There is a growing concern that a wide variety of chemicals released into the environment can disrupt the endocrine system of fish, wildlife and humans. Endocrine disrupting chemicals (EDCs) include pesticides such as DDT lindane and atrazine, the food packaging chemicals, phthalates and bisphenol A, alkylphenol ethoxylate detergents and the chemical industry by-products, dioxins. Xenoestrogens in the environment have been argued about health risk, because of estrogen mimetic chemicals are exposed only small amounts to human. A number of in vivo and in vitro assays are now in use to assess the activity of xenoestrogens in the environment. A human breast cancer cell line (MCF-7) was used to develop in vitro screening assay for the detection of xenoestrogenic environmental pollutants. The E-SCREEN (MCF7-BUS) assay is proposed as a reliable, easy and rapid-to-perform method. To optimize and validate this method before it can be used routinely, several phenol compounds and pesticides suspected to be estrogenic were tested using I-SCREEN assay. The results showed that this method is a valuable tool for screening potential estrogen-mimicking environmental pollutants and quantitative determination of estrogeniciy.
There have been many advances in endoscopic imaging technologies. Magnifying endoscopy with narrow-band imaging is an innovative optical technology that enables the precise discrimination of structural changes on the mucosal surface. Several studies have demonstrated its usefulness and superiority for tumor detection and differential diagnosis in the stomach as compared with conventional endoscopy. Furthermore, magnifying endoscopy with narrow-band imaging has the potential to predict the invasion depth and tumor margins during gastric endoscopic submucosal dissection. Classifications of the findings of magnifying endoscopy with narrow-band imaging based on microvascular and pit patterns have been proposed and have shown excellent correlations with invasion depth confirmed by microscopy. In terms of tumor margin prediction, magnifying endoscopy with narrow-band imaging offers superior delineation of gastric tumor margins compared with traditional chromoendoscopy with indigo carmine. The limitations of narrow-band imaging, such as the need for considerable training, long procedure time, and lack of studies about its usefulness in undifferentiated cancer, should be resolved to confirm its value as a complementary method to endoscopic submucosal dissection. However, the role of magnifying endoscopy with narrow-band imaging is expected to increase steadily with the increasing use of endoscopic submucosal dissection for the treatment of gastric tumors.
Although digital mammography is a representative method for breast cancer detection. It has a limitation in detecting and classifying breast tumor due to superimposed structures. Machine learning, which is a part of artificial intelligence fields, is a method for analysing a large amount of data using complex algorithms, recognizing patterns and making prediction. In this study, we proposed a technique to improve the diagnostic accuracy of energy-selective mammography by training data using the machine learning algorithm and using dual-energy measurements. A dual-energy images obtained from a photon-counting detector were used for the input data of machine learning algorithms, and we analyzed the accuracy of predicted tumor thickness for verifying the machine learning algorithms. The results showed that the classification accuracy of tumor thickness was above 95% and was improved with an increase of imput data. Therefore, we expect that the diagnostic accuracy of energy-selective mammography can be improved by using machine learning.
Deep learning is emerging as one of the best tool in processing data related to medical imaging. In our research work, we have proposed a deep learning based framework CNN (Convolutional Neural Network) for the classification of dysplastic tissue images. The CNN has classified the given images into 4 different classes namely normal tissue, mild dysplastic tissue, moderate dysplastic tissue and severe dysplastic tissue. The dataset under taken for the study consists of 672 tissue images of epithelial squamous layer of oral cavity captured out of the biopsy samples of 52 patients. After applying the data pre-processing and augmentation on the given dataset, 2688 images were created. Further, these 2688 images were classified into 4 categories with the help of expert Oral Pathologist. The classified data was supplied to the convolutional neural network for training and testing of the proposed framework. It has been observed that training data shows 91.65% accuracy whereas the testing data achieves 89.3% accuracy. The results produced by our proposed framework are also tested and validated by comparing the manual results produced by the medical experts working in this area.
In recent years, nanotechnology has revolutionized global healthcare and has been predicted to exert a remarkable effect on clinical medicine. In this context, the clinical use of nanomaterials for cancer diagnosis, fertility preservation, and the management of infertility and other pathologies linked to pubertal development, menopause, sexually transmitted infections, and HIV (human immunodeficiency virus) has substantial promise to fill the existing lacunae in reproductive healthcare. Of late, a number of clinical trials involving the use of nanoparticles for the early detection of reproductive tract infections and cancers, targeted drug delivery, and cellular therapeutics have been conducted. However, most of these trials of nanoengineering are still at a nascent stage, and better synergy between pharmaceutics, chemistry, and cutting-edge molecular sciences is needed for effective translation of these interventions from bench to bedside. To bridge the gap between translational outcome and product development, strategic partnerships with the insight and ability to anticipate challenges, as well as an indepth understanding of the molecular pathways involved, are highly essential. Such amalgamations would overcome the regulatory gauntlet and technical hurdles, thereby facilitating the effective clinical translation of these nano-based tools and technologies. The present review comprehensively focuses on emerging applications of nanotechnology, which holds enormous promise for improved therapeutics and early diagnosis of various human reproductive tract diseases and conditions.
Background: Monoclonal antibodies for the treatment of patients with different types of cancer, such as cetuximab, have been widely used for the past 10 years in oncology. Although drug information package insert contains some representative adverse events which were observed in the clinical trials for drug approval, the overall adverse event patterns on the real-world cetuximab use were less investigated. Also, there have been no published papers that deal with the full spectrums of adverse drug events of cetuximab using national-wide drug safety surveillance systems. Methods: In this study, we detected new adverse event signals of cetuximab in the Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) by utilizing proportional reporting ratios, reporting odds ratios, and information components indices. Results: The KAERS database included 869,819 spontaneous adverse event reports, among which 2,116 reports contained cetuximab. We compared the labels of cetuximab among the United States, European Union, Australia, Japan, and Korea to compare the current labeling information and newly detected signals of our study. Some of the signals including hyperkeratosis, tenesmus, folliculitis, esophagitis, neuralgia, disseminated intravascular coagulopathy, and skin/throat tightness were not labeled in the five countries. Conclusion: We identified new signals that were not known at the time of market approval.
Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.
Sopan Das ;Junhyeok Kim ;Jaehyun Park ;Hojong Chang;Gyuseong Cho
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.12
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pp.4644-4651
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2022
Due to its short half-life, thoron gas has been assumed to have negligible health hazards on humans compared to radon. But, one of the decay products with a long half-life can make it to be transported to a long distance and to cause a severe internal dose through respiration. Since most commercial radon detectors can not discriminate thoron signals from radon signals, it is very common to overestimate radon doses which in turn result in biased estimation of lung cancer risk in epidemiological studies. Though some methods had been suggested to measure thoron and radon separately, they could not be used for real-time measurement because of CR-39 or LR-115. In this study, an effective method was suggested to measure radon and thoron separately from the free air. It was observed that the activity of thoron decreases exponentially due to delay time caused by a long pipe between two chambers. Therefore from two ion chambers apart in time, it was demonstrated that thoron and radon could be measured separately and simultaneously. We also developed a collimated alpha source and with this source and an SBD, we could convert the ion chamber reading to count rate in cps.
Imaging studies play an important role in the detection, diagnosis, assessment of resectability, staging, and determination of patient-tailored treatment options for pancreatic adenocarcinoma. Recently, for patients diagnosed with borderline resectable or locally advanced pancreatic cancers, it is recommended to consider curative-intent surgery following neoadjuvant or palliative therapy, if possible. This review covers how to interpret imaging tests and what to consider when assessing resectability, diagnosing distant metastasis, and re-assessing the resectability of pancreatic cancer after neoadjuvant or palliative therapy.
Pedro Henrique Chaves Isaias;Fabio Wildson Gurgel Costa;Pedro Henrique Goncalves Holanda Amorim;Raul Anderson Domingues Alves da Silva;Fabrício Bitu Sousa;Karuza Maria Alves Pereira;Ana Paula Negreiros Nunes Alves;Mario Rogério Lima Mota
Imaging Science in Dentistry
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v.54
no.2
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pp.211-220
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2024
Non-secretory multiple myeloma (NSMM) is a rare cancer of plasma cells characterized by the absence of detectable monoclonal M protein in the blood or urine. A 57-year-old woman presented with mandibular pain but without intraoral swelling. Imaging studies revealed multiple osteolytic lesions in her mandible and pronounced root resorption of the left mandibular second molar. Biopsy results showed atypical plasmacytoid cells positive for anti-kappa, CD138, MUM1, and CD79a antibodies, but negative for anti-lambda and CD20. These results were indicative of a malignant plasma cell neoplasm. No abnormalities were revealed by free light chain assay or by serum or urine protein electrophoresis, leading to a diagnosis of NSMM. The patient began chemotherapy in conjunction with bisphosphonate therapy and achieved remission following treatment. This case underscores the critical role of dentists in the early detection and prevention of NSMM complications, as the disease can initially present in the oral cavity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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