Background: Human immunodeficiency virus-1 (HIV-1) that binds to the coreceptor CCR5 (R5 viruses) can evolve into viruses that bind to the coreceptor CXCR4 (X4 viruses), with high viral replication rates governing this coreceptor switch. Korean Red Ginseng (KRG) treatment of HIV-1 infected patients has been found to slow the depletion of CD4+ T cells. This study assessed whether the KRG-associated slow depletion of CD4+ T cells was associated with coreceptor switching. Methods: This study included 146 HIV-1-infected patients naïve to antiretroviral therapy (ART) and seven patients receiving ART. A total of 540 blood samples were obtained from these patients over 122 ± 129 months. Their env genes were amplified by nested PCR or RT-PCR and subjected to direct sequencing. Tropism was determined with a 10% false positive rate (FPR) cutoff. Results: Of the 146 patients naïve to ART, 102 were KRG-naïve, and 44 had been treated with KRG. Evaluation of initial samples showed that coreceptor switch had occurred in 19 patients, later occurring in 38 additional patients. There was a significant correlation between the amount of KRG and FPR. Based on initial samples, the R5 maintenance period was extended 2.35-fold, with the coreceptor switch being delayed 2.42-fold in KRG-treated compared with KRG-naïve patients. The coreceptor switch occurred in 85% of a homogeneous cohort. The proportion of patients who maintained R5 for ≥10 years was significantly higher in long-term slow progressors than in typical progressors. Conclusion: KRG therapy extends R5 maintenance period by increasing FPR, thereby slowing the coreceptor switch.
Kim, Dong-Won;Jin, So-Young;Lee, Dong-Hwa;Lee, Chan-Soo
The Korean Journal of Cytopathology
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v.8
no.1
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pp.11-19
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1997
Clinical lymphadenopathies are subjected to fine needle aspiration cytology(FNAC) for diagnosing not only benign lesions but also malignant ones, as the first diagnostic procedure. While the diagnostic reliability in metastatic carcinoma is high, it is difficult to differentiate malignant lymphoma from reactive conditions. We evaluated the diagnostic reliability of FNAC in lymphadenopathy, and discuss the diagnostic limitation and its place in clinical practice in this study, Over 8 years from January 1988, FNAC of 1,216 lymphadenopathies were analyzed and among them 170 cases were compared with histopathology. The results are as follows. 1. Of ail the cases, 890 cases(73.2%) were diagnosed cytologically as benign, 312 cases(25.7%) as malignant, and 14 cases(1.1%) as unsatisfactory material. Reactive hyperplasia was diagnosed in 585 cases(65.7%) of the benign lesions, and among the malignant diseases, metastatic carcinoma was diagnosed in 248 cases(79.5%), and malignant lymphoma in 62 cases(19.9%). 2. The overall diagnostic accuracy was 89.2%, and no false positive case and 9 false negative results were observed among 170 cases which were proven by histopathology. Six cases of sampling error of false negative diagnoses included 3 of metastatic carcinomas and 3 of malignant lymphomas. The causes were difference between aspiration and biopsy site, poor fixation, or scanty cellularity with bloody smear. All 3 cases of misinterpretation error were malignant lympliomas, one of mixed type on biopsy which was diagnosed as reactive hyperplasia cytologically. In summary, FNAC technique is thought to be useful in the initial diagnosis of lymphadenopathies as well as in the follow-up of patients with known malignancy. Although the results of malignant lymphoma was less accurate than other malignant lesions, the application of strict cytologic criteria or lymphoid marker studies of aspiration material will reduce the false negative rate.
Lim, Kil-Taek;Kang, Hyunwoo;Han, Byung-Gil;Lee, Jong Taek
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.5
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pp.261-268
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2014
Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method's classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.
In this paper, we present a walking guidance system for the visually impaired for use at subway stations. This system, which is based on environmental knowledge, automatically detects and recognizes both exit numbers and arrow signs from natural outdoor scenes. The visually impaired can, therefore, utilize the system to find their own way (for example, using exit numbers and the directions provided) through a subway station. The proposed walking guidance system consists mainly of three stages: (a) sign detection using the MCT-based AdaBoost technique, (b) sign recognition using support vector machines and hidden Markov models, and (c) three verification techniques to discriminate between signs and non-signs. The experimental results indicate that our sign recognition system has a high performance with a detection rate of 98%, a recognition rate of 99.5%, and a false-positive error rate of 0.152.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.6
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pp.1005-1012
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2009
The area under the curve(AUC) is commonly used as a measure of the receiver operating characteristic(ROC) curve which displays the performance of a set of binary classifiers for all feasible ratios of the costs associated with true positive rate(TPR) and false positive rate(FPR). In the bipartite ranking problem where one has to compare two different observations and decide which one is "better", the AUC measures the quantity that ranking score of a randomly chosen sample in one class is larger than that of a randomly chosen sample in the other class and hence, the function which maximizes an AUC of bipartite ranking problem is different to the function which maximizes (minimizes) accuracy (misclassification error rate) of binary classification problem. In this paper, we develop a way to construct the unified framework for AUC maximizer including support vector machines based on maximizing large margin and logistic regression based on estimating posterior probability. Moreover, we develop an efficient algorithm for the proposed unified framework. Numerical results show that the propose unified framework can treat various methodologies successfully.
These experiment was carried out to improve the precision of early pregnancy diagnosis in dairy cattle. Changes in progesterone concentration of milk were measured by Enzyme Immunoassay(EIA) in 73 cows up to 21 days after insemination. The average concentraton of progesterone in milk was 1.9ng/ml at eatrus ; it increased to 17.8ng/ml on day 14, and thereafter it declined to 4.3ng/ml on day 21 in nonpregnant cows. Whereas in pregnant animals, it was maintained and elevated further to 22.2ng/ml on day 21. The accuracy of the pregnancy diagnosis for animals classified as positive (pregnant ; over 10ng/ml and decreasing rate<1.5) and negative (non-pregnant ; under 7ng/ml and decreasing rate>1.5) were 95% and 100% respectively. The samples ranging between 7ng/ml and 10ng/ml were classified as positive (decreasing rate<1.5) and negative(>1.5), which accuracy was 54.5% and 100% respectively. However this range appears to be of the most interest for the veterinary practitioner since cows in proestrus or early interestrus tend to have milk progesterone levels within this value. Causes for the insufficient precision of false pregnancy diagnosis are discussed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.1
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pp.64-75
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2003
Medical image segmentation is the process by which an original image is partitioned into some homogeneous regions like bones, soft tissues, etc. This study demonstrates an automatic medical image segmentation technique based on independent component analysis. Independent component analysis is a generalization of principal component analysis which encodes the higher-order dependencies in the input in addition to the correlations. It extracts statistically independent components from input data. Use of automatic medical image segmentation technique using independent component analysis under the assumption that medical image consists of some statistically independent parts leads to a method that allows for more accurate segmentation of bones from CT data. The result of automatic segmentation using independent component analysis with square test data was evaluated using probability of error(PE) and ultimate measurement accuracy(UMA) value. It was also compared to a general segmentation method using threshold based on sensitivity(True Positive Rate), specificity(False Positive Rate) and mislabelling rate. The evaluation result was done statistical Paired-t test. Most of the results show that the automatic segmentation using independent component analysis has better result than general segmentation using threshold.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.5
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pp.1066-1072
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2011
In the method to analyze the relationship in the system call orders, the normal system call orders are divided into a certain size of system call orders to generates gene and use them as the detectors. In the method to consider the system call parameters, the mean and standard deviation of the parameter lengths are used as the detectors. The attack of which system call order is normal but the parameter values are changed, such as the format string attack, cannot be detected by the method that considers only the system call orders, whereas the model that considers only the system call parameters has the drawback of high positive defect rate because of the information obtained from the interval where the attack has not been initiated, since the parameters are considered individually. To solve these problems, it is necessary to develop a more efficient learning and detecting method that groups the continuous system call orders and parameters as the approach that considers various characteristics of system call related to attacking simultaneously. In this article, we detected the anomaly of the system call orders and parameters by applying the temporal concept to the system call orders and parameters in order to improve the rate of positive defect, that is, the misjudgment of anomaly as normality. The result of the experiment where the DARPA data set was employed showed that the proposed method improved the positive defect rate by 13% in the system call order model where time was considered in comparison with that of the model where time was not considered.
Purpose: Catheter urine (CATH-U) and suprapubic aspiration (SPA) are reliable urine collection methods for confirming urinary tract infections (UTI) in infants. However, noninvasive and easily accessible collecting bag urine (CBU) is widely used, despite its high contamination rate. This study investigated the validity of CBU cultures for diagnosing UTIs, using CATH-U culture results as the gold standard. Methods: We retrospectively analyzed 210 infants, 2- to 24-month-old, who presented to a tertiary care hospital's pediatrics department between September 2008 and August 2013. We reviewed the results of CBU and CATH-U cultures from the same infants. Results: CBU results, relative to CATH-U culture results (${\geq}10^4$ colony-forming units [CFU]/mL) were widely variable, ranging from no growth to ${\geq}10^5CFU/mL$. A CBU cutoff value of ${\geq}10^5CFU/mL$ resulted in false-positive and false-negative rates of 18% and 24%, respectively. The probability of a UTI increased when the CBU bacterial count was ${\geq}10^5/mL$ for all infants, both uncircumcised male infants and female infants (likelihood ratios [LRs], 4.16, 4.11, and 4.11, respectively). UTIs could not be excluded for female infants with a CBU bacterial density of $10^4-10^5$ (LR, 1.40). The LRs for predicting UTIs based on a positive dipstick test and a positive urinalysis were 4.19 and 3.11, respectively. Conclusion: The validity of obtaining urine sample from a sterile bag remains questionable. Inconclusive culture results from CBU should be confirmed with a more reliable method.
Background: Cervical cancer is the second most common cancer among women in many populations. While the Pap smear is a well established screening test it suffers from both false-positive and false-negative results in diagnosis of cancers and precancerous states. In this study, immunocytochemistry of the P16 biomarker and HPV-PCR were compared for their diagnostic potential. Materials and methods: In the study, we obtained pairs of specimens from 45 women with cervical dysplasia. One sample was placed in a liquid-based solution, and processed for staining of sections with antibodies to P16. HPV-PCR was performed on the other and the results obtained were analyzed by T-test using SPSS v. 15. Results: Using HPV-PCR 71% of the samples were found to be infected with either HPV 16 or HPV 18, and the rate of infection did not have a statistically significant relationship with higher grades of dysplasia (p= 0.253). In contrast, with immunocytochemistry evaluation of P16, 64% of the specimens were positive, but the percentage of positive results significantly increased with higher grades of dysplasia (p= 0.0001). Conclusion: Employment of the P16 marker as an optional test might be preferable over HPV-PCR for cervical dysplasia in our geographical region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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