Purpose : To evaluate value of superparamagnetic iron oxide (SPIO) as a negative oral contrast agent in MR cholangiopancreatography (MRCP). Materials and methods : Forty-eight patients with suspected biliary tract or pancreatic diseases and six healthy volunteers were enrolled in this study. All MR images were obtained using a 1.5 T MR unit. MR-CP using fat-suppressed half-Fourier acquisition single-shot turbo spin echo (HASTE) and turbo spin echo (TSE) techniques were performed and reconstructed with maximal intensity projection (MIP). To determine the most optimal concentration of SPIO to obliterate the high signal intensity of water, a phantom experiment was conducted with various concentrations of SPIO-water mixture. Two radiologists evaluated pre- and postcontrast MRCPS. The contrast enhancement was assessed on the basis of loss of signal intensity in the stomach and duodenum. Results : In the phantom experiment, a significant increase of percentage of signal intensity loss (PSIL) occurred in concentration of 22.4 ugFe/ml (Feridex1 ml diluted with water 500 ml). Postcontrast MRCP showed an improved image quality compared with precontrast images. The rate of improvement in the diagnosis of diseases of the common bile duct and pancreatic duct was 25% (12/48). Conclusion : In patients with suspected biliary tract and pancreatic diseases, the SPIO is useful as a negative oral contrast agent for MRCP and provides an improvement of image quality.
Trichoderma reesei Rut C-30 produced high levels of ${\beta}$-glucosidase, endo-${\beta}$-glucosidase, endo-${\beta}$-1,4-glucanase, and exo-${\beta}$-1,4-glucanase. In pilot-scale production (50-1 fermentor), productivity and yield of CMCase (carborymethyl cellulose) and FPase (filter paper activity) were 273 U/ml and 35 U/ml, and 162 FPU/l.h and 437 FPU/g, respectively. The fed-batch techniques were used to improve enzyme activities with constant cell concentration. The acidity was an important parameter and controlled at pH 3.9 and 5.0 by automatic addition of ammonium hydroxide. Cellulase powder was prepared by ammonium sulfate precipitation and its CMCase and FPase activities were 3,631 U/g and 407 U/g, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.126-130
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2005
In this paper, a low-complexity maximum-likelihood (ML) decoder based on QR decomposition, called real-valued LCMLDec decoder or RVLCMLDec for short, is proposed for the Vertical Bell Labs Layered Space-Time (V-BLAST) architecture, a promising candidate for providing high data rates in future fixed wireless communication systems [1]. Computer simulations, in comparison with other detection techniques, show that the proposed decoder is capable of providingthe V-BLAST schemes with ML performance at low detection complexity.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.2
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pp.76-79
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2005
In this paper, a low-complexity maximum-likelihood (ML) decoder based on QR decomposition, called real-valued LCMLDec decoder or RVLCMLDec for short, is proposed for the Vertical Bell Labs Layered Space-Time (V-BLAST) architecture, a promising candidate for providing high data rates in future fixed wireless communication systems [1]. Computer simulations, in comparison with other detection techniques, show that the proposed decoder is capable of providing the VBLAST schemes with ML performance at low detection complexity
This study aimed to identify and characterize the antimicrobial activity of prodigiosin produced by Serratia sp. $PDGS^{120915}$ isolated from stream water in Busan, Korea; the identification was performed using phonological, biochemical, and molecular techniques, including 16S rRNA sequence analysis. Prodigiosin from the bacterial culture was purified by high-performance liquid chromatography (HPLC), and its antimicrobial activity and minimum inhibitory concentrations (MICs) were evaluated against 10 intestinal pathogenic gram-positive and negative bacteria. The results revealed that the isolated prodigiosin exhibited high antimicrobial activity against Listeria monocytogenes, Bacillus cereus, Pseudomonas aeruginosa, Salmonella typhimurium, Staphylococcus aureus, and Vibrio parahaemolyticus; further, the isolated prodigiosin showed minimum inhibitory concentrations (MICs) between $3{\mu}g/ml$ and 30 mg/ml, but they were not active against Bacillus subtilis, Enterococcus faecalis, Klebsiella pneumonia, and Escherichia coli. In conclusion, prodigiosin isolated from Serratia sp. $PDGS^{120915}$ showed high antimicrobial activity against intestinal pathogenic bacteria and has potential applications in the development of new antimicrobial agents.
Background: To compare the anesthetic efficacy of supplemental buccal infiltration (BI) (1.7 ml) versus intraligamentary (IL) injection containing 0.4 ml of 4% articaine with 1:100.000 epinephrine after an inferior alveolar nerve block (IANB) with 1.7 ml 2% lidocaine in the first and second mandibular molars diagnosed with irreversible pulpitis (IP). Methods: One hundred subjects diagnosed with IP of either the mandibular first (n = 50) or second molars (n = 50) and failed profound anesthesia following an IANB were selected. They randomly received either the IL or BI techniques of anesthesia. Pain scores on a 170 mm Heft-Parker visual analog scale were recorded initially, before, and during supplemental injections. Furthermore, pulse rate was measured before and after each supplemental injection. During the access cavity preparation and initial filing, no or mild pain was assumed to indicate anesthetic success. The chi-square test, Mann-Whitney U test, and independent samples t-test were used for the analyses. Results: The overall success rates were 80% in the IL group and 74% in the BI group, with no significant difference (P = 0.63). In the first molars, there was no significant difference between the two techniques (P = 0.088). In the second molars, IL injection resulted in a significantly higher success rate (P = 0.017) than BI. IL injection was statistically more successful (P = 0.034) in the second molars (92%) than in the first molars (68%). However, BI was significantly more successful (P = 0.047) in the first molars (88%) than in the second molars (64%). The mean pulse rate increase was significantly higher in the IL group than in the BI group (P < 0.001). Conclusions: Both the IL and BI techniques were advantageous when used as supplemental injections. However, more favorable outcomes were observed when the second molars received IL injection and the first molars received BI.
Plutonium is by far the most important of the transuranic elements which have been released into the environment due to radio-toxicity and long term radiation effects on humans. And Pu isotope ratio ($^{240}Pu/^{239}Pu$) is of great interest because this ratio is used as a fingerprint for different sources. Mass spectrometry has been used as an useful atom counting technique with several advantages over decay counting techniques for the determination of Pu isotopes. It enables a determination of Pu isotope ratio in the environmental samples with a low detection limit and a short determination time. An ICP-MS is the representative mass spectrometry for Pu determination. In this study, the precision of $^{240}Pu/^{239}Pu$ isotope ratio was improved by using 4 multiple ion counters of MC-ICP-MS. The detection limit of $^{239}Pu$ and $^{240}Pu$ were $0.10\;fg\;ml^{-1}$ ($0.24\;{\mu}Bq\;ml^{-1}$), $0.12\;fg\;ml^{-1}$ ($0.97\;{\mu}Bq\;ml^{-1}$), respectively. The relative standard deviation of $^{240}Pu/^{239}Pu$ isotope ratio was less than 1 % in trace level. The various reference materials (seawater, soil and sediment) were analyzed to verify this method and their analytical results were in good agreement with the certified (or recommended value) value.
Machine learning (ML)-based cavity detection using a large amount of survey data obtained from vehicle-mounted ground penetrating radar (GPR) has been actively studied to identify underground cavities. However, only simple image processing techniques have been used for preprocessing the ML input, and many conventional seismic and GPR data processing techniques, which have been used for decades, have not been fully exploited. In this study, based on the idea that a cavity can be identified using diffraction, we applied ML-based diffraction separation to GPR data to increase the accuracy of cavity detection using the YOLO v5 model. The original ML-based seismic diffraction separation technique was modified, and the separated diffraction image was used as the input to train the cavity detection model. The performance of the proposed method was verified using public GPR data released by the Seoul Metropolitan Government. Underground cavities and objects were more accurately detected using separated diffraction images. In the future, the proposed method can be useful in various fields in which GPR surveys are used.
With the advent of 5G, characterized by Enhanced Mobile Broadband (eMBB), Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC), and Massive Machine Type Communications (mMTC), efficient network management and service provision are becoming increasingly critical. This paper proposes a novel approach to address key challenges of 5G networks, namely ultra-high speed, ultra-low latency, and ultra-reliability, while dynamically optimizing network slicing and resource allocation using machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. The proposed methodology utilizes prediction models for network traffic and resource allocation, and employs Federated Learning (FL) techniques to simultaneously optimize network bandwidth, latency, and enhance privacy and security. Specifically, this paper extensively covers the implementation methods of various algorithms and models such as Random Forest and LSTM, thereby presenting methodologies for the automation and intelligence of 5G network operations. Finally, the performance enhancement effects achievable by applying ML and DL to 5G networks are validated through performance evaluation and analysis, and solutions for network slicing and resource management optimization are proposed for various industrial applications.
The increasing demand for baked products has given a boost to research on isolation and selection of novel yeast strains with improved leavening activity. Twelve sourdough samples were collected from several localities of the Fez region in Morocco. The pH and total titratable acidity (TTA) values of these samples varied from 3.03-4.63 and 14-17.5 ml of 0.1 N NaOH/10 g of sourdough, respectively, while yeast counts ranged from 5.3 6.77 Log CFU/g. Thirty-two yeast isolates were obtained and evaluated for their leavening ability. Out of all isolates, four yeasts molecularly identified as Saccharomyces cerevisiae (three strains) and Kluyveromyces marxianus (one strain) showed highest specific volumes of 4.69, 4.55, 4.35 and 4.1 cm3/g, respectively. These strains were further assessed for their tolerance to high concentrations of salt, sugar, elevated temperatures, and low pH conditions. K. marxianus showed higher resistance than the S. cerevisiae. Thus, Moroccan sourdoughs harbor technologically relevant yeasts that could be used as potential starters for bread preparation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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