Objectives : The purpose of this study is to review the thread embedding treatment studies of obesity in Traditional Chinese Medicine. Methods : We reviewed 59 studies on cat-gut-embedding treatment of obesity which were published from 2005 to 2012. The studies were searched using the data base-CAJ(China Academic Journals; 中國期刊全文數據庫)(2005~2012). Results : Selected 59 studies were divided into 27 case series and 32 control studies. The number of studies has increased since 2005, more rapidly in 2011~2012. Most case series reported were about effectiveness of thread embedding monotherapy treating obesity. Control studies reported were about effectiveness of thread embedding treatment compared with acupuncture, electroacupuncture, and medicine. Most studies on thread embedding treatment of obesity showed that its effectiveness was very good. Conclusions : There have been many reports of thread embedding treatment studies of obesity in Traditional Chinese Medicine. We believed that these studies could be applied to the clinical practice and basic research in Korea.
Gao, Guangyong;Shi, Yun-Qing;Sun, Xingming;Zhou, Caixue;Cui, Zongmin;Xu, Liya
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4603-4624
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2016
In this paper, a new reversible watermarking algorithm with adaptive embedding threshold matrix is proposed. Firstly, to avoid the overflow and underflow, two flexible thresholds, TL and TR, are applied to preprocess the image histogram with least histogram shift cost. Secondly, for achieving an optimal or near optimal tradeoff between the embedding capacity and imperceptibility, the embedding threshold matrix, composed of the embedding thresholds of all blocks, is determined adaptively by the combination between the composite chaos and the average energy of Integer Wavelet Transform (IWT) block. As a non-liner system with good randomness, the composite chaos is suitable to search the optimal embedding thresholds. Meanwhile, the average energy of IWT block is calculated to adjust the block embedding capacity, and more data are embedded into those IWT blocks with larger average energy. The experimental results demonstrate that compared with the state-of-the-art reversible watermarking schemes, the proposed scheme has better performance for the tradeoff between the embedding capacity and imperceptibility.
Text is the most widely used means of exchanging or expressing knowledge and information in the real world. Recently, researches on structuring unstructured text data for text analysis have been actively performed. One of the most representative document embedding method (i.e. doc2Vec) generates a single vector for each document using the whole corpus included in the document. This causes a limitation that the document vector is affected by not only core words but also other miscellaneous words. Additionally, the traditional document embedding algorithms map each document into only one vector. Therefore, it is not easy to represent a complex document with interdisciplinary subjects into a single vector properly by the traditional approach. In this paper, we introduce a multi-vector document embedding method to overcome these limitations of the traditional document embedding methods. After introducing the previous study on multi-vector document embedding, we visually analyze the effects of the multi-vector document embedding method. Firstly, the new method vectorizes the document using only predefined keywords instead of the entire words. Secondly, the new method decomposes various subjects included in the document and generates multiple vectors for each document. The experiments for about three thousands of academic papers revealed that the single vector-based traditional approach cannot properly map complex documents because of interference among subjects in each vector. With the multi-vector based method, we ascertained that the information and knowledge in complex documents can be represented more accurately by eliminating the interference among subjects.
Objective : Facial embedding therapy is a korean medical treatment technique for face lifting. The authors aimed to evaluate the effects of embedding therapy on facial skin elasticity and moisture content. This paper was written to provide objective datas about Facial embedding therapy. Results : Mean elasticity of both $ST_3$ increased after facial embedding therapy. skin elasticity of both $ST_3$ showed significant improvement. Mean moisture content of both $ST_3$ increased after facial embedding therapy. skin moisture content of both $ST_3$ showed significant improvement. Conclusion : Mean elasticity and moisture content of both $ST_3$ increased after facial embedding therapy. Facial embedding therapy may be an effictive treatment for improving elasticity and moisture content of skin in clinic.
As one of the most significant challenges in the virtual data center, the virtual data center embedding has attracted extensive attention from researchers. The existing research works mainly focus on how to design algorithms to increase operating revenue. However, they ignore the energy consumption issue of the physical data center in virtual data center embedding. In this paper, we focus on studying the energy-aware virtual data center embedding problem. Specifically, we first propose an energy consumption model. It includes the energy consumption models of the virtual machine node and the virtual switch node, aiming to quantitatively measure the energy consumption in virtual data center embedding. Based on such a model, we propose two algorithms regarding virtual data center embedding: one is heuristic, and the other is based on particle swarm optimization. The second algorithm provides a better solution to virtual data center embedding by leveraging the evolution process of particle swarm optimization. Finally, experiment results show that our proposed algorithms can effectively save energy while guaranteeing the embedding success rate.
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the clinical effects of Embedding Therapy for Ramsay Hunt syndrome. Methods: 5 patients with Ramsay Hunt syndrome were treated with Embedding therapy. It was performed once a day, once a week. 15~20 Embedding threads were used in each Embedding treatment. The total number of Embedding therapy treatments was 4 or 8. To evaluate the effects of Embedding therapy, we analyzed Yanagihara's score and House-Brackmann scale Results: In case 1, After treatment the Yanagihara's score was changed from 3 to 7 and the House-Brackmann scale was changed from VI to V. In case 2, After treatment the Yanagihara's score was changed from 12 to 33 and the House-Brackmann scale was changed from IV to I. In case 3, After treatment the Yanagihara's score was changed from 3 to 9 and the House-Brackmann scale was changed from VI to V. In case 4, After treatment the Yanagihara's score was changed from 22 to 32 and the House-Brackmann scale was changed from III to I. In case 5, After treatment the Yanagihara's score was changed from 23 to 37 and the House-Brackmann scale was changed from III to I. Conclusion: Embedding Therapy is effective for improve the symptoms of Ramsay Hunt syndrom. Therefore, it will be used to treat Ramsay Hunt syndrome.
A graph is a data structure consisting of nodes and edges between these nodes. Graph embedding is to generate a low dimensional vector for a given graph that best represents the characteristics of the graph. Recently, there have been studies on graph embedding, especially using deep learning techniques. However, until now, most deep learning-based graph embedding techniques have focused on unweighted graphs. Therefore, in this paper, we propose a graph embedding technique for weighted graphs based on long short-term memory (LSTM) autoencoders. Given weighted graphs, we traverse each graph to extract node-weight sequences from the graph. Each node-weight sequence represents a path in the graph consisting of nodes and the weights between these nodes. We then train an LSTM autoencoder on the extracted node-weight sequences and encode each nodeweight sequence into a fixed-length vector using the trained LSTM autoencoder. Finally, for each graph, we collect the encoding vectors obtained from the graph and combine them to generate the final embedding vector for the graph. These embedding vectors can be used to classify weighted graphs or to search for similar weighted graphs. The experiments on synthetic and real datasets show that the proposed method is effective in measuring the similarity between weighted graphs.
Objectives : The focus of the review was laid on differences in research pertaining to thread embedding acupuncture between domestic and foreign journals. Methods : We collected 53 Korean articles on thread embedding acupuncture study from 4 Korean article searching sites, and 80 foreign articles from Pubmed. We analyzed the number of the theses according to the publication year, study method, journal, and subject. Results : A total number of 134 thread embedding acupuncture articles were categorized as 100 clinical trials, 14 experimental papers, and 19 literature reviews. Of the collected clinical trials, 55 were case studies, 6 were CCTs and 39 were RCTs. The domestic clinical trials were comprised of 36 case studies, 1 CCT, and 2 RCTs, and foreign clinical trials were comprised of 19 case studies, 5 CCTs, and 37 RCTs. Although only 12 of the 39 domestic clinical trials exclusively treated thread embedding acupuncture to the experimental group, 38 out of 61 foreign clinical trials undertook thread embedding acupuncture as the sole treatment. While the 2 domestic RCTs research had no significant evidence that the experimental group was different from the control group, the experimental group demonstrated better responses than the control group in 31 of the 37 foreign RCT studies. Conclusions : Studies on thread embedding acupuncture are more intensively studied in the foreign field in comparison to the domestic field. Referring to the results from the foreign thread embedding acupuncture studies, domestic use of thread embedding acupuncture should be expanded. Also, more refined research needs to be conducted in the domestic field in order for the Koran medicine to lead the thread embedding acupuncture. This study is limited in that the literature search in the foreign journals were restricted.
Embedding Therapy keep the stimulation to acupoint. Recently, Embedding Therapy is used for various disease and also studied in many different fields especially in China. In Korea, Embedding Therapy is studied and used for dermatology, face-lift, obesity, facial palsy most frequently. Chinese studies shows us Embedding Therapy could help musculoskeletal system disorder, lumbar herniated intervertebral disc, sprain, spinal canal stenosis. In Korea study concerning lumbar herniated intervertebral disc treatment used Embedding Therapy is few. This study's purpose is to ensure effect of Embedding Therapy at lumbar herniated intervertebral disc treatment. Four lumbar disc herniation patients had been treated with Embedding Therapy were described in this article. The patients(n=4) had been suffering from chronic lower back and leg pain that continued for more than 6 months. All patients had been diagnosed as lumbar disc herniation by MRI or CT, and treated with Embedding Therapy at least 2 times(7 days interval). 2 patients had been treated with concurrent treatment of acupuncture therapy, and the other 2 patients with concurrent treatment of acupuncture and herbal therapy. We observed 4 patients for more than 2 weeks, and their symptoms and quality of daily life had been improved. This suggests that lumbar disc herniation can be successfully recovered with Concurrent Embedding Therapy under conventional Korean Medical Treatment without side effects.
Objective : This study was performed to investigate the effect of Needle-Embedding Therapy on peripheral facial paralysis. Method : We investigated 60 cases of patients with peripheral facial paralysis, and devided patients into two groups : We treated one group by complex korean medical treatment with Needle-Embedding therapy, and did the other group by complex korean medical treatment without Needle-Embedding therapy. Yanagihara grading system at baseline and final were used for evaluating the effect of the treatment. Results : 1. In Needle-Embedding therapy group and non Needle-Embedding therapy group, compared with baseline, at final, Y score was significantly increased.2. At final, there was significant difference in improvement between Needle-Embedding therapy group and non Needle-Embedding therapy group. Conclusions : Needle-Embedding therapy seem to be effective to improve symptoms of peripheral facial paralysis. Further studies will be needed to identify the beneficial of Needle-Embedding therapy on peripheral facial paralysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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