Neuroblastoma is a major cause of cancer death in early childhood, and its timely and correct diagnosis is critical. Gene expression datasets have recently been considered as a powerful tool for cancer diagnosis and subtype classification. However, no attempts have yet been made to apply deep learning using gene expression to neuroblastoma classification, although deep learning has been applied to cancer diagnosis using image data. Taking the International Neuroblastoma Staging System stages as multiple classes, we designed a deep neural network using the gene expression patterns and stages of neuroblastoma patients. Despite a small patient population (n = 280), stage 1 and 4 patients were well distinguished. If it is possible to replicate this approach in a larger population, deep learning could play an important role in neuroblastoma staging.
Cytologic examination of the body cavity fluid is very important because the specimens represent a significant percentage of nongynecologic samples and this cytologic examination may be the first, best or only chance for making the diagnosis of an underlying malignancy. The purposes of body cavity fluid examination are to correctly identify cancer cells and if possible, to identify the tumor types and primary sites when presented with unknown primary tumor sites. The most important basic differential diagnosis is that of benign and reactive disease vs malignant disease. Reactive mesothelial cells are a consistent population in body cavity fluid, and these are the most versatile cells in the body. Due to the specific environment of the body cavity, the exfoliated reactive mesothelial cells may show significant morphologic overlap with the morphology of cancer cells. With a focus on the differential points between reactive mesothelial cells and metastatic adenocarcinoma cells, the practical diagnostic approaches, the diagnostic clues and the pitfalls to achieve a correct diagnosis are presented in this review.
Byeongju Lee;Jin-Oh Lee;Junyeong Lee;Inkyu Park;Dae-Sik Lee
Journal of Sensor Science and Technology
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v.32
no.1
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pp.1-9
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2023
Recently, the digital healthcare technologies including non-invasive diagnostics based on Internet of Things (IOT) are getting attention. Human exhaled breath contains a variety of volatile organic compounds (VOCs), which can provide information of malfunctions of the body and presence of a specific disease. Detection of VOCs in exhaled breath using gas sensors are easy to use, safe, and cost-effective. However, accurate diagnosis of diseases is challenging because changes in concentration of VOCs are extremely small and lots of body factors directly or indirectly influence to the conditions. To overcome the limitations, highly selective nanosensors and artificial intelligent electronic nose (E-nose) systems have been mainly researched in recent decades. This review provides brief reviews of the recent studies for diabetes and lung cancer diagnosis using nanosensors and E-nose systems.
Pancreatic cancer is a highly fatal malignancy with a 5-year survival rate of < 10%. Endoscopic ultrasound (EUS) is a useful noninvasive tool for differential diagnosis of pancreatic malignancy and treatment decision-making. However, the performance of EUS is suboptimal, and its accuracy for differentiating pancreatic malignancy has increased interest in the application of artificial intelligence (AI). Recent studies have reported that EUS-based AI models can facilitate early and more accurate diagnosis than other preexisting methods. This article provides a review of the literature on EUS-based AI studies of pancreatic malignancies.
The natural course of untreated patients with signet ring cell carcinoma of the stomach remains poorly understood while assumptions have been made to distinguish it from other types of gastric cancer. A 74-year-old Korean woman was diagnosed with early gastric cancer with signet ring cell histology and refused surgery. A satellite lesion was identified 46 months after the initial diagnosis. The patient finally agreed to undergo distal subtotal gastrectomy 53 months following the initial diagnosis. Postoperative histological examination of both lesions confirmed signet ring cell carcinoma associated with submucosal invasion. There was no evidence of lymph node metastasis.
The contents of paper are over all incidence informed from 100 case of oral cancer patients who are diagnosed histopathologically in out patient clinic, department of oral surgery, Seoul university hospital during the period of 12 months in 1979. The patients were classified for the clinical evaluation and it's assessment as like age distribution, arising regional section, and groups divided according with final histopathological diagnosis. The following are obtained results of studies
1) As regards of age distribution of oral cancer, 5th decade age group presented the highest incidence, 6th and 4th decade age groups revealed next high incidency. 2) The most common sites of oral cancer were mandible body (33%), maxillae (26%), hard palate and buccal cheek (10% each), oral floor (8%) etc.
3) According to the histopathological diagnosis, cancer of oral cavity, squamous cell carcinoma is disclosed one of the most frequently presented malignantic oral tumor (58%), and nexts are mucoepidermoid carcinoma (15%0, malignant lymphoma (10%), adenocystic carinoma (5%), osteogenic and osteolytic sarcoma were 4% each.
4) In sexual differencies of oral cancer, more prominent incidency is showed in male (68%) than in female (32%).
In this paper we proposes a new technique for identification of breast cancer by classification of proteome pattern generated from 2-D polyacrylamide gel electrophoresis (2-D PAGE) and development of cancer diagnosis system : HABIT. Proteome patterns reflect the underlying pathological state of a human organ and it is believed that the anomalies or diseases of human organs are identified by the analysis or classification of the patterns. Proteome patterns consist of quantitative information of the spots such as their size, position, and density in the proteome image produced from 2-D PAGE, for the Image mining of proteome pattern, SVM(support vector machine) and GA(genetic algorithm) are used to generate a decision model for the identification of breast cancer The decision model was then used to classify an independent set of test proteome patterns into the affecter and unaffecter classes. The proposed technique was tested by actual clinical test samples and showed a good performance of a hit ratio of 90%.
Shah, Shailja C.;Nakata, Chiaki;Polydorides, Alexandros D.;Peek, Richard M. Jr;Itzkowitz, Steven H.
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.52
no.3
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pp.179-187
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2019
Objectives: In the USA, certain races and ethnicities have a disproportionately higher gastric cancer burden. Selective screening might allow for earlier detection and curative resection. Among a USA-based multiracial and ethnic cohort diagnosed with non-cardia gastric cancer (NCGC), we aimed to identify factors associated with curable stage disease at diagnosis. Methods: We retrospectively identified endoscopically diagnosed and histologically confirmed cases of NCGC at Mount Sinai Hospital in New York City. Demographic, clinical, endoscopic and histologic factors, as well as grade/stage of NCGC at diagnosis were documented. The primary outcome was the frequency of curable-stage NCGC (stage 0-1a) at diagnosis in patients with versus without an endoscopy negative for malignancy prior to their index exam diagnosing NCGC. Additional factors associated with curable-stage disease at diagnosis were determined. Results: A total of 103 racially and ethnically diverse patients were included. Nearly 38% of NCGC were stage 0-Ia, 34% stage Ib-III, and 20.3% stage IV at diagnosis. A significantly higher frequency of NCGC was diagnosed in curable stages among patients who had undergone an endoscopy that was negative for malignancy prior to their index endoscopy that diagnosed NCGC, compared to patients without a negative endoscopy prior to their index exam (69.6% vs. 28.6%, p=0.003). A prior negative endoscopy was associated with 94.0% higher likelihood of diagnosing curable-stage NCGC (p=0.003). No other factors analyzed were associated with curablestage NCGC at diagnosis. Conclusions: Endoscopic screening and surveillance in select high-risk populations might increase diagnoses of curable-stage NCGC. These findings warrant confirmation in larger, prospective studies.
Background: Tongue cancer is one of the leading sites of cancer in our population. Aim: To evaluate the socio-demographic profiles and stages at diagnosis of oral tongue (OT) and base of tongue (BT) cancers, and identify any possible variations in characteristics. Materials and Methods: A retrospective analysis was conducted on tongue cancer cases, divided into OT and BT, registered at the hospital cancer registry of North-East India during January 2010 to May 2013. Cases were analyzed for age, gender, residential status and different levels of education for patients, the stage at diagnosis and presence of distant metastasis. Results: A total of 1,113 cases of tongue cancers were registered, 846(76.1%) of BT and 267(23.9%) of OT. While 33.9% of BT cancer patients were above 65 years of age, the figure for OT cancers was 18.4%, stages III and IV accounting for 90.8% and 77%, respectively. The relative risk for distant metastasis in OT cancers was 3.3 (95% CI 1.08-10.1, p=0.03). Conclusions: In the subsites of tongue cancers in our population, the majority arose from the base of tongue, these tending to occur in older individuals and presenting at late stage.
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