Human exposure to environmental carcinogens can be detected by a number of methods including immunoassay, $^{32}P-postlabeling$ assay, and fluorescence technique. These assays have been applied to measure biological markers of carcinogen-adducts formed with macromolecules such as DNA, RNA and protein. In an attempt to investigate causal relationships between carcinogen exposure and tumor formation, specific carcinogen-adducts have been quantitated from human tissues and body fluids of cancer patients, occupational workers heavily exposed to certain carcinogens, smokers and controls. Carcinogens studied for biological human monitoring include benzo(a)pyrene, aflatoxin B1, UV light, ethylene oxide, 8-methoxypsoralen, 4-aminobiphenyl, vinyl choride, N-nitrosamine, cisplatin and other chemotherapeutic agents. Relevance of human monitoring for cancer research, progress in this field, methods to detect carcinogen-adducts are reviewed here. It is hoped that these approaches will be used for the risk assessment of carcinogen exposure, cancer etiology study and cancer prevention in humans.
Human exposure to environmental carcinogens can be detected by a number of methods including immunoassay, $^{32}P$-postlabeling assay, and fluorescence technique. These assays have been applied to measure biological markers of carcinogen-adducts formed with macromolecules such as DNA, RNA and protein. In an attempt to investigate causal relation ships between carcinogen exposure and tumor formation, specific carcinogen-adducts have been quantitated from human tissues and body fluids of cancer patients, occupational workers heavily exposed to certain carcinogens, smokers and controls. Carcinogens studied for biological human monitoring include benzo(a)pyrene, aflatoxin B1, UV light, ethylene oxide, 8-methoxypsoralen, 4-aminobiphenyl, vinyl chloride, N-nitrosamine, cisplatin and other chemotherapeutic agents. Relevance of human monitoring for cancer research, progress in this field, methods to detect carcinogen-adducts are reviewed here. It is hoped that these approaches will be used for the risk assessment of carcinogen exposure, cancer etiology study and cancer prevention in humans.
Binh, Nguyen Thanh;Khare, Ashish;Thanh, Nguyen Chi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3104-3120
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2017
The intelligent monitoring system has been successfully applied in many fields such as: monitoring of production lines, transportation, etc. Smart surveillance systems have been developed and proven effective in some specific areas such as monitoring of human activity, traffic, etc. Most of critical application monitoring systems involve object tracking as one of the key steps. However, task of tracking of moving object is not easy. In this paper, the authors propose a method to implement human object tracking in outdoor environment based on human features in shearlet domain. The proposed method uses shearlet transform which combines the human features with context-sensitiveness in order to improve the accuracy of human tracking. The proposed algorithm not only improves the edge accuracy, but also reduces wrong positions of the object between the frames. The authors validated the proposed method by calculating Euclidean distance and Mahalanobis distance values between centre of actual object and centre of tracked object, and it has been found that the proposed method gives better result than the other recent available methods.
This paper is about the implementation of MyTalk, an instant messaging system, which supports human-human and human-thing communication. It consists of agents which are representatives of communication entities, and agent windows for user interfaces. Users can communicate with their buddies, and monitor and control remote "things" and devices with MyTalk. We also introduce the concept of agent window, which provides the most suitable GUIs (text, form, graph etc) for communication. Currently, MyTalk supports ordering goods, controlling devices like printers, monitoring sensors, managing applications, and real-time talk. Furthermore, we can extend it to application platform for remote monitoring, remote controlling, and real time cooperation.
This research is about a comfort sensing system for human environmental monitoring using a one-bodied humidity and temperature sensor and an air flow sensor. The thermal comfort that a human being feels in indoor environment has been known to be influenced mostly by six parameters, i.e. air temperature, radiation, air flow, humidity, activity level and clothing thermal resistance. Considering an environmental monitoring, we have designed and fabricated a one-bodied humidity and temperature sensor and an air flow sensor that detect air relative humidity, temperature and air flow in human environment using surface micromachining technologies. Micro-controller calculates a PMV (predicted mean vote) and CSV (comfort sensing vote) with sensing signals and display a PMV on LCD (liquid crystal display) for human comfort on indoor climate. Our work has demonstrated that a comfort sensing system can provide an effective means of measuring and monitoring the indoor comfort sensing index of a human being. Experimental results with simulated environment clearly suggest that our comfort sensing system can be used in many applications such as air conditioning system, feedback controlling in automobile, home and hospital etc..
The current facility condition monitoring has disadvantages such as a slow inspection cycle, a risk of human casualties, and the need for a lot of time and money as the size of the structure is larger, because human access is required with limited use. Drones can reduce the risk of human casualties due to their good accessibility, and can compensate for the shortcomings of the current method by enabling monitoring on a wide scale. The goal of this study is to provide the current domestic monitoring process through benchmarking according to the recent research case of the US Department of Transportation (DOT) to suggest a process suitable for the domestic situation and the direction of future improvement measures.
Objectives: This study investigated the improvement of food habits and eating behavior of cancer patients during treatment through the continuous nutrition counseling and monitoring. Methods: Thirty cancer patients during treatment were participated in this study, and the first nutrition counseling and the first and second monitoring were conducted after 2-3 week intervals. Results: As a result of the nutrition counseling and monitoring, all patients improved to a great extent to consume 3 meals a day. The frequency of having breakfast was significantly increased with the nutrition counseling and continuous monitoring as well. The meal fixed quantity was stabilized and the eating speed slowed down as more nutrition counseling were done. The snack intakes of patients did not show any significant difference after the nutrition counseling but showed a slight decline after the monitoring. The frequencies of eating out and a late-night meal significantly decreased after the monitoring. The intakes of fish, meat, vegetables, milk and fruits needed for a well-balanced diet significantly increased as more nutrition counseling were done. The intakes of processed food were significantly decreased after the nutrition counseling and the intakes of fast food were significantly decreased as more nutrition counseling were done. The water intake of patients also significantly increased. In the eating behavior related to health, the frequency of drinking alcohol significantly decreased after nutrition counseling consultation and no patients had dietary supplements after the first monitoring. Conclusions: These results suggested that continuous nutrition counseling is effective in improving eating habits of cancer patients.
Objectives: We conducted a qualitative study to explore the feasibility of mobile applications for self-monitoring of diet. Methods: We conducted in-depth and focus group interviews with eight laymen who had used mobile dietary applications and eight experts. Interviews were audio-recorded and analyzed using an open coding method. Results: The qualitative data of our study revealed two key themes: (1) perceptions, opinions and attitudes towards mobile applications of self-monitoring of diet and (2) future directions to improve mobile applications. Conclusions: Our qualitative study suggested the potential use of mobile applications as a food-tracking and dietary monitoring tool and the need for improved mobile applications for self-monitoring of diet. The results of our study may provide insights into how to technically improve mobile applications for self-monitoring of diet, how to utilize dietary data generated through mobile applications, and how to improve individual's health though mobile applications.
Human Carcinogenic Potency (HCP) can be estimated based on human daily exposure dose to carcinogen (Dh), body weight (Wh), 10% tumorigenic dose (TD10), and slope factor at TD10 (Q10) from 2-yr bioassay data. This approach is more relevant to humans generally exposed to low doses of carcinogens and can reduce more of extrapolation errors from high dose in animal experiments to low dose in humans than HERP (human exposure dose/rodent potency dose) proposed by Ames et al. (Science, 236, 271-280, 1987). TD50 and HERP have been routinely used to compare rodent carcinogenic potency and human carcinogenic potency, but those approaches have had limitations in extrapolation of high dose to low dose in humans. The advantages of HCP are to estimate human exposure dose (Dh) by human monitoring instead of environmental monitoring, to consider slope factor (Q10) which reflects the tendency of curve at low dose, and to use TD10 which represents much lower dose thant TD50 or HERP. HCP will be a useful parameter for the estimation of human carcinogenic potency in risk assessment and management of carcinogens.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.179-182
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2015
Detecting and assessing human-related risks is critical to improve the on-site safety condition and reduce the loss in lives, time and budget for construction industry. Recent research in neural science and psychology suggest inattentional blindness that caused by overload in working memory is the major cause of unexpected human related accidents. Due to the limitation of human mental workload, laborers are vulnerable to unexpected hazards while focusing on complicated and dangerous construction tasks. Therefore, detecting the risk perception abilities of workers could help to identify vulnerable individuals and reduce unexpected injuries. However, there are no available measurement approaches or devices capable of monitoring construction workers' mental conditions. The research proposed in this paper aims to develop such a measurement framework to evaluate hazards through monitoring electroencephalogram of labors. The research team developed a wearable safety monitoring helmet, which can collect the brain waves of users for analysis. A bispectrum approach has been developed in this paper to enrich the data source and improve accuracy.
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