A Pap smear is the most important screening test for the diagnosis of cervical cancer. However, subjective judgment by the operator cannot be excluded, and replicability may greatly be reduced if uncertain specimens are examined. Examiners often experience difficulties in differentiating atrophy with inflammatory changes and ASCUS when diagnosing squamous epithelial lesions from a pap smear. Reports often vary between cytologists and pathologists, and misdiagnosis may result in delayed follow-ups and advanced diseases. Hence, auxiliary examinations are necessary when confusing results between atrophy and ASCUS are obtained. The importance of p16INK4a activation due to HPV infection, which is an important factor in the outbreak of cervical cancer, has been highlighted. Recent studies have reported that p16INK4a immunocytochemical staining and HPV high-risk type tests using liquid-based cervical specimens are effective to detect the presence of lesions of grade HSIL or higher in patients with ASC-H. However, no research exists on the utility of HPV and p16INK4a tests on the differential diagnosis of atrophy and ASCUS. This study focused on whether p16INK4a immunocytochemical staining and HPV tests can help diagnose borderline lesions between atrophy and ASCUS. The results reported that p16INK4a activation can significantly (P<0.001) differentiate atrophy from ASCUS in atrophic lesions infected with High risk-HPV. Therefore, it may be concluded that p16INK4a immunocytochemical staining is an effective auxiliary test in lesions infected with HR-HPV when atrophic lesions are difficult to differentiate by morphology. Such results are expected to help decide on adequate follow-up and treatment.
Although various criteria on the diagnosis of diabetic neuropathy are applied from trial to trial, being tailored in concert with its purpose, the utmost evidences of the diagnosis are subjective symptoms and objective signs of neurologic deficit. The application and interpretation of auxiliary electrophysiological test including nerve conduction study (NCS) should be made on the context of clinical pictures. The evaluation of the functions of small, thinly myelinated or unmyelinated nerve fibers has been increasingly stressed recently with the advent of newer techniques, e.g., measurement of intraepidermal fiber density, quantitative sensory testing, and autonomic function test. And the studies with those techniques have shed light to the nature of the evolution of diabetic neuropathy. The practical application of these techniques to the diagnosis of diabetic neuropathy in the individual patients, however, should be made cautiously due to several shortcomings: limited accessibility, wide overlapping zone between norm and abnormality with resultant unsatisfactory sensitivity and specificity, difficulty in performing subsequent tests, unproven quantitative correlation with clinical deficit, and invasiveness of some technique. NCS, as an extension of clinical examination, is still the most reliable electrophysiological test in evaluating neuropathy and gives the invaluable information about the nature of neuropathy, whereas the newer techniques need more refinement of the procedure and interpretation, and the accumulation of large scaled data of application to be considered as established diagnostic tools of peripheral neuropathy.
Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).
In this study, it is developed the interactive DNC(Direct Numerical Control) system, in using RS-232C cable and auxiliary computer, through the diagnosis of planning process and information evaluation. this DNC system recognize the Manufacturing planning and control it. This DNC system has a different notation. It can be done by an operator who hasn't knowledge about personnel computer. It is operated with automatic planning and measurement tec. by operator, using part program on the NC(Numerical Control).
Ha, Chang-Won;Myong, Na-Hye;Cho, Kyung-Ja;Jang, Ja-June
The Korean Journal of Cytopathology
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v.1
no.2
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pp.147-151
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1990
Leiomyosarcoma of the soft tissue is a well-defined and characteristic entity histologically, but cytomorphological studes are lacking. A correlaive cytological study of 2 cases of leiomyosarcoma is presented. The smears from case 1 were rich in tumor cells and most cells were arranged in large sheets or clusters. The cells showed round to oval nuclei containing fine chromatin and small promiment nucleoli. The smears from case 2 were moderate in cellularity with loose clusters or isolated cells. The characteristic blunt-ended and cigar-shaped nuclei containing coarse chromatin and prominent nucleoli were identified in case 2. Nuclear atypia, prominent nucleoli and high cellularity permit diagnosis of malignancy, although the atypia is generally less pronounced than in the histology. The cytological diagnosis of leiomyosarcoma may be auxiliary in the diagnosis of recurrence or metastasis in the patients with alleged leiomyosarcoma.
The purpose of laboratory tests in the field of oral medicine can be divided into two categories: (1) medical evaluation of patients with systemic diseases that are planning to receive dental care and (2) diagnosis of patients with certain oral diseases. First, laboratory tests are commonly used to evaluate patients with systemic diseases who need dental management. A combination of multiple tests is usually prescribed as a test panel to diagnose and assess a specific disease. Test panels closely related to oral medicine include those for rheumatoid arthritis, connective tissue disease/lupus, liver function, thyroid screening, anemia, and bleeding disorders. Second, laboratory tests are used as auxiliary diagnostic methods for certain oral diseases. They often provide crucial diagnostic information for infectious diseases caused by bacteria, fungi, and viruses that are associated with pathology in the oral and maxillofacial regions. Laboratory tests for infectious diseases are composed of growth-dependent methods, immunologic assays, and molecular biology. As the field develops, further application of laboratory tests, including synovial fluid analysis in temporomandibular joint disorders, salivary diagnostics, and hematologic biomarkers associated with temporomandibular disorders and orofacial pain conditions, is currently under scrutiny for their reliability as diagnostic tools.
The automated dental cavity detection program for a new concept intra-oral dental x-ray imaging device, an auxiliary diagnosis system, which is able to assist a dentist to identify dental caries in an early stage and to make an accurate diagnosis, was to be developed. The primary theory of the automatic dental cavity detection program is divided into two algorithms; one is an image segmentation skill to discriminate between a dental cavity and a normal tooth and the other is a computational method to analyze feature of an tooth image and take an advantage of it for detection of dental cavities. In the present study, it is, first, evaluated how accurately the DRLSE (Direct Regularized Level Set Evolution) method extracts demarcation surrounding the dental cavity. In order to evaluate the ability of the developed algorithm to automatically detect dental cavities, 7 tooth phantoms from incisor to molar were fabricated which contained a various form of cavities. Then, dental cavities in the tooth phantom images were analyzed with the developed algorithm. Except for two cavities whose contours were identified partially, the contours of 12 cavities were correctly discriminated by the automated dental caries detection program, which, consequently, proved the practical feasibility of the automatic dental lesion detection algorithm. However, an efficient and enhanced algorithm is required for its application to the actual dental diagnosis since shapes or conditions of the dental caries are different between individuals and complicated. In the future, the automatic dental cavity detection system will be improved adding pattern recognition or machine learning based algorithm which can deal with information of tooth status.
Objective: To explore the influence of serum vascular endothelial growth factor (VEGF) level on therapeutic outcome and diagnosis/prognostic value in patients with cervical cancer. Materials and Methods: A total of 37 patients diagnosed with cervical cancer by biopsy were selected and treated with concurrent chemoradiotherapy. Double-antibody sandwich enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was adopted before treatment to assess VEGF levels, and its relationships with clinicopathological features and short-term therapeutic effects were analyzed. Results: The median VEGF level in 37 patients before treatment was 647.15 (393.35~1125.16) pg/mL. Serum VEGF levels in patients aged <50 years, in International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) stage IIIa~IVa, with lymph node metastasis and tumor size >4 cm were significantly increased (P<0.05). The complete remission (CR) rate was 48.7% (18/37), partial remission (PR) rate was 35.1% (13/37), stable disease (SD) rate was 13.5% (5/37) and progressive disease (PD) rate was 2.70% (1/37), so the objective remission rate (ORR) after treatment was 83.8% (31/37). Logistic regression analysis showed that tumor size and serum VEGF level before treatment were independent risk factors affecting the therapeutic outcome, and the higher the level of serum VEGF, the worse the prognosis when tumor size>4 cm. Some 56.8% of patients manifested with myelosuppression, 37.8% with leucopenia, 24.3% with thrombocytopenia, 5.41% with diarrhea, 46.0% with nausea and vomiting, 21.6% with hair loss and 8.11% with hepatic and renal injury during the treatment. Conclusions: Serum VEGF level may reflect the degree of malignancy of cervical cancer and predict therapeutic effect, which is of great importance to cancer diagnosis and prognosis.
Introduction: This study assessed the relationship of E-cadherin mRNA and protein expression with the diagnosis of lung cancer with the aim of providing an auxiliary diagnostic method. Methods: Semi-quantitative nested RT-PCR and western blotting were applied to detect E-cadherin mRNA transcripts and protein, respectively, in 30 cases of diagnostic lung cancer, 30 cases of clinically suspected patients with lung cancer and 30 cases of other disease. Immunohistochemical staining was also used to detect E-cadherin. Results: Remarkably decreased levels of relative E-cadherin mRNA value and increased E-cadherin protein negativity were observed in probable lung cancer, when compared with possible lung cancer and others. With a threshold of 1.45, relative E-cadherin mRNA value showed a sensitivity of 90% and a specifity of 83% for the diagnosis of lung cancer. The combination of decreased relative E-cadherin mRNA value and negative E-cadherin protein increased the specificity and sensitivity. Conclusion: These data suggest that Chinese patients with diagnostic lung cancer have similar decreased levels of relative E-cadherin mRNA and E-cadherin protein value in the lung cancer tissues as in lung cancer patients in other countries. Measurement of relative E-cadherin mRNA and protein values in lung cancer tissues has potential for lung cancer diagnosis.
Kim, Jong-Wook;Kim, Nam-Gun;Choi, Seong-Chul;Kim, Sang-Woo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.852-856
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2004
An induction motor is one of the most popular electrical apparatuses owing to its simple structure and robust construction. Parameter identification of the induction motor has long been researched either for a vector control technique or fault detection. Since vector control is a well-established technique for induction motor control, this paper concentrates on successive identification of physical parameters with on-load data for the purpose of condition monitoring and/or fault detection. For extracting six physical parameters from the on-load data in the framework of the induction motor state equation, unmeasured initial state values and profiles of load torque have to be estimated as well. However, the analytic optimization methods in general fail to estimate these auxiliary but significant parameters owing to the difficulty of obtaining their gradient information. In this paper, the univariate dynamic encoding algorithm for searches (uDEAS) newly developed is applied to the identification of whole unknown parameters in the mathematical equations of an induction motor with normal operating data. Profiles of identified parameters appear to be reasonable and therefore the proposed approach is available for fault diagnosis of induction motors by monitoring physical parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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