To meet on going challenges in nano-biomedical technology, the convergence of "spintronics", "biomedical" technology is a major break through in imaging, diagnosis and therapy, high-throughput genomic analysis. Especially magnetic bioassay is one of crucial devices for early diagnosis of specific analytes, point-of-care and U-health care application. In this paper, current status on high resolution magnetic sensors for bioassay and on-chip magnets for biomolecule transportation will be reviewed.
Acanthamoeba culbertsoni is the causative agent of granulomatous amoebic encephalitis (GAE), a condition that predominantly occurs in immunocompromised individuals and which is typically fatal. A mannose-binding protein (MBP) among lectins was shown to have strong A. castellanii pathogenic potential when correlated with major virulence proteins. In this study, protective effects were analyzed using the monoclonal antibody to A. culbertsoni MBP by quantification and were also compared with other free-living amoebae. For the amoebial cytotoxicity to the target cell, amoeba trophozoites were incubated with Chinese hamster ovary (CHO) cells. For the protective effects of antibodies, amoebae were pre-incubated with them for 4 h and then added to the target cells. After 24 h, the supernatants were collected and examined for host cell cytotoxicity by measuring lactate dehydrogenase (LDH) release. The cytotoxicity of A. culbertsoni to the CHO cells showed about 87.4%. When the monoclonal antibody was pre-incubated with A. culbertsoni, the amoebial cytotoxicity was remarkably decreased as shown at LDH release (1.858 absorbance), which was represented with about 49.9%. Taken together, it suggested that the monoclonal antibody against MBP be important to inhibit the cytotoxicity of A. culbertsoni trophozoites to the target cell. The antibody will be applied into an in vivo functional analysis, which would help to develop therapeutics.
The main objective of pathologists is to achieve accurate lesion diagnoses, which has become increasingly challenging due to the growing number of pathological slides that need to be examined. However, using digital technology has made it easier to complete this task compared to older methods. Digital pathology is a specialized field that manages data from digitized specimen slides, utilizing image processing technology to automate and improve analysis. It aims to enhance the precision, reproducibility, and standardization of pathology-based researches, preclinical, and clinical trials through the sophisticated techniques it employs. The advent of whole slide imaging (WSI) technology is revolutionizing the pathology field by replacing glass slides as the primary method of pathology evaluation. Image processing technology that utilizes WSI is being implemented to automate and enhance analysis. Artificial intelligence (AI) algorithms are being developed to assist pathologic diagnosis and detection and segmentation of specific objects. Application of AI-based digital pathology in biomedical researches is classified into four areas: diagnosis and rapid peer review, quantification, prognosis prediction, and education. AI-based digital pathology can result in a higher accuracy rate for lesion diagnosis than using either a pathologist or AI alone. Combining AI with pathologists can enhance and standardize pathology-based investigations, reducing the time and cost required for pathologists to screen tissue slides for abnormalities. And AI-based digital pathology can identify and quantify structures in tissues. Lastly, it can help predict and monitor disease progression and response to therapy, contributing to personalized medicine.
For the past decade, the full-field digital mammography has been widely used for early diagnosis of breast cancer, and computer aided diagnosis has been developed to assist physicians as a second opinion. In this study, we try to predict the breast cancer using both mediolateral oblique(MLO) view and craniocaudal(CC) view together. A skilled radiologist selected 35 pairs of ROIs from both MLO view and CC view of digital mammogram. We extracted textural features using Spatial Grey Level Dependence matrix from each mammogram and evaluated the generalization performance of the classifier using Support Vector Machine. We compared the multi-view based classifier to single-view based classifier that is built from each mammogram view. The results represent that the multi-view based computer aided diagnosis in digital mammogram could improve the diagnostic performance and have good possibility for clinical use to assist physicians as a second opinion.
This paper proposes a novel fault diagnosis scheme using parameter estimation of the stator resistance, especially in the case of the open-phase faults of PMSM drives. The stator resistance of PMSMs can be estimated by the recursive least square (RLS) algorithm in real time. Fault diagnosis is achieved by analyzing the estimated stator resistance of each phase according to the fault condition. The proposed fault diagnosis scheme is implemented without any extra devices. Moreover, the estimated parameter information can be used to improve the control performance. The feasibility of the proposed fault diagnosis scheme is verified by simulation and experimental results.
Kim Byung-Tae;Choi Yong;Mun Joung Hwan;Lee Dae-Weon;Kim Sung Min
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.26
no.5
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pp.283-294
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2005
The Center for Imaging Human Structures (CIH) was established in December 2002 to develop new diagnostic imaging techniques and to make them available to the greater community of biomedical and clinical researchers at Sungkyunkwan University. CIH has been involved in 5 specific activities to provide solutions for early diagnosis and improved treatment of human diseases. The five area goals include: 1) development of a digital mammography system with computer aided diagnosis (CAD); 2) development of digital radiological imaging techniques; 3) development of unified medical solutions using 3D image fusion; 4) development of multi-purpose digital endoscopy; and, 5) evaluation of new imaging systems for clinical application
The most important wave set in ECG is the QRS complex. Automatic classification of the QRS complex is very useful in the diagnosis of cardiac dysfunction. Also, diagnosis is influenced by selection of dominant beat. In this paper, we propose simple algorithm for QRS detection. And we determine correlation between significan attributes of QRS complexs. We evaluated the efficiency of proposed method with the CSE database.
The purpose of this study was to evaluate GDH & Toxin (GDT) tests for the identification of the presence of Clostridioides difficile (C. difficile) as well as to detect whether any toxin was present in the feces of patients suspected of diarrhea associated with C. difficile. Data related to the results of toxin and culture (TC) tests and GDT tests conducted on patients with diarrhea and suspected CDI between January 2017 and august 2018, positive test rates, patient ages and sexes, whether the patients were hospitalized, and turnaround time (TAT) were analyzed retrospectively. Of the 7,554 total tests conducted for CDI diagnosis, 1,010 TC tests (14.9%) were positive, while 92 GDT tests (12.0%) were positive. Of these positive cases, 815 (80.7%) identified through TC test and 80 (87%) identified through GDT test were inpatients. also, among the patients with positive test results, 497 (49.2%) diagnosed through TC test and 45 (48.9%) diagnosed through GDT test were aged 61 years or older. The total time required to complete a TC test was 83.6 hours, while the time required for a GDT test was 11.2 hours, equating to an approximately three-day difference between the two tests. The detection of toxin-producing C. difficile is important in CDI diagnosis, but the commonly used Enzymeimmunoassay (EIA) toxin tests with low sensitivity result in delayed CDI diagnosis time. Therefore, primary screening tests for CDI diagnosis using the GDT method and secondary tests using additional methods are considered most effective.
Suh, Hie Bum;Lee, In Sook;Rhee, Seung Joon;Song, You Seon;Song, Jong Woon
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.20
no.1
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pp.61-65
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2016
Osteoid osteoma, a frequent lesions of bone, is usually intraosseous but occasionally subperiosteal. We describe the case of a 19-year-old male with knee pain caused by subperiosteal osteoid osteoma. Radiologic evaluation was performed with radiographic, computed tomography (CT), ultrasonographic (US) and magnetic resonance imaging (MRI). But the preoperative diagnosis of osteoid osteoma was delayed because of unusual imaging findings and atypical symptom. After excisional biopsy, histological examination confirmed the diagnosis of osteoid osteoma. The lesion was treated successfully with CT-guided radiofrequency ablation.
Kim Kwangmeyung;Kim Jong-Ho;Kim Sungwon;Chung Hesson;Choi Kuiwon;Kwon Ick Chan;Park Jae Hyung;Kim Yoo-Shin;Park Rang-Won;Kim In-San;Jeong Seo Young
Macromolecular Research
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v.13
no.3
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pp.167-175
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2005
This review explores recent works involving the use of the self-assembled nanoparticles of bile acid-modified glycol chitosans (BGCs) as a new drug carrier for cancer therapy. BGC nanoparticles were produced by chemically grafting different bile acids through the use of l-ethyl-3-(3-dimethylaminopropyl)-carbodiimide (EDC). The precise control of the size, structure, and hydrophobicity of the various BGC nanoparticles could be achieved by grafting different amounts of bile acids. The BGC nanoparticles so produced formed nanoparticles ranging in size from 210 to 850 nm in phosphate-buffered saline (PBS, pH=7.4), which exhibited substantially lower critical aggregation concentrations (0.038-0.260 mg/mL) than those of other low-molecular-weight surfactants, indicating that they possess high thermodynamic stability. The SOC nanoparticles could encapsulate small molecular peptides and hydrophobic anticancer drugs with a high loading efficiency and release them in a sustained manner. This review also highlights the biodistribution of the BGC nanoparticles, in order to demonstrate their accumulation in the tumor tissue, by utilizing the enhanced permeability and retention (EPR) effect. The different approaches used to optimize the delivery of drugs to treat cancer are also described in the last section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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