Recently, due to the evolution of technology, the field of neurosurgery is receiving spotlight. In particular endovascular neurosurgery has gained a great interest along with the advancement of the modern neurosurgery. The most remarkable advances were made in embolization of the cerebral aneurysms, arteriovenous malformations and intracranial stenosis during the past 10 years. These advances will further change the role of neurosurgeons in treating cerebrovascular disease. Because interventional neuroradiologists have performed most of procedures in the past, neurosurgeons have been deprived of chances to learn endovascular procedure. This article discusses the development of technological aspect of endovascular neurosurgery in chronological order. By understanding the history and current status of the endovascular surgery, the future of neurosurgery will be promising.
Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.
Recent advancements in the resolution and throughput of single-cell analyses, including single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), have achieved significant progress in biomedical research in the last decade. These techniques have been used to understand cellular heterogeneity by identifying many rare and novel cell types and characterizing subpopulations of cells that make up organs and tissues. Analysis across various datasets can elucidate temporal patterning in gene expression and developmental cues and is also employed to examine the response of cells to acute injury, damage, or disruption. Specifically, scRNA-seq and spatially resolved transcriptomics have been used to describe the identity of novel or rare cell subpopulations and transcriptional variations that are related to normal and pathological conditions in mammalian models and human tissues. These applications have critically contributed to advance basic cardiovascular research in the past decade by identifying novel cell types implicated in development and disease. In this review, we describe current scRNA-seq technologies and how current scRNA-seq and spatial transcriptomic (ST) techniques have advanced our understanding of cardiovascular development and disease.
Chronic myeloid leukaemia (CML) is a clonal myeloproliferative hematopoietic stem cell disorder. Deregulated BCR-ABL fusion tyrosine kinase activity is the main cause of CML disease pathogenesis, making BCR-ABL an ideal target for inhibition. Current tyrosine kinase inhibitors (TKIs) designed to inhibit BCR-ABL oncoprotein activity, have completely transformed the prognosis of CML. Interruption of TKI treatment leads to minimal residual disease reside (MRD), thought to reside in TKI-insensitive leukaemia stem cells which remain a potential reservoir for disease relapse. This highlights the need to develop new therapeutic strategies for CML either as small molecule master TKIs or phytopharmaceuticals derived from nature to achieve chronic molecular remission. This review outlines the past, present and future therapeutic approaches for CML including coverage of relevant mechanisms, whether ABL dependent or independent, and epigenetic factors responsible for developing resistance against TKIs. Appearance of mutant clones along the course of therapy either pre-existing or induced due to therapy is still a challenge for the clinician. A proposed in-vitro model of generating colony forming units from CML stem cells derived from diagnostic samples seems to be achievable in the era of high throughput technology which can take care of single cell genomic profiling.
Madusanka, Nuwan;Choi, Yu Yong;Choi, Kyu Yeong;Lee, Kun Ho;Choi, Heung-Kook
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.2
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pp.205-215
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2017
The brain magnetic resonance images (MRI) is an important imaging biomarker in Alzheimer's disease (AD) as the cerebral atrophy has been shown to strongly associate with cognitive symptoms. The decrease of volume estimates in different structures of the medial temporal lobe related to memory correlates with the decline of cognitive functions in neurodegenerative diseases. During the past decades several methods have been developed for quantifying the disease related atrophy of hippocampus from MRI. Special effort has been dedicated to separate AD and mild cognitive impairment (MCI) related modifications from normal aging for the purpose of early detection and prediction. We trained a multi-class support vector machine (SVM) with probabilistic outputs on a sample (n = 58) of 20 normal controls (NC), 19 individuals with MCI, and 19 individuals with AD. The model was then applied to the cross-validation of same data set which no labels were known and the predictions. This study presents data on the association between MRI quantitative parameters of hippocampus and its quantitative structural changes examination use on the classification of the diseases.
Recently, biological researches are required to deal with a large scale of data. While scientists used classical experimental approaches for researches in the past, it is possible to get more sophisticated observations easily with the convergence of information technologies and biology. The study on diseases is one of the most important issues of the life science. Conventional services and databases provide users with information such as classification of diseases, symptoms, and medical treatments through the Web. However, it is hard to connect or develop them for other new services because they have independent and different criteria. It may be a factor that interferes the development of biology. In this paper, we propose integrated data structures for the disease databases. We also design and implement a novel directory system for diseases as an infrastructure for developing the new diseases services.
Purpose: This study aimed to identify clinical characteristics of South Korean pediatric inflammatory bowel disease (IBD) in a children's hospital over the past 5 years, with a specific focus on comparing the features observed between Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Additionally, it aimed to examine the nursing diagnoses given to patients. Methods: This retrospective study analyzed the medical records of Korean pediatric patients under 18 years of age who were diagnosed with IBD and hospitalized at a children's hospital in Seoul, South Korea, from January 2017 to December 2021. Results: The number of pediatric patients diagnosed with IBD steadily increased. This finding was particularly prominent for CD patients, the majority of whom were male. Pediatric patients with CD had significantly higher rates of abdominal pain and perianal lesions, while pediatric patients with UC had a higher rate of bloody stool. Laboratory findings indicated that CD patients had higher levels of inflammatory markers and lower albumin levels than UC patients. The nursing diagnoses given during hospitalization mostly related to safety and protection, physical comfort, and gastrointestinal function. Conclusion: This study provides insights into Korean pediatric IBD patients, enabling early detection and the development of nursing intervention strategies. From a comprehensive perspective, nursing care should not only address patients' physical needs but also their psychosocial needs.
Objectives: Recent research indicates a potential association between workplace violence and an increased risk of cardiovascular disease (CVD) in the working-age population. However, the relevant evidence in the United States is sparse. Thus, this study was conducted to explore the possible relationship between workplace violence and CVD among United States workers. Methods: We utilized cross-sectional data from the 2015 National Health Interview Survey, which included a representative sample of 18 380 workers, to investigate the associations between workplace violence and the prevalence of CVD using logistic regression. Workplace violence was determined based on self-reported threats, bullying, or harassment at work over the past 12 months, supplemented with additional information regarding frequency. CVD included all forms of heart disease and stroke. Results: A total of 1334 workers reported experiences of workplace violence, and 1336 workers were diagnosed with CVD. After adjustment for covariates, participants who reported any instance of workplace violence had significantly higher odds of having CVD (odds ratio [OR], 1.76; 95% confidence interval [CI], 1.35 to 2.30) than those who reported no such violence. Furthermore, the highest odds of CVD (OR, 1.80; 95% CI, 1.23 to 2.63) were observed among those frequently exposed to workplace violence. Even occasional exposure to workplace violence was associated with 74% excess odds of CVD. Conclusions: Our study indicates an association between workplace violence and CVD in United States workers, exhibiting a dose-response pattern.
Hong, Jin Hyuk;Yoo, Ki Bong;Kim, Sun Ho;Kim, Chung Woo;Noh, Jin Won
Korea Journal of Hospital Management
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v.21
no.4
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pp.55-62
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2016
Purposes: The industry has specialized and fragmented than in the past. As a factor of economic growth and industrialization, the number of people employed in primary industry decreased and the number of people employed in secondary and third industry continuously increased. In modern times, incidence of chronic disease is increasing according to industrial development. So, the purpose of this study was to analyze the chronic disease according to Clark's industrial classification. Methodology: Data were derived from the 2012 Korea Health Panel. The sample was made up of 7,132 adult participants aged 20 or over selected Korea Health Panel by probability sampling from Korea. Binary logistic regression analysis was conducted to examine the main factors associated with chronic disease. Findings: The significant factors associated with chronic disease were gender, age, marital status, household member, education level, insurance type, disability, BMI, and industrial classification. Female, elderly, divorced(including bereavement, missing and separation), one-person households, less than high school graduation, medical aid, disability, obese and primary industry were confirmed chronic disease increases. Practical Implications: The study finds that primary industry's prevalence of chronic disease was higher than secondary and third industry. Therefore, this study aims to management and effort of the worker who engaged in the primary industry. Policy development is required to address inequality or popularization of the differences in these factors by conducting a study to define the working conditions and socio-economic factors between industry.
Globally, cardiovascular diseases and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are the leading causes of the non-communicable disease burden. Overlapping symptoms such as breathing difficulty and fatigue, with a lack of awareness about COPD among physicians, are key reasons for under-diagnosis and resulting sub-optimal care relative to COPD. Much has been published in the past on the pathogenesis and implications of cardiovascular comorbidities in COPD. However, a comprehensive review of the prevalence and impact of COPD management in commonly encountered cardiac diseases is lacking. The purpose of this study was to summarize the current knowledge regarding the prevalence of COPD in heart failure, ischemic heart disease, and atrial fibrillation. We also discuss the real-life clinical presentation and practical implications of managing COPD in cardiac diseases. We searched PubMed, Scopus, EMBASE, and Google Scholar for studies published 1981-May 2020 reporting the prevalence of COPD in the three specified cardiac diseases. COPD has high prevalence in heart failure, atrial fibrillation, and ischemic heart disease. Despite this, COPD remains under-diagnosed and under-managed in the majority of patients with cardiac diseases. The clinical implications of the diagnosis of COPD in cardiac disease includes the recognition of hyperinflation (a treatable trait), implementation of acute exacerbations of COPD (AECOPD) prevention strategies, and reducing the risk of overuse of diuretics. The pharmacological agents for the management of COPD have shown a beneficial effect on cardiac functions and mortality. The appropriate management of COPD improves the cardiovascular outcomes by reducing hyperinflation and preventing AECOPD, thus reducing the risk of mortality, improving exercise tolerance, and quality of life.
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