염색체 microarray 검사는 유전체 전체를 한번에 검색하여 초현미경적인 염색체 이상을 매우 정밀하고 정확하게 검출할 수 있다. 외국에서는 현재 자주 활용되는 임상 진단 검사로 자리잡았고, 염색체 검사 또는 표적 부위를 검출하는 FISH 검사나 PCR 기반의 분자유전학적 방법을 대체하고 있다. 최근 발표된 consensus 들은 염색체 microarray 검사를 비특이적인 다발성 기형, 발달지연 또는 정신지체, 자폐증상질환의 환자에서는 염색체 검사보다 먼저 시행할 수 있는 검사로 제안하였다. 염색체 microarray 검사는 핵형 분석에서 검출된 염색체 불균형을 검증하기 위해 염색체 검사에 보조적으로 활용할 수 있고, 염색체 이상에 대한 보다 정확하고 종합적인 분석이 가능하다. 그러나 염색체 microarray 검사는 균형재배열의 염색체 이상과 low-level 모자이시즘을 검출하기 어렵고, 임상적 중요성이 불명확한 CNV에 대한 해석과 검사비용이 고가라는 한계점이 있다. 이러한 이유로 인해 현재로서는 염색체 microarray 검사가 산전 진단 목적으로는 고식적인 염색체 검사를 대신할 수는 없다는 의견이다. 임상검사실에서 염색체 microarray 검사 시행 시, 유전학적 및 세포유전학적 지식과 경험이 결과 분석과 해석 과정에서 요구되며, 적절한 검증 과정 단계와 유전상담이 동반되어야 한다.
Purpose: The previous studies on $H_1$ antihistamine overdose have generally been limited to cases of acute doxylamine succinate (DS) poisoning, yet there have been some studies on diphenhydramine (DPH) overdosing. But many clinicians consider the two drugs to be very similar and to have similar ingredients. The purpose of this study was to clarify the toxicologic characteristics and clinical outcomes between DS and DPH poisoning/overdose. Methods: We reviewed the medical and intensive care records of the patients with acute DS or DPH poisoning and who admitted to our emergency department from January 2008 and April 2010. We collected patient information regarding the features of the poisoning and the clinical and demographic characteristics. The patients were assessed for the clinical outcomes, the GCS, the PSS (Poisoning Severity Score) and the SOFA (Sequential Organ Failure Assessment). Results: Fifty seven patients (45 cases of DS poisoning and 12 cases of DPH poisoning) were enrolled. Compared with the DS group, the DPH group had higher incidences of intubation, serious mental change, QTc prolongation and ECG conduction abnormality (p=0.041, <0.001, 0.014 and 0.044, respectively). The DPH group had a higher PSS and a longer ICU stay. The peak CPK time and the CPK normalization time were longer for the patients with rhabdomyolysis due to DS poisoning. Conclusion: Two common $H_1$ antihistamines, doxylamine and diphenhydramine, are in the same ethanolamine-structural class, but the toxico-clinical outcomes are different according to many aspects. Therefore, clinicians could take a careful approach for the differential diagnosis and management between DS and DPH poisoning.
During the last two decades, much joint research regarding vibration based methods has been done, leading to developing various algorithms and techniques. These algorithms and techniques can be divided into modal methods and signal methods. Although modal methods have been widely used for health monitoring and damage detection, signal methods due to higher efficiency have received considerable attention in various fields, including aerospace, mechanical and civil engineering. Signal-based methods are derived directly from the recorded responses through signal processing algorithms to detect damage. According to different signal processing techniques, signal-based methods can be divided into three categories including time domain methods, frequency domain methods, and time-frequency domain methods. The frequency domain methods are well-known and interest in using them has increased in recent years. To determine dynamic behaviours, to identify systems and to detect damages of bridges, different methods and algorithms have been proposed by researchers. In this study, a new algorithm to detect seismic damage in the bridge's piers is suggested. To evaluate the algorithm, an analytical model of a bridge with simple spans is used. Based on the algorithm, before and after damage, the bridge is excited by a sine force, and the piers' responses are measured. The dynamic specifications of the bridge are extracted by Power Spectral Density function. In addition, the Least Square Method is used to detect damage in the bridge's piers. The results indicate that the proposed algorithm can identify the seismic damage effectively. The algorithm is output-only method and measuring the excitation force is not needed. Moreover, the proposed approach does not need numerical models.
We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image processing which is for cervical images to Computer Aided Diagnosis(CAD) can help both screening and diagnosing.
Purpose: This study reviewed screening and assessment tools that are used to measure delirium in patients with cancer in hospice and palliative care settings and examined their psychometric properties. Methods: Four databases were searched for studies using related search terms (delirium, tools, palliative care, cancer, and others). The inclusion criteria were a) studies that included screening/assessment tools for measuring delirium in cancer patients receiving hospice/palliative care, and b) studies published in English or Korean. The exclusion criteria were a) studies that were conducted in an intensive care setting, and b) case studies, qualitative studies, systematic reviews, or meta-analyses. Results: Out of the 81 studies identified, only 10 examined the psychometric properties of tools for measuring delirium, and 8 tools were ultimately identified. The psychometric properties of the Memorial Delirium Assessment Scale (MDAS) were the most frequently examined (n=5), and the MDAS showed good reliability, concurrent validity, and diagnostic accuracy. The Delirium Rating Scale had good reliability and diagnostic accuracy. The Delirium Rating Scale-Revised 98 also showed good reliability and structural validity, but its diagnostic performance was not examined in hospice/palliative care settings. The Nursing Delirium Screening Scale showed relatively low diagnostic accuracy. Conclusion: The MDAS showed evidence of being a valid assessment tool for assessing delirium in patients with cancer in palliative care. Few studies examined the diagnostic performance of delirium tools. Therefore, further studies are needed to examine the diagnostic performance of screening/assessment tools for the optimal detection of delirium in patients with cancer in hospice/palliative care.
To train deep learning algorithms, a sufficient number of data are required. However, in most engineering systems, the acquisition of fault data is difficult or sometimes not feasible, while normal data are secured. The dearth of data is one of the major challenges to developing deep learning models, and fault diagnosis in particular cannot be made in the absence of fault data. With this context, this paper proposes an anomaly detection methodology for rotating machines using only normal data with self-labeling. Since only normal data are used for anomaly detection, a self-labeling method is used to generate a new labeled dataset. The overall procedure includes the following three steps: (1) transformation of normal data to self-labeled data based on a pretext task, (2) training the convolutional neural networks (CNN), and (3) anomaly detection using defined anomaly score based on the softmax output of the trained CNN. The softmax value of the abnormal sample shows different behavior from the normal softmax values. To verify the proposed method, four case studies were conducted, on the Case Western Reserve University (CWRU) bearing dataset, IEEE PHM 2012 data challenge dataset, PHMAP 2021 data challenge dataset, and laboratory bearing testbed; and the results were compared to those of existing machine learning and deep learning methods. The results showed that the proposed algorithm could detect faults in the bearing testbed and compressor with over 99.7% accuracy. In particular, it was possible to detect not only bearing faults but also structural faults such as unbalance and belt looseness with very high accuracy. Compared with the existing GAN, the autoencoder-based anomaly detection algorithm, the proposed method showed high anomaly detection performance.
상악 견치는 기능과 외모에 있어서 중요한 역할을 하지만, 맹출 장애로 인해 문제를 일으키는 경우가 많다. 상악 견치의 매복은 비교적 흔하며 구조적 장애, 발달 이상, 공간 부족, 유전과 같은 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 상악 견치의 구개측 매복은 서양인에게서 흔한 것으로 보고되지만 한국인에게는 순측 매복이 더 흔한 것으로 관찰된다. 순측으로 변위된 상악 견치의 경우, 치아 총생 및 골격성 부정교합이 보일 수 있으며, 측절치의 선천적 상실이나 과잉 측절치는 상악 견치의 구개측 매복 가능성을 높일 수 있다. 상악 견치 매복의 조기 발견 및 적절한 처치는 조화로운 치열 발달과 정상적인 치아 기능을 위해 중요하다. 본 종설을 통해 매복 상악 견치의 다양한 처치법을 제안하고 그 원리를 설명하고자 한다.
Glucose detection is particularly important for clinical diagnosis and personal prevention and control. Herein, the smartphone-based amperometric glucose sensors were constructed using the NiS/CuS nanorods (NRs) as sensing electrodes. The NiS/CuS NRs were prepared through a facile hydrothermal process accompanied by the subsequent vulcanization treatment. The morphological and structural properties of NiS/CuS NRs were characterized with SEM, EDS, XRD, and XPS. Electrochemical measurements including cyclic voltammetry, chronoamperometry, and electrochemical impedance spectroscopy display that NiS/CuS NRs can act as highly efficient electrocatalyst for glucose detection. The NiS/CuS NRs electrodes present a wide detection range of 1-8000 µM for glucose sensing with the sensitivity of 956.38 µA·mM-1·cm-2. The detection limit was 0.35 µM (S/N=3). When employed in smartphone-based glucose sensing device, they also display a high sensitivity of 738.09 µA·mM-1·cm-2 and low detection limit of 1.67 µM. Moreover, the smartphone-based glucose sensing device also presents favorable feasibility in determination of glucose in serum samples with the recoveries ranging between 99.5 and 105.8%. The results may provide a promising viewpoint to design other new portable glucose sensors.
루만의 체계이론에 입각해서 기존의 반-도핑 커뮤니케이션을 분석한 결과 다음과 같은 결론에 도달하였다. 기존의 반-도핑 커뮤니케이션은 도핑의 원인과 책임을 개인에게 귀속시키는 개인화 전략을 구사하고 있다. 따라서 문제 해결 방법도 적발, 처벌, 교육을 통한 계몽 같이 철저하게 선수나 지도자 같은 개인에게 초점을 맞추고 있다. 이와 같은 전략은 스포츠체계와 그 주변 체계들의 이해관계가 거미줄처럼 복잡하게 얽혀져 생겨나는 도핑현상을 개인의 자유의지에 따른 결정의 결과로 단순화시킬 뿐만 아니라, 스포츠 및 주변체계들의 성찰 기회를 차단함으로써 체계 내부의 구조적 문제를 은폐시키는데 기여하고, 선수나 트레이너 같은 개별 행위자에게 받아들여지기 어려운 무리한 요구를 부과함으로써 도핑방지노력이 실효를 거둘 수 없게 만든다. 도핑 퇴치 노력이 효력을 발휘하기 위해서는 주체 중심 차원을 넘어서 스포츠조직과 사회적 기능체계들의 차원에서 전략을 구상하고 실행해야 한다.
Hao Dong;Yue Bi;Bing-Xing Ren;Zhen-Bin Liu;Yue, Li
Structural Engineering and Mechanics
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제88권4호
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pp.389-403
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2023
In order to explore the influence of tooth root cracks on the dynamic characteristics of multi-stage planetary gear transmission systems, a concentrated parameter method was used to construct a nonlinear dynamic model of the system with 30-DOF in bending and torsion, taking into account factors such as crack depth, length, angle, error, time-varying meshing stiffness (TVMS), and damping. In the model, the energy method was used to establish a TVMS model with cracks, and the influence of cracks on the TVMS of the system was studied. By using the Runge- Kutta method to calculate the differential equations of system dynamics, a series of system vibration diagrams containing cracks were obtained, and the influence of different crack parameters on the vibration of the system was analyzed. And vibration testing experiments were conducted on the system with planetary gear cracks. The results show that when the gear contains cracks, the TVMS of the system will decrease, and as the cracks intensify, the TVMS will decrease. When cracks appear on the II-stage planetary gear, the system will experience impact effects with intervals of rotation cycles of the II-stage planetary gear. There will be obvious sidebands near the meshing frequency doubling, and the vibration trajectory of the gear will also become disordered. These situations will become more and more obvious as the degree of cracks intensifies. Through experiments, the theoretical results are in good agreement with experimental results, verifying the correctness of the theoretical model. This provides a theoretical basis for fault diagnosis and reliability research of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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