Acute event in cerebrovascular disease is the second most common cause of death in Korea following cancer, and it can also cause serious neurologic deficits. Understanding of perfusion status is important for clinical applications in management of patients with cerebrovascular diseases, and then the attacks of ischemic neurologic symptoms and the risk of acute events can be reduced. Therefore, the normal vascular anatomy of brain, various clinical applications of acetazolamide-enhanced brain perfusion SPECT, including meaning and role of assessment of vascular reserve in carotid stenosis before procedure, in pediatric Moyamoya disease before and after operation, in prediction of development of hyperperfusion syndrome before procedure, and in prediction of vasospasm and of prognosis in subarachnoid hemorrahge were reviewed in this paper.
Since the advent of recombinant DNA technology coupled with other biotechnology a variety of therapeutically effective proteins and peptides have been extensively invesitigated and many of them are now on clinical trial. They, however, suffer from some problems such as immunogenicity, antigenicity, instability and short half-life in circulation due to their proteinous natures. These drawbacks can be overcome successfully by conjugating proteins and peptides with hydrophilic polymers such as polyethylene glycol (PEG), albumin or dextran. The resulting soluble conjugates showed reduced antigenicity and immunogenicity, increased circulatory half-life, enhanced stability against proteolytic degradation. Comparing with the unmodified proteins and peptides, the therapeutic potential of conjugates is greatly enhanced. Clinical applications of these conjugates have shown promising results for the future use.
Gastric cancer (GC) is one of the most common malignant tumors worldwide, with a 5-year survival rate of < 40%. The diagnosis and treatment decisions of GC rely on human experts' judgments on medical images; therefore, the accuracy can be hindered by image condition, objective criterion, limited experience, and interobserver discrepancy. In recent years, several applications of artificial intelligence (AI) have emerged in the GC field based on improvement of computational power and deep learning algorithms. AI can support various clinical practices in endoscopic examination, pathologic confirmation, radiologic staging, and prognosis prediction. This review has systematically summarized the current status of AI applications after a comprehensive literature search. Although the current approaches are challenged by data scarcity and poor interpretability, future directions of this field are likely to overcome the risk and enhance their accuracy and applicability in clinical practice.
Dual-energy CT (DECT) provides insights into the material properties of tissues and can differentiate between tissues with similar attenuation on conventional single-energy imaging. In the conventional CT scanner, differences in the X-ray attenuation between adjacent structures are dependent on the atomic number of the materials involved, whereas in DECT, the difference in the attenuation is dependent on both the atomic number and electron density. The basic principle of DECT is to obtain two datasets with different X-ray energy levels from the same anatomic region and material decomposition based on attenuation differences at different energy levels. In this article, we discuss the clinical applications of DECT and its potential robust improvements in performance and postprocessing capabilities.
Yoo Jin Hong;Jina Shim;Sang Min Lee;Dong Jin Im;Jin Hur
Korean Journal of Radiology
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제22권9호
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pp.1555-1568
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2021
Pulmonary embolism (PE) is a potentially fatal disease if the diagnosis or treatment is delayed. Currently, multidetector computed tomography (MDCT) is considered the standard imaging method for diagnosing PE. Dual-energy CT (DECT) has the advantages of MDCT and can provide functional information for patients with PE. The aim of this review is to present the potential clinical applications of DECT in PE, focusing on the diagnosis and risk stratification of PE.
Dendritic cells (DCs) are professional antigen-presenting cells (APCs) that bridge innate and adaptive immune responses, thereby leading to immune activation. DCs have been known to recognize pathogen-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides (LPS) and nucleic acids via their pattern recognition receptors, which trigger signaling of their maturation and effector functions. Furthermore, DCs take up and process antigens as a form of peptide loaded on the major histocompatibility complex (MHC) and present them to T cells, which are responsible for the adaptive immune response. Conversely, DCs can also play a role in inducing immune suppression under specific circumstances. From this perspective, the role of DCs is related to tolerance rather than immunity. Immunologists refer to these special DCs as tolerogenic DCs (tolDCs). However, the definition of tolDCs is controversial, and there is limited information on their development and characteristics. In this review, we discuss the current concept of tolDCs, cutting-edge methods for generating tolDCs in vitro, and future applications of tolDCs, including clinical use.
Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only cover the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.
Novel cancer biomarkers are required to achieve early diagnosis and optimized therapy for individual patients. Cancer is a disease of the genome, and tumor tissues are a rich source of cancer biomarkers as they contain the functional translation of the genome, namely the proteome. Investigation of the tumor tissue proteome allows the identification of proteomic signatures corresponding to clinico-pathological parameters, and individual proteins in such signatures will be good biomarker candidates. Tumor tissues are also a rich source for plasma biomarkers, because proteins released from tumor tissues may be more cancer specific than those from non-tumor cells. Two-dimensional difference gel electrophoresis (2D-DIGE) with novel ultra high sensitive fluorescent dyes (CyDye DIGE Fluor satulation dye) enables the efficient protein expression profiling of laser-microdissected tissue samples. The combined use of laser microdissection allows accurate proteomic profiling of specific cells in tumor tissues. To develop clinical applications using the identified biomarkers, collaboration between research scientists, clinicians and diagnostic companies is essential, particularly in the early phases of the biomarker development projects. The proteomics modalities currently available have the potential to lead to the development of clinical applications, and channeling the wealth of produced information towards concrete and specific clinical purposes is urgent.
Purpose: This paper analyzed the historical origins of the Qi concept and assesses its possible contribution to the development of complementary therapy and new nursing practices. Methods: In order to clarify the Qi concept measure its theoretical/clinical potentials, this study analyzed both historical data and experimental research that adopt and apply the concept. These include modern/contemporary research measuring its effects in promoting mental and physical health. Using the method of cross-cultural comparison, this study analyzed diverse approaches to the Qi concept and sought to find common features among the approaches. Results: A historical, cross-cultural analysis revealed several fundamental similarities between Qi theories that have developed in the east and the holistic concepts that have evolved in the western traditions. Especially, the analysis of the more recent research on the Qi concept shows ample possibilities of its future contributions to the development of new diagnostic applications and the promotion of overall human health. Conclusion: The historical study of the Qi concept found some key common factors in the diverse philosophical traditions in the east and the west. Considering the growing popularity of complementary therapy among health professionals and the general public, the Qi concept and its clinical applications are expected to promote human health. In this context, this research contributes to developing new nursing practices based on the concept by clarifying its philosophical origins and theoretical backgrounds.
유방 MRI는 유방 질환의 진단과 치료 분야에 최첨단 기법으로서 지난 10년 동안 유방 MRI는 연구 분야에서 임상 분야로 진화해 왔다. 따라서, 유방 MRI의 적응증과 적절한 영상을 얻는 방법, 소견을 해석하고 보고하는 법에 대한 이해가 필요하다. 유방 MRI는 양성과 악성 종괴의 감별, 유방암 환자의 수술 전 병기 결정, 수술전 항암요법에 대한 종양의 반응 평가, 유방 성형 여성의 평가 등에 사용되고 있다. 또한 유방암 고위험군 여성에서 선별 보조 검사로서 사용될 수 있다. 이러한 목적을 성공적으로 이루기 위해서는 적절한 MRI기법과 다른 유방 영상 소견과 연관 지어 해석할 수 있는 영상의학과 의사가 중요하다. 본 소고에서는 유방 MRI의 적응증, 표준화된 용어와 카테고리의 사용에 중점을 두어 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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