Writer's cramp is a type of idiopathic focal hand dystonia characterized by muscle cramps that accompany execution of the writing task specifically. There has been renewed interest in neurosurgical procedures for the treatment of dystonia over the past several years. In particular, deep brain stimulation (DBS) has received increasing attention as a therapeutic option for patients with dystonia. However, to date, limited reporters made investigations into DBS in relation to the Writer's cramp. In this case, unilateral Ventro-oralis complex (Vo) DBS resulted in a major improvement in patient's focal dystonic movement disorders. Her post-operative Burke-Fahn-Marsden Dystonia Rating (BFMDR) scale demonstrated 1 compared with pre-operative BFMDR scale 4. We conclude that thalamic Vo complex DBS maybe an important neurosurgical therapeutic option for Writer's cramp.
Heo, Man Seung;Moon, Hyun Seok;Kim, Hee Chan;Park, Hyung Woo;Lim, Young Hoon;Paek, Sun Ha
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제57권3호
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pp.152-158
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2015
Objective : The purpose of this study to develop new deep-brain stimulation system for long-term use in animals, in order to develop a variety of neural prostheses. Methods : Our system has two distinguished features, which are the fully implanted system having wearable wireless power transfer and ability to change the parameter of stimulus parameter. It is useful for obtaining a variety of data from a long-term experiment. Results : To validate our system, we performed pre-clinical test in Parkinson's disease-rat models for 4 weeks. Through the in vivo test, we observed the possibility of not only long-term implantation and stability, but also free movement of animals. We confirmed that the electrical stimulation neither caused any side effect nor damaged the electrodes. Conclusion : We proved possibility of our system to conduct the long-term pre-clinical test in variety of parameter, which is available for development of neural prostheses.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2082-2102
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2024
Accurate segmentation of magnetic resonance (MR) images is crucial for providing doctors with effective quantitative information for diagnosis. However, the presence of weak boundaries, intensity inhomogeneity, and noise in the images poses challenges for segmentation models to achieve optimal results. While deep learning models can offer relatively accurate results, the scarcity of labeled medical imaging data increases the risk of overfitting. To tackle this issue, this paper proposes a novel fuzzy c-means (FCM) model that integrates a deep learning approach. To address the limited accuracy of traditional FCM models, which employ Euclidean distance as a distance measure, we introduce a measurement function based on the skewed normal distribution. This function enables us to capture more precise information about the distribution of the image. Additionally, we construct a regularization term based on the Kullback-Leibler (KL) divergence of high-confidence deep learning results. This regularization term helps enhance the final segmentation accuracy of the model. Moreover, we incorporate orthogonal basis functions to estimate the bias field and integrate it into the improved FCM method. This integration allows our method to simultaneously segment the image and estimate the bias field. The experimental results on both simulated and real brain MR images demonstrate the robustness of our method, highlighting its superiority over other advanced segmentation algorithms.
Ryu, Sang Baek;Bae, Eun Kyung;Kim, Jinhyung;Hwang, Yong Sup;Im, Changkyun;Chang, Jin Woo;Shin, Hyung-Cheul;Kim, Kyung Hwan
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제17권4호
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pp.299-306
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2013
Deep brain stimulation (DBS) of the subthalamic nucleus (STN) has been widely used as a treatment for the movement disturbances caused by Parkinson's disease (PD). Despite successful application of DBS, its mechanism of therapeutic effect is not clearly understood. Because PD results from the degeneration of dopamine neurons that affect the basal ganglia (BG) network, investigation of neuronal responses of BG neurons during STN DBS can provide informative insights for the understanding of the mechanism of therapeutic effect. However, it is difficult to observe neuronal activity during DBS because of large stimulation artifacts. Here, we report the observation of neuronal activities of the globus pallidus (GP) in normal and PD model rats during electrical stimulation of the STN. A custom artifact removal technique was devised to enable monitoring of neural activity during stimulation. We investigated how GP neurons responded to STN stimulation at various stimulation frequencies (10, 50, 90 and 130 Hz). It was observed that activities of GP neurons were modulated by stimulation frequency of the STN and significantly inhibited by high frequency stimulation above 50 Hz. These findings suggest that GP neuronal activity is effectively modulated by STN stimulation and strongly dependent on the frequency of stimulation.
Automatic segmentation of brain tissues such as WM, GM, and CSF from brain MRI scans is helpful for the diagnosis of many neurological disorders. Accurate segmentation of these brain structures is a very challenging task due to low tissue contrast, bias filed, and partial volume effects. With the aim to improve brain MRI segmentation accuracy, we propose an end-to-end convolutional based U-SegNet architecture designed with multi-scale kernels, which includes cascaded dilated convolutions for the task of brain MRI segmentation. The multi-scale convolution kernels are designed to extract abundant semantic features and capture context information at different scales. Further, the cascaded dilated convolution scheme helps to alleviate the vanishing gradient problem in the proposed model. Experimental outcomes indicate that the proposed architecture is superior to the traditional deep-learning methods such as Segnet, U-net, and U-Segnet and achieves high performance with an average DSC of 93% and 86% of JI value for brain MRI segmentation.
Chen, Yunjie;Qin, Yuhang;Jin, Zilong;Fan, Zhiyong;Cai, Mao
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.962-975
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2020
The accurate segmentation of infant brain MR image into white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) is very important for early studying of brain growing patterns and morphological changes in neurodevelopmental disorders. Because of inherent myelination and maturation process, the WM and GM of babies (between 6 and 9 months of age) exhibit similar intensity levels in both T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images in the isointense phase, which makes brain tissue segmentation very difficult. We propose a deep network architecture based on U-Net, called Triple Residual Multiscale Fully Convolutional Network (TRMFCN), whose structure exists three gates of input and inserts two blocks: residual multiscale block and concatenate block. We solved some difficulties and completed the segmentation task with the model. Our model outperforms the U-Net and some cutting-edge deep networks based on U-Net in evaluation of WM, GM and CSF. The data set we used for training and testing comes from iSeg-2017 challenge (http://iseg2017.web.unc.edu).
To evaluation of clinical usefulness for B1+RMS limits, we compared image quality of Routine, Specific absorption rate (SAR) and Root mean square (RMS) protocol. 5 volunteers underwent Magnetic Resonance Imaging (MRI) scan of the brain using three different protocols. We draw Region of interest ROI in cortex, white matter, gray matter, putamen and thalamus of axial plan. Signal to noise ratio (SNR) were evaluated in each area and Contrast to noise ration (CNR) were evaluated between white matter and gray matter. Qualitative evaluation was used to score each ROI. B1+RMS is confirmed its usefulness compared to conventional SAR standard on the aspect of improvement of image quality, reduction of scan time and easy adjusting parameter.
Purpose: There is increasing attention to the application of transcranial direct current stimulation (tDCS) for enhancing cognitive functions in subjects to aging, mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD). Despite varying treatment outcomes in tDCS which depend on the amount of current reaching the brain, there is no general information on the impacts of anatomical features associated with AD on tDCS-induced electric field. Objective: The objective of this study is to examine how AD-related anatomical variation affects the tDCS-induced electric field using computational modeling. Methods: We collected 180 magnetic resonance images (MRI) of AD patients and healthy controls from a publicly available database (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative; ADNI), and MRIs were divided into female-AD, male-AD, female-normal, and male-normal groups. For each group, segmented brain volumes (cerebrospinal fluid, gray matter, ventricle, rostral middle frontal (RMF), and hippocampus/amygdala complex) using MRI were measured, and tDCS-induced electric fields were simulated, targeting RMF. Results: For segmented brain volumes, significant sex differences were observed in the gray matter and RMF, and considerable disease differences were found in cerebrospinal fluid, ventricle, and hippocampus/amygdala complex. There were no differences in the tDCS-induced electric field among AD and normal groups; however, higher peak values of electric field were observed in the female group than the male group. Conclusions: Our findings demonstrated the presence of sex and disease differences in segmented brain volumes; however, this pattern differed in tDCS-induced electric field, resulting in significant sex differences only. Further studies, we will adjust the brain stimulation conditions to target the deep brain and examine the effects, because of significant differences in the ventricles and deep brain regions between AD and normal groups.
Malignant glioblastoma multiforme (GBM) is the most malignant brain tumor and despite recent advances in diagnostics and treatment prognosis remains poor. In this retrospective study, we assessed the clinical and radiological parameters, as well as fluorescence in situ hybridization (FISH) of 1p19q deletion, in a series of cases. A total of 816 patients with GBM who received surgery and radiation between January 2010 and May 2014 were included in this study. Kaplan-Meier survival analysis and Cox regression analysis were used to find the factors independently influencing patient progression free survival (PFS) and overall survival (OS). Age at diagnosis, preoperative Karnofsky Performance Scale (KPS) score, KPS score change at 2 weeks after operation, neurological deficit symptoms, tumor resection extent, maximal tumor diameter, involvement of eloquent cortex or deep structure, involvement of brain lobe, Ki-67 and MMP9 expression level and adjuvant chemotherapy were statistically significant factors (p<0.05) for both PFS and OS in the univariate analysis. Cox proportional hazards modeling revealed that age ${\leq}50$ years, preoperative KPS score ${\geq}80$, KPS score change after operation ${\geq}0$, involvement of single frontal lobe, deep structure involvement, low Ki-67 and MMP9 expression and adjuvant chemotherapy were independent favorable factors (p<0.05) for patient clinical outcomes.
Rian Kang;Soomin Park;Saewoon Shin;Gyusoo Bak;Jong-Chan Park
BMB Reports
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제57권7호
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pp.311-317
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2024
Brain organoid is a three-dimensional (3D) tissue derived from stem cells such as induced pluripotent stem cells (iPSCs) embryonic stem cells (ESCs) that reflect real human brain structure. It replicates the complexity and development of the human brain, enabling studies of the human brain in vitro. With emerging technologies, its application is various, including disease modeling and drug screening. A variety of experimental methods have been used to study structural and molecular characteristics of brain organoids. However, electrophysiological analysis is necessary to understand their functional characteristics and complexity. Although electrophysiological approaches have rapidly advanced for monolayered cells, there are some limitations in studying electrophysiological and neural network characteristics due to the lack of 3D characteristics. Herein, electrophysiological measurement and analytical methods related to neural complexity and 3D characteristics of brain organoids are reviewed. Overall, electrophysiological understanding of brain organoids allows us to overcome limitations of monolayer in vitro cell culture models, providing deep insights into the neural network complex of the real human brain and new ways of disease modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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