Diabetic complications are a leading cause of blindness, renal failure, and nerve damage. Additionally, diabetes-accelerated atherosclerosis leads to increased risk of myocardial infarction, stroke, and limb amputation. At the present time, 4 main molecular mechanisms have been implicated in hyperglyceamia-mediated vascular damage. In particular, advanced glycation endproducts (AGE), which are formed by complex, heterogeneous, sugar-derived protein modifications, have been implicated as a major pathogenic process for diabetic complications. Recently, AGE inhibitors such as aminoguanidin, ALT-946, and pyridoxamine have been reported. Such an integrating paradigm provides a new conceptual framework for future research on diabetes complications and on discovering drugs to prevent the progression of AGE-induced maladies.
Diabetic retinopathy (DR) is a prevalent complication of diabetes that can lead to vision impairment if not diagnosed and treated promptly. This study presents a novel approach for the automated grading of diabetic retinopathy in ultra-widefield fundus images (UFI) using deep learning techniques. We propose a method that involves preprocessing UFIs by cropping the central region to focus on the most relevant information. Subsequently, we employ state-of-the-art deep learning models, including ResNet50, EfficientNetB3, and Xception, to perform DR grade classification. Our extensive experiments reveal that Xception outperforms the other models in terms of classification accuracy, sensitivity, and specificity. his research contributes to the development of automated tools that can assist healthcare professionals in early DR detection and management, thereby reducing the risk of vision loss among diabetic patients.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.67-76
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2024
Diabetic retinopathy is a threatening complication of diabetes, caused by damaged blood vessels of light sensitive areas of retina. DR leads to total or partial blindness if left untreated. DR does not give any symptoms at early stages so earlier detection of DR is a big challenge for proper treatment of diseases. With advancement of technology various computer-aided diagnostic programs using image processing and machine learning approaches are designed for early detection of DR so that proper treatment can be provided to the patients for preventing its harmful effects. Now a day machine learning techniques are widely applied for image processing. These techniques also provide amazing result in this field also. In this paper we discuss various machine learning and deep learning based techniques developed for automatic detection of Diabetic Retinopathy.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제39권4호
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pp.175-181
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2013
Objectives: This retrospective study was performed to evaluate the clinical impact of diabetes mellitus on the prognosis in secondary space infection. Materials and Methods: Medical records, radiographic images, computed tomography, and microbial studies of 51 patients (25 diabetic patients and 26 non-diabetic patients) were reviewed. Patients were diagnosed as secondary fascial space infections with odontogenic origin and underwent treatment at Chonnam National University Hospital, in Department of Oral and Maxillofacial Surgery, from January 2007 to February 2009. Results: Compared to patients without diabetes, patients with diabetes were presented with the following characteristics: older age (diabetic patients: 62.9 years, non-diabetic patients, 47.8 years), more spaces involved (diabetic patients, 60%; non-diabetic patients, 27.3%), more intense treatment, longer hospitalization (diabetic patients, 28.9 days; non-diabetic patients, 15.4 days), higher white blood cell and C-reactive protein values, higher incidence of complication (diabetic patients, 40%; non-diabetic patients, 7.7%), and distinctive main causative microorganisms. Conclusion: These results suggest that the prognosis of diabetic patients is poorer than that of non-diabetic patients in secondary space infections since they had greater incidence rates of involved spaces, abnormal hematologic findings, more complications, and additional procedures, such as tracheostomy.
Objectives: Dyslipidemia in diabetes mellitus is a significant risk factor for the development of cardiovascular complications. The aim of this study was to evaluate the effect of the ethyl-acetate fraction of an ethanolic extract from Streospermum suaveolens on lipid metabolism in streptozotocin (STZ)-induced diabetic rats. Methods: Diabetes was induced by intraperitonial injection of STZ (50 mg/kg). Diabetic rats were treated with an ethyl-acetate fraction orally at doses of 200 and 400 mg/kg daily for 14 days. On the $15^{th}$ day, serum lipid profiles, such as total cholesterol (TC), triglycerides (TG), low-density lipoprotein (LDL), and high-density lipoprotein (HDL), were estimated in experimental rats. The atherogenic (AI) and the coronary risk (CRI) indices were also evaluated. Results: The ethyl-acetate fraction at doses of 200 and 400 mg/kg significantly (P < 0.001) and dose-dependently reduced serum cholesterol, triglycerides and LDL, but increased HDL towards near normal levels as compared to diabetic control rats. The fraction also significantly (P < 0.001) lowered the atherogenic index (AI) and coronary risk index (CAI) in a dose-dependent manner. Conclusion: The present study demonstrated that the ethyl-acetate fraction of Stereospermum suaveolens exhibits a potent antihyperlipidemic activity in hyperglycemic rats and suggests that the plant may have therapeutic value in treating the diabetic complication of hyperlipidemia.
Aldose reductase, the key enzyme of the polyol pathway, is known to play important roles in the diabetic complication. The inhibitors of aldose reductase, therefore, would be potential agents for the prevention of diabetic complications. To evaluate active principles for the inhibition of aldose reductase from the rhizomes of Belamcanda chinensis, twelve phenolic compounds were isolated and tested for their effects on rat lens aldose reductase. As a result, isoflavones such as tectorigenin, irigenin and their glucosides were found to show a strong aldose reductase inhibition. Tectoridin and tectorigenin, exhibited the highest aldose reductase inhibitory potency, their $IC_{50}$ values, being $1.08{\times}10^{-6}{\;}M{\;}and{\;}1.12{\times}10^{-6}{\;}M$, respectively, for DL-glyceraldehyde as a substrate. Both compounds, when administered orally at 100 mg/kg for 10 consecutive days to streptozotocin-induced diabetic rats, caused a significant inhibition of sorbitol accumulation in the tissues such as lens, sciatic nerves and red blood cells. Tectorigenin showed a stronger inhibitory activity than tectoridin. From these results, it is suggested that tectorigenin is attributed to be a promising compound for the prevention and/or treatment of diabetic complications.
The aim of this study was to evaluate the anti-diabetic effects of the water extract of Lespedeza cuneata (LCW) using rat insulinoma (RIN) m5F cells and streptozotocin (STZ)-induced diabetic rats. The effect of LCW on the protection of pancreatic beta cells was assessed using MTT assay, and nitric oxide production was assessed using Griess reagent. STZ-induced diabetic rats were treated with 100 and 400 mg/kg body weight of LCW for 5 weeks. In results, LCW significantly protected cytokine-induced toxicity and NO production, and increased insulin secretion in RINm5F cells. LCW significantly decreased serum blood glucose, thiobarbituric acid reactive substances (TBARS), blood urea nitrogen (BUN) and advanced glycation end products (AGEs) levels, and renal fibronectin expression in STZ-induced diabetic rats. Also, LCW effectively improved BW loss in STZ-induced diabetic rats. Thus, our results suggest that LCW has a beneficial effect on cytokine-induced pancreatic beta cell damage and biomarkers of diabetic complication in hyperglycemic rats.
Background: This study was performed to identify factors associated with the utilization of tests for diabetes complication and hemoglobin A1c (HbA1c) among diabetes patients in Jeollanam-do, Korea. Methods: The study subjects were 2,310 diabetes patients participated in 2014 community health survey in Jeollanam-do, Korea. Dependent variables were the utilizations of fundus examination, microalbuminuria test, and HbA1c test. The used statistical analysis methods were chi-square test and hierarchical regression analysis with weight in consideration of complex sample design. Results: The utilization rates of fundus examination, microalbuminuria test, and HbA1c test were 25.8%, 27.4%, and 12.3%, respectively. In the results of hierarchical regression, fundus examination was significantly related to age, education level in predisposing factors, residential area in enabling factors and recognition of blood sugar, drug therapy, and subjective health status in need factors. Microalbuminuria examination was significantly related to monthly income, residential area in predisposing and health screening, recognition of blood sugar, drug therapy, diabetic education, number of chronic disease, and subjective health status in need factors. HbA1c examination was significantly related to age, education level, marital status in predisposing factors, residential area in enabling factors and drinking, recognition of blood sugar, drug therapy, and diabetic education in need factors. Conclusion: The results of this study were shown that perception of their disease seriousness, education about diabetes management, and accessibility of tests were important to utilization of test for diabetes complication and HbA1c. It might be necessary to the develop and strength strategies for enhancing the utilization of tests for diabetes complication and management in diabetes patients.
Purpose: This study was aimed for service to clinical data of physical therapy necessity of bone complication through analysis method of BMD (bone mineral density) used DEXA (dual energy X-ray absorptiometry) to their skeletal system for physical therapy assesement and intervention program in type II diabetic patients. Methods: Experimental group of 75 subjects and comparison group of 62 subjects were participated in type II diabetic patients(40-80 ages). BMD was measured by DEXA. BMD change of BMI score and BMD comparison of age and sex would be known. Results: This study was found that decreased BMD and increased osteopenea in type II diabetes. In particular, women were lower BMD and higher incidence of osteopenea than men. Men showed significant difference in normal group. Influence of type II diabetes was great on change of BMD in men. however, it showed no significant difference from normal group. Conclusion: it was found that skeletal system complication by type II diabetes had some relations. Because reduction of BMD had a great danger to induce trauma by fall or degenerative disease of system, evaluation of proper physical therapy for its prevention and improvement and intervention program are needed. In addition, it would be important to divide type II diabetic patients into osteopenea and osteoporosis changes of skeletal system at comprehensive aspect of physical therapy.
Objective : Peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-gamma, a transcription factor in adipocyte differentiation, has important effects on insulin sensitivity, atherosclerosis, endothelial cell function and inflammation. Through these effects, PPAR-gamma2 might be involved with type 2 diabetes and vascular disease, including diabetic complications. Recently, it has been reported that the C161T polymorphism in the exon 6 of PPAR-gamma is associated with type 2 diabetes interacting with uncoupling protein 2 (UCP2) gene, and is associated with acute myocardial infarction. We studied the association of this polymorphism with type 2 diabetes and its complications, such as retinopathy, ischemic stroke, nephropathy and neuropathy in Korean non-diabetic and type 2 diabetic populations. Methods : Three hundred and thirty eight type 2 diabetic patients (retinopathy: 64, ischemic stroke: 67, nephropathy: 39 and neuropathy: 76) and 152 healthy matched control subjects were evaluated. The PPAR-gamma C161T polymorphism was analyzed by PCR-RFLP. Results : PPAR-gamma C161T genotype and allele frequency did not show significant differences between type 2 diabetic patients and healthy controls (T allele: 17.0 vs. 14.5, OR= 1.21, P=0.3188). In the analysis for diabetic complications, T allele in diabetic nephropathy was significantly higher than controls (P=0.0358). T allele in the ischemic stroke patients was also higher than healthy controls, although it had no significance (P=0.1375). Conclusions : These results suggest that the C161T polymorphism of the PPAR-gamma gene might be associated with diabetic nephropathy in type 2 diabetes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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