Pediatric solid tumors have many histologic similarity. These tumors contained small round cell types, and cause frequent diagnostic problems in pediatric pathology. An important advance in the differentiation of these small round cell tumors has been the identification of consistent chromosomal translocations associated with several types of tumors. Eighteen patients with soft tissue sarcoma were available for review. Seventeen cell lines were also included in this study. The RNA from the specimens were analyzed by reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR). PAX3-FKHR fusion was present in four of five alveolar rhabdomyosarcoma and PAX7-FKHR fusion was detected in one of five alveolar rhabdomyosarcoma. None of the specimens expressed more than one chimeric transcript. EWS-FLI1 or EWS-ERG fusions were detected in all seven Ewings' sarcoma. No specimens showed EWS-WT1 fusion. These results corresponded well to the histopathologic diagnosis. There were no differences in the histologic appearances of tumors with the more frequent PAX3-FKHR or EWS-FLI1 fusions compared with those containing the variant PAX7-FKHR or EWS-ERG fusions. RT-PCR assay for chimeric transcript is a useful tool for rapid and objective diagnosis of pediatric solid tumors. Through these tools, we can approach genetically to the differential diagnosis of undifferentiated small round tumors.
The present study attempted to apply polymerase chain reaction (PCR) to develop a rapid differential diagnosis among Marek's disease, reticuloendotheliosis and avian leukosis. The primers chosen to detect Marek's disease virus (MDV) flank the 132bp tandem direct repeat of the MDV genome. The primers selected for reticuloendotheliosis virus (REV) and avian leukosis virus (ALV) are based on proviral long terminal repeats of spleen necrosis virus and Rous-associated virus-2 genomes, respectively. The specific PCR products of MDV, REV and ALV were observed with each primer and the reaction was not cross-reacted among the viruses. MDV-specific DNA was also amplified from the MDV-induced lymphoma (MDCC-MSB1) but not from the REV-induced tumor and ALV-induced lymphoma (LSCC-1104B1). In addition, proviral DNA of REV from REV-induced tumor and proviral DNA of ALV from ALV-induced lymphoma were also amplified by REV-specific and ALV-specific PCRs, respectively. Therefore these three PCR methods may be used to rapidly differentiate among MDV, REV and ALV-associated tumors in diagnosis.
African swine fever (ASF) is an infectious disease of domestic and wild pigs for which there is no vaccine in the world. A proper surveillance of viral activity and a timely response to ASF outbreaks depend upon the rapid diagnosis of ASF viral infection. Internationally prescribed enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) is a fast, sensitive test routinely used in the diagnosis of the ASF. However, inactivated whole ASF virus antigen used in this test is a tedious to prepare and has a risk of outside exposure of infectious virus by laboratory accident during the preparation. An ASF virus noninfectious recombinant antigen is a safe and easily produced alternative antigen for use in diagnostic assay. We have cloned the ORF O61R gene of the ASF virus to generate a recombinant baculovirus producing the p12 protein in insect cells under control of the polyhedrin promoter as non-fusion protein. When used in an indirect ELISA, the p12 antigen showed reactivity with all known ASF positive pig sera but not with negative pig sera. Our results indicated that the p12 protein would be one of alternative antigens for diagnosis of the ASF.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.5
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pp.53-60
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2014
With the rapid development of IT technology, recently, the development of IT convergence technology related to the facility diagnosis is prevalent, and the study for the efficient integrated management scheme is required to handle all relevant information, from the design to the maintenance, including the stage of repair. In this paper, an efficient scheme to process the complex data for the facility and its diagnosis is proposed based on IT convergence technique and the real-time complex data management is designed. In order to evaluate the performance of the proposed system, the real-time management system is designed for a particular facility, and the comparative results show the good performance of the proposed system.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.2
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
Recent advances in artificial intelligence (AI) have provided novel tools for rapid and precise pathologic diagnosis. The introduction of digital pathology has enabled the acquisition of scanned slide images that are essential for the application of AI. The application of AI for improved pathologic diagnosis includes the error-free detection of potentially negligible lesions, such as a minute focus of metastatic tumor cells in lymph nodes, the accurate diagnosis of potentially controversial histologic findings, such as very well-differentiated carcinomas mimicking normal epithelial tissues, and the pathological subtyping of the cancers. Additionally, the utilization of AI algorithms enables the precise decision of the score of immunohistochemical markers for targeted therapies, such as human epidermal growth factor receptor 2 and programmed death-ligand 1. Studies have revealed that AI assistance can reduce the discordance of interpretation between pathologists and more accurately predict clinical outcomes. Several approaches have been employed to develop novel biomarkers from histologic images using AI. Moreover, AI-assisted analysis of the cancer microenvironment showed that the distribution of tumor-infiltrating lymphocytes was related to the response to the immune checkpoint inhibitor therapy, emphasizing its value as a biomarker. As numerous studies have demonstrated the significance of AI-assisted interpretation and biomarker development, the AI-based approach will advance diagnostic pathology.
Purpose: This study aim to identify the trends in AI-based PHM technology that can enhance reliability and minimize costs. Furthermore, this research provides valuable guidelines for future studies in various industries Methods: In this study, I collected and selected AI-based PHM studies, established classification criteria, and analyzed research trends based on classified fields and techniques. Results: Analysis of 125 domestic studies revealed a greater emphasis on machinery in both diagnosis and prognosis, with more papers dedicated to diagnosis. various algorithms were employed, including CNN for image diagnosis and frequency analysis for signal data. LSTM was commonly used in prognosis for predicting failures and remaining life. Different industries, data types, and objectives required diverse AI techniques, with GAN used for data augmentation and GA for feature extraction. Conclusion: As studies on AI-based PHM continue to grow, selecting appropriate algorithms for data types and analysis purposes is essential. Thus, analyzing research trends in AI-based PHM is crucial for its rapid development.
Zar Zar Soe;Yong Ho Shin;Hyun Su Kang;Mi Jin Kim;Yong Chull Jeun
Research in Plant Disease
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v.29
no.2
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pp.130-136
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2023
Citrus melanoses caused by Diaporthe citri, has been one of the serious diseases in many citrus orchards of Jeju Island. To protect melanose in citrus farms, a fast and exact diagnosis method is necessary. In this study, diseased leaves and dieback twigs were collected from a total of 49 farms within March to April in 2022. A total of 465 fungal isolates were obtained from a total of 358 isolated plant samples. Among these fungal isolates, 40 representatives of D. citri isolates which were isolated from 22 twigs and 18 leaves on 23 farms were found based on cultural characteristics on potato dextrose agar and conidial morphology. Additionally, the molecular assay was carried out and compared with those by morphological diagnosis. All isolates were identified as D. citri by analyzing the sequences at the internal transcribed spacer (ITS) rDNA region using primers of ITS1/ITS4 or at β-tubulin using primer Btdcitri-F/R. Therefore, based on the present study, where the results of morphological identification of conidial type were consistent with DNA sequence analysis of certain gene, choosing a suitable method for a fast diagnosis of citrus melanose was suggested.
Rapid and accurate diagnosis of diseases is very important for appropriate treatment of patients. Recent advances in molecular-level interaction and detection technologies are upgrading the clinical diagnostics by providing new ways of diagnosis, with higher speed and accuracy. In particular, DNA microarrays can be efficiently used in clinical diagnostics which span from discovery of diseaserelevant genes to diagnosis using its biomarkers. Diagnostic DNA microarrays have been used for genotyping and determination of disease-relevant genes or agents causing diseases, mutation analysis, screening of single nucleotide polymorphisms (SNPs), detection of chromosome abnormalities, and global determination of posttranslational modification. The performance of DNA-microarray-based diagnosis is continuously improving by the integration of other tools. Thus, DNA microarrays will play a central role in clinical diagnostics and will become a gold standard method for disease diagnosis. In this paper, various applications of DNA microarrays in disease diagnosis are reviewed. Special effort was made to cover the information disclosed in the patents so that recent trends and missing applications can be revealed.
Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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v.20
no.2
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pp.277-287
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1990
The purpose of this study was to estimate the diagnostic availability of the common periapical lesions by using computer. The author used a domestic personal computer and rearranged the applied program appropriately with RF (Rapid File), a program to answer the purpose of this study, and then input the consequence made out through collection, analysis and classification of the clinical and radiological features about the common periapical lesions as a basic data. The 256 cases (Cyst 91, Periapical granuloma 74, Periapical abscess 91) were obtained from the chart recordings and radiographs of the patients diagnosed or treated under the common periapical lesions during the past 8 years (1983-1990) at the infirmary of Dental School, Chosun University. Next, the clinical and radiographic features of the 256 cases were applied to RF program for diagnosis, and the diagnosis by using computer was compared with the hidden final diagnosis by clinical and histopathological examination. The obtained results were as follows: 1. In cases of the cyst, diagnosis through the computer program was shown rather lower accuracy (80.22%) as compared with accuracy (90.1 %) by the radiologists. In cases of the granuloma, diagnosis through the computer program was shown rather higher accuracy (75.7%) as compared with the accuracy (70.3%) by the radiologists. 2. In cases of periapical abscess, the diagnostic accuracy was shown 88% in both diagnoses. 4. The average diagnostic accuracy of 256 cases through the computer program was shown rather lower accuracy (81.2%) as compared with the accuracy (82.8%) by the radiologists. 5. The applied basic data for radiographic diagnosis of common periapical lesions by using computer was estimated to be available.
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