Purpose: Diabetic foot infection is one of the most common and severe complications of diabetes mellitus that delays healing of the wound. Deep tissue biopsy is considered to be the gold standard method for antibiotic selection in treating infected chronic diabetic ulcers. However, swab culture or superficial tissue biopsy is often performed for a microbiologic test since deep tissue biopsy has limitations in application. The purpose of this study is to find out whether microbiologic results of swab culture or superficial tissue biopsy could be used for selection of antibiotics in treating diabetic ulcers. Methods: This study involved 42 patients with diabetic foot ulcers with negative results in bone probing test. Tissue samples for microbiologic tests were collected from all the patients by using superficial cotton swab, superficial tissue, and deep tissue. The microbiologic results of deep tissue biopsy were compared with swab culture and superficial tissue biopsy statistically. Results: Microbiology of the deep tissue showed the same results with those of the swab culture and superficial tissue in 67% and 71%, respectively. Statistical analysis demonstrated that the microbiology of the swab culture and superficial tissue does not coincide with that of the deep tissue. Conclusion: These results suggest that the microbiology of the swab culture and superficial tissue is not concordant with that of the deep tissue in infected chronic diabetic ulcers. To select appropriate antibiotic regimen, the speci specimen for the microbiologic test should be obtained from deep tissue.
Objectives In clinical studies, the visceral fat obesity has been emphasized because of its correlation with the metabolic syndrome. But the subcutaneous adipose tissue also would correlate with the risk factor of metabolic syndrome. Especially deep tissue, which is a subdivision of the subcutaneous adipose tissue would be more related. This study is to investigate the relationship between subcutaneous adipose tissue and various diseases. Methods We searched for papers which had subcutaneous adipose tissue, deep subcutaneous adipose tissue and obesity for subjects in the Pubmed site. Results : 24 papers were found. Subcutaneous adipose tissue, deep subcutaneous adipose tissue especially, was related with the insulin resistance, metabolic syndrome, sex hormones and other diseases. Conclusions Subcutaneous adipose tissue is a risk factor of insulin resistance but not lipoprotein. But deep subcutaneous adipose tissue was related with lipoprotein. So deep tissue, which is a subdivision of the subcutaneous adipose tissue is a more important risk factor of the metabolic syndrome.
The main purpose of this article is to make a handy Deep Friction Massager by using DFM in based on Dr. Cyriax's manual medicine. Also this study's aimed to heal soft tissue lesions - low back pain, neck pain, tennis elbow, golfer's elbow, frozen shoulder, myofibrosis etc. - which has resolved adhesion scar tissue problem in soft tissue. The results of this study were as followings ; 1. Deep friction massager has a effect not only massage but also healing, because it is broken the physiologic bridge of scar tissue in soft tissue. 2. It is possible to reduce the fatigue and effort of therapists during the deep friction massage. 3. Deep friction massager is made of handy form, so it is very convenient of using and application to patients.
Purpose: Dermatofibrosarcoma protuberans(DFSP) is a moderate - degree malignant tumor of soft tissue from dermis to fat layer with high recurrences(11% to 73%) due to its local infiltrative characteristic. Many debates and controversies in deciding accurate surgical margin were presented before, but references about depth of invasion and appropriate surgical excision level were not properly made out. Therefore, we tried to identify the degree of tissue invasion of DFSP. Methods: Twenty patients, including 8 patients with recurrent lesions, over last 10 years were reviewed retrospectively. Different surgical margins were applied according to the location and based on histopathologic result, we have defined as a 'deep tissue invasion' if there were infiltration of tumor cell into fascia or underlying muscle layer was present. All invaded tissue including dermis, fat, fascia and muscle were excised until no tumor cell was found during intraoperative frozen section biopsy. And comparative analysis of deep tissue invasion according to age, primary site, duration of disease and recurrence was done. Results: Thirteen patients(65%) showed deep tissue invasion and incidence was found to be increasing with age(over 30 years old). All patients with DFSP on head and neck region revealed deep tissue invasion followed by trunk(54%) and lower extremities(50%). There was no relationship between duration of disease and deep tissue invasion. Conclusions: It is clear that many cases of DFSP had a deep tissue invasion. And high prevalence of deep tissue invasion with age, primary site was intimately associated. So, underlying deep tissue must be completely examined and excised sufficiently throughout the operation for clear resection of DFSP with no recurrences, especially when age is over 30s and on head and neck region.
본 연구는 딥티슈마사지와 일라이트병행 딥티슈마사지가 체형변화에 미치는 영향을 검증하고, 각각의 적용 방법에 따른 체형변화 효과를 확인하여 체형개선에 효율적인 방법을 제안하고자 하였다. 연구의 대상은 30대 여성 20명을 난수표방식에 따라 각각 10명으로 나누어 딥티슈마사지, 일라이트병행 딥티슈마사지를 1회/주 8주 동안 진행하였다. 시점별로 실험전, 4주 경과, 8주 경과에 따라 모아레토포그래피를 사용하여 극돌기 기울기, 견갑부, 둔부의 변화 값을 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS v. 21.0 통계 패키지 프로그램을 활용하여 최종 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 연구대상자의 일반적 특성은 전문직이 가장 높게 나타났고, 기혼자가 90%로 이 중 77.8%가 출산 경험자로 78.6%가 자연분만 하였으며, 자녀수는 두 명이 57.1%로 가장 높게 조사되었다. 실험 전 일라이트병행 딥티슈마사지 적용군과 딥티슈마사지 적용군의 극돌기 기울기, 견갑부, 둔부를 측정한 결과 일라이트병행 딥티슈마사지 적용군이 딥티슈마사지적용군에 비해 모든 항목에서 다소 높게 나타났으나 통계적으로 유의미한 차이는 보이지 않아 동질성을 확보할 수 있었다. 마사지 적용방법에 따른 체형변화 비교는 일라이트병행 딥티슈마사지 적용군이 딥티슈마사지 적용군보다 시점에 따라 극돌기 기울기, 견갑부, 둔부의 감소율이 크게 나타나 유의한 차이를 보였으며(p<.05, p<.01), 일라이트병행 딥티슈마시가 딥티슈마사지보다 체형변화에 더 효과적 방법으로 확인되었다. 이에 일라이트병행 딥티슈마사지는 체형변화 개선에 활용 가능한 유용한 요법으로 제안하며, 피부미용 산업현장 및 관련 분야에서 활용하기를 기대해 본다.
Lee, Ha Neul;Seo, Hong-Deok;Kim, Eui-Myoung;Han, Beom Seok;Kang, Jin Seok
Biomolecules & Therapeutics
/
제30권2호
/
pp.179-183
/
2022
Traditionally, pathologists microscopically examine tissue sections to detect pathological lesions; the many slides that must be evaluated impose severe work burdens. Also, diagnostic accuracy varies by pathologist training and experience; better diagnostic tools are required. Given the rapid development of computer vision, automated deep learning is now used to classify microscopic images, including medical images. Here, we used a Inception-v3 deep learning model to detect mouse lung metastatic tumors via whole slide imaging (WSI); we cropped the images to 151 by 151 pixels. The images were divided into training (53.8%) and test (46.2%) sets (21,017 and 18,016 images, respectively). When images from lung tissue containing tumor tissues were evaluated, the model accuracy was 98.76%. When images from normal lung tissue were evaluated, the model accuracy ("no tumor") was 99.87%. Thus, the deep learning model distinguished metastatic lesions from normal lung tissue. Our approach will allow the rapid and accurate analysis of various tissues.
Deep learning is emerging as one of the best tool in processing data related to medical imaging. In our research work, we have proposed a deep learning based framework CNN (Convolutional Neural Network) for the classification of dysplastic tissue images. The CNN has classified the given images into 4 different classes namely normal tissue, mild dysplastic tissue, moderate dysplastic tissue and severe dysplastic tissue. The dataset under taken for the study consists of 672 tissue images of epithelial squamous layer of oral cavity captured out of the biopsy samples of 52 patients. After applying the data pre-processing and augmentation on the given dataset, 2688 images were created. Further, these 2688 images were classified into 4 categories with the help of expert Oral Pathologist. The classified data was supplied to the convolutional neural network for training and testing of the proposed framework. It has been observed that training data shows 91.65% accuracy whereas the testing data achieves 89.3% accuracy. The results produced by our proposed framework are also tested and validated by comparing the manual results produced by the medical experts working in this area.
A laser moxibustion therapy device having effect similar to that of traditional moxibustion is being developed using 1064 nm infrared laser. The therapy device allows direct interaction of laser light with the tissue rendering temperature distribution both on the skin surface and deep under the skin. We made a device that could measure temperature of deep under the surface of agar gel tissue phantom using thermocouples. A thermal imaging camera was used to verify results from the temperature measurement device. We compared the characteristics of heat transfer inside the tissue phantom during moxibustion and laser irradiation. The temperature distribution measured by thermocouples was found to be similar to that of distribution given by thermal imaging camera.
Although microscopic analysis of tissue slides has been the basis for disease diagnosis for decades, intra- and inter-observer variabilities remain issues to be resolved. The recent introduction of digital scanners has allowed for using deep learning in the analysis of tissue images because many whole slide images (WSIs) are accessible to researchers. In the present study, we investigated the possibility of a deep learning-based, fully automated, computer-aided diagnosis system with WSIs from a stomach adenocarcinoma dataset. Three different convolutional neural network architectures were tested to determine the better architecture for tissue classifier. Each network was trained to classify small tissue patches into normal or tumor. Based on the patch-level classification, tumor probability heatmaps can be overlaid on tissue images. We observed three different tissue patterns, including clear normal, clear tumor and ambiguous cases. We suggest that longer inspection time can be assigned to ambiguous cases compared to clear normal cases, increasing the accuracy and efficiency of histopathologic diagnosis by pre-evaluating the status of the WSIs. When the classifier was tested with completely different WSI dataset, the performance was not optimal because of the different tissue preparation quality. By including a small amount of data from the new dataset for training, the performance for the new dataset was much enhanced. These results indicated that WSI dataset should include tissues prepared from many different preparation conditions to construct a generalized tissue classifier. Thus, multi-national/multi-center dataset should be built for the application of deep learning in the real world medical practice.
A pressure sore wound is often extensive or complicated by local infection involving adjacent soft tissue and bone. In this case, a regional flap after simple debridement is not adequate. Here, we present a case of an extensive pressure sore in the sacral area with deep tissue infection. A 43-year-old female patient with a complicated sore with deep tissue infection had a presacral abscess, an iliopsoas abscess, and an epidural abscess in the lumbar spine. After a multidisciplinary approach performed in stages, the infection had subsided and removal of the devitalized tissue was possible. The large soft tissue defect with significant depth was reconstructed with a free latissimus dorsi musculocutaneous flap, which was expected to act as a local barrier from vertical infection and provide tensionless skin coverage upon hip flexion. The extensive sacral sore was treated effectively without complication, and the deep tissue infection completely resolved. There was no evidence of donor site morbidity, and wheelchair ambulation was possible by a month after surgery.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.