the doctors to the brain stimulator implanted in the patients via the internet and ZigBee communication built in the brain stimulator. Also, the system receives personal information of the connected patients and cumulates the total records of electric stimulation therapy in a database. Doctors can easily access the information for better treatment planning with the help of graphical visualization tools and management software. The developed remote medical treatment system can be applied to the electric stimulation treatments for other brain diseases with a minor change.
Purpose : This article reviewed the advances in the understanding of the effect of motor rehabilitation and brain plasticity on functional recovery after CNS damage. Methods : This is literature study with Pubmed, Medline and Science journal. Results : The inability of CNS neurons to regenerate is largely associated with nonneuronal aspects of the CNS environment. Especially, this neuronal growth inhibition is mediated by myelin associated glycoprotein, olygodendrocyte-myelin glycoprotein, and NOGO. Enriched environment, motor learning, forced limb use have been utilized in scientific studies to promote functional reorganization and brain plasticity. Especially, enriched environment and motor enrichment may prime the brain to respond more adaptively to injury, in part by expressed neurotrophic factors. Conclusions : These reviews suggest that activity-induced neural plasticity occur in damaged brain areas in order to functional reorganization, where it could contribute to motor recovery, and represent a target for stroke rehabilitation.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.25
no.6
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pp.1113-1118
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2011
In this paper, when a physician make a diagnosis of the pattern identification (PI) in Korean stroke patients, the development methods of the PI classification function is considered by diagnostic questionnaire of the PI for stroke patients. Clinical data collected from 1,502 stroke patients who was identically diagnosed for the PI subtypes diagnosed by two physicians with more than 3 years experiences in 13 oriental medical hospitals. In order to develop the classification function into PI using Korean Stroke Syndrome Differentiation Standard was consist of the 44 items (Fire heat(19), Qi deficiency(11), Yin deficiency(7), Dampness-phlegm(7)). Using the 44 items, we took diagnostic and prediction accuracy rate through of discriminant model. The overall diagnostic and prediction accuracy rate of the PI subtypes for discriminant model was 74.37%, 70.88% respectively.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.25
no.1
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pp.149-153
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2011
In this study, we structuralized the diagnostic indices used for pattern identification (PI) of stroke, and suggested an AHP method to obtain the weights of PI indices. AHP of the subjects under consistency ratio 0.1 showed that the critical indices for stroke PI consists of 9 for Qi-deficiency, 13 for Phlegm/dampness, 7 for blood stagnation, 12 for Yin-deficiency and 16 for Fire/heat. Furthermore, AHP analysis rendered the weights of indices of each PI that will be useful for oriental medical experts to perform objective PI.
Kim, Jeong-Hyeon;Byun, Hyeong-Min;Chung, Eui-Cheol;Chung, Han-Young;Bae, Ok-Nam
Toxicological Research
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v.29
no.3
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pp.157-164
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2013
Although stroke is one of the leading causes of death and disability worldwide, preventive or therapeutic options are still limited. Therefore, a better understanding of the pathophysiological characteristics of this life-threatening disease is urgently needed. The incidence and prevalence of ischemic stroke are increased by exposure to certain types of xenobiotics, including heavy metals, suggesting the possible toxicological contribution of these compounds to the onset or aggravation of stroke. Among the potential targets, we have focused on alterations to cerebral endothelial cells (CECs), which play important roles in maintaining the functional integrity of brain tissue.
Kim, G.H.;Ryu, M.H.;Shin, Y.I.;Kim, H.I.;Kim, N.G.;Yang, Y.S.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.28
no.1
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pp.153-161
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2007
Stroke is the second most significant disease leading to death in Korea. The conventional therapeutic approach is mainly based on physical training, however, it usually provides the limited degree of recovery of the normal brain function. The electric stimulation therapy is a novel and candidate approach with high potential for stroke recovery. The feasibility was validated by preliminary rat experiments in which the motor function was recovered up to 80% of the normal performance level. It is thought to improve the neural plasticity of the nerve tissues around the diseased area in the stroked brain. However, there are not so much research achievements in the electric stimulation for stroke recovery as for the Parkinson's disease or Epilepsy. This study aims at the developments of a wireless variable pulse generator using ZigBee communication for future implantation into human brain. ZigBee is widely used in wireless personal area network (WPAN) and home network applications due to its low power consumption and simplicity. The developed wireless pulse generator controlled by ZigBee can generate various electric stimulations without any distortion. The electric stimulation includes monophasic and biphasic pulse with the variation of shape parameters, which can affect the level of recovery. The developed system can be used for the telerehabilitation of stroke patient by remote control of brain stimulation via ZigBee and internet. Furthermore, the ZigBee connection used in this study provides the potential neural signal transmission method for the Brain-Machine Interface (BMI).
Shin, Su Bin;Jang, Seok Ju;Lee, Na Gyeong;Choi, Byung Tae;Shin, Hwa Kyoung
Journal of Life Science
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v.32
no.7
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pp.550-566
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2022
Stroke is among the leading causes of death and long-term physical and cognitive disabilities worldwide, affecting an estimated 15 million people annually. The pathophysiological process of stroke is complicated by multiple and coordinated events. The breakdown of the blood-brain barrier (BBB) in people with stroke can significantly contribute to the development of ischemic brain injury. Therefore, BBB disruption is recognized as a hallmark of stroke; thus, it is important to develop novel therapeutic strategies that can protect against BBB dysfunction in ischemic stroke. Traditional medicines are composed of natural products, which represent a promising source of new ingredients for the development of conventional medicines. Indeed, several studies have shown the effectiveness of Korean medicine on stroke, highlighting the value of Korean medicinal treatment for ischemic stroke. This review summarizes the current information and underlying mechanisms regarding the ameliorating effects of the formula, decoction, herbs, and active components of traditional Korean medicine on cerebral ischemia-induced BBB disruption. These traditional medicines were shown to have protective effects on the BBB in many cellular and animal ischemia models of stroke, and experiments in various animal species, such as mice and rats. In addition, they showed brain-protective effects by protecting the BBB through the regulation of tight junction proteins and matrix metalloproteinase-9, reducing edema, neuroinflammation, and neuronal cell death. We hope that this review will help promote further investigation into the neuroprotective effects of traditional Korean medicines and stimulate the performance of clinical trials on Korean herbal medicine-derived drugs in patients with stroke.
Objectives: The aim of this study was to determine distribution patterns of TOAST subtypes of ischemic stroke patients admitted to oriental hospitals and to get a better understanding of present conditions in oriental medicine by comparing with the Korea stroke registry (KSR), the largest and representative data. Methods: Clinical data were collected from acute ischemic stoke patients. MRI studies including vascular images were performed in all cases. TOAST criteria were used to determine subtypes of ischemic stroke patients. According to the duration from disease onset to hospital admission time, patients were assigned to 3 groups (Group I0 to 3 d, Group II4 to 7 d, Group III8 to 28 d) and the distribution of TOAST subtypes were compared among these three groups. Results: We collected 514 sets of clinical data from 10 oriental hospitals between May 2007 and September 2009. Small vessel occlusion (SVO) subtype was the most common (57.62%), followed by large artery atherosclerosis (LAA, 29.98%). Compared with TOAST distribution of KSR, the proportion of ischemic stroke patients with SVO subtype was higher than that of KSR. On the other hand the proportion of patients with stroke of undetermined etiology (SUE) was lower. Distributions of SVO, LAA and cardioembolism (CE) in group were I 66.4%, 23.8% and 8.9%, respectively; those in group IIIwere 51.03%, 34.71% and 11.57%, respectively. Conclusions: In oriental hospitals, the proportion of ischemic stroke patients diagnosed as SVO type was higher than that of KSR. At early stage (from onset to 2 d) proportion of SVO was very high, however after 7 days from onset it decreased with concomitant increases in proportions of LAA and CE. These phenomena may be due to the facts that 1) at early stage emergency treatments are limited in oriental hospitals, 2) after early stage many patients prefer oriental treatments, including rehabilitation.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.23
no.5
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pp.964-968
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2009
The purpose of this study is to select the major pulse indicators and evaluate their significance in discriminating the subtypes of Pattern Identifications (PI) from stroke patients. Decision tree analysis was carried out using clinical data collected from 835 stroke patients with the same subtypes diagnosed identically by two experts with more than 3 year clinical experiences. Among the 10 pulse indicators, 6 major pulse indicators (slow, rapid, strong, weak, slippery, and fine pulse) were selected by decision tree analysis. The accumulated distributions of six pulse indicators in each PI showed that strong was major pulse indicator in Fire-Heat pattern, slippery in Dampness Phlegm pattern, weak in Qi Deficiency pattern. But there were two major combinations in Yin deficiency pattern, weak or fine with rapid pulse and weak or fine without rapid pulse. Therefore, it is suggested that 6 pulse indicators can be used for discrimination of PI in stroke patients, though the combination studies between these pulse indicators and the other PI indicators are left for further study.
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