본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
Joon-Il Choi;Seung Hyup Kim;Chang Kyu Seong;Jung Suk Sim;Hak Jong Lee;Kyung-Hyun Do
Korean Journal of Radiology
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제1권4호
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pp.198-207
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2000
Uterine cervical carcinoma is one of the most common malignant tumors occurring in females. After primary treatment, patients are usually followed up with CT or MRI and the findings of these modalities may be the first sign of recurrent disease. Because earlier additional treatment by chemotherapy or radiation therapy may improve the prognosis, the early detection of recurrent cervical carcinoma is clinically important. In this article, we review the CT and MR imaging findings of recurrent uterine cervical carcinoma, and assign them to one of four groups: a) recurrence at the primary site, involving the intrapelvic organs, b) extension to the pelvic side-wall, c) metastases to pelvic and extrapelvic lymph nodes, or d) metastases to distant organs. A further contribution of CT and MR imaging is the detection of hydronephrosis due to ureteral obstruction. The cases in each group are illustrated and discussed, and since an awareness of the spectrum of imaging findings of recurrent cervical carcinoma is likely to lead to its early detection, radiologists should be familiar with the information presented.
The aim of this study is to determine whether subcutaneous temperature (ST) was correlated with rectal temperature (RT) in cattle with inducing artificial fever. In order to determine the correlation between their temperatures, the experiment was performed as follow: Among nine Holstein steers, lipopolysaccharide (LPS) was intravenously administered at a dose of $0.5{\mu}g/kg$ of body weight to six Holstein steer, then, 6 ml of saline was administrated to three steers as a control group. After LPS injection, ST was recorded using subcutaneously implanted thermo-logger sensors at 10-min intervals, and RT was measured using a digital thermometer at 0, 1, 2, 3, 4, 8 and 12 h. In steers with LPS injection, RT was highest at 3 to 4 h and recovered to a pre-challenge temperature at 8-22 h. A similar fluctuation was shown in ST except for an unexpected decrease at 1 h, and a positive correlation between RT and ST was observed in LPS-challenged steers (r = 0.497, P = 0.04). This result suggests that ST could be utilized as an index for early detection of infectious diseases or physiological events.
Liquid biopsy, the analysis of circulating biomarkers from peripheral blood, such as circulating tumor cells (CTCs) and circulating tumor DNA, and exosomes, offers a less invasive, new source of cancer-derived materials that may reflect the status of the disease better and thereby contribute to personalized treatment. Recent advances in microfluidics and molecular analysis technologies have resulted in greatly improved CTC enumeration and detection. In this article, we review commercially available technologies used to isolate CTCs from peripheral blood, including immunoaffinity and label-free, physical property-based isolation methods. Although enormous technological progress has been made, especially within the last decade, only a few CTC detection methods have been approved for routine clinical use. Here, we provide an overview of the current CTC isolation methods and examples of their potential application for early diagnosis, prognosis, treatment monitoring, and prediction of resistance to cancer therapy. Furthermore, the challenges that remain to be addressed before such tools are implemented for routine use in clinical settings are discussed.
As respiratory syncytial virus(RSV) is transmitted either via directly contact with an infected case or via indirectly contaminated fomites or skin, the major preventive measures are strict hand hygiene, early detection of transmitted sources, and rapid isolation of RSV patients. Especially early detection of hidden cases is the most critical control measure when an index case was notified in a postpartum center. The Guideline of Korea Centers for Diseases Control and Prevention defines potential contacts in an epidemiologic survey as admitted newborns, parents of index cases, center's workers, and visitors for 10 days before the first diagnosis day of index case. However, it needs to classify potential contacts in more detail in order to conduct a successful survey. Authors conducted to search related literatures and appraise the evidences. Firstly, potential contacts would be classified into RSV-related symptomatic contacts(SxC) and asymptomatic contacts. And then, mother, caring workers, and visitors of the index cases among asymptomatic contacts would be defined as the asymptomatic close contacts(ASCC). Finally, the rest would be defined as the asymptomatic regular contacts(ASRC). The defined test using reverse transcription-PCR is applied to SxC and ASCC, and decision of isolation or regular activities are made according to the results. The rapid antigen detection test kits are applied to ASRC. These suggestions might be helpful to detect hidden cases earlier and prevent a further infection.
Chronic kidney disease (CKD) occurs in more than 15% of the dogs over 10 years of age and causes irreversible renal function deterioration. Therefore, it is important to diagnose CKD early and treat the disease properly. The purpose of this study aimed to to evaluate the clinical utility of urine albumin/creatinine ratio (ACR) using POC (point-of-care) device as an early detection urinary biomarker in CKD dogs and to confirm the correlation between ACR and other known CKD biomarkers. Urine and serum samples were obtained from 50 healthy dogs and 50 dogs with CKD. Serum blood urea nitrogen (BUN), creatinine, and symmetric dimethylarginine (SDMA) concentrations, and urine protein creatinine ratio (UPC) were measured. Urine specific gravity (USG) was evaluated using refractometer, and ACR was measured using an i-SENS A1Care analyzer. The ACR values of dogs with CKD were significantly different from those of healthy dogs (p < 0.001), as with other renal biomarkers. ACR showed significant differences between healthy dogs and dogs with CKD at every IRIS stage (p < 0.005), whereas no significant differences were observed between dogs with CKD IRIS stage I and healthy dogs with UPC. There are significant positive correlation between ACR and BUN (r = 0.611, p < 0.001), creatinine (r = 0.788, p < 0.001), SDMA (r = 0.747, p < 0.001), and UPC (r = 0.784, p < 0.001), and significant negative correlation between ACR and USG (r = -0.700, p < 0.001). In receiver operator characteristic curve analysis, the area under the curve (AUC) was 0.982 (95% CI 0.963-1.000, p < 0.001), with an optimal cut-off value of 64.20 mg/g (94% sensitivity and 94% specificity). Thus, ACR is a useful urinary biomarker for the early diagnosis of proteinuria in CKD and combined use of ACR and other renal biomarkers may be helpful for early diagnosis and prevention of CKD in dogs.
구제역과 같은 가축 전염병은 강한 전염력으로 인해 막대한 경제적 손실을 초래하고 있다. 가축의 전염성 질병은 조기 감지가 매우 중요하나, 개별 농가에서 조기 진단이 어렵고, 수의사나 사료 공급 차량 등의 농장간 이동을 통해서 전파되는 사례도 빈번하다. 본 연구에서는 발병 초기단계에서 유비쿼터스 기반의 정보통신기술을 이용하여 가축의 체온을 자동으로 모니터링 하여 실시간 전송함으로써 수의사의 농장방문 없이 빠른 진단이 가능하고 추가 확산을 방지하는 기술을 연구하였다. 자동으로 수집된 정보와 연계된 원격진료시스템을 활용하여 농장단위, 지역단위, 국가단위에서 가축전염병을 커뮤니티 매핑 기법을 이용하여 체계적으로 관리하는 기술을 제시하였다. 이 과정에서 사용자 참여형 공간정보기술 적용을 위한 각 단계별, 주체별 커뮤니티 매핑 항목을 도출하였다.
While the threat from traditional communicable diseases have been decreasing non communicable chronic diseases are increasing due to the aging of population and change in life pattern of the people such as over intake of cholesterol and lack of physical exercise etc. On the other hand, since 1980s, AIDS is spreading rapidly throughout the globe and environmental pollution, accidents, addictive diseases such as drug abuse and alcoholism are becoming serious factors to hinder the health promotion of the people. In order to improve general public health and promote individual health status, existing program for communicable disease control by the government such as tuberculosis, leprosy, STD and acute communicable diseases should be effectively continued. In principle, effort should be placed on eradication of source of infection, reduction of communicability of source in infection, treatment of source of infection as well as increase of individual registance to the diseases through immunization and improvement of physical status. Since the pattern of illness is being shifted from communicable diseases to non communicable chronic diseases such as cancer, cerebral hemorrhage, heart disease and hypertention etc., special emphasis should be placed on the prevention and control of those adult diseases. Early detection of the patients, registration and treatment of patients and health education should be systematically developed for effective control of the diseases. In addition, program activities on MCH, nutrition, dentistry, mental health, environmental health, accident prevention. medical delivery system, health insurance. and all other health issues should be improved in order to achieve our goal of health promotion.
인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.
Recently, human life is getting longer due to change of living environment and development of medical technology, and silver medical technology has been in the limelight. Geriatric skin disease is difficult to detect early, and when it is missed, it becomes a malignant disease and is difficult to treatment. Melanoma is one of the most common diseases of geriatric skin disease and initially has a similar modality with the nevus. In order to overcome this problem, we attempted to perform a feature analysis in order to attempt automatic detection of melanoma-like lesions. In this paper, one is first order analysis using information of pixels in radiomic feature. The other is a gray-level co-occurrence matrix and a gray level run length matrix, which are feature extraction methods for converting image information into a matrix. The features were extracted through these analyses. And classification is implemented by SVM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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