To improve animal production, a simple and accurate pregnancy diagnosis plays a very important role. Therefore, the purpose of this study was to develop an on-farm blood progesterone enzyme immunoassay (EIA) system for monitoring the early pregnancy in sows. Star tubes coated with mouse monoclonal anti-progesterone antibody were used for this proposed EIA system which was tested in field trials. The results could be obtained within 30 minutes either by spectrophotometry or the naked eye. Heparinized fresh blood samples collected from the ear vein of sows 17-22 days after breeding (day 0) were tested qualitatively to diagnose sows as pregnant or non-pregnant with high ( > 3 ng/ml) or low ($${{\leq_-}}3ng/ml$$) progesterone in the blood. To provided a double check data, plasma progesterone levels were also measured quantitatively by the same EIA system with some modification. Total agreement of diagnosis by the on-farm EIA kit and by farrowing or abortion from 128 tested sows was found to be 92.2% accuracy (93.1% on pregnant diagnosis and 83.3% on non-pregnant diagnosis). It was concluded that the on-farm EIA blood progesterone test is a very useful method for monitoring the early pregnancy status of sows.
Kim, Sang-Woo;Rhim, Jea-Dong;Han, Dong-Kyoon;Seoung, Youl-Hun
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.12
no.4
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pp.73-80
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2010
The purpose of this study was to investigate the actual conditions of radiation safety supervision in animal clinics using inspection standard of X-ray generator for diagnosis. The surveys for inspection standard system, equipment condition, and safety supervision were carried out in 18 animal clinics randomly. The inspection standard included reproducibility of dose exposure, kVp, mAs, collimator accuracy test, collimator luminance test, X-ray view box luminance test, grounding system equipment test and external leakage current test. The surveys of equipment condition and safety supervision used one-on-one interview with 5 points measurement. As a result, 44.44% of reproducibility of dose exposure was proper, 81.25% of kVp test was good, and 100% of mAs test was appropriate. Also, 66.66% of collimator accuracy test was proper, 61.11% of collimator luminance test was good, 53.13% of X-ray view box luminance test was suitable. In addition, only 5.55% of grounding system equipment and ground resistance was proper, 63.64% of external leakage current test was appropriate in grounding system equipment test. The 100mA electric capacity of X-ray generator for diagnosis was popular with 44.44%, and its 55.56% was purchased used equipment. Monthly average of less than 50 times (61.11%) was top frequency in use, and no animal clinic had a thermo-luminescence dosimeter(TLD). The 16 animal clinics with radiation safety zone and 2 without radiation safety zone were appeared.
Pig breeding management directly contributes to the profitability of pig farms, and pregnancy diagnosis is an important factor in breeding management. Therefore, the need to diagnose pregnancy in sows is emphasized, and various studies have been conducted in this area. We propose a computer-aided diagnosis system to assist livestock farmers to diagnose sow pregnancy through ultrasound. Methods for diagnosing pregnancy in sows through ultrasound include the Doppler method, which measures the heart rate and pulse status, and the echo method, which diagnoses by amplitude depth technique. We propose a method that uses deep learning algorithms on ultrasonography, which is part of the echo method. As deep learning-based classification algorithms, Inception-v4, Xception, and EfficientNetV2 were used and compared to find the optimal algorithm for pregnancy diagnosis in sows. Gaussian and speckle noises were added to the ultrasound images according to the characteristics of the ultrasonography, which is easily affected by noise from the surrounding environments. Both the original and noise added ultrasound images of sows were tested together to determine the suitability of the proposed method on farms. The pregnancy diagnosis performance on the original ultrasound images achieved 0.99 in accuracy in the highest case and on the ultrasound images with noises, the performance achieved 0.98 in accuracy. The diagnosis performance achieved 0.96 in accuracy even when the intensity of noise was strong, proving its robustness against noise.
The number of abandoned dogs is increasing with the worsening of the economy and the rising of feed value. It was becoming a serious social problem because of the disease transmission and destruction of natural ecosystems by abandoned dogs been wild animal. In order to solve these problems, companion dogs necessary to secure its own genetic information and to establish the systematic tracking system. Using multiplex-PCR method with 27 microsatellite marker (MS marker) divided 3 set, various alleles occurring to 6 dog breed (Labrador Retriever, German Shepherd, English Springer Spaniel, Belgian Malinois, Jindo Dog, PoongSan Dog) make use of markers to determine allele frequency and heterozygosity. MS marker FH2834 and FH2790 have only two allele and most were found in 13 alleles at FH3381 and FH3399. Average heterozygosity of MS marker is 0.534 and especially, heterozygosity represented the highest value of 0.765 at FH3381. So, it was recognized appropriate allele frequency for individual identification and paternity diagnosis in companion dogs. Using multiplex-PCR method with MS marker, various alleles occurring to dog breed make use of markers to deter mine individual identification and paternity diagnosis, traits associated biomarkers and breed-specific marker for faster, more accurate and ways to reduce the analysis cost. Based on this result, a scientific basis was established to the existing pedigree data by applying genetics additionally. Animal registration system is expected to be conducted nationwide in future. The method expects to very useful this system.
Number of dairy cow patients diagnosed and treated at Hyup Dong Large Animal Clinic during the year, October 1, 1966, through September 30, 1967, were amounted to 1,119 cases and the result of analysis of disease incidence during one year period were as follow: 1. In the etiologic diagnostic categories, diseases cause by infection with lower organism were most productive and 43.3% of all diagnosis involved in this category. 2. In the topographic diagnostic categories, 37.3% of all diagnosis involved the urogenital system and were observed most productive. 3. As a result of each topographic diagnostic categories were subdivided into disease entities, 21.4% of all diagnosis involved the mastitis and this were observed most productive in the miscellaneous disease entities. Next productive disease were indigestion (11.9%), endometritis(11.5%), miscellaneousl ovarian disease(11.1%) and retained placenta(81.1%) chronologicaly.
The number of dairy cows diagnosed and treated at Hyup-dong Animal Hospital from July 1983 to June 1984 was amounted to 3,073 heads of Holstein breed and the result of analysis of diseases was as follows : 1. In the topographic diagnostic categories, 41.23% of all cases involved the urogenital system and were observed most prominent. Next were digestive system (22.10%), general and regional (14.55 %), respiratory system (8.20%) and musculoskeletal system (7.06%) in decreasing order. 2. In urogenital system 50.20% of all diagnosis involved metritis and this were most prominent disease. Next were repeat breeder(15.31%), retained placenta (12.79%) and ovary disfunction(9.40 %) in decreasing order. 3. In digestive system 36.82% of all diagnosis involved enteritis and were most prominent. Next were abomasal displacement (29.31%), lumen indigestion (20.32%) and lumen bloat (9.57%) in decreasing order 4. In general and regional diseases, 52.80% of all diagnosis involved ketosis and were most prominent. Next were milk fever (25.50%), downer cow (5.82%) and omphalitis (4.47%) in decreasing order. 5. In respiratory system, 82.54% of all diagnosis involved upper respiratory tract infections and were most prominent. Next were pneumonia (15.87%). 6. In musculoskeletal system, 49.31% of all diagnosis involved foot rot and were most prominent. 7. In milk secreting system, 61.64% of all diagnosis involved mastitis and ere most prominent. Next were stenosis of teat canal (16.35%). 8. Among the individual disease entities, endometritis marked 20.7%, enteritis 8.13%, ketosis 7.68% upper respiratory tract infection 6.77%, repeat bheeder 6.31%, retained placenta 5.27%, abomasal displacement 4.69%, and lumen impaction 4.49%, respectively of total 3,073 cases in decreasing order.
Hwang, Tae-Sung;Jang, Won-Seok;Yoon, Young-Min;Jung, Dong-In;Lee, Hee Chun
Korean Journal of Veterinary Research
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v.58
no.4
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pp.227-230
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2018
A 2-year-old, spayed female, Korean domestic short-hair cat was presented with depression and vomiting. The patient had history of weight loss lasting seven months. Physical examination revealed icterus in the pinna, oral mucosa, and sclera. Based on ultrasonography and computed tomography, tentative diagnosis was extrahepatic biliary tract obstruction with acquired portosystemic shunt (PSS). Tumor or inflammation of hepatobiliary system was suspected as the cause of obstruction of the common bile duct. But it could not be determined without biopsy. The severely dilated cystic duct was considered to cause portal hypertension and secondary multiple PSS. The patient expired without histopathologic examination.
Skin lesions are common diseases that range from skin rashes to skin cancer, which can lead to death. Note that early diagnosis of skin diseases can be important because early diagnosis of skin diseases considerably can reduce the course of treatment and the harmful effect of the disease. Recently, the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems based on artificial intelligence has been actively made for the early diagnosis of skin diseases. In a typical CAD system, the accurate classification of skin lesion types is of great importance for improving the diagnosis performance. Motivated by this, we propose a novel deep ensemble classification with multi-scale attention networks. The proposed deep ensemble networks are jointly trained using a single loss function in an end-to-end manner. In addition, the proposed deep ensemble network is equipped with a multi-scale attention mechanism and segmentation information of the original skin input image, which improves the classification performance. To demonstrate our method, the publicly available human skin disease dataset (HAM 10000) and the private animal skin lesion dataset were used for the evaluation. Experiment results showed that the proposed methods can achieve 97.8% and 81% accuracy on each HAM10000 and animal skin lesion dataset. This research work would be useful for developing a more reliable CAD system which helps doctors early diagnose skin diseases.
In this study, we developed a cost and time saving one-step multiplex RT-PCR for the simultaneous detection and differentiation of swine influenza viruses (SIV) and 2009 pandemic influenza H1N1 virus (pH1N1). The one-step multiplex RT-PCR using four sets of primer was confirmed to be capable of detection of all SIV subtypes and differential diagnosis of major SIV subtype H1, H3 and pH1N1 on individual or mixed viral culture samples. The sensitivity of the multiplex RT-PCR was determined to be at least $2^{-6}$$HA/25{\mu}L$ of the presented SIVs, providing sufficient efficacy for a routine SIV monitoring in diagnostic laboratories. In addition, compared with the conventional RT-PCR methods that cannot avoid the carryover DNA contamination, the developed RT-PCR applied with the uracil DNA glycosylase (UNG) system was proven to prevent a false positive reaction by carryover contamination of the pre-amplified DNA. In conclusion, the one-step RT-PCR with UNG system could be applicable to detect and differentiate of SIV from the viral cultures without worry of carryover DNA contamination in clinical laboratories.
Ki-Du Pyo;Dong-Young Lee;Won-Se Jung;Oh-Jun Kwon;Kyung-Suk Han
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.6
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pp.133-137
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2023
In this paper, we developed a 'comprehensive pet management application' that combines pet AI diagnosis, animal hospital search, smart household accounts, and community functions. The application can solve the inconvenience of users who have to use multiple functions as separate applications, and can easily use pet AI diagnosis services through photos, provides animal hospital information using crawling, finds nearby animal hospitals, and supports smart households that can scan receipts using OCR text extraction techniques. By using this application, information necessary for raising pets such as health and consumption details of pets can be managed in one system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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