Globally, drug side effects rank among the top causes of death. To effectively respond to these adverse drug reactions, a shift towards an active real-time monitoring system, along with the standardization and quality improvement of data, is necessary. Integrating individual institutional data and utilizing large-scale data to enhance the accuracy of drug side effect predictions is critical. However, data sharing between institutions poses privacy concerns and involves varying data standards. To address this issue, our research adopts a federated learning approach, where data is not shared directly in compliance with privacy regulations, but rather the results of the model's learning are shared. We employ the Common Data Model (CDM) to standardize different data formats, ensuring accuracy and consistency of data. Additionally, we propose a drug monitoring system that enhances security and scalability management through a cloud-based federated learning environment. This system allows for effective monitoring and prediction of drug side effects while protecting the privacy of data shared between hospitals. The goal is to reduce mortality due to drug side effects and cut medical costs, exploring various technical approaches and methodologies to achieve this.
Won-Ki Cho;Ye-Ram Park;Sang-Hyeon Park;Young-Min Song;Boong-Joo Lee
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.4
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pp.781-790
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2024
As modern people's interest in exercise and health increases, the demand for exercise-related information and devices is increasing, and exercising in the wrong posture can lead to body imbalance and injury. Therefore, in this study, the purpose of this study is to correct the posture for health promotion and injury prevention through the correct exercise posture of users. It was developed using Arduino Uno R3, a pressure sensor, and an acceleration sensor as the main memory device of the system. The pressure sensor was used to determine the squat posture, and the acceleration sensor was used to determine three types of gait: normal step, nasolabial step, and saddle step. Data is transmitted to a smartphone through a Bluetooth module and displayed on an app to guide the user in the correct exercise posture. The gait was determined based on the 20˚ angle at which the foot was opened, and the correct squat posture was compared with the ratio of the pressure sensor values of the forefoot and hindfoot based on the data of the skilled person. Therefore, based on an experiment with about 90% accuracy when determining gait and 95% accuracy based on a 7:3 ratio of pressure sensor values in squat posture, a system was established to guide users to exercise in the correct posture by checking in real time through a smartphone application and correcting exercise in the wrong posture.
Ke Shi;Keerthi Booshan Manikandan;Young-Bong Choi;Chang-Joon Kim
Korean Chemical Engineering Research
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v.62
no.3
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pp.238-245
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2024
The lactate electrode can be utilized either as an electrode for lactate sensor to monitor the patient's health status, stress level, and athlete's fatigue in real time or lactate fuel cell. In this study, we fabricated a high-performance electrode composed of lactate oxidase, catalase, and mitochondria, and investigated the surface analysis and electrochemical properties of this electrode. Carbon paper modified with single-walled carbon nanotubes (CP-SWCNT) had significantly improved electrical conductivity compared to before modification. The electrode to which lactate oxidase, catalase, and mitochondria were attached (CP-SWCNT-LOx-Cat-Mito) produced a higher current than the electrode to which lactate oxidase and catalase were attached. The amount of reduction current produced by the bilirubin oxidase (BOD)-attached electrode (CP-SWCNT-BOD) was greatly affected by the presence or absence of oxygen in the electrolyte. The fuel cell composed of CP-SWCNT-LOx-Cat-Mito (anode) and CP-SWCNT-BOD (cathode) produced maximum power (29 ㎼/cm2) at a discharge current density of 133 ㎂/cm2. From this study, we had proved that mitochondria is essential for improving lactate sensor and fuel cell performance.
This study begins with a question about research methods in humanities. It is grounded in the humanities, focusing on the changes that have brought light and darkness to the humanities, and focusing on discourse regarding research methods that explore those changes. If the role of the humanities is to prevent the proverbial "gray rhino," unlike the sciences, and if the humanities have a role to play in moderating the uncontrollable development of the sciences, what kind of research methods should humanities pursue. Furthermore, what kind of research methods should be pursued in the humanities, in line with the development of the sciences and the changing environment? This study discusses research methods in the humanities as follows: first, in Section 2, I advocate for the collaboration between humanities and scientific methods, utilizing accumulated assets produced by humanities and continuously introducing scientific methods. Prediction of change is highly precise and far-reaching in engineering and the natural sciences. However, it is difficult to approach change in these fields in a macro or integrated manner. Because they are not precise, they are not welcome in disciplines that deal with the real world. This is primarily the responsibility of humanities. Where science focuses on precision, humanities focuses on questions of essence. This is because while the ends of change have varied throughout history, the nature of change has not varied that much. Section 3 then discusses the changing environment, proposals for changes to humanistic research methods, reviews and proposals inductive change research methods, and makes some suggestions for humanistic change research. The data produced by the field of humanities accumulated by humankind in the past is abundant and has a wide range of applications. In the future, we should not only actively accept the results of scientific advances but also actively seek systematic humanistic approaches and utilize them across disciplinary boundaries to find solutions at the intersection of scientific methods and humanistic assets.
Recently, there have been cases reported in the news of individuals experiencing symptoms of food poisoning after consuming raw beef purchased from online platforms, or reviews claiming that cherry tomatoes tasted bitter. This suggests the potential for analyzing food reviews on online platforms to detect food hazards, enabling government agencies, food manufacturers, and distributors to manage consumer food safety risks. This study proposes a classification model that uses sentiment analysis and large language models to analyze food reviews and detect negative ones, multi-labeling key food safety hazards (food poisoning, spoilage, chemical odors, foreign objects). The sentiment analysis model effectively minimized the misclassification of negative reviews with a low False Positive rate using a 'funnel' model. The multi-labeling model for food safety hazards showed high performance with both recall and accuracy over 96% when using GPT-4 Turbo compared to GPT-3.5. Government agencies, food manufacturers, and distributors can use the proposed model to monitor consumer reviews in real-time, detect potential food safety issues early, and manage risks. Such a system can protect corporate brand reputation, enhance consumer protection, and ultimately improve consumer health and safety.
Exercises using a Balance Board (BB) are effective in developing balance, strengthening core muscles, and improving physical fitness and concentration. In particular, the Smart Balance Board (SBB), which integrates with various digital content, provides appropriate feedback compared to traditional balance boards, maximizing the effectiveness of the exercise. However, most systems only offer visual and auditory feedback, failing to evaluate the impact on user engagement, interest, and the accuracy of exercise postures. This study proposes an Immersive Smart Balance Board (I-SBB) that utilizes multiple sensors to enable training with various feedback mechanisms and precise postures. The proposed system, based on Arduino, consists of a gyro sensor for measuring the board's posture, a communication module for wired/wireless communication, an infrared sensor to guide the user's foot placement, and a vibration motor for tactile feedback. The board's posture measurements are smoothly corrected using a Kalman Filter, and the multi-sensor data is processed in real-time using FreeRTOS. The proposed I-SBB is shown to be effective in enhancing user concentration and engagement, as well as generating interest, by integrating with diverse content.
The Image Signal Processor (ISP) converts RAW images captured by the camera sensor into user-preferred sRGB images. While RAW images contain more meaningful information for image processing than sRGB images, RAW images are rarely shared due to their large sizes. Moreover, the actual ISP process of a camera is not disclosed, making it difficult to model the inverse process. Consequently, research on learning the conversion between sRGB and RAW has been conducted. Recently, the ParamISP[1] model, which directly incorporates camera parameters (exposure time, sensitivity, aperture size, and focal length) to mimic the operations of a real camera ISP, has been proposed by advancing the simple network structures. However, existing studies, including ParamISP[1], have limitations in modeling the camera ISP as they do not consider the degradation caused by lens shading, optical aberration, and lens distortion, which limits the restoration performance. This study introduces Positional Encoding to enable the camera ISP neural network to better handle degradations caused by lens. The proposed positional encoding method is suitable for camera ISP neural networks that learn by dividing the image into patches. By reflecting the spatial context of the image, it allows for more precise image restoration compared to existing models.
Fangdi Wang;Ruixia Hou;Junqin Li;Xincheng Zhao;Qiang Wang;Kaiming Zhang;Xinhua Li
International Journal of Stem Cells
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v.15
no.2
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pp.155-163
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2022
Background and Objectives: Mesenchymal stem cells (MSCs) have immunomodulatory function and participate in the pathogenesis of many immunoregulation-related diseases, including psoriasis. Previously, we found that MSCs from psoriatic lesions overexpress the proinflammatory microRNA, miR-155 and exhibit a decreased immunosuppressive capacity. But the origin of these aberrant characteristics is still not clear. To investigate whether inflammatory cytokines in serum and peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from psoriatic patients can regulate the expression patterns of immunoregulation-related cytokines and the immunoregulation function of MSCs. Methods and Results: Normal dermal mesenchymal stem cells (nDMSCs) were treated with serum or PBMCs derived from patients with psoriasis or healthy donors. Expression of miR-155 and immunoregulation-related genes in each MSCs were measured using real-time PCR or western-blot. Meanwhile, the immunosuppressive capacity of DMSCs was evaluated by its inhibitory ability on proliferation of activated PBMCs. Compared to control serum, psoriatic serum significantly increased the expression levels of miR-155 (27.19±2.40 vs. 3.51±1.19, p<0.001), while decreased TAB2 expression (0.28±0.04 vs. 0.72±0.20, p<0.01) in DMSCs. Expression levels of immunoregulation-related genes such as PGE2, IL-10, and TLR4 were also markedly down-regulated following the psoriatic serum treatment. Those DMSCs treated with healthy serum could inhibit PBMC proliferation, while those psoriatic serum-treated DMSCs could not inhibit PBMC proliferation effectively. Conclusions: Psoriatic serum up-regulate the expression of miR-155, down-regulate the expression of immunoregulation-related genes (PGE2, IL-10, and TLR4) in DMSCs, and along with the inhibition of the immunosuppressive function of MSCs.
The EF-hand calcium binding protein tescalcin (TESC) is highly expressed in various human and mouse cancer tissues and is therefore considered a potential oncogene. However, the underlying mechanism that governs TESC expression remains unclear. Emerging evidence suggests that TESC expression is under epigenetic regulation. In the present study, the relationship between the epigenetic modification and gene expression of TESC in gastric cancer was investigated. To evaluate the relationship between the methylation and expression of TESC in gastric cancer, the methylation status of CpG sites in the TESC promoter was analyzed using microarray with the Illumina Human Methylation27 BeadChip (HumanMethylation27_270596_v.1.2), gene profiles from the NCBI Dataset that revealed demethylated status were acquired, and real-time methylation-specific PCR (MSP) in gastric cancer cells was conducted. In the present study, it was demonstrated that the hypermethylation of TESC led to the downregulation of TESC mRNA/protein expression. In addition, 5-aza-2c-deoxycytidine (5'-aza-dC) restored TESC expression in the tested gastric cancer cells except for SNU-620 cells. ChIP assay further revealed that the methylation of the TESC promoter was associated with methyl-CpG binding domain protein (MBD)1, histone deacetylase (HDAC)2, and Oct-1 and that treatment with 5'-aza-dC facilitated the dissociation of MBD1, HDAC2, and Oct-1 from the promoter of TESC. Moreover, silencing of TESC increased MBD1 expression and decreased the H3K4me2/3 level, thereby causing transcriptional repression and suppression of cell survival in NCI-N87 cells; conversely, overexpression of TESC downregulated MBD1 expression and upregulated the H3K4me2 level associated with active transcription in SNU-638 cells. These results indicated that the differential expression of TESC via the modification status of the promoter and histone methylation controled cell survival in gastric cancer cells. Overall, the present study provided a novel therapeutic strategy for gastric cancer.
Changgeng Wang;Minghui Zhu;Demeng Yang;Xinyuan Hu;Xinyuan Wen;Aimei Liu
International Journal of Stem Cells
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v.15
no.3
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pp.324-333
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2022
Background and Objectives: This study was to investigate the role of microRNA-29a-3p (miR-29a-3p) in human bone marrow mesenchymal stem cells (hBMSCs), and its relationship with steroid-associated osteonecrosis. Methods and Results: The online tool GEO2R was used to screen out the differentially expressed genes (DEGs) in GSE123568 dataset. Quantitative real time-polymerase chain reaction (qRT-PCR) was performed to detect the expression of miR-29a-3p, forkhead box O3 (FOXO3), alkaline phosphatase (ALP), bone gamma-carboxyglutamate protein (OCN) and RUNX family transcription factor 2 (Runx2) in the hBMSCs isolated from the patients with steroid-associated osteonecrosis. CCK-8 assay was executed to measure cell viability; western blot assay was utilized to detect FOXO3, ALP, Runx2, OCN and β-catenin expression. Cell apoptosis and cell cycle were detected by flow cytometry. Immunofluorescence assay was used to detect the sub-cellular localization of β-catenin. Bioinformatics analysis and luciferase reporter gene assay were performed to confirm whether miR-29a-3p can combine with FOXO3 3'UTR. MiR-29a-3p was markedly up-regulated in the hBMSCs of patients with steroid-associated osteonecrosis, while FOXO3 mRNA was significantly down-regulated. Transfection of miR-29a-3p mimics significantly inhibited the hBMSCs' proliferation, osteogenic differentiation markers' expressions, including ALP, Runx2, OCN, and repressed the ALP activity, as well as promoted cell apoptosis and cell-cycle arrest. FOXO3 was identified as a target gene of miR-29a-3p, and miR-29a-3p can inhibit the expression of FOXO3 and β-catenin, and inhibition of miR-29a-3p promoted translocation of β-catenin to the nucleus. Conclusions: MiR-29a-3p can modulate FOXO3 expression and Wnt/β-catenin signaling to inhibit viability and osteogenic differentiation of hBMSCs, thereby promoting the development of steroid-associated osteonecrosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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